Paylaş

blog-header

Google Analytics’te Veriye Dayalı İlişkilendirme(BETA)

İşletmenizin başarısına hangi kampanyaların ve kanalların daha fazla katkıda bulunduğunu öğrenmek isteyebilirsiniz. Bu katkılara dair net bir verinizin olması, pazarlama çabalarınızı yenilemek, geliştirmek ve büyütmek için önemlidir.

Satış, abonelik veya tanımladığınız diğer dönüşümlere yol açan farklı kaynakları ve kanalları belirlemek isteyebilirsiniz. Dönüşüm sağlanıncaya kadar birden fazla kanal veya kaynak katkıda bulunmuş olabilir. Google Analytics Attribution(beta) ile, bir kullanıcınızın dönüşüm tamamlayana dek izlediği yolları takip edebilirsiniz.

Örneğin siz web sitenizde cep telefonu satıyorsunuz ve cep telefonu satın almak isteyen potansiyel bir müşteri var. 

Cep Telefonun Müşteriyle Buluşma Yolculuğu

  • Müşteri Google’da “cep telefonu önerileri” için arama yapıyor ve blogunuzda yer alan öneri yazısını okuyor.
  • Müşteri birkaç gün sonra blogunuzda yer alan önerilerinizden aklında kalan cep telefonu modelini Google’da tekrar aratıyor, bu sefer arama ağı reklamından web sitenizi görüntülüyor.
  • Müşteri kararsız olduğu için birkaç gün daha beklemek istiyor, bu sırada telefonunda görüntülü yeniden pazarlama reklamını farkediyor. Bu reklama tıklayarak cep telefonunu satın alıyor.

Eğer Last non-Direct Click(Google Analytics varsayılan ilişkilendirme modeli) ile dönüşümü sağlayan kanalı incelemek istersek Display olarak görecektik. Ancak yukarıdaki örnekte olduğu gibi dönüşüme katkı sağlayan birçok kanal var.

Google Analytics Veriye Dayalı İlişkilendirme modeli, bu izlenilen yollara kredi atama işlemi yapar. Attribution(beta) modelinde, iki tür ilişkilendirme modeli vardır: Kurala dayalı modeller (rules-based models) ve veriye dayalı model (data-driven model).

Kurala Dayalı İlişkilendirme Modelleri

Kurala dayalı ilişkilendirme modellerini kısaca tarif etmek gerekirse, dönüşüm türü ve kullanıcı davranışlarından bağımsız olarak önceden tanımlanmış kurallara uyar. Kısaca bu modeller şunlardır:

  1. Son tıklama: Tüm kredi son etkinliğe atanır.
  2. İlk tıklama: Tüm kredi ilk etkinliğe atanır.
  3. Doğrusal: Krediler yol boyunca gerçekleşen tüm tıklamalara eşit dağıtılır.
  4. Zamana bağlı azalma: Daha yakın zamanda gerçekleşen tıklamalara daha fazla kredi atanır.
  5. Konuma dayalı: İlk ve son tıklamaya %40’ar, %20 diğer tıklamalara eşit olarak dağıtılır.
  6. Ads öncelikli son tıklama: Tüm kredi, müşterinin dönüşüm gerçekleştirmeden önce tıkladığı son Google Ads kanalıyla ilişkilendirilir. Eğer Google Ads tıklaması yoksa tüm kredi son tıklamaya atanır. (Google Analytics 4 için geçerlidir.)

Veriye Dayalı İlişkilendirme Modeli

Veriye dayalı ilişkilendirme modeli, makine öğrenimi algoritmaları yardımıyla hesap verilerinizi kullanarak kredi dağılımını gerçekleştirir.

Dönüşümle sonuçlanma olasılığını belirlemek için karşı olgusal yaklaşım kullanarak gerçekte olan ve gerçekleşebilecek dönüşümleri karşılaştırır. Temas noktalarına kredi tahsis edilirken tüm pazarlama çabalarınız göz önünde bulundurulur. Google’s Machine Learning ile her kanalın dönüşüm üzerindeki etkisi daha doğru bir şekilde belirlenir.

GA3’te veriye dayalı ilişkilendirme, son 4 temas noktasına bakarken, GA4’te bu sayı 50’den fazla temas noktasına bakacak şekilde güncellendi. Bu sayede tüm pazarlama aktivitelerinizin katkısını daha doğru bir şekilde ölçümleyebiliyorsunuz.

Veriye dayalı ilişkilendirme modeli ile Doğrudan Olmayan Son Tıklama(Google Analyics varsayılan ilişkilendirme model) modeli aşağıdaki gibi karşılaştırılabilir.

 

Özetle, Veriye Dayalı İlişkilendirme Modeli, diğer ilişkilendirme modellerinden farklı olarak, bir dönüşümün gerçekleşmesi üzerindeki etkisine göre her temas noktasına kredi dağıtır. Google Makine öğreniminin kullanılmasıyla, müşteri yolculuğunu tanımlayan daha doğru bir yaklaşım sağlanmış olacak ve pazarlama kampanyalarının yönetiminin nasıl iyileştirileceği hakkında büyük miktarda bilgi sağlanmış olacaktır.

Notlar:

  • Veriye dayalı ilişkilendirme modelini kullanabilmek için ilgili hesapta 30 günde en az 600 dönüşüm gerçekleşmiş olması gerekir. (Sadece Google Analytics Universal için geçerlidir.)
  • Kullanıcının dönüşüm yolu sadece doğrudan ziyaretten oluşmadıkça tüm ilişkilendirme modelleri, kredi atama sürecinde doğrudan ziyaretleri hariç tutar.
Referanslar:
  1. https://www.kristaseiden.com/
  2. Data-driven attribution methodology in Attribution (Beta)
  3. https://www.klickkonzept.de/online-marketing-blog/digital-analytics/customer-journey-nur-mit-attribution/

Merhaba ben Mehmet Akif ÇANDIR, sektörde mühendis olarak görev aldıktan sonra merakım ve mühendislik bilgimin de katkısıyla Web/App Analytics sektöründe çalışmaya başladım. Web/App Analist olarak kendimi geliştirmekte ve hizmet vermekteyim. 2022 Temmuz ayından beri Perfist şirketinde Web/App Analyst olarak çalışmaktayım.

Perfist Blog

Benzer Yazılar

Diğer Yazılar