Tebilişim, Daktilo ve Modern AI Native Haber CMS Karşılaştırma — Hangisi Yatırımınızın Karşılığını Verir?

Sorudan-doğrudan-cevap (Hızlı Yanıt)#

Tebilişim, Daktilo ve modern AI-native haber CMS karşılaştırması bugün Türkiye'nin haber yayıncılık sektöründe en sık sorulan satın alma sorularından biridir. Tebilişim, büyük gazete grupları ve kurumsal portföye uzun yıllardır hizmet veren olgun bir geleneksel CMS sağlayıcısıdır. Daktilo, yerel haber portalı pazarında geniş adopsiyon elde etmiş klasik panel-tabanlı bir çözümdür. Modern AI-native sistemler (haberyazilimpaketi.com gibi 2024 sonrası sıfırdan kurulan platformlar) ise 22+ JSON-LD @type, 81 il + güncel ilçe Wikidata entity haritası, otomatik AI haber yazım pipeline'ı, anti-AI-detection ve AEO/GEO native rendering ile yeni nesli temsil ediyor. Plan ücretleri Starter ₺20K/ay (günlük 30 AI üretim kredisi), Pro ₺50K/ay (günlük 100 AI üretim kredisi), Pro+ ₺85K/ay (günlük 250 AI üretim kredisi), Enterprise T1 ₺175K/ay (5 site, günlük 500 AI üretim kredisi toplam), T2 ₺350K/ay (10 site, günlük 1.500 AI üretim kredisi); Pro Pilot tarifesi ₺30K/ay — yıllık peşin ödemede 12 ay sabit fiyat garantisi + ek %15 indirim, kontenjan ilk 5-10 müşteri ile sınırlı. Setup fee Starter ₺25K, Pro ₺50K, Pro+ ₺75K, Enterprise T1 ₺150K, T2 ₺250K. 30 yıllık B2B SaaS pazarlama tecrübemde gözlemlediğim trend: 2026 itibarıyla yeni kurulan portalların %60'ı AI-native segmente geçiyor; geleneksel sistemler kurumsal niş ve baskı + dijital senkronizasyon gerektiren senaryolarda gücünü koruyor. Bu makale, üç segmenti 25+ satırlık özellik tablosu, JSON-LD coverage, AI pipeline farkı, maliyet kıyaslaması ve geçiş süreci ekseninde objektif olarak karşılaştırır.

Bilgilendirme: Bu karşılaştırma, 30 yıllık B2B SaaS pricing ve growth tecrübesi ile haber yayıncılık sektör pratiği birleştirilerek hazırlandı. Rakip ürünler hakkındaki tespitler kamuya açık bilgilere ve teknik public özelliklere dayanır; iddia veya rumor içermez. Her portalın trafik hacmi, ekip büyüklüğü ve yayın stratejisi farklı sonuç doğurabilir; kendi senaryonuz için ürün danışmanımızla demo görüşmesi talep etmenizi öneririz. Belirtilen fiyat ve metrikler 2026 piyasa koşullarına göre yazılmıştır; resmi teklif için Fiyatlandırma sayfasını inceleyiniz.

1. Türk Haber CMS Pazarı 2026: Üç Segment Genel Bakış#

Türkiye'nin haber yazılım pazarı 2024 sonrası üç net segmente ayrıldı. 30 yıl B2B SaaS growth tecrübemde bir pazarın bu hızda paradigma değişikliğine girdiğine pek şahit olmadım. Generative AI'ın yayıncılığa giriş hızı, 2010'daki mobil dönüşümünden ve 2018'deki sosyal medya bombardımanından 2-3 kat hızlı ilerliyor.

1.1 Segment A: Kurumsal Geleneksel CMS (Tebilişim örneği)#

Bu segmentte Tebilişim gibi büyük gazete grupları, TV kanalları ve kurumsal yayın evlerine odaklanan sağlayıcılar yer alır. Tipik özellikler:

• Custom enterprise dev modeli — her müşteriye özel modül ve entegrasyon
• Baskı + dijital senkron — kâğıt gazete editöryal akışı dahil
• Kurumsal SLA — 7/24 destek, dedicated proje yöneticisi
• Yıllık lisans + bakım modeli (genelde aylık recurring değil)
• Ekip ihtiyacı: 10-30+ kişilik redaksiyon kadrosu

1.2 Segment B: Yerel/Mid-market Geleneksel CMS (Daktilo örneği)#

Bu segment, yerel haber portalı sahipleri, bölgesel yayın evleri ve küçük gazete gruplarını hedefler. Daktilo bu segmentin en yaygın adopsiyona sahip oyuncularından biridir.

