Google Ads İlişkilendirme (Attribution) Modelleri
Google Ads Attribution modeli kulağa hoş gelen ancak uygulama kısmında kavram karmaşaları olduğu için reklamverenlerin çekimser davrandığı bir konudur. Kullanıcı davranışlarını tek bir davranış üzerinden keskin bir çizgi ile belirlemek yerine, zaman içerisindeki davranışlarını da işin içine katarak daha farklı pencerelerden yorumlamamız gerekiyor. Müşterinin satın alma yolcuğundaki adımlarını da oyunun içine kattığımız zaman, elde ettiğimiz dataları daha anlamlı hale getirerek Google Ads’ten maksimum faydayı sağlayabiliriz.
Google Ads Attribution modeli neden uygulanmalı?
Kullanıcının satın alma yolculuğunu nasıl gerçekleştirdiğini bilemeyiz. Hangi cihazdan arama yapıp hangi cihazdan satın aldığını veya hangi kelimelerle arama yaparak siteye geldiğini, hangi kelimeleri aratarak satın almayı gerçekleştirdiğini tahmin bile edemeyiz.
Bu yolculuğu gözünüzde canlandırmak için bir örnek verelim:
Oyun için notebook arayan ancak ne alacağını bilmeyen bir gamer düşünelim. En iyi oyun notebook aramasını yaptıktan sonra, arama sonuç sayfasındaki tüm sayfaları yeni sekmede açıyor ve hızlıca birkaç markayı gözüne kestiriyor. Bunlar; ASUS, MSI ve Monster olsun. Bütçesi dahilinde MSI ve Monster’ı eleyen gamer, aynı özelliklerde daha uygun bir ASUS notebook’unu buluyor. Bunun da ASUS BR2018 modeli olduğunu varsayalım. Satın almaya bir adım daha yaklaşan gamer, bu sefer ASUS BR2018 modelini aratarak sitenizden alışveriş yapıyor. Böyle olunca; dönüşümü, marka ve model araması olan kampanyaya yazıyor ancak bundan önceki aramaları içeren kampanyalara dönüşüm yazmıyor. Bu durumda sizin jenerik kampanyanızın kötü çalıştığını göstereceği için, bir süre sonra bu kampanyaları durdurup sadece SKU aramaları ile devam edip yanlış bir karar almanıza yol açıyor.
Tüm bu adımlar, dönüşümün gerçekleşmesine yardımcı olan adımlardır. Her adımın hakkını kendisine vermeliyiz ki, bir önceki döneme göre sürekli gelişen bir grafik görelim.
Cihazlar Arası dönüşümler nasıl ölçülür? — Cihazlar Arası Etkinlik Raporu
Kullanıcılar araştırma evresinde elimizin altında hangi cihaz varsa onunla başlayıp satın alırken farklı bir cihaz kullanıyor olabilir. Cihazlar arası dönüşümler ölçümlenirse, satın alırken kullanılan cihaza ek olarak, satın almadan önce hangi cihazlar ile siteye giriş yaptığını ölçüp performansı ona göre değerlendirebiliriz. (1. reklam tıklamasından 10. reklam tıklamasına kadar tüm adımları hangi cihazdan gerçekleştirdiğini öğrenebiliriz)
Son tıklama modeli kullanıldığında, mobil cihazlardan masaüstüne geçişler yapıldığı için mobilin dönüşümü her zaman düşük gözükür ve bu nedenle çoğu reklamveren mobil reklamların tekliflerini düşürür ya da kampanyaları mobile kapatır. Gerçek performansı görebilmek için son tıklama yerine başka bir model seçersek mobil cihazın gerçek değerini görmüş oluruz.
Aşağıdaki ekran görüntüsünde 63,783 dönüşümün 2,142’ü cihazlar arasından gerçekleştiğini görüyoruz. Mobilden bakıp, dekstoptan tamamlanan ise 1,012 dönüşüm var.
Not: Cihazlar arası etkinlik raporları sadece arama ağı reklamlarında çalışmaktadır.
