Bir Tıklamadan Fazlası: Görüntüleme Sonrası ve Tıklama Sonrası Analitiği Satışları ve ROMI'yi Nasıl Artırır?

Ortalama bir internet kullanıcısı, online reklamlarla etkileşime geçip geçmediği sorulduğunda doğrudan “neredeyse hiç” yanıtını verebilir. Neyse ki bu yanıt reklamverenler için tam olarak doğru değil. Gelin, reklamların trafiği gerçek anlamda nasıl dönüştürdüğünü, web analizinin inceliklerini, ilişkilendirme modelleri kavramını ve bu süreçte görüntüleme sonrası ile tıklama sonrası analizlerinin önemli rolünü inceleyelim.

Reklamcılığın çelişkileri

Bir pazarlama kampanyasının gelecekteki dönüşümler üzerindeki etkisi her zaman doğrudan görülmeyebilir. Reklamverenler, satış hunisinin geleneksel olarak algılandığından daha geniş olduğunu ve medya reklamlarının genellikle huninin en üst seviyelerinde faaliyet gösterdiğini kabul etmelidir. Bu tür reklamlar genellikle lansmanının ardından hemen dönüşüm sağlamaz.

Medya reklamcılığının en güçlü yönlerinden biri, özellikle online kullanıcılar için tüketici bilinci üzerindeki dolaylı veya yavaş etkisidir. Bu, tüketiciler açıkça kabul etmese bile bir kampanyanın ne kadar etkili olabileceğini gösterir.

Ticari mesajların etkinliğini gerçekten anlamak ve reklam kampanyalarını iyileştirmek için, kullanıcı davranışlarını yalnızca bir reklama tıkladıktan sonra değil, aynı zamanda sadece görüntüledikten sonra da analiz etmek çok önemlidir. Tıklama sonrası ve görüntüleme sonrası analiz bu noktada devreye girer. Bu kavramları daha iyi anlamak için öncelikle çeşitli ilişkilendirme modellerini ve bu çerçevede görüntüleme sonrası ve tıklama sonrası modellerinin nasıl işlediğini keşfetmeliyiz.

Dönüşüm İlişkilendirmesi Modellerinin Türleri

Reklamverenler, dönüşüme giden yolun genellikle video reklamlar, afişler, reklam panoları vb. gibi birden fazla farklı reklamla karşılaşmayı içerdiğini bilir. İlişkilendirme modeli, bu etkileşimlerin her birine atanan değeri belirleyerek dönüşüm hunisinin tüm aşamalarında reklam kampanyalarının optimize edilmesine yardımcı olur.

Google Ads, reklamların dönüşümleri nasıl etkilediğini değerlendirmek için her biri kendine özgü özelliklere ve uygulamalara sahip çeşitli ilişkilendirme modelleri sunar.

• En son tıklama: Dönüşüm için tüm kredi, tıklanan son reklama atfedilir.
• Veriye Bağlı: Dönüşüm değeri, dönüşüme yol açan tüm işlemler arasında dağıtılır.

Kiev'de “Smak” restoranının sahibi olduğunuzu düşünün. Bir kullanıcı, “Smak restoran”, “Kiev'deki restoran”, “Kiev'deki restoran adresi” ve “Kiev'deki Smak restoran yorumları” gibi arama sorgularına yanıt olarak gösterilen reklamlar aracılığıyla web sitenizi birkaç kez ziyaret etti. Kullanıcı en son sorguya tıkladıktan sonra nihayet bir masa ayırtmaktadır.

Son Tıklama modeli, dönüşüm değerinin %100'ünü “Smak restaurant in Kyiv reviews” sorgusuna atfeder. Diğer yandan, Veri Odaklı model değeri tüm sorgulara dağıtacaktır.