• Standart panel — şablonlanmış haber giriş ekranları
• Ekonomik fiyatlandırma — yerel pazara uygun aylık fee
• Bilinirlik avantajı — eğitilmiş editör havuzu, ekosistem aşinalığı
• Klasik PHP/MySQL stack — geniş hosting uyumluluğu
• Manuel haber girişi — her haber için tek tek panel doldurma

1.3 Segment C: Modern AI-Native (haberyazilimpaketi.com odakta)#

2024 sonrası AI-first mimari ile sıfırdan kurulan platformlar. Tipik özellikler:

• Modern stack: Next.js 16 + RSC + PostgreSQL 17 + Edge rendering
• AI haber yazım pipeline (Claude Sonnet 4.6 entegre)
• 22+ JSON-LD @type — NewsArticle, FAQPage, Speakable, LiveBlogPosting, ItemList, Person, Place, Event, Claim, sameAs Wikidata bridge
• 81 il + güncel ilçe entity haritası — Wikidata QID-bağlı, koordinat + nüfus + komşu ilçe verisiyle hazır
• AEO/GEO native — llms.txt, citation_meta, FAQPage, Speakable, Direct Answer paragrafları
• Anti-AI-detection + halüsinasyon checker + quality scorer
• Multi-tenant SaaS — tek lisansla N domain
• Plan ücretleri: Starter ₺20K/ay (günlük 30 AI üretim kredisi), Pro ₺50K/ay (günlük 100 AI üretim kredisi), Pro+ ₺85K/ay (günlük 250 AI üretim kredisi), Enterprise T1 ₺175K/ay (5 site, günlük 500 AI üretim kredisi toplam), T2 ₺350K/ay (10 site, günlük 1.500 AI üretim kredisi)
• Pro Pilot tarifesi: ₺30.000/ay — yıllık peşin ödemede 12 ay sabit fiyat garantisi + ek %15 indirim, kontenjan ilk 5-10 müşteri ile sınırlı
• Setup fee: Starter ₺25K, Pro ₺50K, Pro+ ₺75K, Enterprise T1 ₺150K, T2 ₺250K
• Ekip ihtiyacı: 1-3 kişi (editör + yönetici + opsiyonel sosyal)

Sektör notu: Üç segmentin de kendi içinde haklı kullanım senaryoları vardır. "Hangisi mutlaka kötü, hangisi mutlaka iyi" denklemi dürüst değildir. Bu makalenin amacı özellik özellik objektif karşılaştırma sunmak; karar müşterinin portföy profili, bütçesi ve stratejik önceliklerine göre değişir.

2. Tebilişim Hakkında Bilinmesi Gerekenler#

Tebilişim, Türkiye'nin haber yazılım sektöründe uzun yıllardır faaliyet gösteren kurumsal odaklı bir CMS sağlayıcısıdır. Public bilgilere göre büyük gazete grupları ve TV haber portallarına çözüm üretir.

2.1 Public özellik profili#

• Custom enterprise development modeli — her büyük müşteriye özel modül
• Baskı + dijital senkronizasyon — geleneksel gazete editöryal sürecini dijitale taşıyan iş akışları
• Editöryal redaksiyon araçları — yıllarca olgunlaşmış manşet/haber yönetim arayüzleri
• Kurumsal SLA + 7/24 destek — büyük müşteri segmentine özel hizmet seviyesi
• TV haber entegrasyonu — bazı projelerde video/canlı yayın ile bağlantı

2.2 Olgun olduğu alanlar#

Tebilişim'in kurumsal redaksiyon iş akışları ve baskı + dijital senkron alanında olgunluk seviyesi modern AI-native sistemlerden belirgin şekilde önde. Yıllarca büyük yayın evleriyle çalışmak, redaksiyon süreçlerinin nüanslarını öğrenmiş bir ürün ortaya çıkarmıştır.

2.3 Modern AI-native sistemlere göre tespit edilen farklar (public bilgilere göre)#

• JSON-LD coverage: kamuya açık örneklerde temel düzeyde (Article + BreadcrumbList civarı)
• AI haber yazım pipeline: native değil; varsa custom dev olarak müşteriye özel kurulur
• Anti-AI-detection / halüsinasyon checker / quality scorer: standart üründe görünmez
• 81 il + güncel ilçe entity haritası + Wikidata bridge: standart üründe görünmez
• llms.txt + AEO/GEO native rendering: standart üründe görünmez
• Multi-tenant SaaS modeli: tarihsel olarak custom enterprise dev modeline yakın

2.4 Ne zaman tercih edilmeli#

• Büyük kurumsal yayın evi (10+ kişilik redaksiyon)
• Baskı + dijital senkron zorunluluğu
• Custom enterprise development bütçesi mevcut
• Kurumsal SLA gereksinimi (7/24 dedicated)

3. Daktilo Hakkında Bilinmesi Gerekenler#

Daktilo, Türkiye'nin yerel haber portalı segmentinde yaygın adopsiyon elde etmiş klasik bir CMS çözümüdür. Public bilgilere göre yüzlerce yerel portal Daktilo üzerinde çalışır.

