--- title: "Müşteri Yorumlarını n8n ve AI ile Otomatik Analiz Edin" description: "n8n ve AI ile Trendyol, Google ve Amazon yorumlarını otomatik analiz edin; duygu skoru ve haftalık tema raporu üretin. AI kredisi dahil, sunucu gerekmez." canonical: https://agentroost.app/tr/blog/musteri-yorum-analizi-otomasyon-n8n date: 2026-04-30T20:00:00Z --- [Canonical URL](https://agentroost.app/tr/blog/musteri-yorum-analizi-otomasyon-n8n) 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": "" } ``` **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: ```javascript 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](/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://.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](/tr/pricing) veya [n8n için doğrudan başlayın](/tr/agents/n8n). 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.