Marka hukukunun temel taşlarından biri olan “ortalama tüketici” standardı, yıllardır insan algısı, kusurlu hatırlama ve değişken dikkat seviyeleri gibi bilişsel süreçler üzerine inşa edilmiştir. Ancak Alexa’nın alışveriş listesini otomatik doldurduğu, akıllı buzdolabının süt siparişi verdiği bir çağda, bu standardın hala geçerliliğini koruması mümkün mü?
Karıştırma ihtimali değerlendirmesi yaparken hepimizin aklında benzer sorular olur: “Tüketici bu iki markayı karıştırır mı? Hangi unsurlar daha önemli – görsel benzerlik mi, fonetik benzerlik mi?” Ancak yapay zeka teknolojilerinin satın alma sürecinin tam ortasına yerleşmesiyle, bu soruların cevapları köklü bir revizyona ihtiyaç duyuyor.
Geleneksel Yaklaşım: Tüketici Davranışı Hukuku Şekillendirir
Sektörel Farklılıklar ve “Görme-İşitme” Ayrımı
Marka hukukunda temel prensiplerden biri şu: karıştırma ihtimali değerlendirmesi yaparken, ilgili tüketici kitlesinin kim olduğu ve nasıl alışveriş yaptığı belirleyicidir. Bu yaklaşım, farklı sektörlerde tamamen farklı sonuçlar doğurur:
Perakende, Tekstil ve Giyim Sektöründe:
Müşteri mağazada raflar arasında geziniyor, ürünleri eliyle tutuyor, etiketlere bakıyor, vitrinlerde sergilenen ürünleri görsel olarak değerlendiriyor. Bu satın alma deneyiminde:
- Görsel benzerlik dominant faktör
- Logo, renk şemaları, yazı karakterleri kritik önem taşıyor
- Fonetik benzerlik genellikle ikincil planda kalıyor
- Mahkemeler “raftan gözüyle seçen tüketici” profilini temel alıyor
Farmasötik ve İlaç Sektöründe:
Tam tersine, hasta eczaneye gidiyor ve ilacı sözlü olarak talep ediyor: “Aspirin istiyorum” veya doktor reçeteyi yazarken ilacın adını söylüyor. Bu durumda:
- Fonetik benzerlik kritik hale geliyor
- “Kulaktan kulağa” iletişim dominant
- Görsel farklılık tek başına koruma sağlamıyor
- İki ilacın ismi fonetik olarak benzerse, karıştırma riski yüksek
Bu ayrım mantıklı ve tutarlı görünüyor. Ancak ya tüketici artık her ürünü ses asistanına söyleyerek sipariş ederse? Tekstil ve perakende de artık “farmasötik sektör kurallarına” mı tabi olmalı?
Yapay Zeka’nın Satın Alma Sürecindeki Rolü: Araçtan Karar Vericiye
AI’ın Getirdiği Dört Temel Değişim
Yapay zeka teknolojileri, tüketici ile marka arasındaki ilişkiye dört farklı seviyede müdahale ediyor:
1. Öneri Sistemleri (Recommender Systems):
Amazon’da gezinirken “Bunu beğenenlere öneriler” algoritması devreye giriyor. Burada henüz insan karar verici, ancak AI tercihlerini şekillendiriyor.
2. Chatbot’lar ve Görsel Arama:
“Kırmızı elbise arıyorum” dediğinizde AI size seçenekler sunuyor. Yine insan son kararı veriyor ama seçenekler AI tarafından filtreleniyor.
3. Sesli Asistanlar (Voice Assistants):
“Alexa, deterjan sipariş et” dediğinizde, AI önceki siparişlerinize bakıyor ve bir ürün seçiyor. İnsan onaylıyor veya onaylamıyor. Ancak burada AI aktif olarak marka seçimi yapıyor.
