Data Exclusion Nedir?

Sayılarla ne demek?

Dönüşüm etiketiniz üç gün boyunca çalışmadı ve o günlerde hiç dönüşüm kaydedilmedi. Gerçekte satış vardı ama sistem göremedi. Bu üç gün algoritmanın hafızasına "bu kampanya dönüşüm üretmiyor" bilgisi olarak yazılır ve düzeltme yapılmazsa teklifler günlerce hatalı veriye göre verilir.

Veri hariç tutma, o dönemi öğrenme sürecinin dışına çıkarır. Algoritma o günleri hiç yaşanmamış sayar ve modelini bozulmamış veriyle kurar. Kritik nokta şu: bu araç ölçüm arızası içindir, kötü performans için değil. Gerçekten kötü geçen bir haftayı hariç tutmak, modeli gerçeklikten koparır.

Ne zaman kullanılır?

Ayrımı basitleştiren soru şudur: gerçekte olan ile ölçülen arasında fark var mıydı? Varsa hariç tutun; yoksa dokunmayın.

Nasıl uygulanır?

1. Arızanın tam tarihlerini belirleyin. Geniş bir aralık seçmek sağlam veriyi de dışarıda bırakır.
2. Etkilenen kampanyaları seçin. Arıza tüm hesabı etkilemediyse kapsamı daraltın.
3. Hızlı davranın. Bozuk veri modele işlendikçe etkisi büyür.
4. Sebebi kayda alın. Hangi tarihte neden hariç tutulduğunu not etmek, sonraki analizleri kolaylaştırır.

Uygulamada ne oluyor?

Ölçüm arızaları düşünülenden sık yaşanıyor: site güncellemesi sonrası etiketin düşmesi, çerez izni bileşeninin değişmesi, ödeme sayfasının yenilenmesi. Sorun genelde birkaç gün sonra fark ediliyor ve o zamana kadar algoritma çoktan yanlış öğrenmiş oluyor. Etiketi düzeltmek yetmiyor; hafızayı da temizlemek gerekiyor ve bu araç tam olarak onun için var.

Kötüye kullanımı da görüyorum. Kötü geçen bir dönemi "veriyi bozmasın" diye hariç tutan hesaplar var. Bu, kısa vadede raporu güzelleştiriyor ama algoritmayı gerçeklikten koparıyor. Model, işe yaramayan kelimelerin ve kitlelerin işe yaradığını sanmaya devam ediyor. Kötü veri de veridir; algoritmanın ondan öğrenmesi gerekir.

Neyi düzeltmez?

Veri hariç tutma, arızanın kendisini çözmez. Etiketiniz hâlâ bozuksa yeni günler de bozuk veri üretmeye devam eder. Önce teknik sorunu gidermek, sonra geçmişi temizlemek gerekir — sıra tersine dönerse iş yarım kalır.

Sıkça sorulan sorular

Ne kadar geriye gidebilirim?

Google bu araç için bir zaman sınırı tanımlar; çok eski dönemler seçilemez. Bu yüzden arızayı erken fark edip hızlı işlem yapmak önemlidir.

Mevsimsellik ayarından farkı ne?

Mevsimsellik ayarı gelecekteki bir dönüşüm oranı değişimini bildirir. Veri hariç tutma ise geçmişteki bozuk bir dönemi öğrenmeden çıkarır. Biri ileriye, diğeri geriye bakar.

Hariç tutunca raporlarım değişir mi?

Raporlarınızdaki geçmiş veriler yerinde kalır; değişen şey algoritmanın öğrenmede kullandığı veridir. Yani görünüm değil, davranış etkilenir.

Bu kavramın bütün resim içindeki yerini Google Ads Rehberi içinde ayrıntılı anlattım.