Pazarlama İlişkilendirme Modelleri ile Başarı Ölçümü

Tarihsel olarak pazarlamacılar performansı izlemek için birkaç kural tabanlı modele güveniyorlardı. En temeli, bir kullanıcının markayla olan ilk etkileşimine kredinin %100’ünü veren ilk tıklama modelidir. Bu genellikle anlık satışlardan ziyade marka bilinirliğine odaklanan işletmeler tarafından kullanılır. Eğer bir kullanıcı web sitesini bir Pinterest pini aracılığıyla bulur ve daha sonra doğrudan ziyaret yoluyla satın alırsa, Pinterest tüm krediyi alır.

Son tıklama modeli bunun tam tersidir ve dönüşümden önceki son temas noktasına tüm krediyi verir. Bu izlemesi kolay olsa da, genellikle huninin üst kısmındaki pazarlama çabalarının etkisini göz ardı eder. Örneğin, bir kullanıcı satın almak için nihayet markalı bir arama reklamına tıklamadan önce üç farklı YouTube reklamı görebilir. Bu senaryoda, son tıklama video içeriğini tamamen görmezden gelir.

Çoklu temas modelleri krediyi tüm yolculuğa dağıtmaya çalışır. Doğrusal modeller her etkileşime eşit kredi verirken, zaman aşımı modelleri dönüşüm zamanına daha yakın gerçekleşen etkileşimlere daha fazla kredi verir. Bazen U-şekilli olarak adlandırılan konuma dayalı modeller, genellikle ilk ve son etkileşimlere %40 kredi verir ve kalan %20’yi orta adımlar arasında böler.

Google Analytics 4 (GA4), çoğu raporlama için varsayılan ayar olarak veri odaklı ilişkilendirmeyi kullanır. Bu model, farklı temas noktalarının sonuçları nasıl etkilediğini anlamak için hem dönüşüm sağlayan hem de sağlamayan yolları analiz etmek üzere makine öğrenimini kullanır. Kural tabanlı modellerden farklı olarak, özel hesap verilerinizin benzersiz kalıplarına uyum sağlar.

Veri odaklı model, dönüşüme kadar geçen süre, cihaz türü ve reklam etkileşimlerinin sayısı gibi faktörlere bakar. Her anahtar kelimenin, reklamın ve kampanyanın gerçek katkısını hesaplar. Bu, pazarlama kanallarının izole bir şekilde değil, nasıl birlikte çalıştığının daha doğru bir temsiline olanak tanır.

Pazarlamacılar daha geleneksel bir görünüm tercih ederlerse GA4 içinde son tıklama seçeneklerine hala erişebilirler. Ancak Google, karmaşık, çok cihazlı yolculukların daha net bir resmini sunmak için veri odaklı yöntemlere geçmiştir. Bu ayarlara Yönetici bölümüne giderek, ardından Veri Görüntüleme’yi seçip İlişkilendirme Ayarları’na tıklayarak ulaşabilirsiniz.

2023’te Google, ilk tıklama, doğrusal, zaman aşımı ve konuma dayalı ilişkilendirme modellerinin Google Ads ve GA4’ten kaldırıldığını duyurdu. Bu değişiklik, bu modellerin modern ortamda veri odaklı ilişkilendirme kadar etkili olmaması nedeniyle uygulandı. Çoğu reklamveren, veri odaklı içgörüler kullanıldığında en iyi performansı gösteren otomatik teklif vermeye zaten geçmişti.

Veri odaklı ve son tıklama modellerine odaklanarak Google, ölçüm sürecini basitleştirdi. Bu, aynı dönüşüm için çok fazla farklı rapora sahip olmanın yarattığı kafa karışıklığını önlemeye yardımcı olur. Tipik bir hesap için veri odaklı model, reklam harcamalarını optimize etmek için en uygulanabilir bilgileri sağlar.

