Müşteri Yorumlarını n8n ve AI ile Otomatik Analiz Edin

Haftada kaç saat müşteri yorumlarını okuyorsunuz? Trendyol, Google, Amazon, Hepsiburada... Her platform ayrı, her yorum ayrı sekme. Pozitif mi, negatif mi, kargo şikayeti mi, ürün kalitesi mi — bunları elle ayırt etmek hem zaman alıyor hem de gözden kaçırma riski taşıyor.

Bu yazı size şunu öğretecek: n8n ve bir AI/LLM düğümüyle yorumları otomatik olarak toplayıp duygu skoru atayan ve haftalık özet rapor üreten bir akış nasıl kurulur. Sonunda aynı akışı, kendi n8n instance'ınızda — API anahtarı olmadan, sunucu kurmadan — nasıl çalıştırabileceğinizi göstereceğiz.

---

Akışın Mimarisi

Schedule Trigger (Pazar 08:00)
  └─> HTTP Request × N  (her kaynak için yorum çek)
        └─> Split In Batches (yorum başına işle)
              └─> AI / LLM Node  (duygu + tema)
                    └─> Set (yapılandırılmış satır)
                          └─> Google Sheets Append
                                └─> (Pazar 09:00) Summarize + Send Email

Hepsi tek bir n8n workflow'u. Adım adım kuralım.

---

Adım 1 — Tetikleyiciyi Ayarlayın

Schedule Trigger düğümü ekleyin. Modu Cron seçin:

Cron expression: 0 8 * * 0

Bu her Pazar sabah 08:00'de akışı başlatır. İsterseniz günlük de yapabilirsiniz (0 8 * * *).

---

Adım 2 — Yorumları Çekin

Her kaynak için bir HTTP Request düğümü kullanın.

Google My Business (Places API)

Method: GET
URL: https://maps.googleapis.com/maps/api/place/details/json
Query Params:
  place_id: ChIJ... (işletmenizin Place ID'si)
  fields:   reviews
  key:      {{ $credentials.googleApiKey }}

Yanıttan result.reviews dizisi gelir; her eleman rating, text, author_name, time içerir.

Trendyol / Hepsiburada (scraping yöntemi)

Resmi bir yorum API'si sunmayan platformlar için HTTP Request + HTML Extract ikilisi işe yarar:

Method: GET
URL: https://apify.com/apify/web-scraper
(veya tercih ettiğiniz scraping servisi)
Body (JSON):
{
  "startUrls": [{ "url": "https://www.trendyol.com/..." }],
  "selector": ".comment-text"
}

Alternatif olarak SerpAPI'nin google_maps_reviews endpoint'ini kullanabilirsiniz — daha temiz bir JSON döner.

Her kaynaktan gelen yorumları Merge düğümüyle birleştirin; böylece sonraki adımlar tek bir veri akışı görür.

---

Adım 3 — Toplu İşleme

Split In Batches düğümü ekleyin, Batch Size: 1 yapın. Bu her yorumu ayrı bir item olarak AI düğümüne gönderir; hem hız sınırı sorununu engeller hem de hata izlemesini kolaylaştırır.

---

Adım 4 — AI Düğümü ile Duygu ve Tema Analizi

n8n'in yerleşik AI / LLM Node (veya @n8n/n8n-nodes-langchain paketindeki Basic LLM Chain) düğümünü ekleyin.

System prompt:

Sen bir müşteri deneyimi analistisin. Sana verilen Türkçe veya İngilizce
müşteri yorumunu analiz edip aşağıdaki JSON formatında yanıt ver.
Dışarıya sadece JSON döndür, açıklama ekleme.

{
  "sentiment": "positive | neutral | negative",
  "score": <-1.0 ile 1.0 arası ondalıklı sayı>,
  "themes": ["kargo", "ürün kalitesi", "fiyat", "müşteri hizmetleri", "ambalaj"],
  "summary": "<maksimum 20 kelime özet>"
}

User prompt (expression):

{{ $json.text }}

Modeli gpt-4o-mini veya aboneliğinizde sunulan herhangi bir modelle bırakabilirsiniz; küçük metinler için hızlı ve verimli çalışır.

Not: AgentRoost'ta AI/LLM kimlik bilgileri instance'ınıza önceden yapılandırılmış olarak gelir — AI kredisi aboneliğinize dahildir. Bu düğümü çalıştırmak için ayrıca bir OpenAI hesabı veya API anahtarı almanıza gerek yoktur.