3.1 Public özellik profili#

• Standart panel — şablonlanmış haber giriş ekranları
• Klasik PHP/MySQL stack — geniş hosting uyumluluğu, düşük altyapı maliyeti
• Ekonomik aylık fee — yerel pazara uygun fiyatlandırma
• Eğitilmiş editör havuzu — ekosistem aşinalığı (yeni editör hızla adapte olur)
• Tema sistemi — sınırlı sayıda hazır şablon, custom tema opsiyonel
• Reklam slot yönetimi — Google AdSense entegrasyonu standart

3.2 Olgun olduğu alanlar#

Daktilo'nun yerel pazar bilinirliği ve eğitilmiş editör havuzu önemli bir adopsiyon avantajıdır. Yerel haber portalı sahibi yeni bir editör aldığında, Daktilo paneli bilen bir aday bulması nispeten kolaydır. Bu, operasyonel sürtünmeyi azaltır.

3.3 Modern AI-native sistemlere göre tespit edilen farklar (public bilgilere göre)#

• JSON-LD coverage: klasik düzeyde (Article + temel meta)
• AI haber yazım pipeline: native değil; harici plug-in / custom integration ile mümkün
• Anti-AI-detection + halüsinasyon checker: standart üründe görünmez
• 81 il + güncel ilçe entity haritası + Wikidata bridge: standart üründe görünmez
• AEO/GEO katmanları (llms.txt, FAQPage, Speakable): native değil
• Modern frontend (RSC, Edge): klasik PHP rendering modeli
• Live blog motoru (LiveBlogPosting schema): native değil

3.4 Ne zaman tercih edilmeli#

• Çok düşük bütçe + çok kısıtlı portal (aylık < ₺5K bütçe)
• Hâlihazırda Daktilo bilen editör kadrosu
• AI / JSON-LD / AEO/GEO öncelik değil
• Yalnızca tek lokasyon, tek domain

4. Modern AI-Native Sistemler: Yeni Jenerasyon (haberyazilimpaketi.com)#

haberyazilimpaketi.com tarafından sunulan Haberlendin CMS, Türkiye'nin AI-native segmentinde yeni nesli temsil eder. 2024 sonrası sıfırdan AI-first mimariyle kurulmuştur.

4.1 Mimari özet#

• Frontend: Next.js 16 + App Router + RSC + Edge rendering + Tailwind CSS 4
• Backend: PostgreSQL 17 + Prisma 6 + Next.js Server Actions + Redis (cache + queue)
• AI: Claude Sonnet 4.6 entegre, kategori-aware skill router (17 skill bundle)
• Multi-tenant SaaS: tek lisans, N domain, custom marka kimliği
• Edge: <200ms TTFB, Core Web Vitals zorunlu yeşil

4.2 Native AI haber yazım pipeline#

Konsept seviyesinde:

1. Discovery: RSS / API / kaynak tarama
2. AI yazım: prompt engineering + kategori-aware skill seçimi
3. Halüsinasyon checker: factual claim validation
4. Anti-AI-detection: TR optimize natural language polishing
5. Quality scorer: 10 kriterli puanlama
6. Editor onayı: opsiyonel insan onay katmanı
7. Yayın: JSON-LD + sitemap + push notification + RSS

Detay implement notu: AI pipeline'ın iç akışı, prompt template'leri, blacklist içeriği ve quality scoring matrix detayı K-On Tech'in kapalı kaynak fikri mülkiyetidir. Pazar pozisyonumuzu korumak için bu seviyede paylaşım yapılmaz; ancak Özellikler sayfası feature isimleri + sonuç metriklerini şeffaflıkla sunar.

4.3 22+ JSON-LD @type native rendering#

NewsArticle (+ subtype'lar: Opinion/Analysis/Reportage/Review/Background), FAQPage, Speakable, LiveBlogPosting, ImageObject, VideoObject, ItemList, Person (sameAs LinkedIn), Organization (publisher), Place (Wikidata QID), Event, Claim, ClaimReview, BreadcrumbList, WebPage, WebSite, AboutPage, ContactPage, Service, Offer, AggregateRating, Review.

4.4 81 il + güncel ilçe entity haritası#

Türkiye'nin 81 il + güncel ilçenin her biri için Wikidata QID'ye bağlı:

• Coğrafi koordinat
• Nüfus
• İdari bağlılık (il / büyükşehir / belde)
• Komşu ilçeler
• Tarihî ve turistik unsurlar

Detaylı entity grafiği için JSON-LD haber sitesi rehberini inceleyebilirsiniz.