Model seçimi büyük ölçüde satış döngünüze ve işletme türünüze bağlıdır. Ucuz telefon kılıfları satan bir Shopify mağazası genellikle çok kısa bir dönüşüm penceresine sahiptir. Bu durumda, müşteri kararı neredeyse anında verdiği için son tıklama modeli yeterli olabilir. Yol basit ve doğrudandır.

Buna karşılık, altı aylık satış döngüsüne sahip bir B2B yazılım şirketinin daha kapsamlı bir görünüme ihtiyacı vardır. İlk teknik inceleme indirmelerinin nihai demo talebi kadar önemli olduğunu görebilirler. Veri odaklı ilişkilendirme burada tercih edilir çünkü nihayetinde yüksek değerli bir sözleşmeye yol açan o erken aşama etkileşimlerinin değerini tanır.

• Kısa karar sürelerine sahip yüksek hacimli, düşük maliyetli ürünler için Son Tıklama’yı kullanın.
• Çok kanallı kampanyalar ve daha uzun satış döngüleri için Veri Odaklı’yı kullanın.
• Birincil hedef marka keşfi olduğunda (özel raporlar aracılığıyla) İlk Tıklama mantığını kullanın.
• Kalıcı değişiklikler yapmadan önce GA4’teki Model Karşılaştırma Aracı’nı kullanarak farklı modelleri karşılaştırın.

Google Ads’de ilişkilendirme modelini değiştirmek, dönüşümlerin kampanyalarınızda nasıl raporlandığını ve otomatik teklif stratejilerinin tekliflerinizi nasıl optimize ettiğini etkiler. Periyodik olarak gözden geçirilmesi gereken temel bir ayardır. Makine öğreniminin yeterli girdiye sahip olduğundan emin olmak için veri odaklı bir modele geçmeden önce yeterli dönüşüm verisine sahip olduğunuzdan emin olun.

Bu ayarları güncellemek için Google Ads hesabınızda şu yolu izleyin: ‘Hedefler’ simgesine tıklayın, ardından Dönüşümler menüsü altında ‘Özet’i seçin. Düzenlemek istediğiniz belirli dönüşüm işleminin adına tıklayın. Oradan ‘Ayarları düzenle’yi seçin ve ‘İlişkilendirme modeli’ açılır menüsüne bakın.

Bir değişiklik yaptıktan sonra, verilerinizin raporlanma biçiminde geçici bir kayma görmeniz yaygındır. Örneğin, son tıklamadan veri odaklıya geçerseniz, genel arama kampanyalarınıza daha fazla, markalı arama kampanyalarınıza ise daha az dönüşüm atandığını görebilirsiniz. Bu, kredinin daha doğru bir dağılımını yansıtır.

Veri odaklı modeller gelişmiş olsa da mükemmel değildir. Önemli bir sınırlama ‘duvarlı bahçe’ etkisidir. Meta ve Google gibi platformlar verileri her zaman birbirleriyle mükemmel bir şekilde paylaşmazlar. Her iki platform da aynı dönüşüm için kredi talep ederse, bu durum aşırı raporlamaya yol açabilir.

iOS 14.5 gibi gizlilik güncellemeleri ve üçüncü taraf çerezlerinin aşamalı olarak kaldırılması da ilişkilendirme doğruluğunu etkiler. Kullanıcılar izlemeyi reddettiğinde, dönüşüm yolu parçalanır. Pazarlamacılar genellikle platformun eksik izleme bilgilerinin bıraktığı boşlukları doldurmak için toplu verileri kullandığı modellenmiş dönüşümlere güvenmek zorunda kalırlar.

Ayrıca, çevrimdışı dönüşümleri ve kulaktan kulağa pazarlamayı izlemek oldukça zordur. Bir müşteri bir reklamı görür ancak daha sonra ürünü satın almak için fiziksel bir mağazayı ziyaret ederse, dijital ilişkilendirme modeli muhtemelen bu bağlantıyı kaybedecektir. Ayrıca, yıllar içinde inşa edilen marka değeri, 30 günlük bir pencerede tek bir temas noktasıyla kolayca ölçülemez.