- NotebookLM’in tasarımından sorumlu kişi, temel kullanıcı deneyimi ve marka sistemini deney aşamasından lansmana kadar nasıl tasarladığını özetliyor
- NotebookLM’in hedefi, sekme yükünü (tab overwhelm) azaltmak için okuma, sohbet ve üretimi tek bir alanda birleştiren 3 panelli yapı ile duyarlı panel sistemini kurmaktı
- Bilgi akışı, kullanıcıların yönünü kaybetmemesi için Inputs → Chat → Outputs şeklinde açık bir zihinsel model olarak düzenlenerek bağlam odaklı bir UX hayata geçirildi
- Audio Overviews gibi özellikler, kaynak alıntıları ve kesinti kalıpları ile yapay zeka yerel etkileşimlerini gerçek iş akışlarına entegre ediyor
- Sonuç olarak küçük ve çevik bir ekip, marka kimliğinden görsel varlıklara kadar tutarlı biçimde ölçeklenebilen AI-first ürün tasarım çerçevesi kurdu
Architecture
- Proje, okuma, sohbet ve üretimin birleşimini hedefleyerek UI mimarisini deneyden lansman seviyesinde bir sisteme dönüştürme sürecini paylaşıyor
- UI Evolution görseli, erken dönem deneysel arayüzün 3 panelli yapıya nasıl yakınsadığını görselleştiriyor
- Tasarım genelinde, yeni araçlar ve modlar eklense bile yapının bozulmaması için ölçeklenebilirlik ve uyarlanabilirliği önceleyen ızgara/panel ilkeleri benimsendi
Early Prototype & Notes-driven UI
- Ekibe ilk katılım döneminde, not odaklı tuvalin üzerine keşif amaçlı sohbet katmanı yerleştirme denemesi tanıtılıyor
- Notlarla sohbeti tek ekranda bir arada tutarken bilişsel yükü azaltan bir yerleşim bulmak için çok sayıda yineleme yapıldı
- Sonuçta sohbet, bir araç olmaktan çıkıp görünümün ana eksenlerinden biri haline geldi ve sonraki panel sisteminin temel bileşeni oldu
3-Panel Structure
- Nihai yapı, Source / Chat / Studio(Notes) biçiminde üçe bölünmüş panel düzeni olarak kurgulandı; dar genişliklerde bile temel simgeleri koruyarak erişilebilirlik sağlayan duyarlı paneller kullanıldı
- Yerleşim önayarları, Standard ve Reading + Chat gibi duruma göre en uygun düzenleri sunarak alıntı ve referans odaklı çalışmayı destekliyor
- Kullanıcının odağına göre panel genişlikleri dinamik olarak yeniden ayarlanıyor, böylece araçlar arası geçiş sürtünmesi en aza indiriliyor
Problem + Requirements
- Temel sorun, birden çok araç arasında gidip gelmenin yarattığı parçalı deneyim ve bunun doğurduğu sekme yüküydü; çözüm olarak bunu tek bir alanda girdi, sohbet ve çıktı halinde birleştirme gereksinimi tanımlandı
- Girdi tarafında Source list / Open Source(wide), çıktı tarafında Notes list / Open Note(wide), merkezde ise Chat ve Citations konumlandırıldı
- Üretim eylemi için birden fazla giriş noktası sağlanarak kullanıcının akışı kesmeden doğrudan çıktı oluşturmaya geçmesi hedeflendi
Early Sketches
- Bugünkü yapı kendiliğinden açık görünse de, sayısız yinelemenin sonunda ulaşılan bir sonuç
- Uçakta kağıtlar düşünce peçete üzerine çizilen eskizlerle nihai çözümün bulunduğuna dair keşif süreci paylaşılıyor
- Amaç, açık bir zihinsel model ile sindirilebilir bir UI’ı aynı anda karşılayan blok kombinasyonunu kurmaktı
Mental Model
- Zihinsel model, Inputs → Chat → Outputs biçiminde doğrusal ama esnek bir akışı merkeze alıyor
- Kullanıcı belgeleri, notları ve referansları içeri alıyor; ardından sorma, düzenleme ve sentezleme üzerinden notlar, çalışma kılavuzları ve Audio Overviews gibi yapılandırılmış çıktılar üretiyor