Doğru İlişkilendirme Modelini Seçme ve Kullanma

Uygun ilişkilendirme modelini seçmek, reklam kampanyalarını analiz etmek ve optimize etmek için kritik öneme sahiptir. “Dönüşümler” ve 'Tüm Dönüşümler' sütunlarındaki metriklerin hesaplanmasının yanı sıra teklif stratejilerini de etkiler.

Farklı ilişkilendirme modellerinin farklı dönüşüm türleriyle çalıştığının unutulmaması da önemlidir. Fusify'da, dönüşümleri ve potansiyel müşteri kaynaklarını doğru bir şekilde doğrulamaya yardımcı olan bir sınıflandırma yöntemi geliştirdik:

• Tıklama Yoluyla Dönüşüm: Bir kullanıcı bir reklamı gördüğünde, tıkladığında ve reklamverenin web sitesinde istenen bir işlemi (ör. satın alma, kayıt) tamamladığında dönüşüm gerçekleşir.
• Destekli Tıklama Dönüşümü: Bir kullanıcı bir reklamı tıkladığında ancak istenen eylemi hemen tamamlamadığında dönüşüm gerçekleşir. Bu işlemi daha sonra, başka bir trafik kaynağı üzerinden yaparlar. Bu, kullanıcının dikkatini çeken ve nihai dönüşümde destekleyici bir rol oynayan ilk tıklamanın önemini vurgular.
• Görüntüleme Yoluyla Dönüşüm (Görüntüleme Sonrası Analiz): Bir kullanıcı bir reklamı gördüğünde fakat tıklamadığında dönüşüm kaydedilir. Ancak daha sonra başka bir trafik kaynağı üzerinden geri döndükten sonra reklamverenin web sitesinde istenen bir işlemi tamamlar.

Görüntüleme sonrası analizle başlayarak her bir ilişkilendirme türünün nasıl çalıştığını inceleyelim.

Gösterim Sonrası Analizi Nasıl Çalışır?

Görüntüleme sonrası ilişkilendirme veya Görüntüleme Üzerinden Dönüşüm, kullanıcı tıklamasa ancak daha sonra bir dönüşüm gerçekleştirse bile reklam gösterimlerini hesaba katar. Bu, reklam gösterimlerinin kullanıcıların kararlarını nasıl etkilediğini anlamakla ilgilidir.

Örneğin, potansiyel bir müşterinin bir web sitesini ziyaret ettiğini ve yeni bir akıllı telefon için bir banner reklam görüntülediğini düşünün. Reklamı görüyorlar ancak herhangi bir tıklama yapmıyorlar. Birkaç gün sonra akıllı telefonu hatırlıyor, üreticinin web sitesini ziyaret ediyor ve satın alma işlemini gerçekleştiriyorlar. Görüntüleme sonrası ilişkilendirme modeli bu tür durumları tespit etmek için tasarlanmıştır.

Gösterim Sonrası Analizindeki Adımlar:

1. Reklam İzlenimi: Kullanıcı bir web sitesinde veya uygulamada bir banner fark eder. Görür ancak tıklamaz.
2. Kullanıcı Takibi: Tıklama olmasa bile sistem, siteye yüklenen bir piksel etiketini kullanarak reklamı gördüklerini kaydeder. Bu da user-ID parametresinde saklanan bilgiler kullanılarak yapılır.
3. Kullanıcı Eylemi: Günler sonra, müşteri reklamverenin sitesini ziyaret eder ve bir satın alma işlemi yapar veya istenen bir işlemi tamamlar.
4. Veri Analizi: Sistem satın alma işlemini kaydeder ve ilk reklam gösterimiyle ilişkilendirir.
5. Etkililik Değerlendirmesi: Reklamverenler, toplanan verilere dayanarak kaç kullanıcının reklamları görüntüledikten sonra, hemen tıklamamış olsalar bile istenen eylemleri tamamladığını belirleyebilir.