İlişkilendirme Modelleri
Google Ads dönüşümlerini çeşitli ilişkilendirme modelleri ile kullanabiliriz. Sektöre göre bu modellerin hangisini kullanacağı değişkenlik gösterebilir, gelin birlikte kısaca kullanılabilecek modelleri inceleyelim.
Last Click: Dönüşüm metriğinin tamamını en son hangi reklam ve anahtar kelime tıklandıysa ona yazar. Yani golü kim atıyorsa ona yazar diyebiliriz.Hesabının standart ayarlarında bu ayar seçili olduğu için çoğu reklamveren farkında olmadan bu modellemeyi kullanmaktadır. Kullanıcının satın alma yolculuğundaki son adımdan öncekilerin payını görememiş oluyoruz.
First Click: Last click’in tam tersidir. Dönüşüm metriğini ilk adıma yazar. Oyunu başlatan tarafa yazar diyebiliriz.
Linear: Satın alma yolculuğundaki tüm adımlara eşit miktarda pay dağıtır. Takım oyunu gibi düşünebilirsiniz, pas yapan herkes eşit oranda pay alır.
Time Decay: Dönüşüme zaman olarak daha yakın olan adıma daha fazla, daha uzak olana ise daha az pay verir. Bu pay 7 gün öncekilere yarısını verir. Örnek vermek gerekirse, 8 gün önce gerçekleşen bir tıklamaya, 1 gün önce gerçekleşen dönüşümün yarısı kadar pay verilir.
Position-Based: İlk ve son tıklamaya %40 pay verirken, aralarda gerçekleşen tıklamalara ise eşit oranda pay dağıtır.
Data-Driven: Belirli kurallara sabit kalmadan hesaptaki dönüşümlere göre öğrenen bu sistem, dönüşümleri kendi öğrenmesine göre karmaşık olarak dağıtmaktadır. Bu sistemde anahtar kelimeler dönüşüme sağladığı katkı kadar pay alır. Ancak bu sistemin çalışması için bazı kurallar vardır; Google Arama ağında en az 15.000 tıklama ve son 30 gün içinde en az 600 dönüşüm olması gerekiyor. Eğer bu gereksinimleri karşılıyorsa, Google Ads arayüzünde bu model otomatik olarak gözükecektir. Bu model çalışmaya başladıktan sonra hesaptaki tıklama sayısı 10.000 altına, dönüşüm sayısı ise 400’ün altına düştüğü durumda bu model uyarı vererek pasif konuma geçer ve sistem otomatik olarak linear modellemeyi kullanır.
Hangi dönüşüm modelini kullanmalıyız?
Eğer hesapta yeterli veri varsa, Data-Driven modelini kullanmanızı öneririz. Eğer hesapta yeterli veri yoksa daha mikro hedefler ekleyebilirsiniz. Örneğin, 2000 satın alma dönüşümünü saymak yerine 7000 sepete atma dönüşümünü saymak Data-Driven modelini kullanmanıza olanak sağlayacaktır.
Attribution Modeli nasıl aktif edilir?
Ölçüm kısmından dönüşümleri seçin.
Hesapta tanımlı dönüşümlerden aktif etmek istediğiniz dönüşümü seçin.
Seçtiğiniz dönüşüm açıldıktan sonra ayarları değiştirin.
Hangi attribution modeline karar verdiyseniz onu seçin. (Gerekli koşulları karşılıyorsa Data-driven aktif olarak gözükecektir)
Attribution ile ilgili detaylı raporlara ulaşmak için bu sefer Search Attribution’a tıklayın.
Dönüşümlere, Cross-Device raporlarına, Tıklama analizlerine bu kısımdan ulaşabilirsiniz.
Kampanyalardan daha iyi ROAS elde edin
Doğru bir Attribution modeli kullanmak, sürekli gelişen bir Google Ads hesabına sahip olmanızı ve gelirlerinizin artmasını sağlayan önemli bir konudur. Daha akıllı ilişkilendirme modellerini seçerek, son tıklama modeline veda etmenin vakti geldi de geçiyor bile…