- Bu model, yeni yapay zeka etkileşimlerinin karmaşıklığını kullanıcıya konum ve aşama hissi vererek yönetilebilir hale getiriyor
Solution • 3 Panel Structure detayları
- Duyarlı panel sistemi, kullanıcı ihtiyaçlarına göre akışkan biçimde ölçekleniyor ve minimum genişlikte bile kaynak ve not erişilebilirliğini koruyor
- Standard yerleşim, kaynak, sohbet ve notlar için dengeli bir temel görünüm sunuyor
- Reading + Chat, alıntı temelli yanıt üretimi için optimize edilmiş bir düzen olarak kanıt sunma akışını güçlendiriyor
Panel States
- Panel durumları, temel öğe simgelerini koruma ve genişliğe göre yeniden yapılandırma sayesinde alan verimliliğini en üst düzeye çıkarıyor
- Panel içeriği değişse de yapısal ilkeler sabit kalıyor; böylece gelecekte yeni araçlar ve iş akışları eklemeye esnek biçimde uyum sağlanıyor
- Tasarım ilkeleri, büyüyebilme ve dayanıklılık olarak özetleniyor
Source Panel
- Kullanıcının sağladığı tüm kaynakların (girdilerin) merkezi olarak iş görüyor ve çalışma yolculuğunun başlangıç noktası oluyor
- Kaynakların düzenlenmesi, görüntülenmesi ve geçişi hızlı biçimde yapılırken merkezdeki Chat ile etkileşim de teşvik ediliyor
- En dar genişlikte bile görsel ipuçlarının korunması, bağlam kaybını önlüyor
Studio Panel
- Girdilerin çıktılara dönüştüğü alan olarak üretim, iyileştirme ve kayıt görevlerini üstleniyor
- Notlar, raporlar ve çalışma kılavuzları gibi farklı çıktı türlerini barındırabilen kapsayıcı bir görünüm olarak tasarlandı
- Son sürümlerde flashcards, quizzes ve professional reports ile genişleme örnekleri gösteriliyor
Chat Panel
- Deneyimin çekirdek ekseni olarak her zaman mevcut ve ihtiyaç olduğunda boyutunu otomatik ayarlıyor
- Kaynak gösterimi ve kanıt sunma odağındaki sohbet tasarımı sayesinde güvenilir yapay zeka etkileşimi sağlıyor
- Diğer araçlar öne çıktığında bile sohbet bağlamını koruyarak akışın kopmasını en aza indiriyor
User Journey • Annotated Overview
- Açıklamalı kullanıcı yolculuğu, girdi toplama → sohbetle anlama ve düzenleme → çıktı üretimi şeklindeki aşamalı etkileşimi görselleştiriyor
- Her aşamada paneller arası odak kayması ve durum geçişlerinin nasıl organik biçimde bağlandığı anlatılıyor
- Amaç, bağlamı koruma ve çalışma hızını aynı anda sağlayan uçtan uca bir deneyim kurmak
Audio Overviews
- Audio Overviews, fikirden prototipe ve lansmana uzanan süreçte kesinti kalıpları gibi yeni etkileşim paradigmalarını devreye alıyor
- Özelliğin faydası kaynağa dayalı (grounded) ve tek tıklamayla özetleme/öğrenme deneyiminde yatıyor; ismin ise tesadüfen yazar tarafından verildiği de paylaşılıyor
- Küçük ölçekli cross-functional ekip iş birliği ile hızlı deney ve lansman döngüsü yakalanmış bir örnek sunuluyor
Brand Identity
- Google Labs ve merkezi marka ekibi ile yakın iş birliği içinde marka kimliği ve görsel sistem hızlıca tanımlandı
- Renk, tipografi, ikon ve illüstrasyon gibi çoklu varlıklar, tutarlı biçimde ölçeklenebilen bir tasarım dili olarak oluşturuldu
- Ürün deneyimi ile marka tonunun aynı mesajı vermesi için UX ve BI hizalaması vurgulanıyor
Visual Assets
- Basın kitinden lansman görsellerine kadar uzanan tam kapsamlı varlık üretim örnekleri sunuluyor