4. Otonom Sipariş Sistemleri:
Amazon Dash Replenishment gibi sistemler: Yazıcınızın toner seviyesi düştüğünde otomatik sipariş veriyor. Akıllı buzdolabınız süt bitince kendiniz fark etmeden sipariş ediyor. Burada insan hiç devrede değil.
Bu dördüncü aşama, marka hukuku için devrim niteliğinde bir sorunu gündeme getiriyor: Eğer satın alma anında bir insan yoksa, “ortalama tüketicinin algısı” nasıl değerlendirilecek?
“Ortalama Tüketici” Standardının Krizi
İnsan Algısına Dayalı Hukuki Kavramlar
Avrupa Birliği Adalet Divanı’nın içtihatlarına baktığımızda, marka hukukunun tamamen insan bilişsel süreçlerine dayandığını görüyoruz:
“Ortalama Tüketici” Kavramı:
- “Makul derecede gözlemci ve bilgilenmiş” olarak tanımlanır
- “Makul derecede ihtiyatlı” hareket eder
- Ancak “kusurlu hatırlama” (imperfect recollection) özelliği vardır
- Markaları “genel izlenim” veya “belirli bir detay” ile hatırlar
Lloyd Schuhfabrik Meyer kararında Divan şöyle diyor: “Ortalama tüketici nadiren markaları doğrudan karşılaştırma şansına sahiptir; bunun yerine aklında tuttuğu kusurlu resme güvenmek zorundadır.”
Dikkat Seviyesinin Değişkenliği:
Bir lüks saat alırken çok dikkatli olan tüketici, tuvalet kağıdı alırken daha az dikkatli. Bu “insan özelliği” değerlendirmelere yansıtılıyor.
Peki Ya Alexa’nın “Kusurlu Hatırlaması” Yok?
İşte sorunun özü burada: Yapay zeka sistemleri insan gibi algılamıyor.
Bir sesli asistan:
- Kusurlu hatırlamaya sahip değil – tam ve kusursuz veri tabanına erişimi var
- Değişken dikkat seviyesi göstermiyor – her ürün için aynı algoritmayı uyguluyor
- “Genel izlenim”le karar vermiyor – matematiksel eşleştirme yapıyor
- Karışmıyor – sadece veri tabanındaki en yakın eşleşmeyi buluyor
Bu durumda şu sorular ortaya çıkıyor:
- Alexa “ortalama tüketici” standardına göre mi değerlendirilmeli?
- Yoksa AI için yeni bir standart mı gerekli?
- “Karıştırma ihtimali” kavramı bir AI söz konusu olduğunda anlam ifade ediyor mu?
Perakendecilik ve Tekstilde Paradigma Kayması
Eskiden: “Gözüyle Seçen” Tüketici
Bir müşteri Zara mağazasına giriyor. Vitrinlerdeki ürünlere bakıyor, beğendiğini deniyor, satın alıyor. Bu süreçte:
- ZARA markası görsel olarak karşısında
- Benzer isimde başka bir marka (örneğin SARA) olsa bile görsel farklılık sayesinde karıştırma riski düşük
- Fonetik benzerlik önemli değil çünkü müşteri marka adını telaffuz etmiyor
Mahkeme Yaklaşımı: “Perakende sektöründe tüketici ürünü görsel olarak seçtiği için, ZARA ve SARA markaları arasında görsel farklılık yeterlidir. Fonetik benzerlik ikincil önemde.”
Şimdi: “Alexa’ya Söyleyen” Tüketici
Aynı müşteri şimdi evinde:
- “Alexa, Sara’dan pantolon sipariş et” diyor
- Alexa ne duydu? “Zara” mı “Sara” mı?
- Sistem hangi markayı seçecek?
- Müşteri ekrana bakmadan onaylayabilir
- Ürün eve geldiğinde “yanlış marka” geldiğini fark edebilir (post-purchase confusion)
Artık Sorulması Gereken: “ZARA ve SARA markaları arasında fonetik benzerlik, ses asistanları üzerinden satış yapılan bir ortamda karıştırma ihtimali yaratıyor mu?”
