Google, pazarlamacılar olarak karşılaştığımız ilişkilendirme sorununu, makine öğrenimi destekli en yeni Google Attribution ile gerçekten çözdü mü? Bu yayında daha fazlasını öğrenin.

Mayıs 2017'de Google, Analytics, AdWords ve DoubleClick'te önemli güncellemeler açıkladı. Bu güncellemeler, Google'ın bir kampanyanın başarısını ölçerken reklamverenlerin karşılaşabileceği birkaç sorunu çözme girişimidir. Google, bu yıl “Google Attribution” adlı yeni bir ilişkilendirme modelinin tanıtımıyla “ attribution sorununu çözeceklerini ” kamuoyuna duyurdu.

Bu blog yayınında, yeni Google Attribution modeli, nasıl çalıştığı ve bunun dijital pazarlamacılar olarak bizim için ne anlama geldiği hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz.

Öncelikle Atıf Nedir?

İlişkilendirme, belirli bir satışla hangi kanalın ilişkilendirileceğine karar veren bir dizi kuraldır.

Bir dijital pazarlama ekibinde çalışırken bunun ne kadar hayati olabileceğini anlayabilirsiniz. Örneğin, ölçmesi zor olabilen sosyal medyadan sorumluysanız, ilişkilendirme yararlıdır. Bireysel katkınızın değeri, belirli kanalınızla ilişkilendirilen gelir miktarına bağlı olabilir. Sonuç olarak, bu, büyük bir sipariş için krediyi kimin alacağı konusunda 'tartışmalara' yol açabilir. Şu anda yedi ilişkilendirme modeli vardır:

• Son Etkileşim (Son Tıklama)
• Doğrudan Olmayan Son Tıklama
• Son AdWords Tıklaması
• İlk Etkileşim
• Doğrusal
• Zaman bozulması
• Pozisyona Dayalı

Farklı ilişkilendirme modelleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

Tüm Google Adwords hesaplarında ayarlanan varsayılan ilişkilendirme modeli, Son Etkileşim'dir.

Son Etkileşim İlişkilendirmesi nedir?

Bu, varsayılan ilişkilendirme modelidir. Dönüşüm veya satış değerinin %100'ünü müşterinin harekete geçmeden önce etkileşimde bulunduğu son kanala bağlar.

Dolayısıyla, bir kullanıcı bir reklamı tıklarsa, ertesi gün doğrudan web sitesine döner ve dönüşüm gerçekleştirirse, son etkileşim olmadığı için ücretli reklam dönüşüm için herhangi bir kredi almaz.

Son Etkileşim İlişkilendirme Modelinin Sınırlamaları

Son Tıklama modeli basit, Bill Kee tarafından vurgulandığı gibi, aşağıdaki nedenlerle “kesmedi”:

• Diğer kanalların bir satışa nasıl yardımcı olabileceğini tamamen yok sayar
• Cep telefonu, dizüstü bilgisayar, tablet vb. gibi birden fazla cihazın kullanıldığı hesaba katılmaz.
• Müşterinizin satıştan önce hangi temas noktalarını kullandığı konusunda sınırlı bilgiye sahipsiniz
• Reklam araçları ve reklam ağları ile entegrasyon eksikliği tam bir resim vermiyor

Aşağıdaki TV satın alan birini örnek alın.

Kullanıcının aşağıdaki yolu izlediğini varsayalım:

1. Cep telefonları aracılığıyla bir arama ağı reklamına tıkladılar
2. Tabletlerinde bir görüntülü reklam görüntüledi
3. Dizüstü bilgisayarlarında bir Alışveriş reklamına tıkladıktan sonra sonunda satın alma işlemini gerçekleştirdi

Bu müşterinin yolculuğunda, satış kredisini hangi eylem veya temas noktası almalıdır?

Olmalı mı:

• Kullanıcıyı web sitesine getiren ilk arama ağı reklamı mı?
• Görüntülü reklam, kullanıcıya baktıkları TV'yi hatırlattı mı?
• Alışveriş reklamı, satın almadan önceki son etkileşim miydi?

Tüm farklı temas noktalarına bir miktar kredi atfetseydiniz, bu nasıl adil bir şekilde yapılabilirdi?

Şimdi Gerçek Hayattan Bir Örneğe Bakalım

Gerçek dünyada, tipik bir yol, Arama > Görüntülü Reklam > Alışveriş > Dönüşüm kadar basit değildir.

Bir lüks mal tedarikçisini ele alalım - tipik dönüşüm yolu Arama > Görüntülü Reklam > Alışveriş > Dönüşüm olmayacak. Satın alma kararı haftalar veya aylar sürebilir ve yol boyunca tümü dönüşümle ilişkilendirilecek birden fazla temas noktası olacaktır.

Bu örnekte, dönüşüm yolları tipik olmaktan uzaktır:

Farklı insanlar bir dönüşüm için farklı yollar izleme eğilimindedir ve tüm krediyi yalnızca son etkileşime atfederseniz, yol boyunca tüm değerli temas noktalarını kaçırmış olursunuz.