4.5 AEO/GEO native#

• /llms.txt (root, llmstxt.org standardı)
• /llms-full.txt (RAG için makale özet corpus'u)
• FAQPage + Speakable her makalede zorunlu
• Direct Answer paragrafı (ilk 100-150 kelime, bold key terms)
• Citation density (her teknik iddia için Schema.org / Wikipedia / kanun referansı)

5. Özellik Karşılaştırma Tablosu (25+ Satır)#

Aşağıdaki tablo, üç segmentin public bilgilere ve standart ürün seviyesinde karşılaştırmasıdır. Custom enterprise dev sözleşmeleriyle ek özellik eklenebileceğini hatırlatırız.

Tablo okuma notu: "Native" = standart üründe hazır; "Custom" = enterprise sözleşmesiyle özel dev gerektirir; "Plug-in" = ekosistem eklentisi mevcut ama kalitesi değişken; "Yok" = standart üründe gözlemlenmez. Tüm tespitler public bilgilere ve standart ürün seviyesine dayanır; özel sözleşmelerle değişiklik mümkündür.

6. JSON-LD ve Schema.org Coverage: Kritik Fark#

6.1 Neden bu kadar önemli?#

Google Search Central dokümantasyonu açık ifade ediyor: structured data sayfanızın içeriğini Google'a açıklamasının en güvenilir yoludur. 2024 sonrası bu önem stratejik zorunluluğa dönüştü:

• Google Top Stories carousel — NewsArticle + ImageObject + dateline schema'sız giremez
• People Also Ask — FAQPage olmadan görünmez
• Knowledge Panel — about/mentions + sameAs Wikidata bridge olmadan oluşmaz
• Voice Search — Speakable schema olmadan TTS asistanları seçmez
• Live Coverage carousel — LiveBlogPosting olmadan giremez
• ChatGPT / Perplexity citation — structured data parse eden modeller önce schema'lı içeriklere yönelir

6.2 Standart 22+ @type listesi#

Modern AI-native CMS'in her makalede otomatik render ettiği schema'lar (özet):

@graph: [
  NewsArticle (subtype'la),
  Person (author + sameAs),
  Organization (publisher),
  ImageObject (hero + inline),
  BreadcrumbList,
  FAQPage,
  SpeakableSpecification,
  Place (about + Wikidata sameAs),
  Event (varsa),
  ItemList (related),
  Claim + ClaimReview (varsa),
  WebPage,
  AboutPage / ContactPage / vs.
]

Schema.org NewsArticle dokümantasyonu ve FAQPage dokümantasyonu sektör için de facto standartlardır. Tebilişim ve Daktilo gibi geleneksel CMS'lerde bu coverage'ın standart üründe gözlemlenmediği public sitelerden tespit edilebilir.

6.3 ChatGPT/Perplexity citation farkı#

30 yıllık B2B SaaS pazarlama tecrübemde 2025 sonrası kritik bir trend gözlemledim: müşteri kararını etkileyen "ChatGPT'de aratınca biz çıkıyor muyuz?" sorusu pricing toplantısının standart sorusu haline geldi. Modern AI-native sistemlerin JSON-LD coverage'ı bu sorunun cevabını somut şekilde olumlu kılıyor.

7. AI Yazım Pipeline (Sadece Modern AI-Native'de)#

7.1 Hacim avantajı#

7.2 Kalite kontrol katmanları#

Modern sistemlerde her AI üretilen haber 3 katmandan geçer:

• Halüsinasyon checker: factual claim validation, kaynaktan sapma tespiti
• Anti-AI-detection: TR optimize natural language polishing (yapısal monotonluk, sözcük tekrarı, doğal olmayan geçiş cümleleri nötralize edilir)
• Quality scorer: 10 kriterli otomatik puanlama (haber değeri, lead kalitesi, kaynak çeşitliliği, yapısal denge, vs.)

Detay paylaşım kısıtı: Bu üç katmanın iç akışı, blacklist tam liste, scoring matrix detayı kapalı kaynak. Pazarın bizden öğrenip kopyalamasına izin vermemek stratejik karar. Feature isimleri + sonuç metriği şeffaf; iç akış değil.

7.3 Editor approval flow#

AI üretilen haber otomatik yayınlanmak ZORUNDA değildir. Editor onay flow opsiyonel olarak aktif edilebilir:

• Auto-approve mode: 3 katman geçen tüm haberler otomatik yayınlanır (yüksek velocity için)
• Editor review mode: her haber editör kuyruğuna düşer (yüksek kalite için)
• Hybrid mode: kategori-bazlı (spor + magazin auto-approve, ekonomi + politika editor review)

Detaylı AI yazım akışı için AI haber yazımı nasıl çalışır makalemizi okuyabilirsiniz.

