[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-autocapture::tr":3,"gloss-cluster-autocapture::tr":23,"gloss-next-autocapture::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"autocapture","analytics","Otomatik Yakalama (Autocapture)","Otomatik yakalama (kodsuz izleme ya da auto-tracking olarak da bilinir), her tıklamayı, sayfa görüntülemesini, form gönderimini ve giriş değişikliğini, bir mühendisin her olay için `track()` çağrısı yazmasına gerek kalmadan otomatik olarak kaydeder. Bunu Heap öncülük etti; PostHog ve Amplitude da sunuyor. Geliştiriciler için cazibesi hız ve geriye dönük çalışabilmesidir: tek bir kod parçası eklersiniz ve veri baştan beri toplandığı için bugün yeni bir huni tanımlayıp geçen ayın rakamlarını anında görebilirsiniz — kurulum yapıp verileri geriye doldurmayı beklemeden. Bedeli ise gürültü ve kırılganlıktır. Otomatik yakalanan olaylar CSS seçicilerine ve DOM yapısına bağlıdır; bu yüzden bir yeniden tasarım onları sessizce yeniden adlandırır ya da bozar ve elinizde, hâlâ anlamlı eylemlere dönüştürmeniz gereken binlerce düşük sinyalli olay kalır. Pratik not: olgun ekiplerin çoğu melez bir yaklaşım kullanır — keşif ve geniş kapsama için otomatik yakalama, önemli metrikler (gelir, aktivasyon, kilit özellikler) için ise elle örneklenmiş bilinçli bir izleme planı. Giriş alanlarından kişisel veri göndermeyin; maskeleme yapılandırın.","Otomatik yakalama, mühendis track() yazmadan her tıklamayı, sayfa görüntülemesini ve form gönderimini kaydeder: hızlı ve geriye dönük, ama gürültülü ve kırılgan.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"customer-data-platform","Müşteri Veri Platformu (CDP)",{"slug":15,"name":16},"product-analytics","Ürün Analitiği",{"slug":18,"name":19},"session-replay","Oturum Tekrarı (Session Replay)",{"slug":21,"name":22},"tracking-plan","İzleme Planı (Tracking Plan)",[24,28,31,34,36,39,42,45,48,51,54,57],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"ab-testing","A\u002FB Testi","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":27},"active-user","Etkin Kullanıcı (GAK, HAK, AAK)",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":27},"cost-per-resolution","Çözüm Başına Maliyet (Cost per Resolution)",{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":35},"2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"deflection-rate","Yönlendirme Oranı (Deflection Rate)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":27},"guardrail-metric","Korkuluk Ölçütü",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":35},"identity-resolution","Kimlik Çözümleme (Identity Resolution)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":35},"multi-touch-attribution","Çok Temaslı Atıf (Multi-Touch Attribution)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":27},"novelty-effect","Yenilik Etkisi",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":35},"retention-curve","Elde Tutma Eğrisi (Retention Curve)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"sample-ratio-mismatch","Örneklem Oranı Uyuşmazlığı (SRM)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":27},"seat-utilization","Koltuk Kullanım Oranı (Seat Utilization)"]