Google AdWords'te Hangi İlişkilendirme Modelini Kullanmalısınız?

İlişkilendirme modellemesi, bir iletişim kanalının finansal etkinliğini ve bunun iş hedefleri üzerindeki etkisini ölçmek için kullanılan yöntemdir. İlişkilendirme modelleme, çok çeşitli metriklere göre ölçülebilir: dönüşümler, satışlar, gelir, gösterimler, tıklama oranları ve daha fazlası.

İlişkilendirme modellemenin nihai amacı, hangi kanalların iş hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olduğunu anlamaktır. İlişkilendirme size başarıya giden basamakları sağlar: Kullanıcılarınızın izlediği yolları anlayarak, karlılığı artırmak ve boşa harcanan harcamaları azaltmak için performanstan yararlanabilirsiniz.

Kullanıcılar dönüşüme giderken birkaç yol kullanırlar, genellikle "anahtar kelime ara > tıklanan reklam > içeriği oku > dönüştürülmüş" kadar basit değildir. Durum böyle olsa da, dönüşüm yolunda genellikle birden fazla temas noktası bulunur. Google Analytics'teki dönüşüm yolu raporu, bu temas noktalarını analiz etmek için harika bir yerdir; GA > Dönüşümler > Çok Kanallı Huniler > En İyi Dönüşüm Yolları'na gitmeniz yeterlidir. Bunlara bir göz atın, örneğin:

Çok daha uzun bir karar verme süreci olan farklı bir sektöre baktığımızda sonuçlar çok farklı:

Her iki örnek de, kullanıcıların bir dönüşüme ulaşmak için izledikleri yolları gösterir. Ücretlinin bu yolların birçoğunda rol oynadığını görebiliriz - ister tek yol, ister birçok yol. Google AdWords'te başarıyı izlediğimizde, reklamın dönüşüm yolunun neresine uyduğunu bilmemiz gerekir, bu da bütçemizi etkin bir şekilde optimize etmemize ve kullanmamıza olanak tanır.

Kampanyaların işletme hedeflerinin başarısıyla nasıl ilişkilendirildiğini anladığımızda, hesabın nasıl performans gösterdiğine dair doğru bir resim elde edebiliriz. Yanlış ilişkilendirme modelinin kullanılması, boşa harcama ve kaçırılmış fırsatlar riski taşır.

Peki, Hangi İlişkilendirme Modellerinden Seçim Yapmalısınız?

Google AdWords'te altı ilişkilendirme modeli vardır:

Varsayılan Modelle başlayalım: Son Tıklama

AdWords'te bir dönüşüm ayarlarken kullanılan varsayılan model, Son Tıklamadır. Bu model, aşağıdaki gibi, dönüşümün %100'ünü dönüşüm yolundaki son tıklamaya kredilendirir:

Bu model, kullanıcının dönüştürdüğü son temas noktasını görebileceğiniz için verimliliği destekler. Kullanmak için doğru model mi? Muhtemelen değil. Bu model, markalı koşullarınızı önemli ölçüde abartır ve müşteri geri dönüşümünü destekler, çok sınırlı bir performans kapsamı sağlar ve yalnızca son yolu dikkate alır. Örneğin, bu dönüşüm yolunu alın:

Uygulanan Son Tıklama modeliyle, kredinin %100'ü Doğrudan'a atanacaktır. AdWords'e baktığımızda, anahtar kelimenin tıklama aldığını ancak dönüşüm olmadığını görürüz – gerçekte kullanıcı bir anahtar kelimeyi aradığında, reklamı tıkladığında ve ardından doğrudan siteye geri geldiğinde ve dönüşüm gerçekleştirdiğinde. Bu senaryo, kredinin %0'ının AdWords'teki anahtar kelimeye atfedilmesine neden olur ve bu, EBM'leri artırdığı için bunun karlı bir anahtar kelime olmadığını gösterir.

Yukarıdaki örneğe dayanarak, kanala göre performansa bakar ve Direct'in dönüşümleri artırdığını varsayarız - bu yanlış olur.