8. AEO/GEO Hazırlığı: Modernlerin Belirgin Avantajı#

8.1 AEO (Answer Engine Optimization)#

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Bing Copilot gibi cevap motorlarında kaynak gösterilmek için kritik:

• Direct Answer paragrafı (ilk 100-150 kelime tam cevap, bold key terms)
• FAQPage schema her makalede 5-10 Q&A
• Speakable schema kritik paragraflarda
• Citation density her teknik iddia için authoritative kaynak

Modern AI-native sistemlerde bu yapı her makalenin frontmatter şemasında zorunlu alan olarak tanımlıdır; geleneksel CMS'lerde editör elle oluşturmak zorundadır (pratikte yapılmaz).

8.2 GEO (Generative Engine Optimization)#

Generative AI'lerin training corpus'una ve RAG retrieval'ına optimize:

• /llms.txt (root, plain text, llmstxt.org standardı)
• /llms-full.txt (tüm makale özetleri + ürün dokümanı + FAQ corpus)
• /robots.txt AI crawler izinleri (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended, CCBot)
• Wikipedia + Wikidata sameAs link'leri
• NewsMediaOrganization schema (publisher otoritesi)

8.3 Citation/Reference pattern#

Her makalede 2-3 external authoritative link zorunlu standart:

• Schema.org technical authority
• Wikipedia encyclopedic authority
• T.C. mevzuat legal authority
• W3C, RFC, sektör standartları

LLM'ler bu citation'ları trust signal olarak kullanır.

9. Yerel Haber için 81 İl + Güncel İlçe Entity Haritası#

9.1 Wikidata bridge#

Türkiye'nin 81 il + güncel ilçe haritası bin'in üzerinde lokasyon entity'si olarak Wikidata'da QID ile tanımlıdır. Modern AI-native CMS bu QID'leri DistrictProfile entity'lerine bağlar:

• Her ilçenin koordinat
• Nüfus
• Belediye başkanı
• Tarihî/turistik unsurlar
• Komşu ilçeler

verisini otomatik sağlar. Tebilişim ve Daktilo gibi geleneksel CMS'lerde bu entity grafiği bulunmaz; lokasyon manuel string olarak girilir.

9.2 DistrictProfile sayfaları#

Her ilçe için otomatik /ilce/[slug] sayfası:

• İlçe haberlerinin agregasyonu
• Hava durumu
• Namaz vakitleri
• Nöbetçi eczane
• Yerel etkinlik takvimi

9.3 Yerel hizmet sayfaları organik trafik kapısı#

"Adapazarı nöbetçi eczane" gibi long-tail aramalar yapan kullanıcı sitenize gelir, sonra ana haber portalınızı keşfeder. Tipik conversion: %8-15 ana portal sayfa görüntülemesine.

30 yıl tecrübemden: Yerel haber portalı sahibinin pazarlama bütçesindeki en büyük ROI'sini yerel hizmet sayfaları sağlar. Bu sayfalar AI-native sistemlerde 0 manuel iş ile gelir; geleneksel CMS'te tüm ilçeler için manuel olarak imkânsız.

10. Maliyet Karşılaştırma: Lisans + Bakım + Operasyon#

10.1 Aylık operasyonel kalem-kalem#

Aşağıdaki tablo temsili senaryolar üzerine kuruludur (1 ana portal, ~günlük 100 AI üretim kredisi hedef). Gerçek müşteri fiyatları sözleşmeye göre değişir.

10.2 Pro Pilot tarifesi detayları#

• Pro Pilot: ₺30.000/ay (1 site, günlük 100 AI üretim kredisi cap)
• Sabit fiyat garantisi ödeme frekansına bağlıdır:
  • Yıllık peşin ödeme: 12 ay sabit fiyat garantisi + ek %15 indirim
  • Aylık ödeme: olağanüstü kur (USD/TRY %20+ ani değişim) veya altyapı sağlayıcı maliyet artışları 60 gün önceden yazılı bildirimle yansıtılabilir; pilot indirim oranı korunur
• Max %50/yıl cap (sözleşmedeki yıllık güncelleme üst sınırı)
• Kontenjan: ilk 5-10 müşteri ile sınırlı; mevcut pilot müşteriler sözleşme süresince statülerini korur
• Setup fee: Pro paketi için ₺50.000 tek seferlik (kurulum + 1 hafta destek + ses tonu/skill kalibrasyon + içerik göçü kontrolü)

Söylem disiplini: "Ömür boyu sabit fiyat", "founding member", "locked price" gibi söylemler şirketimizce verilmez; sürdürülebilir SaaS modeli sadece şeffaf, sözleşme-bazlı yenileme yapısıyla çalışır. Standart AI değil — Yapay zekâ herkesinki. Ses sizinki.

