Birinci Taraf Verilerini Kullanarak PPC Performansını Artırmanın 3 Yolu

Teklifleri, kitle hedeflemeyi ve daha fazlasını etkilemek için birinci taraf verilerini dahil ederek PPC performansını nasıl iyileştireceğinizi öğrenin. Burada, PPC yatırımınızdan daha iyi bir getiri elde etmek için birinci taraf verilerini kampanyalarınıza dahil etmenin 3 pratik yolunu gösteriyoruz.

Herhangi bir şirket için mevcut olan en değerli veriler, kendi hedef kitlesinden toplanan verilerdir. Birinci taraf verileri, analitik platformlar, abonelikler, satış verileri, gelen arama verileri, kaynak indirmeleri ve daha fazlası aracılığıyla toplanır.

Birinci taraf verilerinde GDPR sınırlamaları olsa da, PPC pazarlamacılarının karar vermede istatistiksel anlamlılığa ulaşması için yeterli veri olması gerekir; bu da yeni başlayan işletmeler için bir mücadele olabilir.

Daha akıllı PPC karar vermeyi sağlamak için birinci taraf verilerinin kullanılabileceği çeşitli yollar vardır. Bu yazıda, PPC faaliyetinden iyileştirilmiş getiriler elde etmek için birinci taraf verilerinin kullanılması gereken 3 geniş kullanım örneğine odaklandım.

Veri kaynaklarını belirleme ve birden çok platformu entegre etme

Verilerinizi konsolide etmek büyük bir girişim olabilir. Birinci taraf verilerini genellikle tek bir yerden ziyade birden çok CRM sistemine, çevrimdışı elektronik tablolara ve e-posta platformlarına yayılmış olarak buluruz. Bu, farklı kaynaklardan alınan yinelenen ve güncel olmayan veriler olabileceğinden, verilerin kullanılmasını zorlaştırır.

Veri entegrasyonu, PPC optimizasyonu için birinci taraf verilerini kullanmanın hayati bir ilk adımıdır. Çoğu şirketin çevrimiçi performans verilerinin kaynağı Google Analytics'tir ve bu, ilk adım olarak diğer birinci taraf veri kaynaklarıyla entegrasyon için kullanmanızı önerdiğimiz araçtır.

Google Analytics, varsayılan olarak zaten bir ton faydalı pazarlama verisi toplar, ancak eksik olan şey, 'dönüşüm sonrası ' verilerdir. Analytics, web sitenizde kaç web sitesi kullanıcısının bir form doldurduğuna veya bir işlemi tamamladığına bağlı olarak toplam dönüşüm sayısını söyleyecektir, ancak satış ekibinizin dönüştürmeyi başardığı web sitesi olası satışlarının hacmini rapor etmeyecektir.

İşte bu noktada CRM / Google Analytics entegrasyonları işe yarar ve aşağıdaki verileri Google Analytics'e geri iletmenizi sağlar:

• CRM'ye iletilen dönüşümlerin gerçek satış değeri
• CRM etkinliğine dayalı müşteri adayı puanı
• yaratılan CRM fırsatları
• Satış dönüşüm oranı

Bu verilerin çoğu, ölçüm protokolü aracılığıyla manuel olarak Google Analytics'e geri gönderilebilir, ancak bu, herhangi bir çevrimdışı dönüşüm yeni kullanıcılar olarak geri döndürüleceğinden, oturum sayısını yapay olarak artıracaktır.

Her CRM farklı bir yaklaşım gerektireceğinden, bu yazıda her entegrasyon senaryosunu ele alamam. Bununla birlikte, bu işlemi nispeten kolay hale getirmeye yardımcı olacak büyüyen bir veri bağlayıcı araçları pazarı olduğundan, " CRM + Google Analytics bağlayıcınız" için biraz Googling yapmanızı tavsiye ederim.

Böyle bir araç, Salesforce ve Hubspot dahil olmak üzere en popüler CRM sistemleriyle çalışan GA konektörüdür. Bu, pazarlamacıların CRM verilerini CRM'lerinden Google Analytics'e çok az manuel müdahale ile çekmelerine olanak tanır.

