AI destekli pazarlama karması modellemesi, zaman içindeki toplam harcamaları, aktiviteyi ve geliri analiz ederek organik arama da dahil olmak üzere her bir kanalın satışlara ne kadar katkıda bulunduğunu tahmin eder. SEO için bu, konuşmayı son tıklama ilişkilendirmesinden artımlı katkıya dönüştürür, ancak yalnızca organik arama modele arka plan gürültüsü olarak değil, uygun bir değişken olarak beslenirse.
Çerezler, uygulama takibi ve tıklama düzeyinde ilişkilendirme zayıfladıkça MMM’ye olan ilgi arttı. Google’ın Meridian ve Meta’nın Robyn gibi açık kaynaklı araçları ve ticari platformlar, onu daha erişilebilir hale getirdi. Organik ekipler için soru, çalışmalarının nasıl göründüğüdür.
Pazarlama karması modellemesi nedir?
MMM, genellikle bir regresyon biçimi olan, haftalık veya günlük gelir veya potansiyel müşteri gibi sonuçları kanal bazında medya harcamaları, promosyonlar, fiyatlar, mevsimsellik ve dış faktörler gibi girdilerle ilişkilendiren istatistiksel bir modeldir. Kullanıcı düzeyinde takibe ihtiyaç duymaz, bu yüzden gizlilik değişikliklerinden etkilenmez.
“AI destekli” kısmı genellikle Bayes yöntemleri, otomatik hiperparametre arama ve adstock’u (bir kanalın etkisinin ne kadar sürdüğü) ve doygunluğu (ek harcamaların geri dönüş sağlamayı bıraktığı yer) tahmin etmek için kullanılan makine öğrenimini ifade eder. Bazı platformlar sonuçları düz metinle açıklamak için dil modellerini de kullanır.
SEO’yu modellemek neden zordur?
Ücretli kanalların temiz bir girdisi vardır: harcama. Organik aramanın yoktur. Görünürlüğü yukarı ve aşağı hareket ettiren haftalık bir bütçe satırı yoktur ve içerik çalışmasının etkisi yavaş ve düzensiz gelir.
- Girdiler dolaylıdır: yayınlanan içerik, kazanılan bağlantılar, teknik düzeltmeler, bunların hiçbiri parayla ölçülmez
- Etkiler haftalar veya aylar ile gecikir, çoğu ücretli kanal etkisinden daha uzundur
- Organik görünürlük, algoritma güncellemeleri ve rakip hareketleri gibi kontrolünüz dışındaki şeylerden etkilenir
- Marka talebi marka aramasını yönlendirir, bu nedenle organik tıklamalar kısmen diğer kanalların başarısını yansıtır
Model SEO’yu basitçe dışarıda bırakırsa, katkısı temel çizgiye emilir veya aynı anda hareket eden herhangi bir ücretli kanala yanlışlıkla atfedilir.
Organik arama modele nasıl girmelidir?
Çoğu uygulayıcı harcama yerine bir aktivite veya maruz kalma değişkeni kullanır. Yaygın seçimler, marka sorgularından ayrılmış, Google Search Console’dan alınan haftalık markasız organik tıklamalar veya gösterimlerdir.
- Ana SEO değişkeni olarak markasız organik tıklamaları kullanın
- Marka aramasını, diğer kanallardan etkilenen bir sonuç olarak ayrı ayrı modelleyin
- Bilinen algoritma güncelleme tarihlerini olay değişkenleri olarak ekleyin
- Geçişler gibi büyük site değişikliklerini de olay olarak kaydedin
- Mümkün olduğunda en az iki yıllık haftalık veriyi tutun
Markasız tıklamaları bir girdi olarak ele almak mükemmel değildir, çünkü tıklamalar kısmen bir sonuçtur. Ancak kanalı görmezden gelmekten çok daha iyidir ve size tartışabileceğiniz bir katsayı verir.
SEO bütçeleri için neler değişiyor?
Organik arama modelde tahmini bir katkı ile göründüğünde, aynı para birimiyle ücretli kanallarla karşılaştırılabilir: aktivite birimi başına gelir. SEO yatırımı o zaman trafik grafiklerine değil, kanıtlara dayalı olarak rekabet eder.