- Web hero görselleri, animasyonlar ve ana görseller gibi yüksek sadakatli varlıklar ile mesajın netleştirilmesi ve erişimin artırılması destekleniyor
- Keyword blog gibi dış kanallarla mesaj tutarlılığı sağlanarak ölçekli iletişime katkı veriliyor
Key Takeaways from the Journey
- Audio Overviews geliştirme deneyiminden çıkarılan dersler; kullanıcıyla birlikte ürün inşa etmek, erken yayınlayıp hızlı yinelemek ve satır içi alıntı talebine yanıt vermek olarak özetleniyor
- AI, sorunları yerleşik (Built-in) biçimde çözen bir AI-native ürün yaklaşımıyla ele alınmalı; tasarımın özü ise araştırma ile gerçek kullanım görevleri arasındaki boşluğu kapatmak
- Dinamik ve bağlam farkındalığı olan UI kritik önemde; geçiş dönemlerinde ise Chat, hem tanıdık bir çapa (anchor) hem de yeni deneyimlere açılan köprü işlevi görüyor
1 yorum
Hacker News görüşleri
Bu gönderi, NotebookLM gibi özünde basit olan bir şeyi gereğinden fazla karmaşık tasarlanmış gibi hissettiriyor; dosya seçip onunla sohbet etmek veya özet almak gibi basit bir ihtiyaç var ama gerçekte bilgi yoğunluğu düşük, kartlar, butonlar, bölümler ve ikonlar çok fazla olduğu için asıl UX’e girmek zorlaşıyor. Tasarımcının düşüncelerini duymak istemiştim ama bunun yerine scroll-jacking, görsel carousel’ler, gereksiz görsel hiyerarşi gibi unsurlar kullanıcı deneyimini aksatıyor. Şık yanlarını kabul ediyorum ama UI yüzünden özüne odaklanmak zor.
Bu olumsuzluk değil, aksine empati kurulabilir bir bakış açısı. Dosyalarla sohbet etmek istiyorsanız Gemini, ChatGPT ve Claude da gayet iyi çalışıyor. Bu deneysel ürünün amacı, gerçekten kaynaklara dayalı bir araç olup olamayacağını yaratıcı biçimde düşünmekti. Kullanıcı ihtiyaçlarına göre hızlıca birçok deneme yaptık ve bundan sonra da bu tür geri bildirimlerle evrilmeye devam edecek. Benim web sitemde ise görsel unsurlarla karar alma sürecini biraz daha iyi aktarmaya çalışıyorum.
Bu durumu anlatan uygun bir Almanca kelime vardır herhalde. Bazen bir kusurun sanki başarıya katkı sağlamış gibi paketlendiğini görüyorum. Büyük teknoloji sunumlarında sık olur; aslında bir şeye rağmen başarılı olmuşlardır ama bunu güzel bir başarı hikâyesi gibi anlatmaları komik geliyor.
80’lerden beri var olan 3 panelli düzeni anlatmak için sonsuza kadar scroll etmek zorunda olmak ironik.
Temiz görünüyor ama gerçekte NotebookLM’in kullanıcı deneyimi pek iyi değil. Hizmet çok iyi olduğu için kullanmaya devam ediyorum ama UI en sevmediğim kısmı.
İlk başta ne kadar rahatsız edici olabilir ki diye düşünmüştüm ama gerçekten bu kadar aşırı tasarlanmış olduğunu görünce eğlenceli geldi.
Bu site benim portföyüm. Farklı insanların görüşlerini görmek eğlenceli. Tasarım dediğin şey tekrar ve evrim üzerine kurulu. NotebookLM de ileride değişmeye devam edecek. Bu ürün henüz erken aşamadayken dahil olabilmiş olmak benim için büyük şans. Tasarımcı olarak teknolojinin geleceğini öngörüp buna uygun bir UI kurmaya çalıştım. Google Labs ekibinin gerçekten hızlı ve geleceğe dönük hareket ettiğini düşünüyorum. Bir buçuk yıl boyunca kullanıcı geri bildirimlerini dinleyip yineleyerek ürünü büyüttük. Hayatta yeni bir ürünü 0’dan 1’e taşımak inanılmaz bir deneyimdi. Portföyümün bu kadar ünlü olacağını hiç düşünmemiştim.