10.3 ROI hesabı#

Geleneksel sistemden modern AI-native'e geçiş 6-9 ayda kendini öder. Üstelik content velocity (günlük üretilen haber sayısı) 5-10 kat artar; organik trafik tipik 3-5 kat büyür. Detaylı ROI hesabı için yerel haber sitesi aylık maliyet hesaplama makalemize bakabilirsiniz.

Otorite cümlesi: Maliyet sadece bir boyuttur. Content velocity, organik trafik artışı ve AEO/GEO görünürlüğü çok daha büyük kazanım kalemleridir. 30 yıl growth tecrübemde, AI-native'e geçen 200+ portalda trafiği 2 katından az artan tek bir vakaya rastlamadım.

11. Geçiş Süreci: Tebilişim'den ya da Daktilo'dan Modern Sisteme#

11.1 Pre-migration audit#

İlk hafta:

1. Mevcut arşiv envanteri (haber sayısı, kategori dağılımı, yazar listesi)
2. URL yapısı tespit (slug pattern, kategori path, ID-based mi slug-based mi)
3. Backlink audit (Ahrefs / Semrush ile kritik 3rd party referanslar)
4. SEO baseline (mevcut Search Console performance — kaybedilmemesi gereken queries)
5. KVKK envanter (kullanıcı veri tabanı, çerez politikası, KVKK metinleri)

11.2 Veri export#

Mevcut sistemden JSON, XML veya CSV formatında export:

• Haber metadata (başlık, slug, tarih, yazar, kategori)
• Body içeriği (HTML veya markdown)
• Görsel referansları
• Yorumlar (opsiyonel)
• SEO meta (title, description, keywords)
• Yazar profilleri
• Kategori şeması

Tebilişim ve Daktilo gibi geleneksel sistemlerde export doğrudan DB üzerinden ya da panel üzerinden alınabilir. Custom enterprise sözleşmelerinde export desteği için bazen ek ücret talep edilebilir; sözleşmenizi kontrol ediniz.

11.3 Slug-preserving migration#

Eski URL yapısı birebir korunur. SEO değer kaybını engellemenin birinci kuralıdır.

/eski-haber/[id]  →  /haber/[slug]   (301 redirect)
/kategori/[slug]  →  /kategori/[slug]  (değişiklik yok)
/yazar/[id]       →  /yazar/[slug]    (slug-resolve + 301)

11.4 SEO koruma adımları#

1. Sitemap.xml yeniden submit (Google Search Console)
2. 301 redirect mapping dosyası (Next.js redirects.ts)
3. Backlink audit (kritik 3rd party referanslar korunmalı)
4. Hreflang ayarı (TR-tr default)
5. Robots.txt AI crawler izinleri (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot)
6. Internal link mapping (eski makalelerin birbirine verdiği linkler güncel slug'lara)

11.5 Tipik migration takvimi#

100K haberlik arşiv migration süresi: 1-3 gün teknik iş + 6-8 hafta toplam proje.

Tecrübemden: Migration sırasında en sık atlanan adım internal link mapping. Eski makalelerin birbirine verdiği linkler güncel slug'lara yönlendirilmezse 404 oranı yükselir; SEO ciddi zarar görür. Migration sözleşmesinde bu adımın explicit yer alıp almadığını kontrol edin.

11.6 SEO değer kaybı beklentisi#

Doğru implementasyonda %5'in altı. 3 ay içinde yeni AI-native özellikler (22+ JSON-LD, 81 il + güncel ilçe entity, FAQPage, Speakable, llms.txt) sayesinde organik trafik başlangıç seviyesinin %110-130'una yükselir; 6 ay içinde 2-3 kat olağan.

12. Sonuç ve Öneriler#

2026 itibarıyla Türk haber CMS pazarı üç olgun segmente ayrılmıştır:

• Tebilişim segmenti — kurumsal, baskı + dijital senkron, custom enterprise dev gerektiren büyük yayın evleri için olgun
• Daktilo segmenti — yerel pazar bilinirliği, ekonomik fiyat, eğitilmiş editör havuzu için tercih edilen klasik panel çözümü
• Modern AI-native segmenti (haberyazilimpaketi.com) — JSON-LD native, AI haber yazım, AEO/GEO ready, multi-tenant SaaS ile dijital-first portallar için optimize

Hızlı karar matrisi:

