[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-novelty-effect::tr":3,"gloss-cluster-novelty-effect::tr":26,"gloss-next-novelty-effect::tr":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"novelty-effect","analytics","Yenilik Etkisi","Yenilik etkisi, bir değişikliğin daha iyi olduğu için değil yeni olduğu için aldığı geçici yükseliştir. Mevcut kullanıcılar bir şeyin yerinin değiştiğini fark eder, ne yaptığını görmek için tıklar ve ölçüt bir hafta boyunca yükselir. Davranış gerçektir, ölçüm gerçektir; ondan çıkarılan sonuç yanlıştır, çünkü ölçülen şey bir farka gösterilen ilgidir, bir özelliğin ürettiği değer değil. Bunun ayna görüntüsü, kimi zaman öncelik etkisi de denen değişime dirençtir: yerleşik alışkanlıkları olan bir kitle her yeniden düzenlemede geçici olarak yavaşlar, dolayısıyla gerçek bir iyileştirme, insanlar neyin nerede olduğunu yeniden öğrenene kadar bir gerileme gibi okunur. İkisi bir arada, olgun bir üründe yapılan kısa bir testin her iki yönde de yanlı olabileceği anlamına gelir ve bu yanlılığın hiçbiri manşet sayıda görünmez. Saptama çoğunlukla zaman ve kümelerle ilgilidir. Etkiyi bütün döneme yayıp ortalamak yerine maruz kalmadan bu yana geçen günlere göre çizin; bir yenilik etkisi sıfıra doğru söner, kalıcı bir iyileştirme ise aşağı yukarı düz bir fark tutar. Sonucu, eski sürümü hiç görmemiş kullanıcılar ile görmüş olanlar diye ayırın; yeni kullanıcı kümesinin merak edeceği ya da unutması gereken eski bir alışkanlığı yoktur, bu yüzden kararlı hâldeki etkiyi genel ortalamadan çok daha iyi kestirir. Ve değişiklik bunu haklı çıkaracak kadar büyükse deneyi istatistiksel anlamlılık noktasının ötesinde açık tutun; çünkü anlamlılık bir etkinin var olup olmadığını yanıtlar, kalıcı olup olmayacağı hakkında hiçbir şey söylemez. Dürüst sınır şudur: ikisini ayırmak bir ekibin çoğu zaman harcamak istemediği haftalara mal olur; bu yüzden etkinin adı genellikle yayından önce değil sonra konur.","Yenilik etkisi bir değişikliğin daha iyi değil yeni olmasından gelen yükseliştir; ayna görüntüsü değişime direnç ve kümelerin ikisini nasıl ayırdığı.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"ab-testing","A\u002FB Testi",{"slug":15,"name":16},"cohort","Kohort",{"slug":18,"name":19},"guardrail-metric","Korkuluk Ölçütü",{"slug":21,"name":22},"retention-curve","Elde Tutma Eğrisi (Retention Curve)",{"slug":24,"name":25},"statistical-significance","İstatistiksel Anlamlılık",[27,29,32,36,39,42,45,46,49,52,53,56],{"slug":12,"category":5,"name":13,"updated_at":28},"2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":30,"category":5,"name":31,"updated_at":28},"active-user","Etkin Kullanıcı (GAK, HAK, AAK)",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"autocapture","Otomatik Yakalama (Autocapture)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":28},"cost-per-resolution","Çözüm Başına Maliyet (Cost per Resolution)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"customer-data-platform","Müşteri Veri Platformu (CDP)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":28},"deflection-rate","Yönlendirme Oranı (Deflection Rate)",{"slug":18,"category":5,"name":19,"updated_at":28},{"slug":47,"category":5,"name":48,"updated_at":35},"identity-resolution","Kimlik Çözümleme (Identity Resolution)",{"slug":50,"category":5,"name":51,"updated_at":35},"multi-touch-attribution","Çok Temaslı Atıf (Multi-Touch Attribution)",{"slug":21,"category":5,"name":22,"updated_at":35},{"slug":54,"category":5,"name":55,"updated_at":28},"sample-ratio-mismatch","Örneklem Oranı Uyuşmazlığı (SRM)",{"slug":57,"category":5,"name":58,"updated_at":28},"seat-utilization","Koltuk Kullanım Oranı (Seat Utilization)"]