--- title: "Müşteri Yorumlarını AI ile Otomatik Sınıflandırma (n8n Tarifi)" description: "n8n'de LLM nodunu kullanarak müşteri yorumlarını duygu, kategori ve aciliyet olarak otomatik etiketleyin. JSON şeması, model seçimi ve AgentRoost kurulum adımları dahil." canonical: https://agentroost.app/tr/blog/musteri-yorumlarini-ai-ile-siniflandirma-n8n date: 2026-04-12T20:00:00Z --- [Canonical URL](https://agentroost.app/tr/blog/musteri-yorumlarini-ai-ile-siniflandirma-n8n) Günde onlarca, belki yüzlerce yorum geliyor: destek formu, uygulama mağazası incelemesi, anket yanıtı, e-posta. Bunları okuyup "bu şikayet mi, öneri mi, acil mi?" diye manuel seçmek hem zaman alıyor hem de gözden kaçma riski yaratıyor. Bir n8n akışıyla her mesajı saniyeler içinde **duygu + kategori + aciliyet** etiketiyle çıkartabilirsiniz. Bu yazıda bu akışı sıfırdan kuruyoruz. --- ## Ne İnşa Ediyoruz? Akış üç şeyi yapıyor: 1. **Tetikleyici:** Yeni bir yorum/mesaj geldiğinde devreye girer (webhook, Google Sheets satırı veya zamanlı toplu çekim). 2. **LLM Düğümü:** Metni bir AI modeline gönderir; yapılandırılmış JSON çıktısı alır. 3. **Yönlendirme:** Çıktıya göre Slack'e bildirim atar, e-tabloya yazar veya CRM'yi günceller. Sonuç: manuel triyaj sıfır, her şey etiketli ve aranabilir. --- ## Adım 1 — Tetikleyiciyi Seçin Kaynağınıza göre üç seçenek var: ### A) Webhook (gerçek zamanlı) **Webhook** düğümü ekleyin. n8n size `https://.agentroost.app/webhook/xxx` gibi kamuya açık bir HTTPS adresi verir. Formunuzun ya da uygulamanızın bu adrese `POST` atmasını sağlayın: ```json { "source": "app_store", "text": "Uygulama sürekli çöküyor, inanılmaz sinir bozucu.", "customer_id": "u-4821" } ``` ### B) Google Sheets'ten Toplu Çekim **Schedule Trigger** düğümü (örn. `Her gün 08:00`) + ardından **Google Sheets → Get Rows** düğümü. `processed` sütunu boş olan satırları filtreleyin. ### C) E-posta Gelen Kutusu **Email Trigger (IMAP)** düğümüyle destek posta kutusunu dinleyin. `Subject` + `Text` alanlarını bir araya getirip LLM'e gönderin. --- ## Adım 2 — AI/LLM Düğümünü Yapılandırın n8n'de **AI Agent** veya doğrudan **LLM** düğümü ekleyin. AgentRoost'ta bu düğümlerin model seçeneği zaten dolu gelir; API anahtarı girmeniz gerekmez — dahili krediler devrede. ### Model Seçimi Sınıflandırma görevi için büyük modeller genellikle gereksiz. Düşük maliyetli seçenekler yeterince güvenilir: | Model | Güçlü Yanı | |---|---| | `mistral-small-latest` | Hızlı, ucuz, Türkçe yeterli | | `gemini-flash-1.5` | Çok yüksek token limiti, detaylı metinler için | | `gpt-4o-mini` | Güçlü talimat takibi, uygun fiyat | 350'den fazla model arasından seçim yapabilir, planınızı değiştirmeden istediğiniz zaman model geçişi yapabilirsiniz. ### Sistem Mesajı (Prompt) ``` Sen bir müşteri geri bildirimi sınıflandırma asistanısın. Verilen metni analiz edip YALNIZCA aşağıdaki JSON yapısında yanıt ver. Açıklama, yorum veya markdown ekleme. Çıktı şeması: { "sentiment": "positive" | "neutral" | "negative", "category": "bug" | "feature_request" | "billing" | "praise" | "other", "urgency": "low" | "medium" | "high", "summary": "" } ``` ### Kullanıcı Mesajı (Dinamik) n8n'de **Expression** kullanarak tetikleyiciden gelen metni bağlayın: ``` {{ $json.text }} ``` --- ## Adım 3 — JSON Çıktısını Güvenilir Kılın LLM'ler zaman zaman JSON dışında metin ekleyebilir. Bunu önlemek için iki yöntem: **Yöntem 1 — Output Parser (n8n yerleşik)** LLM düğümünüzün çıktısına **Structured Output Parser** ekleyin. JSON Schema tanımlayın: ```json { "type": "object", "properties": { "sentiment": { "type": "string", "enum": ["positive", "neutral", "negative"] }, "category": { "type": "string", "enum": ["bug", "feature_request", "billing", "praise", "other"] }, "urgency": { "type": "string", "enum": ["low", "medium", "high"] }, "summary": { "type": "string" } }, "required": ["sentiment", "category", "urgency", "summary"] } ``` Bu parser, model geçersiz JSON döndürürse otomatik yeniden dener. **Yöntem 2 — Code Düğümüyle Manuel Parse** Daha eski n8n sürümleri veya parser desteklemeyen modeller için **Code** düğümü ekleyin: ```javascript const raw = $input.first().json.text; const match = raw.match(/\{[\s\S]*\}/); if (!match) throw new Error("JSON bulunamadı: " + raw); return [{ json: JSON.parse(match[0]) }]; ``` --- ## Adım 4 — IF Düğümüyle Yönlendirin **IF** düğümü ekleyerek aciliyete göre dallandırın: - `urgency === "high"` → **Slack** düğümü: `#support-urgent` kanalına anında bildirim - `urgency !== "high"` → **Google Sheets** düğümü: etiketlerle birlikte satır ekle Slack mesajı şablonu: ``` 🚨 *Acil Geri Bildirim* Kaynak: {{ $json.source }} Duygu: {{ $json.sentiment }} Kategori: {{ $json.category }} Özet: {{ $json.summary }} ``` İsterseniz `urgency === "high" AND sentiment === "negative"` kombinasyonu için CRM'de otomatik destek talebi açan bir dal daha ekleyebilirsiniz. --- ## Adım 5 — Test Edin Webhook tabanlı akışınızı test etmek için n8n editörünün sol üst köşesindeki **"Test workflow"** butonuna basın, ardından terminalde: ```bash curl -X POST https://.agentroost.app/webhook/musteri-yorum \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"source":"web_form","text":"Ödeme sayfası hata veriyor, sipariş veremedim."}' ``` Beklenen çıktı: ```json { "sentiment": "negative", "category": "bug", "urgency": "high", "summary": "Ödeme sayfasında hata nedeniyle sipariş tamamlanamıyor" } ``` --- ## Yaygın Tuzaklar > **Kategori listesini küçük tutun.** 10'dan fazla kategori tanımladığınızda model kararsız kalır ve "other" oranı artar. Önce 5-6 ile başlayın, gerçek veriden genişletin. > **Dili açıkça belirtin.** Türkçe metinler için prompt'a "Metin Türkçe olabilir, bu durumda da aynı JSON yapısını kullan" ekleyin. > **Çok kısa metinlere dikkat.** "Kötü" gibi tek kelimelik yorumlar için model `urgency: low` atayabilir ama bağlam yoktur. Bu durumları filtrelemek için bir **IF** dalı ekleyin: `text.length < 10` → doğrudan "belirsiz" etiketiyle kaydet. --- ## AgentRoost'ta Bu Akışı Kurmak Kendi n8n instance'ınızı birkaç dakikada başlatabilirsiniz: 1. [AgentRoost'a kaydolun](/tr/agents/n8n) (e-posta, Google, Microsoft veya Discord ile). 2. **n8n** framework'ünü seçin, instance'ınıza bir isim verin. 3. `https://.agentroost.app` adresiniz açılır — bu sizin özel n8n editörünüz, kimseyle paylaşılmaz; siz yönetirsiniz. 4. Yukarıdaki akışı kurun. LLM düğümündeki model seçeneği önceden dolu gelir; AI kredileri planınıza dahil, ayrıca API anahtarı girmenize gerek yok. Aylık **$19,99**'dan başlayan fiyatlarla, 14 gün para iade garantisi, dilediğinizde iptal. [Planları karşılaştırın](/tr/pricing). Akışı devre dışı bıraktığınızda instance silinmez — webhook'larınız çalışmaya devam eder; istediğinizde tekrar etkinleştirebilirsiniz. --- ## Özet Birkaç düğümle kurduğunuz bu akış: - Her yeni yorumu otomatik olarak **duygu, kategori ve aciliyet** etiketiyle damgalar - Yüksek aciliyetli bildirimleri Slack'e anında iletir - Düşük öncelikli olanları bir tabloya yazar, toplu analiz için hazır tutar - Haftalık binlerce mesajı manuel okumadan işleyebilir Manuel triyajın tek kırılgan noktası "gözden kaçan mesaj"dır. Bu akış o riski kaldırır.