> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://user.netmera.com/netmera-user-guide/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://user.netmera.com/netmera-user-guide/netmera-user-guide-tr/ai-features/n-assistant/n-assistant-yanitlarini-anlayin.md).

# N-Assistant yanıtlarını anlayın

N-Assistant yanıtlarının nasıl okunacağını öğrenin: özetler, temel rakamlar, grafikler, tablolar ve önerilen aksiyonlar.

Bir N-Assistant yanıtı bir paragraftan fazlasıdır. Sorunuza bağlı olarak yazılı bir analiz, temel rakamlar, grafikler, tablolar ve önceliklendirilmiş bir önerilen aksiyon listesi içerir. Her bölümün size ne anlattığını bilmek, yanıtı okumaktan bir sonraki adımda ne yapacağınıza karar vermeye geçmenize yardımcı olur.

Bu sayfa, bir yanıtın bölümlerini açıklar ve gerçek örnekler üzerinden ilerler.

### Bir yanıtın bölümleri

<table><thead><tr><th width="200">Bölüm</th><th>Ne gösterir</th><th>Nasıl kullanılır</th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>Kapsam ifadesi</strong></td><td>Açılış cümlesi, N-Assistant’ın neleri incelediğini belirtir; örneğin kampanya sayısını ve tarih aralığını.</td><td>Önce onu kontrol edin. Yanıtın, aklınızdaki dönemi ve kampanyaları kapsayıp kapsamadığını söyler.</td></tr><tr><td><strong>Temel çıktı veya Neler oluyor</strong></td><td>Asıl bulguların sade bir dille anlatımı ve bunların arkasındaki rakamlar.</td><td>Teşhisi okumadan önce mevcut durumu anlamak için kullanın.</td></tr><tr><td><strong>Teşhis</strong></td><td>N-Assistant’ın, rakamların neden bu şekilde göründüğüne ilişkin yorumu.</td><td>Sorunun nerede olduğunu belirlemek için kullanın; örneğin teslimat, mesaj içeriği, zamanlama veya hedef kitle.</td></tr><tr><td><strong>Önerilen aksiyonlar</strong></td><td>Öncelik sırasına göre numaralandırılmış bir sonraki adımlar listesi.</td><td>İlk aksiyonla başlayın. Sıralama, N-Assistant’ın en etkili gördüğü şeyi yansıtır.</td></tr><tr><td><strong>Temel gösterge kartları</strong></td><td>Her biri bir metrik ve kısa bir durum notu içeren bir kart satırı; örneğin “etkileşim düşük” veya “sağlayıcı kabulü güçlü”.</td><td>Hızlı bir özet için göz gezdirin. Yeşil notlar sağlıklı sonuçlara, kırmızı notlar ise dikkat edilmesi gereken alanlara işaret eder.</td></tr><tr><td><strong>Grafikler</strong></td><td>Yanıtın arkasındaki verilerin görselleri; örneğin kampanya bazında CTR veya zaman içindeki mobil aktif kullanıcılar.</td><td>Aykırı değerleri, kampanyalar arasındaki boşlukları ve trendleri tespit etmek için kullanın.</td></tr><tr><td><strong>Tablolar</strong></td><td>Her satır için ayrıntı düzeyi; örneğin her tarih için bir teşhis notu içeren bir kohort tablosu.</td><td>Bir bulgunun arkasındaki belirli tarihleri veya kampanyaları bulmak için kullanın.</td></tr><tr><td><strong>Takip önerisi</strong></td><td>Örneğin en iyi gönderim saatlerine göre bir döküm gibi daha derin bir analiz sunan kapanış cümlesi.</td><td>Analizi aynı konuşmada sürdürmek için öneriye yanıt verin.</td></tr><tr><td><strong>Geri bildirim simgeleri</strong></td><td>Bir yanıtın altındaki kopyala, beğen ve beğenme simgeleri.</td><td>Paylaşmak için yanıtı kopyalayın veya Netmera’ya yardımcı olup olmadığını belirtmek için puanlayın.</td></tr></tbody></table>

### Örnek: push bildirimi performansı

Bu örnekte istek şuydu: “Yakın zamanda gönderdiğim push bildirimi kampanyalarının performansını analiz et.”