İlgili birinci taraf verilerini Google Analytics ile senkronize ettikten sonra, son adım, bu dönüşümlerin tamamının Google Ads'e çekilmesini ve kampanyalarınızı optimize etmek için kullanılabilmesini sağlamak için Google Ads ve Google Analytics hesaplarınızı bağlamaktır.

Aşağıda, performansı artırmak için birinci taraf verilerinin Google Ads'de nasıl kullanılabileceğine ilişkin birkaç kullanım örneğini özetledim.

1. Teklif stratejilerini etkilemek için birinci taraf verilerini kullanın

Artık birinci taraf verileri, Google Ads komut dosyaları tarafından yönetilen teklif stratejilerini etkilemek için elbette kullanılabilir. Ancak, otomatik teklif verme yazılımlarının bir alt kümesi olan akıllı teklif şemsiyesi altında Google'ın dönüşüme dayalı teklif stratejilerini kullanmanın son aylarda iyileştirilmiş sonuçlar elde ettiğini gördük.

Akıllı teklif, teklifleri cihaz, konum, günün saati, yeniden pazarlama listesi, dil ve işletim sistemi dahil olmak üzere çok çeşitli gerçek zamanlı sinyallere dayalı olarak değiştirmek için gelişmiş makine öğrenimini kullanır. Bazı reklamcılardan gelen karışık sonuçlar nedeniyle PPC endüstrisinde epeyce tüyler ürpertti, ancak Google binlerce gerçek zamanlı teklif sinyali kullanabilir ve bildirildiğine göre 70 milyon sinyali 100 milisaniyede analiz edebilir!

Google AdsL'de aşağıdaki akıllı teklif stratejileri mevcuttur

• Hedef EBM Teklifi: Belirlenen bir hedef edinme başına maliyetle (EBM) mümkün olduğunca çok dönüşüm elde etmeye yardımcı olmak için teklifler belirler
• Hedef ROAS: Reklam harcamalarından elde edilen gelir (ROAS) hedefine dayalı olarak daha fazla dönüşüm değeri veya gelir hedefler
• Maks. Dönüşümler ve Maks. Dönüşüm Değeri: Geçmiş verileri kullanarak ve bağlamsal sinyalleri değerlendiren bu yöntem, otomatik olarak en uygun TBM teklifini bulur

Teklif stratejilerinizin alakalı hedefler için optimize edildiğinden emin olmak için, kampanya sonrası analiz yapmak ve gerçek performansa ve iş etkisine dayalı olarak hedefleri hassaslaştırmak için birinci taraf verilerini kullanabilirsiniz. Örneğin, hedef ROAS / EBM hedeflerini, varsayılan olarak Google Ads'de raporlanan dönüşümler aracılığıyla oluşturulan ROAS / EBM'ye dayandırmak yerine kampanyaların gerçek performansına göre değiştirmek.

Bu kampanya sonrası analizin pratikte nasıl çalıştığına dair bir örnek aşağıda gösterilmiştir. Yakıt kartları tedarik eden bir müşteri için , bir yakıt kartından 'çekilen' yakıta dayalı olarak ömür boyu müşteri değerini takip etmek için bir yöntem geliştirdik . Bu, değerleri Google Analytics'teki bir olası satışın orijinal kaynağına geriye dönük olarak bağlamamızı sağlar.

Bu veriler, PPC etkinliği için daha doğru EBM / ROAS hedeflerini hesaplamak için kullanılabilir ve akıllı teklif hedeflerinin herhangi bir etkinliğin ticari etkisini daha temsil edecek bir düzeyde belirlenmesini sağlar.

Örnek : B2B Hesaplarını Optimize Etmek için Çağrı Verilerini Kullanma

Varsayılan olarak telefon araması dönüşümlerini optimize etmek için Google Ads Akıllı Teklif'i kullanabilirsiniz. Ancak, Google Ads'den oluşturduğunuz her telefon araması, nitelikli bir olası satışla sonuçlanmaz. Gerçek şu ki, büyük çoğunluk öyle değil, bu yüzden hepsi Google'ın akıllı teklifinin etrafta işlemesi için sinyaller olarak hesaba katılmamalı. Kötü verilerle optimizasyon yapmak, bütçenizi çabucak tüketecektir.