Google Attribution burada devreye giriyor – bu yeni model, bu tür soruları makine öğrenimini kullanarak çözmeyi amaçlıyor.

Peki Bu Yeni “Google Atıf Modeli” Nedir?

“ Google ilişkilendirmesi , her bir pazarlama temas noktasının birden çok kanal ve birden çok cihaz üzerindeki etkisini ölçer. Ve harekete geçmeyi çok kolaylaştırır. AdWords, Google Analytics ve DoubleClick Search – Google Attribution gibi araçlarda zaten mevcut olan verilerden ilk kez yararlanmak, satın alma yolunun tek bir görünümünü elde etmeyi kolaylaştırıyor… Ve hepsinden önemlisi, tüm reklamverenlerin kullanımına sunulacak, Bedelsiz." – Bill Kee, Google

O nasıl çalışır?

• Google Attribution, müşteri yolculuğunun daha net anlaşılmasını sağlayacak
• Her bir pazarlama temas noktasının kanallardaki ve birden çok cihazdaki etkisini ölçer
• Karar vermeyi yönlendirmek için otomatik olarak geçmiş verileri kullanır

Tüm bu geliştirmeler, makine öğrenimindeki gelişmeler sayesinde mümkün hale geldi. Bu yapay zeka biçimi (AI), bilgisayar programlarının ek talimat veya kod olmadan öğrenmesini sağlar. Google, yeni modeldeki süreci bu şekilde görselleştiriyor.

Bu nedenle, esasen, herhangi bir ek çalışmaya gerek kalmadan Google, Analytics ve Adwords'teki tüm verileri bir araya getirecek, birden fazla kanalın ve cihazın performansını analiz edecek ve sizin hiçbir şey yapmanıza gerek kalmadan harekete geçecektir.

Google Attribution Bana Nasıl Yardımcı Olacak?

Teknolojideki bu ilerleme, satış faaliyetlerine verilen herhangi bir kredinin adil bir şekilde verilebileceği anlamına gelir.

Bu yaklaşım, resmin tamamına bakar ve aşağıdakiler gibi genellikle gözden kaçan kanallardan verileri getirir:

• Organik arama
• E-posta
• İştirakler
• Sosyal
• Doğrudan ziyaretler

Ayrıca, DoubleClick Campaign Manager kullanan daha büyük reklamverenler için Google Attribution 360 adlı bir kurumsal sürüm de olacaktır.

Şu anda, Adwords'te bulunan veriye dayalı ilişkilendirme modeli, bir hesabın "15.000 tıklamaya sahip olmasını ve bir dönüşüm işleminin 30 gün içinde en az 600 dönüşüme sahip olmasını" gerektirir. Dolayısıyla bu, yalnızca büyük harcama hesapları için gerçekten geçerlidir, ancak yeni Google İlişkilendirme modelinin herhangi bir engeli yoktur ve herkes tarafından kullanılabilir.

Bir Google Premier İş Ortağı olarak beta sürümüne erişimimiz var ve Öngörüler Başkanımız Jonathan Ellins şu anda birkaç hesapta testler yürütüyor. Şimdiye kadar, doğruluk iyileşmiş gibi görünüyor, ancak hala çok erken günler. Umut verici olan şey, Google'ın yeni veriye dayalı modelin "%5 ila %15 daha doğru" olacağını iddia etmesidir.

Sonuç

Sonuç olarak, Google bir sorun olduğunu kabul ediyor ve bu sorunu çözmeye çalışıyor gibi görünüyor. Daha bağlantılı bir dünyada birden fazla cihazla yaşadığımız için daha akıllı bir ilişkilendirme modeline sahip olmak mantıklı. Bir pazarlama kampanyasının tüm başarısı, bir satış veya sorgulamadan önceki son etkileşimle görülemez.

Google Attribution, veriye dayalı ilişkilendirmedir ve her bir kanalın ne kadar krediyi hak ettiğini hesaplamak için tüm dönüşüm verilerini değerlendirmenize olanak tanır. En güzel yanı, algoritması sayesinde verilerinizdeki değişikliklere göre sürekli olarak uyum sağlamasıdır.

Ayrıca, bu, pazarlamanızın daha doğru bir görünümünü sağlayabilir. Müşteri yolculuğunda hangi kanalın en fazla etkiye sahip olduğuna göre bütçe ayırabileceksiniz.

Google, bu yeni ilişkilendirme modelini kullanan reklamverenlerin daha iyi pazarlama kararları alabileceğini iddia ediyor. Sonuç olarak, ek harcama yapmadan reklam kampanyalarınızdan daha iyi bir getiri elde edebilirsiniz.

Bu yeni güncellemeyi anlamak için yardıma ihtiyacınız varsa, uzmanlardan biriyle konuşabilirsiniz.

Sizinle ilgili yardıma ihtiyacınız varsa, bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.