Dönüşüm ilişkilendirmesi, hesap yöneticisi tarafından belirlenen ve “geriye dönüp bakma penceresi” olarak bilinen bir süre içinde belirli bir gösterim veya tıklamaya bağlıdır. Bu pencerenin süresi, belirli bir ürün için tipik dönüşüm süresine bağlı olarak değişebilir.

Örneğin Google, genellikle 10 veya 15 günlük bir pencere kullanır, ancak sıklıkla 30 günlük standart bir süre kullanılır.

Bu süre içinde, dönüşümleri tıklama veya gösterimlere atfetme kuralı “tıklamalar gösterimlerden önceliklidir” şeklindedir. Dolayısıyla, bir kullanıcı reklam öğelerinizden oluşan altı reklam öğesi görür, birine tıklar ve daha sonra dönüşüm sağlarsa, tıklamadan önceki gösterimler dönüşüme dahil edilmez.

Peki Bu Neden Önemli?

View-Through Conversion analizi, reklamverenlerin, müşteri banner reklamı tıklamamış olsa bile reklamların dönüşümleri nasıl etkilediğini tespit etmesine olanak tanır. Kullanıcı belirli bir süre içinde bir reklamı görmüş veya tıklamış ve bir satın alma işlemi gerçekleştirmişse sistem bu olayları sayar. Tıklamalara gösterimlerden daha fazla öncelik verilir, yani kullanıcı reklama tıkladıysa bu öncelikli olarak dikkate alınır.

Böylece, görüntüleme sonrası analiz, reklamverenlerin reklamın kullanıcı davranışı üzerindeki uzun vadeli etkisini ölçmelerine yardımcı olur. Bu analiz, reklamların anında tıklama sağlamasa bile etkili olabileceğini göstermektedir. Bu, kampanyaların nasıl işlediğinin daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar ve gelecekteki medya faaliyetlerinin daha iyi planlanmasına yardımcı olur.

Tıklama Sonrası Analitiği Nasıl Çalışır?

Tıklama sonrası ilişkilendirme (veya tıklama sonrası analiz) yalnızca kullanıcının bir reklama tıkladığı ve ardından dönüşüm sağladığı etkileşimleri dikkate alır. Bu model, banner'lara yapılan tıklamaların nasıl doğrudan dönüşümlere yol açtığını göstermektedir.

Şöyle bir senaryo düşünün: Bir kullanıcı sosyal medyada kendi akışında geziniyor ve yerel bir gazetenin haberine tıklıyor. Bir ayakkabı satışı için bir video reklam görüyor, bir çift spor ayakkabı ilgisini çekiyor, bir Rich-Media banner'ına veya videosuna tıklıyor ve mağazanın web sitesine yönlendiriliyor.

Potansiyel bir müşterinin çevrimiçi eylemlerini izleyerek tıklama sonrası analizinin nasıl çalıştığını keşfedelim.

Reklama Tıklama: Kullanıcı bir web sitesini ziyaret eder, çekici bir reklam görür ve tıklar. Bu noktada sistem, bir piksel etiketi kullanarak, bu belirli banner veya video aracılığıyla siteyi ziyaret ettiklerini kayda alır.

Piksel sistemi şu şekilde çalışmaktadır:

1. Komut dosyası, site kullanıcılarını hedef sayfaya geldiklerinde “yakalar”.
2. Sistem kullanıcıların profillerini oluşturur ve sitedeki eylemlerini izler.
3. Toplanan veriler, reklamverenin hedefli reklamları yönettiği bir Veri Yönetim Platformuna (DMP) gönderilir ve bu kullanıcılara daha sonraki ürün reklamlarınız gösterilir.

Bu işlem, tıklama sonrası analiz zincirinin ilk adımıdır.

Site İçi Eylemlerin İzlenmesi: Kullanıcı daha sonra mağazanın web sitesinde gezinir. Sistem, hangi sayfaları görüntülediklerini, sepete hangi ürünleri eklediklerini, hangi ürünleri karşılaştırdıklarını vb. takip eder.

