Sayılarla ne demek?
Otomatik teklif stratejileri, hangi kişilerin dönüşüm yapma olasılığının yüksek olduğunu tahmin ederek çalışır. Bu tahmin, gerçek sonuçlardan öğrenilir. Yeni bir reklam seti açıldığında algoritma henüz yeterli veriye sahip değildir; farklı kitlelere, saatlere ve yerleşimlere gösterim yaparak keşif yapar. Bu dönemde maliyetler daha dalgalı, sonuçlar daha tahmin edilemezdir.
Meta, bir reklam setinin öğrenmeyi tamamlaması için son önemli değişiklikten sonraki yedi gün içinde yaklaşık 50 optimizasyon olayı gerektiğini belirtir. Google'da akıllı teklif stratejileri de yeni kurulduğunda ya da hedefleri değiştirildiğinde bir öğrenme dönemi durumu gösterir; TikTok gibi diğer platformlar da benzer bir mantıkla çalışır. Sayılar platformdan platforma değişir ama ilke aynıdır: algoritma veriyle olgunlaşır.
Öğrenme aşamasının pratik sonucu yapı kararlarıdır. Bütçesi ve dönüşüm hacmi düşük bir hesap, birçok küçük reklam setine bölündüğünde hiçbir set yeterli veri toplayamaz. Daha az sayıda, daha güçlü reklam seti kurmak ya da daha sık gerçekleşen bir olaya optimize etmek, öğrenmenin tamamlanmasını hızlandırır.
Öğrenmeyi yeniden başlatabilecek değişiklikler
| Değişiklik | Etki |
|---|---|
| Optimizasyon olayını değiştirmek | Öğrenme baştan başlar |
| Hedefleme değişikliği | Genellikle yeniden öğrenme |
| Yeni kreatif eklemek | Çoğu zaman yeniden öğrenme |
| Büyük bütçe değişikliği | Yeniden öğrenmeye yol açabilir |
| Teklif stratejisi ya da hedef değişikliği | Yeniden öğrenme |
Tablodaki değişikliklerin hepsi zaman zaman gereklidir. Önemli olan, bunları dağınık biçimde her gün yapmak yerine toplu ve planlı yapmaktır; böylece reklam seti tek bir öğrenme döngüsüyle yeni duruma uyum sağlar.
Öğrenmeyi yönetirken
- Yapıyı sade tutun. Az sayıda, yeterli bütçeli reklam seti.
- Olay hacmini hesaplayın. Haftalık 50'ye yaklaşılabiliyor mu?
- Gerekirse üst huni olayı seçin. Sepete ekleme ya da ödeme başlatma.
- Değişiklikleri toplu yapın. Her gün küçük ayar yerine.
- Öğrenme sırasında sabırlı olun. İlk günlerin sonuçları dalgalıdır.
Uygulamada ne oluyor?
En sık durum, öğrenme bitmeden müdahale edilmesi. İlk iki günün maliyeti yüksek diye kreatif değiştiriliyor, bütçe düşürülüyor; her müdahale öğrenmeyi baştan başlatıyor.
İkinci gözlem, hesabın aşırı parçalanması. Aylık 40.000 TL bütçe on iki reklam setine bölünüyor; hiçbir set yeterli dönüşüm toplayamıyor ve hesap sürekli öğrenmede kalıyor.
Üçüncüsü, çok nadir bir olaya optimize edilmesi. Ayda birkaç kez gerçekleşen yüksek değerli bir satış hedefleniyor; algoritma öğrenemiyor. Daha sık gerçekleşen bir ara olay, öğrenmeyi mümkün kılabiliyor.
Dördüncüsü, öğrenme aşamasındaki sonuçların nihai performans sanılması. Öğrenme dönemindeki yüksek maliyetlere bakılarak kampanya başarısız ilan ediliyor; öğrenme tamamlandıktan sonra maliyetler çoğu zaman dengeleniyor.
Beşincisi, küçük değişikliklerin sürekli yapılması. Her gün bütçeye biraz ekleme, bir kreatif çıkarma, bir kitle ayarı; bu dağınık değişiklikler algoritmanın dengeye oturmasını engelliyor.
Altıncısı, reklam setlerinin kopyalanarak test edilmesi. Kopyalanan her set sıfırdan öğrenmeye başlıyor; aynı kitlede birbirine rakip birçok set açık artırmada yarışıyor.
Yedincisi, dönüşüm takibindeki kesintilerin öğrenmeyi bozması. Ölçüm birkaç gün çalışmadığında algoritma dönüşüm gelmiyor sanıyor; teslimat yanlış yöne kayıyor.
Sekizincisi, sezon başında yeni yapı kurulması. Yoğun dönem başladığında yeni kampanyalar açılıyor; en değerli günler öğrenme aşamasında geçiyor. Yapıyı birkaç hafta önceden kurmak daha güvenli.
Dokuzuncusu, geniş hedeflemenin öğrenmeye katkısının görülmemesi. Çok dar kitlelerde algoritmanın keşfedebileceği alan sınırlı; geniş kitleler öğrenmeyi çoğu zaman kolaylaştırıyor.
Onuncusu, öğrenmeyi hızlandırmak için bütçenin aşırı artırılması. Bütçe birden katlanınca algoritma pahalı gösterimleri de kabul ediyor; öğrenme hızlansa bile maliyetler yükseliyor.
On birincisi, platformlar arası farkların bilinmemesi. Meta'daki eşik Google'a ya da TikTok'a birebir uygulanıyor; her platformun öğrenme durumu kendi arayüzündeki uyarılardan takip edilmeli.
On ikincisi, öğrenme durumunun hiç izlenmemesi. Reklam setlerinin önemli kısmı haftalardır öğrenmede ya da sınırlı öğrenmede; bu durum hesap yapısında bir sorun olduğunu gösteriyor.
Neyi göstermez?
Öğrenmenin tamamlanması, kampanyanın karlı olduğunu göstermez. Algoritmanın istikrarlı teslimat bulduğunu gösterir; karlılık hedeflere ve birim ekonomisine bağlıdır.
Sıkça sorulan sorular
Öğrenme ne kadar sürer?
Meta'da referans, son önemli değişiklikten sonraki yedi günde yaklaşık 50 optimizasyon olayıdır; süre dönüşüm hacmine bağlıdır.
Öğrenme sırasında değişiklik yapılmalı mı?
Mümkün olduğunca hayır; zorunlu değişiklikler toplu yapılmalıdır.
Öğrenme nasıl hızlandırılır?
Daha az reklam seti, yeterli bütçe ve gerekirse daha sık gerçekleşen bir optimizasyon olayıyla.
Bu kavramın bütün resim içindeki yerini Performans Pazarlama Rehberi içinde ayrıntılı anlattım.
Facebook ve Instagram reklamlarını katalog, kreatif test, remarketing, broad, lookalike, Advantage+ ve CAPI ile uçtan uca yönetiyorum.