Bu her iki yöne de işler. Bir model, organik tıklamaların büyük bir kısmının marka odaklı olduğunu ve zaten gerçekleşeceğini gösterebilir. Ayrıca markasız organik trafiğin satışları bazı ücretli kampanyalardan daha düşük bir maliyetle artırdığını da gösterebilir. Her iki sonuç da SEO ve ücretli ekipler arasındaki olağan çıkmazdan daha yararlıdır.
AI araması resmi değiştiriyor mu?
Google’daki AI Overviews, ChatGPT araması ve Perplexity bazı sorguları tıklama olmadan yanıtlar. MMM terimleriyle, bu marka bilinirliği ve sonraki marka aramaları devam ederken organik tıklamaları azaltabilir. Sadece tıklamaları modellerseniz, organik etkiyi hafife alabilirsiniz.
Pratik bir yanıt, AI görünürlüğünü ayrı ayrı takip etmektir, örneğin markanızın alıntılandığı takip edilen istemlerin payı ve yeterli geçmiş oluştuğunda onu ek bir değişken olarak test etmektir. Erken sonuçlara dikkatli yaklaşın; veri serileri kısadır.
Modeli nasıl doğruluyorsunuz?
MMM çıktıları kesin görünür ve tamamen yanlış olabilir. Doğrulama araçtan daha önemlidir.
- Tahmin edilen gelirin test haftalarındaki gerçek geliri takip ettiğini kontrol edin
- Ücretli kanallar için coğrafi veya zamana dayalı deneyler yapın ve model tahminleriyle karşılaştırın
- SEO için içerik lansmanlarını veya bir bölümdeki kasıtlı duraklamaları doğal deneyler olarak kullanın
- Birkaç aylık veri eklediğinizde veya çıkardığınızda katsayıların sabit olup olmadığına bakın
Alien Road AI destekli pazarlama karması modellemesini nasıl uyguluyor
Tipik bir çalışmada ekibimiz bir veri envanteri ile başlar: kanal bazında haftalık harcama, marka ve markasız olarak ayrılmış Search Console dışa aktarımları, CRM geliri, promosyonlar ve bilinen olaylar. Eksik geçmiş olağan engelleyicidir, bu yüzden herhangi bir modellemeden önce boşlukları belgeleriz.
Ardından Meridian veya Robyn gibi açık kaynaklı bir çerçeve ile ilk modeli oluştururuz, sonuçları müşterinin ücretli ve organik ekipleriyle birlikte gözden geçiririz ve hangi deneylerin en belirsiz tahminleri test edeceği konusunda anlaşırız. Organik arama her zaman marka sorguları ayrılarak kendi değişkeni olarak modellenir.
Raporlama üç aylıktır, model yenilenir ve bütçe önerileri tek sayılar olarak değil, aralıklar olarak belirtilir. Model ve bir deneyin anlaşamadığı durumlarda, deney kazanır ve model ayarlanır.
Hangi veri kalitesi sorunları MMM’yi bozar?
Çoğu başarısız MMM projesi istatistiklerde değil, verilerde başarısız olur. Teslimat tarihleri yerine fatura tarihlerinde kaydedilen harcamalar etkileri haftalarca kaydırır. Pazar yeri ve doğrudan satış gibi kanalları karıştıran gelir, her kanalın neyi yönlendirdiğini gizler. Kaydedilmeyen promosyonlar aynı anda çalışan herhangi bir medyaya atfedilir.
- Harcamaları fatura edildiği hafta değil, gerçekleştiği hafta bazında kaydedin
- İş modeli izin verdiğinde gelir kaynaklarını ayırın
- Her promosyonu, fiyat değişikliğini ve stok tükenmesini tarihlerle kaydedin
- GA4 geçişi gibi izleme değişikliklerini olay olarak not edin
Bu hafta nereden başlanmalı
İki yıllık haftalık Search Console verilerini dışa aktarın ve marka adlarınız için bir regex kullanarak marka ve markasız sorgulara bölün. Onu haftalık gelir ve ücretli harcamaların yanına bir sayfaya koyun. Bir model var olmadan önce bile, bu tablo markasız organikliğin satışlarla birlikte hareket edip etmediğini gösterir ve herhangi bir MMM projesinin ihtiyaç duyacağı ilk girdidir.
İlk modelin kaba olmasını bekleyin. Ana değeri genellikle ücretli ve organik ekipler arasında hangi verilerin eksik olduğu ve her iki tarafın hangi varsayımları yaptığı konusunda zorunlu kıldığı konuşmadır.
Okumaya devam edin: Reklam · AI Reklam Optimizasyonu