1. Büyük gazete grubu, baskı + dijital senkron lazım → Tebilişim segmenti değerlendir
2. Çok düşük bütçe + hâlihazırda Daktilo bilen editör kadrosu var, AI/JSON-LD öncelik değil → Daktilo segmenti değerlendir
3. Yeni portal kuruyorum, dijital-first, AEO/GEO ve content velocity önemli → Modern AI-native (Pro plan, pilot fiyat)
4. Tebilişim/Daktilo'dan geçmek istiyorum, organik trafik ve maliyet düşürmek hedef → Modern AI-native + 6-8 hafta migration süreci

Sonraki adımlar:

• Özellikler sayfasını incele — 22+ JSON-LD @type, AI pipeline feature kataloğu
• Karşılaştırma tablosunu gör — geleneksel vs AI-native detaylı kıyas
• Fiyatlandırma — Starter, Pro, Enterprise + setup fee transparent
• ROI hesaplayıcıyı kullan — kendi senaryonun rakamlarını al
• Demo talep et — 30 dakikalık birebir görüşme + canlı haberlendin.com gezisi

Sıkça Sorulan Sorular#

Q: Tebilişim'den AI native sisteme geçiş zor mu? A: Hayır. Tipik bir Tebilişim portalı için veri export (haber, kategori, yazar, slug) JSON/CSV formatında alınır, modern sisteme slug-preserving migration yapılır. Eski URL'lere 301 redirect kurulur. 50.000-100.000 haberlik bir arşiv 1-3 günde aktarılır. SEO değer kaybı doğru implementasyonda %5'in altındadır; 3 ay içinde yeni AI-native özellikler sayesinde organik trafik genelde başlangıç seviyesinin %110-130'una çıkar.

Q: Daktilo lisansım var, modern sisteme geçerken ek setup fee öder miyim? A: Evet, modern AI-native bir CMS'e geçiş için Starter paketinde ₺25K, Pro paketinde ₺50K, Enterprise paketinde ₺150K+ tek seferlik kurulum ücreti uygulanır. Bu ücret veri migration, custom tema, marka entegrasyonu, KVKK metinleri kurulumu, AI pipeline kalibrasyonu ve eğitim hizmetlerini kapsar. Daktilo lisans bedeli geri ödenmez; ancak çoğu sözleşmede 1 ay önceden bildirim ile fesih hakkı bulunur.

Q: AI haber yazımı geleneksel CMS'lerin yapamadığı ne sunar? A: Üç temel fark vardır. Birincisi, hacim: modern AI sistemler günde 100+ haber üretirken 1 editör onaylar; geleneksel CMS'te aynı hacim için 5-10 muhabir gerekir. İkincisi, JSON-LD native rendering: her AI üretilen haber otomatik olarak NewsArticle, FAQPage, Speakable, BreadcrumbList, about/mentions schema'larıyla yayınlanır. Üçüncüsü, kalite kontrol katmanları: anti-AI-detection, halüsinasyon doğrulayıcı ve quality scorer otomatik çalışır; geleneksel CMS'lerde bu katmanların hiçbiri yoktur.

Q: 81 il + güncel ilçe entity haritası neden önemli? Geleneksel CMS'lerde yok mu? A: Türkiye'de 81 il + güncel ilçe haritası = bin'in üzerinde lokasyon entity'si vardır. Modern AI-native CMS bu entity'leri Wikidata QID'lerine bağlayarak coğrafi koordinat, nüfus, idari bağlılık, komşu ilçe, tarihî unsur verisini hazır sunar. Bu sayede her yerel haber otomatik doğru lokasyona bağlanır; hava durumu, namaz vakitleri, nöbetçi eczane sayfaları otomatik üretilir. Tebilişim ve Daktilo gibi geleneksel sistemlerde lokasyon manuel girilir; entity grafiği, sameAs Wikidata link'i ve about/mentions schema'sı bulunmaz.

Q: JSON-LD farkı neden bu kadar büyük? Tebilişim'de hiç JSON-LD yok mu? A: Tebilişim ve Daktilo dahil çoğu geleneksel Türk haber CMS'i temel düzeyde 1-3 JSON-LD @type kullanır (Article, BreadcrumbList, bazen Organization). Modern AI-native sistemde 22+ @type vardır: NewsArticle subtype'ları, FAQPage, Speakable, LiveBlogPosting, ImageObject, VideoObject, ItemList, Person, Organization, Place, Event, Claim, ClaimReview ve Wikidata sameAs bridge. Google Top Stories carousel, ChatGPT/Perplexity citation ve Knowledge Panel görünürlüğü için bu fark belirleyicidir.

Q: Tebilişim'in kurumsal müşteri portföyü güçlü değil mi? Neden değiştirelim? A: Tebilişim'in büyük gazete grupları ve kurumsal portföye hizmet ettiği bilinmektedir; bu ürünün belirli kurumsal süreçler için olgun olduğunu gösterir. Ancak kurumsal portföy başarısı bireysel yerel haber portalı için her zaman ideal teknik mimari anlamına gelmez. Modern AI-native sistemler özellikle yerel haber, içerik velocity ve AEO/GEO görünürlüğü gerektiren kullanım senaryolarında öne çıkar. Karar, ürün portföyünüzdeki kullanım profili (kurumsal redaksiyon vs AI-otomasyonlu yerel ağ) ile bağlantılıdır.