Gerçek Dünya Örnekleri
Durum 1: İki Kozmetik Markası
- Marka A: “NIVEA”
- Marka B: “NIVIYA”
Geleneksel değerlendirme: Görsel olarak farklı, karıştırma ihtimali düşük.
Ses asistanı değerlendirmesi: Fonetik olarak neredeyse identik. “Alexa, Nivea krem sipariş et” dendiğinde sistem hangisini seçecek? Yüksek karıştırma riski.
Durum 2: Giyim Markaları
- Marka A: “H&M”
- Marka B: “H AND M” (yazılı olarak)
Görsel olarak farklı ama sesli asistana “eçendem” dediğinizde ikisi de aynı şekilde algılanıyor.
Durum 3: Türkçe Markalar
- Marka A: “KOTON”
- Marka B: “COTTON”
Türkçe telaffuzda neredeyse identik. Görsel farklılık ses ortamında bir şey ifade etmiyor.
Hukuki Sonuçlar ve Çözüm Arayışları
1. “Dağıtım Kanalı” Faktörünün Yeniden Değerlendirilmesi
Karıştırma ihtimali değerlendirmesinde “mal veya hizmetlerin nasıl sunulduğu” zaten dikkate alınan bir faktör. Ancak bu faktör genişletilmeli:
Eski Yaklaşım:
- Fiziksel mağaza mı, online mı?
- Kitle pazarı mı, özel satış mı?
Yeni Yaklaşım:
- Ses asistanları üzerinden satılıyor mu?
- Otonom sipariş sistemleri var mı?
- Sesli arama için optimize edilmiş mi?
Eğer bir ürün kategorisinde sesli sipariş yaygınsa (örneğin günlük tüketim ürünleri, deterjan, gıda), fonetik benzerlik değerlendirmesine daha fazla ağırlık verilmeli.
2. “Ortalama Tüketici” Tanımının Genişletilmesi
Belki de “ortalama tüketici” tanımı şöyle güncellenebilir:
“Ortalama tüketici, makul derecede dikkatli ve bilgilenmiş bir kişidir ve satın alma kararını doğrudan kendisi veya kullandığı teknolojik araçlar (sesli asistanlar, otonom sipariş sistemleri) aracılığıyla verir. Değerlendirme yapılırken, ilgili mal veya hizmetlerin hangi kanallardan satıldığı ve tüketicinin markalarla nasıl etkileşime girdiği dikkate alınır.”
3. “Karıştırma İhtimali” Konseptinin Evrimi
Geleneksel karıştırma türleri:
- Kaynak Karıştırması: Tüketici ürünün kim tarafından üretildiğini karıştırıyor
- İlk İlgi Karıştırması: Tüketici ilk anda karıştırıyor sonra fark ediyor
- Satın Alma Sonrası Karıştırma: Ürünü aldıktan sonra fark ediyor
AI çağında yeni tür:
- Algoritmik Karıştırma: AI sistemi iki markayı eşleştiriyor ve yanlış ürünü seçiyor. Tüketici satın alma anında hiç farkında değil, ürün eve geldiğinde fark ediyor.
Bu durum post-purchase confusion’ın önemini artırıyor. Çünkü satın alma anında görsel temas olmadığı için, tüketici ancak ürünü aldıktan sonra fark edebiliyor.
4. Hukuki Sorumluluk: AI Platformları Sorumlu mu?
Kritik bir soru: Eğer Alexa yanlış markayı sipariş ederse, Amazon sorumlu mu?
Bu konuda iki yaklaşım var:
İSP Sorumluluğu Yaklaşımı:
İnternet servis sağlayıcıları için geçerli “güvenli liman” kuralları AI platformlarına da uygulanabilir mi? Yani “biz sadece aracıyız, içeriği biz üretmiyoruz” savunması geçerli mi?
