Tek blog yazısı, tüm kanallarda.

Trigger: Webhook · Custom webhook. ShamashAi'ın /api/iletisim endpoint'i bir webhook secondary handler'a forward edilebilir (aşağıda 03'te detay).

Adımlar

1. Make.com'da yeni webhook URL oluştur
2. Resend API'sinin delivered webhook'una bu URL'i ekle (Resend dashboard → Webhooks)
3. Yeni başvuru geldiğinde scenario:
   • Slack/Teams kanalına #pilot-leads bildirimi at
   • HubSpot / Pipedrive / Notion CRM'e yeni "deal" yarat
   • "Welcome email" Resend ile gönder (24 saatten önce kişisel cevap atılır)

Slack mesaj template

🎉 Yeni pilot başvurusu

İsim: {{name}}
Şirket: {{company}}
E-posta: {{email}}
Cihaz aralığı: {{device_count}}
İlgi: {{interest}}

Mesaj:
{{message}}

→ 24 saat içinde cevap atılmalı

Make.com doğrudan reklam yayımlamaz; ama reklam fed'ini hazırlar.

LinkedIn Campaign Manager

• Audience: IT Manager / Sysadmin / CISO · Türkiye · 100-1000 çalışan
• Format: Single Image Ad (OG image otomatik) + Carousel (3 blog yazısı)
• UTM: ?utm_source=linkedin_ads&utm_campaign=pilot
• Hedef: /demo veya /hesapla sayfaları (yüksek niyet)

Meta Ads (Facebook + Instagram)

• Audience: KVKK / ISO 27001 / Siber Güvenlik ilgi alanı + Türkiye
• Format: Single Image + Video (AnimatedEventStream'in screencast'i)
• Hedef sayfası: /urun veya /hesapla

Make.com rolü

Blog yazılarından otomatik reklam metni çıkarması için:

1. Yeni blog → OpenAI/Anthropic modülü ile 3 farklı ad copy üret
2. Notion "Ad copy pending review" sayfasına ekle
3. Pazarlama onayı sonrası ad copy LinkedIn Campaign Manager'a manuel girilir

Sosyal medya reklamı yarı otomasyondur: Make.com içerik üretir, insan onaylar, platform manager'a girer. Tamamen otonom reklam Türkiye pazarında risklidir (KVKK + marka itibarı).

Bu senaryo aslında **pipeline'ın bel kemiği**: ShamashAi ürün özelliklerinden bir tanesini AI'a verir, AI 1500-2000 kelimelik teknik Türkçe blog yazısı üretir, yazı GitHub üzerinden /content/blog/ klasörüne commit edilir. Vercel otomatik rebuild eder, RSS güncellenir, 01-04 numaralı senaryolarla sosyal medyaya otomatik yayılır.

Hazır olan altyapı (sitede)

• GET /api/product-reference — 45+ ürün topic'inin tam listesi (JSON)
• GET /api/product-reference/random?count=1&exclude=a,b,c — rastgele 1 topic döner, geçmişte kullanılanları exclude ile atlayabilirsiniz
• POST /api/blog/generate — Bearer token + markdown payload alır, GitHub'a commit eder, deploy tetikler

Make.com senaryo akışı

Schedule (haftalık)
   ↓
HTTP · GET /api/product-reference/random?count=1
   ↓
Data Store · "covered_topics" listesini oku → exclude paramı oluştur
   ↓
HTTP · GET /api/product-reference/random?count=1&exclude=<liste>
   ↓
Anthropic Claude (veya OpenAI) · prompt template + topic
   ↓
JSON Parse · model çıktısını {slug, title, description, body} olarak ayrıştır
   ↓
HTTP · POST /api/blog/generate  (Bearer token)
   ↓
Data Store · "covered_topics" listesine yeni topic_id ekle
   ↓
Slack/E-posta · "Yeni blog yazısı yayımlandı" bildirim
   ↓ (Vercel git integration auto-deploy)
   ↓ /feed.xml güncellenir
   ↓ Senaryo 01-04 (blog → social) tetiklenir

Claude/OpenAI prompt template'i

Sen ShamashAi'ın content team'i için yazan bir teknik yazarsın.
ShamashAi, 100-500 cihazlı Türk firmaları için on-prem light-SIEM ürünü.

Aşağıdaki ürün özelliğinden 1500-2000 kelimelik Türkçe teknik blog yazısı yaz:

TOPIC:
{{1.topics[].title}}

PAIN POINT:
{{1.topics[].painPoint}}

ŞAMASHAI ÇÖZÜMÜ:
{{1.topics[].solutionSummary}}

TEKNİK DETAYLAR (mutlaka geç):
{{1.topics[].technicalDetails}}

HEDEF KİTLE: {{1.topics[].audience}}
ANGLE: {{1.topics[].angle}}
KEYWORDS: {{1.topics[].keywords}}

YAZIM KURALLARI:
- Türkçe, IT yöneticisi diline yakın
- Sahadan örnekler, somut sayılar, kod bloklarıyla zenginleştir
- Pazarlama jargonu yok; "kazandırır", "devrim niteliği" gibi cümleler yasak
- İlk paragraf bir gerçek sahne (örnek olay) açar
- Markdown formatında: H2 + H3 başlıklar, kod blokları, listeler
- En sonda 2-3 cümlelik "Limitler ve dürüst notlar" bölümü
- En sonda CTA: pilot başvurusu linki shamashai.com.tr/iletisim

ÇIKTI FORMAT (sadece JSON, başka bir şey yok):
{
  "slug": "kebab-case-slug",
  "title": "Çekici başlık",
  "description": "1-2 cümle açıklama (150-250 karakter)",
  "tags": ["3-5 tag"],
  "body": "...markdown body, frontmatter olmadan..."
}

POST /api/blog/generate kullanımı

AI'dan dönen JSON'u doğrudan POST gövdesi olarak gönderirsiniz. Header: Authorization: Bearer {BLOG_WRITE_TOKEN}. Body içinetopic_id alanı da ekleyin (audit için).

Environment variables (Vercel'de set edin)

• BLOG_WRITE_TOKEN — bu endpoint'e gelen token doğrulanır. Make.com Bearer ile gönderir.
• GITHUB_TOKEN — repo:contents scope'lu PAT (commit yetkisi).
• BLOG_GITHUB_REPO — örn. necmettines-projects/shamashai-site
• BLOG_GITHUB_BRANCH — default main

Cadence & maliyet

• Haftalık 1 yazı: ayda 4 yazı × $0.50 = ~$2/ay AI maliyeti
• 45 topic ile ~11 ay rotasyon (her topic 1 kez işlenir)
• 11 ay sonra topic registry genişletilir, döngü tekrar
• Make.com Free plan (1000 ops/ay) yeterli

Yarı-otomatik mod tavsiyesi: İlk 2-3 yazı için Make.com'da "AI çıktısını e-posta olarak gönder, manuel onayla" adımı ekleyin. Yazıların kalitesi + sesi belli olduktan sonra "doğrudan commit" akışına geçin.