Son Tıklama Kararı: Tercih edilen bir seçenek değil. Varsayılan seçenektir, kullanımı kolaydır ve PPC yöneticilerinin harika görünmesini sağlayabilir. Ancak, Son Tıklama genellikle yanlıştır ve kampanyalarınızdan gerçek bir değer elde etmenize izin vermez.

Sıradaki Son Tıklamanın En İyi Arkadaşı: İlk Tıklama

Bu model, Son Tıklama ile aynı temeli takip eder; ancak, kredinin tamamı aşağıdaki gibi İlk Tıklama ile ilişkilendirilir:

Bu model, ilk temas noktasını tercih eder ve dönüşümdeki ilk tıklamaya kredinin %100'ünü atar; bu nedenle, yeni bir kullanıcı bir terim ararsa > ücretli olanı tıklarsa > doğrudan döner > bir sosyal reklam aracılığıyla dönüşüm yaparsa - kredi ilk ödenen reklamla ilişkilendirilebilir.

Bu senaryoya göre hesapta bir anahtar kelimeye atanmış bir dönüşüm göreceğimiz ve bunun iyi performans gösterdiğini varsaydığımız için, AdWords'teki performansa baktığımızda sorunlar ortaya çıkmaya başlar, değil mi? Gerçek şu ki, reklam doğrudan bir dönüşüme yol açmadı. İlk temas noktası olarak çok önemli bir rol oynadı, ancak dönüşüm yolundaki tek katkıda bulunan kişi değildi.

Bunun ışığında, dönüşüm verilerimize bakar ve ücretli trafiğin iyi performans gösterdiğini varsayarız, ancak bu, doğru raporlama için iyi olmayacak olan doğrudan ve sosyal temas noktalarını ihmal eder.

İlk Tıklama Kararı: Tercih edilen bir seçenek değil. Bu model, kredinin bunun yerine ilk tıklamaya gitmesi dışında, Son Tıklama'ya benzer. Bu, verilerinizin hatalı olacağı ve ücretli kampanyalarınızın gerçek değerini bulmanın zor olacağı anlamına gelir.

Düzey Oyun Alanına Bakalım: Doğrusal İlişkilendirme

Doğrusal modelleme, dönüşüm yolundaki her temas noktasına kredi verdiğinden, bu model ilginçleşmeye başlıyor. Bunun gibi:

Bu model, dönüşüm yolundaki her temas noktasını destekler, yukarıdaki örnekte #2'yi alalım: Ücretli Arama > Doğrudan

Bu, dönüşümün %50'sini ücretli reklamla ilişkilendirir - AdWords hesabınıza başvurduğunuzda dönüşüm sütununda 0,5 değerini görürsünüz. Bu model bir 'ekip' yaklaşımını benimser – eğer bir kanal dönüşüm sürecinde destekleniyorsa, o kanal kredilendirilecektir.

Bu modelin yararı, her temas noktasının dikkate alınmasıdır, bu nedenle, AdWords hesabınızdaki her bir anahtar kelimenin bir dönüşümle nerede ilişkilendirildiğini görebileceğiniz eşit bir oyun alanı oluşturur.

Ancak bu model, temel temas noktalarını küçümser ve küçük temas noktalarını gereğinden fazla değerlendirir. Uygulanan bu modelle, ücretli arama çabalarınızı nereye odaklıyorsunuz? Hangi anahtar kelimelerin iyi performans gösterdiğine, hangilerinin iyi performans göstermediğine ve bütçenizi en iyi nereye bağlamanız gerektiğine karar vermeyi inanılmaz derecede zorlaştırır. İlk ve Son Tıklamada olduğu gibi, performansınızı bir Doğrusal İlişkilendirme modeline dayandırmak, ücretli kampanyalar için doğru olmayabilecek varsayımlarda bulunmanıza, kampanyalarınızın çıktısını kısıtlamanıza ve potansiyel olarak harcamalarınızı boşa harcamanıza yol açacaktır.