Google IP ile ilgili olarak kamuya açık biçimde kullanabilecekleriniz konusunda sınırlar veya kurallar var mı diye merak ediyorum.
Sitede bir bug buldum; tarayıcıya ya da eklentilere sanki dark mode etkinmiş gibi sinyal gönderiyor. Bu yüzden gerçekte dark mode olmadığı hâlde düzgün çalışmıyor.
Emeğiniz için teşekkürler. Bazen şikâyet etsem de şimdiye kadar deneyimlediğim en çekici öğrenme ürünlerinden biri. Umarım gelişmeye devam eder.
“Teknolojinin geleceğine doğru kaymak” sözüne çok katılıyorum. Sonuçta bu iş tamamen plana göre ilerleyen bir bilim değil, bir sanat. Sürekli ayar gerektiren bir alan. Projenin çeşitli roller ve kullanıcı geri bildirimleriyle evrilmiş olduğunu düşünüyorum. NotebookLM pazarı sarstı ve ileride Bard ya da Gemini’nin ilk dönemlerinde olduğu gibi daha da iyi olacağına inanıyorum, özellikle de UI/UX tarafında.
NotebookLM’i her gün kullanıyorum. Tasarımın sadeliğini takdir ediyorum ama özellikler arttıkça UI’ı koruyarak ölçeklemek sorun yaratıyor. Yakın zamanda flashcard ve quiz eklendiğinden beri
Artifacts Button Container6 büyük butonla 328px yüksekliğe ulaştı. Hindistan’daki küçük ekranlı kullanıcılar kendi notlarını göremedikleri için Discord forumunda yardım istedi. Ben de Tampermonkey script’iyle bunu katlanabilir hâle getirdim [katlama script’i]. Ekipten bunun yakında düzeltileceğini duydum ama yayına çıkmadan önce daha fazla doğrulama gerekirdi. Bu tür sorunları doğrudan script yazarak düzelttim. En tuhafı danotes; 2000 karakterlik bir denemeyi 360px’lik kenar çubuğunda okumaya zorluyor. Bu yüzden tam ekranda görüntülemek için de bir script yaptım [tam ekran script’i]. Sohbet giriş kutusu da sorunlu; takip soruları düzgün çalışmıyor ve seçim yaptıktan sonra da kararsız davranıyor. Bunları bütün gün konuşabilirim ama bence düzeltmek daha iyi.NotebookLM’in UX’ini sevmiyorum. Yerleşim kafa karıştırıcı ve UI’ın ilettiği kavramlar sezgisel değil. Backend’in gücü frontend’e iyi yansımıyor. Ama yazının kendisi temiz ve yazarın neyi düşündüğü iyi hissediliyor. Sonuç ve vardığı noktaya katılmıyorum ama daha özenli denemelerin sürmesini umuyorum. Pazarın hızlı değiştiği bir ortamda ustalıklı tasarım kolay değil.
Bence NotebookLM arayüzü sayesinde değil, ona rağmen başarılı olan bir örnek. Dürüst olmak gerekirse UX çok kötü. Asıl büyük pay backend mühendislerinde. Basit metin kopyala/yapıştır işlevini bile bulmam uzun sürdü. Metin düzenleme de iyi değil. Neden özel bir Markdown not alanı yok anlamıyorum. Çoğu insan PDF’den çok metin yapıştırmaya alışık, dolayısıyla klasör ve dosya yapısı da gerekli. Notes uygulamasının UI’ı not düzenleme ve sürdürme için uygun değil.
NotebookLM’i hiç kullanmadım, o yüzden merak ediyorum: Claude Projects’e dosya yükleyip orada sohbet etmekten belirgin olarak daha iyi olduğu noktalar var mı? Podcast özelliğinin farklı olduğunu biliyorum ama iki hizmeti de kullananların karşılaştırmasını merak ediyorum.
Podcast özelliği yüzünden NLM’i seviyorum. Son zamanlarda her sabah öğrenme amaçlı bir podcast açarak güne başlıyorum ve bu gerçekten çok iyi.
Ben de aynı fikirdeyim. Artık Claude Code ve Codex CLI’da klasöre materyal koyup doğrudan onun içinde çalışıyorum.