Katkı Sorumluluğu (Contributory Infringement) Yaklaşımı:
AI platformu, kasıtlı olarak rakip markaları öneriyorsa veya sistematik olarak belirli markaları görmezden geliyorsa, marka ihlâline katkıda bulunmuş sayılabilir mi?
Bu alan henüz çok yeni ve içtihat gelişmemiş durumda. Ancak AI sistemlerinin sadece pasif araçlar olmadığı, aktif karar verici konumuna geldiği dikkate alındığında, klasik ISP sorumluluğu modelinin yetersiz kalabileceği açık.
Marka Fonksiyonlarının Tehdit Altında Olması
Avrupa marka hukuku, markaların beş temel fonksiyonunu korur:
- Kaynak Fonksiyonu (Origin Function): Ürünün kimden geldiğini gösterir
- Kalite Fonksiyonu (Quality Function): Belirli bir kalite garantisi verir
- İletişim Fonksiyonu (Communication Function): Marka sahibinin mesajlarını iletir
- Yatırım Fonksiyonu (Investment Function): Markaya yapılan yatırımları korur
- Reklam Fonksiyonu (Advertising Function): Markanın tanıtımını sağlar
AI Bu Fonksiyonları Nasıl Tehdit Ediyor?
Kaynak Fonksiyonu:
Eğer tüketici “Marka X” sipariş ediyor ama AI “Marka Y” getiriyorsa, kaynak fonksiyonu tehlikede. Tüketici belirli bir kaynaktan ürün almak istedi ama farklı bir kaynaktan aldı.
Yatırım ve Reklam Fonksiyonu:
Bir marka yıllarca reklamlara yatırım yaptı, marka bilinirliği oluşturdu. Ancak AI sistemleri markaları filtreliyor veya görmezden geliyor. Örneğin:
- Kullanıcı AI’ı “en ucuz seçeneği sun” şeklinde ayarlamış
- AI marka bilinirliğini görmezden gelip sadece fiyata bakıyor
- Tanınmış markanın yatırımı boşa gidiyor
Bu durum, özellikle “otonom satın alma” senaryolarında belirgin. Tüketici marka tercih etme şansını hiç elde etmiyor.
Soru: Bir markanın fonksiyonlarına zarar verilmiş sayılması için, mutlaka “karıştırma” mı olmalı? Yoksa AI’ın sistematik olarak bir markayı görmezden gelmesi de zarar sayılabilir mi?
Marka Sahipleri Ne Yapmalı? Pratik Stratejiler
Yeni Başvurularda Fonetik Düşünmek
Artık marka seçerken sadece “görsel olarak güçlü mü?” değil, “fonetik olarak ayırt edici mi?” sorusunu da sormalıyız:
Fonetik Araştırma Şart:
- Sadece ülkenizde değil, hedef pazarlarınızda markanın nasıl telaffuz edildiğini araştırın
- Benzer sesli markaları tespit edin
- Ses asistanlarında nasıl algılandığını test edin
Telaffuzu Kolay Ama Benzersiz Markalar:
- Çok karmaşık markalardan kaçının (örneğin: XYZWQR gibi telaffuzu zor markalar ses asistanlarında problem yaratır)
- Ancak çok basit de olmasın (örneğin: TEK, İKİ gibi çok basit kelimeler sayısız benzerle karşılaşır)
Ses Markası (Sound Mark) Tescili:
Markanızın belirli bir jingle’ı, melodi veya karakteristik sesi varsa, bunu ayrıca tescil ettirmeyi düşünün. Ses asistanları ileride bu sesleri de tanıyabilir.
Mevcut Markaları Korumak
Platform İletişimi:
Amazon, Google, Apple gibi büyük platformlarla iletişime geçerek markanızın doğru telaffuzunun sisteme kaydedilmesini sağlayın.
Sesli Arama Optimizasyonu:
Tıpkı SEO gibi, artık “voice search optimization” yapmanız gerekiyor. Markanız sesli aramalarda nasıl çıkıyor?