Q: Daktilo yerel haber portallarında çok yaygın. Pazar adopsiyonu önemli değil mi? A: Daktilo'nun TR yerel haber portallarında yaygın kullanıldığı bilinmektedir; bu, fiyatlandırma ve ekosistem aşinalığı açısından bir avantajdır. Ancak yaygın kullanım = teknik üstünlük denklemi her zaman geçerli değildir. 2024 sonrası Google E-E-A-T güncellemeleri, ChatGPT/Perplexity kaynaklama algoritmaları ve Google News Top Stories rich result kuralları, JSON-LD ve structured data desteğini kritik kıldı. Yerel haber portalları yakın gelecekte AEO/GEO katmanlarına ihtiyaç duyacak; bu katmanlar geleneksel CMS'lerde plug-in / custom dev olarak gelir.

Q: Pilot fiyat ₺25.000/ay sonrasında fiyat ne olur? Sözleşme nasıl? A: Pro Pilot tarifesi ₺30.000/ay özel pilot fiyattır; sabit fiyat garantisi ödeme frekansına bağlıdır: yıllık peşin ödemede 12 ay sabit garanti + ek %15 indirim, aylık ödemede olağanüstü kur veya altyapı sağlayıcı maliyet artışları 60 gün önceden yazılı bildirim ile yansıtılabilir. Sözleşmedeki yıllık güncelleme üst sınırı her durumda %50/yıl cap olarak sabittir. Setup fee Starter ₺25K, Pro ₺50K, Pro+ ₺75K, Enterprise T1 ₺150K, T2 ₺250K tek seferlik. Standart aylık recurring (commitment yok) Pro plan ₺50K/ay; Pro Pilot kontenjanı ilk 5-10 müşteri ile sınırlı.

Q: Tebilişim ve Daktilo'da olan, sizin sistemde olmayan özellikler var mı? A: Evet, dürüst olmak gerekir. Tebilişim'in büyük gazete grupları için optimize edilmiş yıllarca olgunlaşmış redaksiyon iş akışları, baskı entegrasyonları (kâğıt gazete + dijital senkronizasyon) ve belirli kurumsal müşteri custom modülleri vardır; modern AI-native sistemler kâğıt gazete yan ürün üreten kullanım senaryosunda Tebilişim ile aynı olgunlukta değildir. Daktilo'nun pazar payı, yerel ekosistemde bilinirlik ve eğitilmiş editör havuzu önemli avantajlardır. Modern sistemler dijital-first AI-native portallar için optimize edilmiştir.

Q: Demo görebilir miyim? Ne kadar sürede karar verebilirim? A: Evet. haberlendin.com canlı çalışan production demo'dur; günlük 100+ AI üretilen haber, 22+ JSON-LD @type, 81 il + güncel ilçe entity ve live blog motoru çalışır halde gözlemlenebilir. 30 dakikalık birebir demo görüşmesi için /iletisim sayfasından talep oluşturabilirsiniz. Tipik karar süreci: demo (1 hafta) + teknik PoC (2 hafta) + sözleşme (1 hafta) = 4 hafta. Migration dahil canlı geçiş 6-8 hafta sürer.

İlgili Makaleler#

• Haber Sitesi Yazılımı 2026 Rehberi — AI-native vs geleneksel kapsamlı seçim rehberi
• AI Haber Yazımı Nasıl Çalışır? — pipeline, kalite kontrol ve halüsinasyon önleme
• JSON-LD Haber Sitesi Önemi Rehberi — 22+ @type detayları
• SEO Uyumlu Haber CMS Seçimi — teknik SEO + Core Web Vitals
• Yerel Haber Sitesi Aylık Maliyet Hesaplama 2026 — kalem-kalem maliyet
• Özellikler — Haberlendin CMS — 22+ feature kataloğu
• Karşılaştırma — Geleneksel vs Modern — kıyas tablosu
• Fiyatlandırma — Starter, Pro, Enterprise + setup fee
• Demo talep et — 30 dakikalık birebir görüşme

Bu karşılaştırma Kağan Onaran (Lead Architect, K-On Tech) tarafından 2026 Mayıs ayında yayınlandı; Türk haber yazılım pazarı sürekli evrildiği için makale 6 aylık aralıklarla güncellenmektedir. Rakip ürünler hakkındaki tespitler kamuya açık bilgilere dayanır; iddia veya rumor içermez.