---

Adım 5 — Veriyi Yapılandırın

Set düğümüyle AI çıktısını ve orijinal yorum metaverilerini düz bir satıra dönüştürün:

Alan	Değer (expression)
date	{{ $now.format('yyyy-MM-dd') }}
source	{{ $json.source }}
author	{{ $json.author_name }}
rating	{{ $json.rating }}
sentiment	{{ JSON.parse($('AI Node').json.text).sentiment }}
score	{{ JSON.parse($('AI Node').json.text).score }}
themes	{{ JSON.parse($('AI Node').json.text).themes.join(', ') }}
summary	{{ JSON.parse($('AI Node').json.text).summary }}
raw_text	{{ $json.text }}

---

Adım 6 — Google Sheets'e Yazın

Google Sheets düğümü, Operation: Append. Bir kez şema satırını elle ekleyin (A1'e başlıklar), sonra n8n her Pazar yeni yorumları alta sıralar.

Sheets'i haftalık biriktirici olarak kullanın; ay sonunda da aylık karşılaştırma yapabilirsiniz.

---

Adım 7 — Haftalık Özet Raporu

İkinci bir Schedule Trigger ekleyin (0 9 * * 0 — Pazar 09:00, yani toplama bittikten sonra) ve şu adımları bağlayın:

1. Google Sheets → Read Rows — son 7 günün satırlarını filtrele.
2. Code (JS) düğümüyle sentiment dağılımını hesapla:

const rows = items.map(i => i.json);
const pos = rows.filter(r => r.sentiment === 'positive').length;
const neg = rows.filter(r => r.sentiment === 'negative').length;
const neu = rows.filter(r => r.sentiment === 'neutral').length;
const themes = rows.flatMap(r => r.themes.split(', '));
const topTheme = [...new Set(themes)]
  .map(t => ({ t, c: themes.filter(x => x === t).length }))
  .sort((a, b) => b.c - a.c)[0]?.t ?? '-';

return [{ json: { pos, neg, neu, total: rows.length, topTheme } }];

3. Send Email (veya Slack / Telegram) düğümüyle özeti gönderin:

Konu: Haftalık Müşteri Yorum Raporu — {{ $now.format('dd MMM yyyy') }}

Bu hafta {{ $json.total }} yorum analiz edildi.
Pozitif: {{ $json.pos }}
Notr:    {{ $json.neu }}
Negatif: {{ $json.neg }}
En cok konusulan tema: {{ $json.topTheme }}

---

Dikkat Edilecek Noktalar

• Rate limiting: Yorum sayısı yüksekse Split In Batches sonrasına bir Wait düğümü ekleyin (500ms). LLM API'sini yormamış olursunuz.
• JSON parse hatası: AI bazen markdown blok (```json ```) döndürebilir. Code düğümünde text.replace(/```json|```/g, '').trim() ile temizleyin, sonra JSON.parse uygulayın.
• Tema listesi: System prompt'taki tema listesini ürününüze göre özelleştirin. "montaj", "beden uyumu", "renk farkı" gibi kategoriler ekleyebilirsiniz.
• Dil: Türkçe yorumlar için model iyi performans verir; çok dilli kataloglarda language alanını da döndürün.

---

AgentRoost'ta Nasıl Çalıştırırsınız?

1. agentroost.app/tr/agents/n8n sayfasına gidin.
2. Kayıt olun (e-posta, Google veya Discord).
3. n8n framework'ünü seçin, instance'ınıza bir isim verin.
4. Yaklaşık 2 dakika içinde https://<sizin-id>.agentroost.app adresinde size özel n8n editörünüz açılır.
5. Yukarıdaki workflow'u oluşturun. AI/LLM düğümlerinde API anahtarı girmenize gerek yok — kimlik bilgileri önceden yapılandırılmış olarak gelir, AI kredisi aboneliğinize dahildir.
6. Webhook'lar için genel HTTPS URL'si otomatik hazırdır; ekstra SSL ayarı gerekmez.

Fiyatlar aylık $19,99'dan başlar. Sunucu, Docker, API anahtarı, SSL sertifikası — bunların hiçbiriyle uğraşmazsınız. Planları karşılaştırın veya n8n için doğrudan başlayın.

14 günlük para iade garantisi var; beğenmezseniz tam iade alırsınız.

---

Yorumlar artık bir görev değil, bir veri akışı. Her Pazar sabahı gelen e-postada bu haftanın duygu dağılımını ve en çok konuşulan temayı görürsünüz — siz haftalık strateji toplantısına hazırlanırken n8n yorumları zaten işlemiş olur.