Aksan çabası değil ama “doğru telaffuz” çabası olan ünlülerden örneklerde bugün konuğumuz Hazal Kaya 🎉 Öncelikle, bu postların amacını tekrar etmekte fayda görüyorum: İngilizce öğrenirken doğru telaffuza dikkat etmek; Amerikan ya da Ingiliz aksanı ile konuşmaya çalışmak ve kendi aksanımızı tamamen silmek demek değildir. İkinci olarak, bu postlar kişilerin “genel” İngilizcesini değerlendirme amacı da taşımıyor. Belli bir anda, kısa bir konuşmada telaffuz kuralları ile ilgili bir analiz yapılıyor. Gelelim Hazal Kaya’nın bu konuşmasında çok iyi yaptığı şeylere: 📌 Bir kere akıcılık oldukça iyi. Kendini ifade ederken duraklamıyor, takılmıyor (takılır gibi olduğu yerlerde bir iki iletişim stratejisi kullanıyor. Yorumlarda detaylandıracağım) ve düşüncelerini belli bir hızla aktarabiliyor. 📌 Monoton konusmuyor. En çok dikkatimi çeken kelime “amazing” oldu. Ilk sesi bizim genellikle yaptığı gibi /e/ sesi ile değil; olması gerektiği gibi schwa ile okuyor. Bu kelimenin geçtiği cümledeki tonlama özellikle çok güzel; heyecanını ve duygusunu ses tonundaki iniş çıkışlarla çok güzel yansıtıyor. 📌 Özgüven, jest, mimik uyumu çok keyifli. Gelistirmeye açık yön ise hepimizin tatlı belası ÜNLÜ SESLER ve İngilizcedeki /r/ sesinin Türkçedekinden tamamen farklı olmasi ile ilgili. Magical kelimesindeki ilk hece sesi aslında açık e; yani bu sesin ağız biraz daha açılıp, çene aşağı düşürülerek çıkarılan bir ses; burada bizdeki /e/ sesine benzer üretilmiş. First kelimesindeki ses bizdeki /ö/ sesine kayıyor ve r sesleri biraz daha retroflex olabilir (Dilin geriye çekik bir pozisyon almasi) Genel olarak yine akıcılık ve fonetik farkındalık anlamında çok güzel bir örnek diyebiliriz. Lütfen yorumlarımızda ölçülü olmaya dikkat edelim. #ingilizce Siz nasıl buldunuz?
@feryalisateachernowWatching it in its original place is always the most accurate source.
A multiplier needs two things: a trustworthy publish date and a duration. At least one is missing on this record (on Instagram the publish date is often just the collection time) — so we are not making a multiplier up.
Why this video worked
Every line below is computed from this video’s own numbers. No guesses, no filler.
- The title asks a question
The title asks a question. A question pushes viewers to wait for the answer and to comment.
- Opens with an instructional hook
The title makes a teaching promise. The “how-to” shape lifts saves and shares.
The numbers
All of it comes from the API. If a value is missing you see a dash — nothing is estimated in its place.
📈 Growth history
The real view record that builds up as we measure the video again and again.
Only a small share of the videos in our pool have more than one real measurement. This one was measured once (or always at the same value) — rather than drawing a meaningless flat line, we say so.
The record holds 127 measurements but they all carry the same view count: repeated readings, not real movement.
A free scorecard derived from this video’s own numbers — separate from the AI Lab, costs no tokens.
🔍 Deep Analysis
Open this video with AI
The numbers above tell you how well the video is doing. The AI Lab looks inside it: it reads the opening frame, the edit and the sound, and answers “how would you do this”.
- Hook score (0–10) and why it stops the scroll
- First 3 seconds — opening frame and composition
- Why it went viral — one clear answer
- Edit / structure — how the video is built
- Target audience + music/sound strategy
- Actionable recipe — step by step, how you catch it
After the analysis you can ask follow-up questions about the same video.