<figure><img src="https://1642824329-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FX6uilbEAw42gqsudlclY%2Fuploads%2F4FOumGW1Bfr3haa4tyHD%2FEkran%20Resmi%202026-10-07%2011.35.49.png?alt=media&#x26;token=7132f123-4a71-462a-a282-23219f321c9f" alt="N-Assistant answer to a push notification performance request, with What is happening, Diagnosis and Recommended actions sections and a row of key figure cards."><figcaption><p>Bulgular, teşhis, önerilen aksiyonlar ve temel gösterge kartları içeren bir yanıt.</p></figcaption></figure>

Bunu şu şekilde okuyabilirsiniz:

* **Kapsam:** N-Assistant, son 30 günde gönderilen 48 push kampanyası arasından en son 20 tanesini inceledi.
* **Neler oluyor:** Gönderim başarı oranı yaklaşık %99,6; yani teslimat sorun değil. Ortalama CTR %0,64; zayıf nokta bu. En iyi kampanya %1,4 CTR’ye ulaştı, en zayıfı ise %0,2’de kaldı; bu da 7 katlık bir fark demek.
* **Teşhis:** Darboğaz, hedef kitle büyüklüğü veya sağlayıcı kabulü değil; mesajın karşılık bulması ve tıklama sonrası değerdir.
* **Önerilen aksiyonlar:** Kopya ve gönderim zamanını A/B testiyle deneyin, %0,8 CTR üzerindeki kampanyaları önceliklendirin, etkileşim yakınlığına göre segmentleyin ve uygulama kaldırmalarını izleyin.

Temel gösterge kartları aynı bulguları bir bakışta özetler; altlarındaki grafikler ise ayrıntıyı gösterir.

<figure><img src="https://1642824329-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FX6uilbEAw42gqsudlclY%2Fuploads%2Fk2XdseHr9olXSVh5ARCY%2Fn-assistant-chart-renamed.png?alt=media&#x26;token=2cd19d81-7a6e-4dde-9c81-aa0b221d1df8" alt="Key figure cards, a bar chart of CTR by push campaign and a line chart of mobile active users by day."><figcaption><p>Temel gösterge kartları, kampanya bazında CTR çubuk grafiği ve günlük mobil aktif kullanıcılar çizgi grafiği.</p></figcaption></figure>

Çubuk grafik, hangi kampanyanın öne çıktığını görebilmeniz için kampanyalar arasındaki CTR’yi karşılaştırır. Çizgi grafik, mobil aktif kullanıcıları gün gün gösterir; böylece etkileşimin gönderim etkinliğinizle birlikte hareket edip etmediğini kontrol edebilirsiniz.

### Örnek: teslimat içeriğin önüne geçtiğinde

N-Assistant, yaratıcı değişiklikler önermeden önce temel unsurları kontrol eder. Bu örnekte, aynı istek farklı bir sonuç verdi çünkü asıl sorun teslimattı.

<figure><img src="https://1655476697-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FX6uilbEAw42gqsudlclY%2Fuploads%2FvuKCmJm8SD9lykuEfGwK%2FEkran%20Resmi%202026-10-07%2011.11.47.png?alt=media&amp;token=76929723-6ffc-45be-bfd1-07ff8da605b6" alt="N-Assistant answer showing a low send success rate across recent push campaigns, with the recommendation to fix delivery first."><figcaption><p>Teslimatı önce ele alan bir yanıt. Bir test uygulamasından örnek veriler.</p></figcaption></figure>

Gönderilen push’ların yalnızca yaklaşık %48’i sağlayıcı tarafından kabul edildiğinden, ilk önerilen aksiyon push kurulumunu, token güncelliğini ve pasif cihazları incelemektir. İçerik deneyleri, teslimat düzeldikten sonra en sona bırakılır. Bir yanıt böyle bir teşhisle başlıyorsa, önerilen aksiyonların sırasını takip edin.

### Örnek: elde tutma teşhisi

“Bana Eylül ayı için bir elde tutma teşhisi ver.” isteğine karşılık N-Assistant yazılı bir teşhis, temel gösterge kartları, kohort büyüklüğünü gösteren bir çizgi grafik ve bir tablo döndürür. Tablo, her kohort tarihini büyüklüğü ve “En büyük sıçrama; muhtemelen kampanya veya edinim artışı” gibi bir teşhis notuyla listeler. Desenin arkasındaki tarihleri bulmak için böyle bir tablo kullanın, ardından o tarihler hakkında bir takip sorusu sorun.

### Harekete geçmeden önce bir yanıtı kontrol edin

* Kapsam ifadesini okuyun. Yanıtlarınız, kampanyalarınızın bir örneklemini kapsayabilir; örneğin en son 10 veya 20 tanesini.
* Karar bunlara bağlıysa, temel göstergeleri panelinizdeki raporlarla karşılaştırın.
* Örnek büyüklüğüne bakın. Test gönderimleri gibi çok küçük kitlelerden elde edilen sonuçlar, bir kampanyanın üretim ortamındaki performansını göstermez.
* Bir şey net değilse takip sorusu sorun; örneğin, “Hangi kampanyalar düşüşe yol açtı?”

{% hint style="info" %}
N-Assistant aksiyonları önerir, uygulamaz. Hangi önerileri kullanacağınıza siz karar verirsiniz.
{% endhint %}


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:

```
GET https://user.netmera.com/netmera-user-guide/netmera-user-guide-tr/ai-features/n-assistant/n-assistant-yanitlarini-anlayin.md?ask=<question>&goal=<user_goal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.