22.08.2022
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.
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 ilişkilendirme modellerini kısaca tarif etmek gerekirse, dönüşüm türü ve kullanıcı davranışlarından bağımsız olarak önceden tanımlanmış kurallara uyar. Kısaca bu modeller şunlardır:
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:
Perfist Blog
Benzer Yazılar
Arama Niyeti (Search Intent) Nedir? Arama niyeti (Search Intent), kullanıcıların bir sorguyu gerçekleştirirken ulaşmak istediği asıl amacı ifade eder. Google ve diğer arama motorları, yalnızca kelimeleri değil, bu kelimelerin bağlamını ve kullanıcının ne aradığını anlamaya odaklanır. Arama niyeti, bilgilendirici, gezinsel, ticari araştırma ve işlemsel olmak üzere dört ana kategoriye ayrılır. Kullanıcılar bazen bilgi edinmek, bazen […]
Devamını Oku
Mid Level SEOSemantik SEO Nedir? Semantik SEO, arama motorlarının kullanıcı niyetini daha iyi anlamasına yardımcı olan bir optimizasyon yöntemidir. Bu yaklaşım, kelimeler arasındaki anlam ilişkisini, bağlamı ve kullanıcı sorgularının arkasındaki amacı analiz ederek içeriklerin daha doğru eşleşmesini sağlar. Dijital pazarlama alanında uzun süre çalışan bir ekip olarak edindiğimiz tecrübeye dayanarak söyleyebiliriz ki, semantik SEO stratejisiyle oluşturulan içerikler, […]
Devamını Oku
Senior Level SEOYapısal Veri Nedir? Yapısal veri, arama motorlarının bir web sitesinin içeriğini daha iyi anlaması için kullanılan kodlama sistemidir. JSON-LD, Microdata gibi formatlarla uygulanır ve siteye ürünler, etkinlikler, işletme bilgileri gibi detaylı bilgilerin anlaşılır şekilde sunulmasını sağlar. Bu, özellikle e-ticaret siteleri için, ürünlerin özelliklerini ve faydalarını doğru aktarmak açısından büyük bir avantaj sunar. SEO açısından yapısal […]
Devamını Oku
Mid Level SEOSite Hızı Nedir? Site hızı, bir web sayfasının ne kadar hızlı yüklendiğini ifade eder.(Site hızının içinde birden fazla faktör vardır. Bunlardan en önemlileri ilk yüklenme süresi ve yüklenme hızıdır.) Bu hız, ziyaretçilerin deneyimini doğrudan etkiler. Yavaş yüklenen bir site, kullanıcıların siteden çıkmasına ve başka sayfaları tercih etmesine neden olabilir. Aynı zamanda, arama motorları site hızını […]
Devamını Oku
Mid Level SEO