Diyelim ki kullanıcı beğendiği koşu ayakkabısını hemen buldu, sepete ekledi ve satın alma işlemini tamamladı. Bu durumda sistem, satın alma işlemini söz konusu reklam tıklamasıyla ilişkilendirerek reklamın başarılı olduğunu, doğru şekilde hedeflendiğini ve bir dönüşüme yol açtığını gösterir. Bu örnekte, klasik bir Tıklama Yoluyla Dönüşüm görüyoruz.

Ancak kullanıcılar her zaman bu kadar kararlı değildir. E-ticarette tereddüt yaygındır. Diyelim ki kullanıcı spor ayakkabıyı inceledi ancak düşünmeye veya benzer ürünlere göz atmaya karar verdi. Kullanıcı birkaç gün sonra siteye geri dönerek satın alma işlemini gerçekleştirmiştir. Kullanıcı belirlenen süre içinde (genellikle 30 güne kadar) siteye geri döndüğünden, sistem bu satın alma işlemini ilk reklam tıklamasıyla ilişkilendirmeye devam eder. Burada, Destekli Tıklama Dönüşümü devreye girer.

Nihayet, reklamverenler için en az istenen sonuç ise kullanıcının reklama tıklaması, birkaç spor ayakkabı modeline göz atması, ancak satın alma işlemi yapmaması ve siteden ayrılmasıdır. Sistem, bir tıklama olduğunu ancak dönüşüm olmadığını not eder. Bu, açılış sayfası tasarımını değiştirme, teklifi iyileştirme veya satın alma işlemini tamamlamayanlara indirim sağlama zamanının gelmiş olabileceğine işaret eder.

Peki Bu Neden Önemli?

Tıklama sonrası analizler, reklamverenlerin yalnızca reklamlarının ziyaretçileri web sitesine yönlendirmede ne kadar etkili olduğunu değil, aynı zamanda sonraki eylemlerini de etkilediğini anlamalarına yardımcı olur.

Gösterim Sonrası ve Tıklama Sonrası Analizler: Medya Reklamcılığı için Yeni Bir Boyut

Yalnızca reklam tıklamalarının hemen ardından gerçekleşen dönüşümlere odaklansaydık, görüntülü reklamcılığın etkisinin önemli bir yönünü gözden kaçırmış olurduk. Reklamın etkinliğini kanıtlamak için kullanıcıların reklamla doğrudan etkileşime geçmesi gerekmez. Bir web sitesi ziyaretçisi reklamınızı gördüğünde, hemen harekete geçmese bile marka hafızasında kalır.

Bir pazarlama mekanizması olarak işlev gören arama ağı reklamcılığının aksine, görüntülü reklamlar neredeyse her zaman itici pazarlama yöntemi ile ilişkilendirilir.

Bu nedenle, Görüntüleme Sonrası ve Tıklama Sonrası analizlerini uyguladıktan sonra, DSP odaklı reklamcılık yalnızca marka bilinirliğini artırmak ve marka tanıma kampanyaları yürütmek için değil, aynı zamanda dönüşümleri artırmak için de değerli hale gelir.

Kapsamlı kampanya analizi yaparak, bütün kullanıcı etkileşimlerini göz önünde bulundurarak istenen bir eylemin maliyetini değerlendirebilirsiniz. DMP'de yalnızca görüntülü reklamlardan gelen görüntüleme sonrası veriler toplanmaz, aynı zamanda siteye yönlendiren diğer trafik kaynakları da dikkate alınır.

Bu yaklaşım, müşteri için önemli olan temel performans göstergelerinin belirlenmesine ve hangi faktörlerin nihai eylem başına maliyeti (CPA) etkilediğinin anlaşılmasına yardımcı olur. Bu, kampanya etkinliğinin daha eksiksiz bir resmini sunarak müşterilerin bütçelerini optimize etmelerini ve daha öngörülebilir dönüşüm sonuçlarına sahip huniler oluşturmalarını sağlar.