Monitoring (İzleme):
AI sistemlerinin markanızı nasıl ele aldığını düzenli olarak izleyin. Yanlış yönlendirme var mı? Rakipler öneriliyor mu?
İtiraz ve Dava Stratejileri
Bir itiraz veya ihlâl davasında bulunuyorsanız:
Ses Asistanları Argümanını Kullanın:
“İlgili mal ve hizmetler giderek artan oranda ses asistanları üzerinden satılmaktadır. Bu nedenle fonetik benzerlik değerlendirmesine daha fazla ağırlık verilmelidir.”
İstatistik ve Veri Sunun:
- Sektörünüzde sesli sipariş oranı nedir?
- Tüketiciler ne oranda ses asistanı kullanıyor?
- Fonetik karıştırma olasılığı ne kadar?
Uzman Görüşü:
Fonetik analiz uzmanlarından rapor alın. Dil bilimciler iki markanın fonetik benzerliğini bilimsel olarak değerlendirebilir.
AI Testi:
Çeşitli ses asistanlarında test yapın ve sonuçları delil olarak sunun: “Alexa’ya ‘X markası’ dendiğinde %70 oranla Y markası çıkıyor.”
Patent Ofisleri ve Mahkemeler Ne Yapmalı?
Kılavuz İlkelerin Güncellenmesi
Patent ofisleri ve fikri mülkiyet ofisleri, inceleme kılavuzlarını güncellemeli:
“Mal ve Hizmetlerin Sunumu” Bölümüne Ekleme:
“İlgili mal ve hizmetlerin sesli asistanlar veya otonom sistemler aracılığıyla sipariş edilip edilmediği değerlendirilmelidir. Bu tür sistemlerin yaygın olduğu sektörlerde, fonetik benzerlik analizi daha fazla önem taşır.”
Fonetik Analiz Standartları:
- Hangi dillerde fonetik benzerlik incelenmeli?
- Uluslararası fonetik alfabe (IPA) kullanılmalı mı?
- Ses tanıma teknolojilerinin karıştırma riski nasıl test edilmeli?
Mahkeme İçtihatlarının Gelişmesi
Henüz AI-marka etkileşimi konusunda çok az mahkeme kararı var. Ancak ileride mahkemeler şu soruları cevaplamalı:
- AI’ın “ortalama tüketici” standardına dahil edilip edilemeyeceği
- Fonetik benzerliğin ağırlığının artırılması gereken durumlar
- AI platformlarının katkı sorumluluğu
- Otonom satın almalarda marka fonksiyonlarına zarar kavramı
Sonuç: Marka Hukuku Bir Geçiş Döneminde
Teknoloji her zaman hukuktan hızlı gelişir, ancak marka hukuku özellikle esnektir çünkü “tüketici davranışı” gibi dinamik bir temele dayanır. Şu an tam bir geçiş dönemindeyiz:
Geçmişte: Tüketici görsel olarak seçiyor → Görsel benzerlik dominant
Şimdi: Bazı tüketiciler sesli sipariş veriyor → Fonetik benzerlik önem kazanıyor
Gelecekte: Birçok kategori otonom sipariş ediliyor → “Karıştırma” kavramının kendisi sorgulanıyor
🔗 Sonuç: Ses teknolojileri, marka hukukunu görsel merkezden fonetik merkezli bir döneme taşıyor. Marka sahipleri için bu, sadece risk değil aynı zamanda yeni bir rekabet avantajı fırsatı da demek.
#ses #markahukuku #AI #tüketicialgısı #fikrimülkiyet #trademarklaw
Not: Bu makale, yapay zeka teknolojilerinin marka hukukuna etkilerini tartışan bir görüş yazısıdır ve hukuki tavsiye niteliği taşımaz. Spesifik durumlar için;
🔵 emre@emrekurt.av.tr
🔵 0551 942 20 34 (Whatsup)