İyi yanları çok; örneğin 3 panelli yapı ve soldaki kaynak görüntüleyici. Ama şu noktalar rahatsız ediciydi. Birincisi, 3 panel üst çubuktaki ikonlarla değiştirilebilir olmalı; sohbet ve notlar aynı anda kullanılmıyorsa bu alan israfı. İkincisi, ortadaki büyük alan mutlaka çıktıya odaklanmalı. Sohbet, sesli özet gibi özellikler kadar özel bir şey değil; yana alınabilir. Üçüncüsü, bilgi yoğunluğu çok düşük ve butonlarla ikonlar büyük, hantallaştırıcı. Yapay zeka çok büyük bilgi miktarlarıyla çalışıyor, dolayısıyla ekran alanı önemli ve bu tasarım burada dezavantajlı. NBLM’in çekiciliği sesli özetlerde. Sohbet tabanlı Soru-Cevap, alıntılar hariç, büyük LLM’lerde zaten temel özellik. Ayrıca yalnızca Gemini Flash kullanıyor ama bu daha çok arama tipi bir model gibi hissettiriyor; akıl yürütme odaklı bir modelle birleşse daha iyi olabilir.
Kitap dosyası yükleyip NotebookLM ile faydalı bir sohbet yaptım ama nedense bu konuşma kaydedilmedi; tekrar girip bulamıyor veya devam edemiyorum. Gemini ya da GPT gibi diğer yapay zeka servislerinin aksine UX/UI’ın neden ters yönde değiştiğini anlamıyorum. Ayrıca NotebookLM materyale dayanarak deneme de yazamıyor.
Bağlam boyutu ve podcast iyi ama UX’i anlamıyorum. Not kavramı belirsiz. Benim notlarımla yapay zekanın notları tam olarak nasıl farklı, anlamıyorum. Belki de Psy alanında doktora yaparken kullandığım çalışma biçimine uymuyordur ya da elicit’e alışmış olmamdan kaynaklanıyordur.
Notlar, notebook’u başkalarıyla paylaştığınızda faydalı oluyor. Snippet’lar üzerinden doğrudan temel sohbet başlıkları sunabiliyorsunuz.
Otizm araştırmacısı olarak ben de
noteskavramını anlamıyorum. Bunu OneNote benzeri bir not uygulaması gibi mi kullanmak gerekiyor? LLM ile makaleler üzerinde etkileşimli çalışınca gerçekten hız kazandırıyor ama araba kullanırken sesli özetleri denedim; gerçekten derin bilimsel içeriğe inmeyi sağlamak zor.Düzenli kullananlara merak ediyorum: Daha çok hangi amaçla kullanıyorsunuz? Sesli özet dışında, genel sohbetten ya da belge birleştirmeden daha iyi olduğu noktalar neler?
arXiv makalelerini, Hacker News yorumlarını ve başka türlü uzun metinleri podcast’e çevirip işe gidip gelirken dinliyorum.
Ben sözleşme sonrası müşterilerle ilk kez görüşen bir teknik danışmanım. Önceki toplantı kayıtlarını ve sözleşme koşullarını NotebookLM’e yükleyip hedefler, riskler veya öncelik çıkarma gibi üst düzey sorular soruyorum. Buna dayanarak ilk toplantı için slayt hazırlıyorum, sonra keşif oturumu kayıtlarını da ekliyorum. Buradan yönetim tarzı değerlendirme raporunun ilk taslağını bile çıkarıyorum. Ama LLM’in yazdığını müşteriye aynen göstermiyorum; mutlaka kendi üslubumla yeniden yazıyorum. Şirketimde resmî olarak GSuite kullanılıyor ve NotebookLM’in kaynakları derleme konusunda iyi olması avantaj sağlıyor.
Karmaşık kutu oyunu kurallarını tek tek rulebook’tan aramak yerine soru sorunca alıntılarla birlikte yanıt vermesi, oyunu öğrenmekte çok işe yarıyor.
Ses yerine video anlatımını daha iyi buluyorum.
Bir arkadaşım bunu üniversite sınavlarına çalışırken quiz ve flashcard üretmek için kullanıyor.