Doğrusal İlişkilendirme Kararı: Düz bir oyun alanının peşindeyseniz, bu model işinizi görecektir. Bu, ilişkilendirilenlerin bir yüzdesinin yanı sıra reklamlarınızın her bir dönüşüm yolunda nerede rol oynadığını görmenize olanak tanır. Bu model, önemli temas noktalarını küçümser ve en iyi performans gösteren kampanyalarınıza değer atfetmeyi zorlaştırabilir, bu nedenle dikkatli yaklaşın.

Şimdi Kademeli Eğim'e Bakalım: Zaman Azalması İlişkilendirme

Bu model, kredinin çoğunluğunu son temas noktasına ve azaltılmış bir değeri önceki temas noktalarına atayarak üstel azalmaya dayanır. Bunun gibi:

Bu model, krediyi doğru temas noktalarına devretmek, dönüşüme en yakın kanala bakmak ve geriye doğru çalışmak için bir algoritma kullandığından daha karmaşıktır. Bu model, kullanıcı dönüşüme yaklaştıkça kanalın öneminin niyet doğrultusunda artacağını varsaymaktadır.

Bu modelin avantajı, artık etkileşimlere dayalı olarak optimizasyona başlayabilmemizdir: en güçlü ağırlığı son temas noktasına yerleştirerek, bu olmadan kullanıcının sizi dönüştürmeye karar verdiği o tatlı anda bulamayacağını varsayabiliriz. sağ? Pek değil. İlk temas noktası ne olacak? Bu olmasaydı, kullanıcı sizi asla keşfedemez ve dönüşüm yoluna giremezdi. Reklamınız orada olmasaydı, organik olarak tıklamayacaklardı ne demek?

Kabul etmeliyiz ki, bu model, daha önce denediğimiz modellerden bir adım daha ileri gidiyor. Bununla birlikte, başlangıçta o müşteriye bağlanan - muhtemelen sonuncusu kadar önemli olan - etkileşimi tanıma yeteneğinden yoksundur.

Zaman Azalması Kararı: Dönüşüme daha yakın temas noktaları için optimizasyon yapmak istiyorsanız, bu modeldir , temas noktaları birleştirildiğinden, değer en fazla krediye sahip olacak dönüşüme kadar artar. Bu model mükemmel mi? Pek değil. Dönüşüm optimizasyonu için mükemmel bir ilişkilendirme sağlamasına rağmen, güvenilirliğinden yoksundur ve ilk temas noktasını büyük ölçüde düşük değerlendirir.

Her İki Dünyanın En İyisi: Konuma Dayalı İlişkilendirme

Bu model, Doğrusal ve Zaman Azalmasının en iyi özelliklerini bir araya getirir, Konum Tabanlı İlişkilendirme, ilk ve son temas noktasına %40 ve aradaki her temas noktasına %20 ilave sağlar. Bunun gibi:

Linear gibi, bu model de her bir temas noktasını hesaba katarken, yine de ilk ve son temas noktaları için optimizasyon yapmanızı sağlar. Bu modeli kullanmak, dönüşüm sürecindeki en önemli noktalara dayalı olarak kampanyalarınızı ve anahtar kelimelerinizi optimize etmenize olanak tanır. Kutudan çıkar çıkmaz bu model, değeri doğru bir şekilde ilişkilendirmeyi gerçekten kavramaya başlar – bunu bir sonraki seviyeye taşımak için yüzdeleri hedeflerinize uyacak şekilde özelleştirebilirsiniz.

Ancak dezavantajlar var: bu model, ilk ve son temas noktasının tam olarak aynı ağırlığı hak ettiğini varsayar. Daha iyi açıklamak için şu senaryoyu düşünün: Bir kullanıcı sitenize ulaşmak için önce organik bir listeyi tıklar, ardından altı etkileşim daha sonra ücretli bir reklam aracılığıyla dönüşüm sağlar – hem organik listelemenin hem de ücretli reklamın %40 alması gerektiğini varsaymak doğru mudur? Muhtemelen değil. Reklam, en önemli anda oradaydı ve kullanıcıyı dönüşüme yöneltti, ancak yine de ilk organik tıklamaya aynı ağırlığı vereceğiz.