Bir arama izleme aracı kullanırsanız, satış ekibiniz müşteri adayı puanlama yoluyla bir müşteri adayının kalitesini manuel olarak kaydedebilir, bir aramanın satışla sonuçlanıp sonuçlanmadığını kaydedebilir ve hatta telefon üzerinden yapılan satışların parasal değerini girebilir. Oluşturulan toplam arama sayısından daha anlamlı veriler yakalayan arama izleme araçları, aramanın orijinal kaynağını anahtar kelime düzeyine kadar izleyecektir.

Bu verileri manuel olarak analiz etmek yerine, potansiyel müşteri puanı verilerini, dönüşüm sonuçlarını, arama tabanlı satışların parasal değerini ve daha fazlasını Google Analytics'e aktararak döngüyü kapatabilirsiniz. Cetvel Analizi gibi araçlar, verileri Google Analytics'e (ve ardından Google Ads'e) geri göndererek bunu nispeten basit bir süreç haline getirir, böylece en değerli aramaları yönlendiren alanları optimize edebilirsiniz.

Yine bu strateji, Hedef EBM ve Hedef ROAS gibi akıllı teklif stratejilerinden daha iyi sonuçlar almanızı sağlayacaktır, çünkü Google daha eksiksiz verilere dayalı kararlar alacaktır.

2. Bütçe Verimliliği için Birinci Taraf Verilerini Kullanın

Google Analytics hesabınızda kullanıcı davranışına ilişkin ücretsiz olarak sunulan veriler, Google Ads kampanyalarınızın performansını optimize etmek için kullanılabilir.

Arama ağı reklamları için yeniden pazarlama listeleri (RLSA'lar), Google Ads arama ağı kampanyalarını, web sitenizde belirli bir işlemi tamamlayan kullanıcıları hedefleyecek şekilde özelleştirmenize olanak tanır. Bu, reklamverenlerin bütçelerini daha etkin bir şekilde kullanarak belirli bir kitleyi hedeflemesine veya hariç tutmasına olanak tanır.

Akıllı teklifle ARYPL kullanımına ilişkin karışık yorumlar var. Ancak, akıllı teklif kullanarak bir kampanyaya veya reklam grubuna kitle listesi ekleyerek, akıllı teklif algoritmasına etkili bir şekilde bir gösterge eklemiş olursunuz. Bu, kullanıcı listesinin önemli olduğunu ve arama yaptıklarında daha agresif teklif vermelerini vurgular.

Örnek : Satın Almadan Önce Sitenizi Optimum Sayıda Ziyaret Eden Kullanıcıların Listesini Oluşturun

Hangi web ziyaretinin genellikle işletmeniz için en büyük gelir dilimini sağladığını biliyor musunuz? Değilse, Google Analytics'teki yol uzunluğu raporu size söyleyecektir.

Bu rapor, kullanıcının satın alma yapmadan önce sahip olduğu oturum sayısına bölünen tüm dönüşümlerin değerini görüntüler.

Yukarıdaki örnekte, en büyük gelir diliminin, satın alma yapmadan önce siteyi ikinci kez ziyaret eden kullanıcılardan elde edildiği açıktır.

Bu listeyi Google Ads'de kullanılabilir hale getirmek için öncelikle Google Analytics > Yönetici > Kitleler'de bir kitle listesi oluşturmamız gerekiyor. Burada, kullanıcının en az bir oturumu olmuş ancak henüz bir işlemi tamamlamamış olması gerektiğini belirterek yeni bir özel hedef kitle oluşturacaksınız.

Sonraki adım, bu listeyi Google Ads hesabınızdaki tüm uygun reklam gruplarına uygulamaktır. Bunu Kitleler sekmesinde yapabilirsiniz:

Daha sonra , bu listedeki kullanıcılar için teklif değiştiricileri manuel olarak ayarlayabilir veya listeyi akıllı teklif kullanarak reklam gruplarına uygulayarak Google'a karşı optimizasyon yapması için başka bir sinyal sağlayabiliriz.

