Sayılarla ne demek?
Kural tabanlı modeller krediyi önceden belirlenmiş oranlarla dağıtır: son temasa tamamı, ilk temasa tamamı ya da herkese eşit. Veriye dayalı model ise oranı veriden öğrenir.
Temel fikir bir karşılaştırmadır. Model, satın alan kullanıcıların yolları ile satın almayanların yollarını inceler. Bir temas noktası — örneğin bir video reklamı — satın alanların yollarında satın almayanlara göre belirgin biçimde daha sık geçiyorsa, o temasa daha fazla kredi verilir.
Google platformlarında varsayılan model budur. GA4'te organik kanalları da kapsar; reklam hesabında ise yalnızca Google'ın kendi reklam temaslarını hesaba katar.
Güçlü ve zayıf yanlar
| Güçlü yan | Zayıf yan |
|---|---|
| Oranları veriden öğrenir | Nasıl hesapladığı tam açıklanmaz |
| Keşif kanallarına kredi verebilir | Yeterli veri ister |
| Hesaba özeldir | Yalnızca görünen temasları bilir |
| Teklif sistemiyle uyumludur | Zaman içinde değişir, geçmiş kayar |
Üçüncü satır en önemli sınır. Model yalnızca ölçülebilen temasları karşılaştırabiliyor; televizyon, mağaza, başka platformlardaki reklamlar ya da izin vermeyen kullanıcılar modelin dünyasında yok.
Nasıl kullanılır?
- Veri hacmini kontrol edin. Az dönüşümle güvenilir değil.
- Son tıklamayla karşılaştırın. Kredi nereye kaydı?
- Kaymanın mantığını sorgulayın. Beklentiyle uyumlu mu?
- Teklif stratejisiyle birlikte düşünün. Algoritma bu krediyi kullanır.
- Deneyle doğrulayın. Model ek etkiyi değil, ilişkiyi ölçer.
Uygulamada ne oluyor?
En sık gözlem, geçişten sonra genel ve keşif amaçlı anahtar kelimelerin kredi kazanması. Son tıklamada hiç satış getirmiyor görünen geniş aramalar, yolculuğun başındaki rolleri sayesinde görünür hale geliyor.
İkinci gözlem, düşük hacimli hesaplarda modelin son tıklamaya benzemesi. Karşılaştırılacak yeterli yol olmadığında model belirgin bir fark üretemiyor.
Üçüncüsü, sonuçların neden böyle çıktığının açıklanamaması. Ekip bir kampanyanın kredisinin neden arttığını soruyor; model bu soruya ayrıntılı bir cevap vermiyor.
Dördüncüsü, geçmiş raporların değişmesi. Model düzenli olarak yeniden eğitildiği için, geçen ayın kanal kredileri bu ay bakıldığında biraz farklı görünebiliyor.
Beşincisi, reklam hesabı ile analitiğin farklı veriye dayalı sonuçlar vermesi. İkisi aynı adı taşıyor ama farklı temas setlerini görüyor; birinde organik kanallar var, diğerinde yok.
Altıncısı, modelin nedensellik ölçtüğü yanılgısı. Satın alanların yollarında sık geçen bir temas, satın almaya neden olmuş olmayabilir; zaten ilgili kişileri hedefliyor olabilir.
Yedincisi, yeniden pazarlamanın yine yüksek kredi alması. Satın almaya yakın kişilere gösterilen reklamlar, satın alanların yollarında doğal olarak sık geçiyor; model bunu katkı olarak yorumlayabiliyor ve bu, deney olmadan ayırt edilemiyor.
Sekizincisi, teklif stratejisine etkisinin görülmemesi. Veriye dayalı model genel anahtar kelimelere kredi verdiğinde, algoritma bu kelimelerde teklifleri artırıyor; harcama dağılımı kendiliğinden değişiyor.
Dokuzuncusu, izin oranının etkisi. İzin vermeyen kullanıcıların yolları eksik ya da modellenmiş; izin oranı düşük pazarlarda modelin gördüğü resim daha sınırlı.
Onuncusu, model tercihinin tartışılmadan varsayılan kalması. Varsayılan olması iyi bir başlangıç ama ekip modelin mantığını anlamadığında raporlara duyulan güven zayıflıyor.
On birincisi, çapraz platform yolculuğun kapsanmaması. Kullanıcı önce başka bir platformda reklam görüp sonra Google'da aradığında, Google'ın modeli o ilk teması bilmiyor ve krediyi kendi temaslarına dağıtıyor.
On ikincisi, karışım modellemesi ve artış testleriyle tamamlanmaması. Veriye dayalı atıf yolculuk içindeki payları tahmin ediyor; toplam bütçenin getirisi sorusu ise başka yöntemlerle cevaplanıyor.
Neyi göstermez?
Veriye dayalı model, reklamın gerçek ek etkisini göstermez. Temaslar arasında krediyi paylaştırır; olmasaydı ne olacağını ölçmez.
Sıkça sorulan sorular
Nasıl çalışır?
Dönüşen ve dönüşmeyen yolları karşılaştırıp her temasın dönüşüm ihtimaline katkısını tahmin eder.
Küçük hesaplarda işe yarar mı?
Veri azsa son tıklamaya benzer sonuç verir.
Başka platformları görür mü?
Hayır; yalnızca ölçebildiği temasları hesaba katar. Aynı süreçte karşınıza çıkabilecek First Click Attribution, bir dönüşümün tüm kredisini müşteri yolculuğundaki ilk temas noktasına veren atıf modelidir.
Reklam tarafını Google Ads E-Ticaret Reklam Rehberi içinde, ölçüm altyapısını ise Dönüşüm Takibi ve Ölçümleme Rehberi içinde ayrıntılı anlattım.
GA4, GTM, Meta Pixel, CAPI, Google Ads dönüşüm, TikTok Pixel ve event doğrulama ile sağlam ölçümleme altyapısı.