Pozisyona Dayalı Karar: Bu model harika ve kutudan çıktığı haliyle AdWords için kullanmak üzere bir model önermemiz gerekseydi , bu olurdu. Bunu yaparsanız, hedeflerinize ulaşmak için ağırlıklarınızı dikkate aldığınızdan emin olun. Şimdiye kadar denediğimiz ilişkilendirme modelleriyle karşılaştırıldığında, bu açık ara en iyisidir - ancak zaman zaman biraz ince ayar gerektirebilir.

Mükemmel Senaryo: Veriye Dayalı İlişkilendirme (DDA)

Bu model, insanların işletmenizi nasıl aradığına ve müşteriniz olmaya nasıl karar verdiğine bağlı olarak dönüşümler için kredi sağladığından, AdWords için ilişkilendirme modellerinin kutsal kâsesidir. Bu model, her bir anahtar kelimenin dönüşüm yolundaki gerçek katkısını hesaplamak için dönüşüm verilerinizi kullandığından, modeli her reklamveren için tamamen farklı hale getirerek yukarıdakilerin hepsinden farklıdır.

Hiç kendi ilişkilendirme modelinizi istediniz mi? Şimdi zamanı. Ama bekleyin, o kadar basit değil – bu modelin oldukça yüksek veri gereksinimleri var:

"Genel bir kural olarak, bu modelin kullanılabilmesi için bir hesabın en az 15.000 tıklamaya sahip olması ve bir dönüşüm işleminin 30 gün içinde en az 600 dönüşüme sahip olması gerekir"

Evet. ???? Buna ek olarak, 10.000 tıklama ve 400 dönüşüm olan dönüşüm gereksinimlerinin her ay tutarlı bir şekilde karşılanması gerekir - yani yine de önemli bir miktar. Bu modelin tasarruf zarafeti, hala beta sürümünde olması ve dolayısıyla sağlam veri gereksinimleridir. Veriye Dayalı'ya ne kadar çok hesap geçerse, eşiğin o kadar düşük olduğunu ve daha küçük hesapların bu modele geçme olasılığının o kadar yüksek olduğunu varsayabiliriz.

Google'a göre, " DDA, genellikle son tıklama ilişkilendirmesine kıyasla benzer bir dönüşüm başına maliyetle daha fazla dönüşüm sağlar ." Bunların hepsi iyi ve güzel: ancak çoğu durumda erişilemez - özellikle yüksek düzeyde dönüşüm kaydetmeyen hesaplar için. Bu model, e-ticarete ve büyük bütçelere uygundur, ki bu oldukça can sıkıcıdır (şimdilik).

Veriye Dayalı Karar: Eşiğin altına düşerseniz, Google AdWords'te bu eşiğin altına düşersiniz. Gerçek şu ki, AdWords hesaplarının büyük bir yüzdesi, aylık veri gereksinimlerinin yakınında bile olmayacağından, tüm AdWords müşterilerinin bu yeni modeli denemesini beklemeniz gerekecek.

Kendiniz Yapın: Özel İlişkilendirme Modelleri

Gerekirse, ilişkilendirme modellerinizi Google Analytics'te özelleştirebilirsiniz. Bu, Google Analytics'te görünüm düzeyinde yapılabilir - yöneticiye gidin ve "İlişkilendirme Modelleri"ni tıklayın:

Buraya girdikten sonra "+ Yeni İlişkilendirme Modeli"ni tıklayın:

Burada bir kez, yukarıdakilerden herhangi biri olacak (Veriye Dayalı hariç) bir temel model seçebileceksiniz. Ardından ağırlık yüzdesi, yarılanma ömrü, yeniden inceleme penceresi gibi özelliklerle oynayabilir ve özel kredi kuralları ekleyebilirsiniz.