3. Hedef Kitle Genişletme için Birinci Taraf Verilerini Kullanın

Google Müşteri Eşleştirme, reklamverenlere, müşteri verilerini e-posta listeleri biçiminde Google Ads'e aktararak müşterileri veya potansiyel müşterileri hedefleme olanağı sağlar. Facebook, özel hedef kitleler aracılığıyla platformlarında aynı işlevi etkinleştirdi, Twitter'da özel hedef kitleler aracılığıyla ve Linkedin eşleşen hedef kitleler aracılığıyla .

Buradaki konsept, bir markaya zaten aşina olan bir kullanıcının dönüşüm sağlama olasılığının daha yüksek olacağıdır, yani bu listelerdeki müşteriler bu platformlara göz attığında reklamverenlerin yaklaşımlarında daha fazla hedef alınabilir.

Markanıza zaten aşina olan kullanıcıları hedeflemenin yanı sıra, bu platformların her biri, yüklenen listedeki müşterilerle benzer özellikler gösteren kullanıcılardan oluşan hedefleme listeleri oluşturarak hedefleme seçeneklerini genişletme şansı sunar.

Örneğin, birinci taraf listenizdeki müşterilerle benzer arama davranışına sahip diğer kişileri bulmak için kullanılabilen Google'ın benzer kitle özelliğini ele alalım.

Örnek : Görüntülü reklamcılık yoluyla benzer kitleleri hedefleyerek erişimi genişletin

Benzer kitleler, Google Ads hesabınıza aktardığınız standart kitle listelerine göre oluşturulabilir. Bunlar, erişiminizi genişletmek için mevcut web sitesi ziyaretçilerinize ve mevcut müşterilerinize benzer özellikleri paylaşan kullanıcılara reklam hedeflemenin harika bir yoludur.

Bu kullanıcılar henüz ürünlerinizi veya hizmetlerinizi aktif olarak aramıyor olabilir, bu nedenle onlara erken ulaşmanın bir yöntemi görüntülü reklamcılıktır.

Benzer kitleler, erişimlerini genişletmek için görüntülü reklam kampanyalarına uygulanabilir ve böylece reklamlarınızı gören kullanıcıların mevcut müşterilerinizle benzer özelliklere sahip olmasını sağlayabilirsiniz.

Google Ads kitle yöneticisindeki benzer kitleler

Bu, kampanyalarınızın erişimini artıracak ve önceki web sitesi ziyaretçileri veya müşterileri ile benzer tarama alışkanlıklarına sahip yeni kullanıcıları sitenize çekmeye yardımcı olacaktır.

Göreli performansı izlemek ve teklifleri buna göre değiştirmek için her zaman benzer kitleleri ayrı reklam gruplarına ayırmaya zaman ayırın.

Sonuç

Makine öğrenimi ve otomasyondan yararlanmak, biz insanların rekabet edemeyeceği bir ölçekte yönetime olanak tanır. Ancak, makineleri eğitmek için kullanılan veriler resmin tamamını anlatmazsa, kötü kararlar alınacak ve kötü sonuçlar ortaya çıkacaktır.

Birinci taraf verilerini CRM ve web analitiği platformları arasında entegre ederek, PPC faaliyetiniz genelinde kararları etkilemek için daha doğru verileri kullanmanın kapısını açarsınız ve bu da kaçınılmaz olarak işletme düzeyinde daha güçlü sonuçlara ve daha doğru raporlamaya yol açar.

Daha derinlemesine dijital pazarlama bilgisi mi istiyorsunuz?

Ücretsiz e-kitabımızda yalnızca PPC değil, aynı zamanda SEO, analitik ve dijital PR hakkında daha fazlasını keşfedin. Dijital pazarlamadaki en son gelişmeleri ve bunu işinize nasıl uygulayacağınızı ilk elden öğrenin.

PPC'nizle ilgili yardıma ihtiyacınız varsa, bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.