İlişkilendirmeyi özelleştirmenin popüler bir yolu, pozisyona dayalı modeldeki ağırlıkları değiştirmektir; ilk temas noktasına gitmek için daha fazla kredi istediğinizi söyleyin. Aşağıdakileri yapabilirsiniz:

Modelinizi özelleştirmenin bir dezavantajı var: (şimdilik) AdWords arayüzünde kullanılamayacak. Bu modelin Google Analytics'te uygulanması gerekecek, ücretli trafiği filtrelemek için segmentler ve özel raporlar ekleyebileceksiniz, ancak bunları AdWords dönüşümleri açılır menüsünde göremeyeceksiniz:

Özel İlişkilendirme Kararı: İlişkilendirmenizin kontrolünü elinize alın, ancak AdWords arayüzünüzde gösterilmeyecektir . Bu, değeri nereye atfetmek istediklerine gerçekten odaklanan kullanıcılar için harikadır ve bunu analitikte özel raporlarla yedeklemek, performansın gerçek bir görünümünü ve kampanyalarınızı nasıl optimize edeceğinizi görmenize yardımcı olabilir.

Google AdWords ilişkilendirmesiyle ilgili bu gönderiyi kapatmadan önce, oldukça sık sorulan bir soruyu ele almak istiyorum:

Google Adwords'te İlişkilendirme Modelini Değiştirdiğinizde Ne Olur?

Dönüşümler düşecek mi? Artacaklar mı? Değişecekler mi? AdWords hesabım patlayacak mı?

Rahatlayın. Tek yapmanız gereken AdWords'e girmek, doğru dönüşüm için modeli değiştirmek ve ayarları kaydetmek. Bunu yaptıktan sonra model güncellenecek ve hemen takip edeceksiniz.

TL; DR

Son Tıklama: Tüm krediyi müşterinin yaptığı son tıklamaya atar. Bir reklam yolun başında/ortasındaysa, kredi almaz.

İlk Tıklama: Tüm krediyi müşterinin yaptığı ilk tıklamaya atar. Bir reklam yolun sonunda/ortasındaysa, kredi almaz.

Doğrusal: Krediyi tüm temas noktalarına eşit olarak atar. Bir reklam içeren bir dönüşüm yolunda dört etkileşim olsaydı, 0,25'lik bir dönüşüm alırdı.

Zaman Azalması: Kullanıcı dönüşüme yaklaştıkça krediyi aşamalı olarak atar. İlk temas noktası en az krediyi alır ve sonuncusu en çok puanı alır.

Konum Bazlı: Kredinin %40'ını birinciye, %40'ını sonuncuya ve ek %20'sini aradaki tüm temas noktalarına atar.

Veriye Dayalı: 30 günde en az 15.000 tıklama ve 600 dönüşüm gerektirir. Bu model, dönüşüm verilerinize bakmak ve kredi atamak için bir algoritma kullanır.

Özel: Yukarıdaki modelleri (Veriye Dayalı değil) hedeflerinizi karşılayacak şekilde özelleştirin. Ancak, bunlar AdWords arayüzünde mevcut olmayacaktır.

Peki, Google Adwords'te Hangi İlişkilendirme Modelini Seçmelisiniz?

Hesabınızda ayda 15.000'den fazla tıklama ve 600 dönüşüm var mı? Öyleyse, Veriye Dayalı Modeli kullanmanızı öneririz.

Diğer tüm hesaplar için, başlangıç ​​noktası olarak Konum Tabanlı Modeli kullanmanızı öneririz . Bir ajans olarak, nadir durumlarda yalnızca Son veya İlk Tıklamayı kullanırız, bu nedenle Konum Bazlı ile devam edin ve atıfınızla hızlı bir başlangıç ​​yapacaksınız.

Ücretli Aramanızla ilgili yardıma ihtiyacınız olursa bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin.