Google Analytics'te İlişkilendirme Modeli Nedir ve Neden Önemlidir?

İlişkilendirme Modeli nedir?

İlişkilendirme modeli, pazarlamacıların başarılı bir şekilde dönüştürme/satın almadan önce müşteri yolculuğundaki her temas noktasının değerini ölçmesine olanak tanıyan bir araçtır. Google, bir ilişkilendirme modelini "satışlar ve dönüşümler için kredinin dönüşüm yollarındaki temas noktalarına nasıl atanacağını belirleyen kural veya kurallar dizisi" olarak tanımlar.

Kullanıcılar, satış dönüşüm huninizde ilerlerken, ödeme yapan bir müşteri olmadan önce genellikle bir markayla birkaç kez etkileşime girer. Dönüşüm huniniz şunlara bağlı olarak değişebilir; ürününüzün fiyatı, markanızın ne kadar iyi bilindiği, endüstrinin türü ve diğer birçok faktör, ancak bunlar aynı 3 temel adıma indirgenme eğilimindedir. Farkındalık, İlgi, Eylem.

Bu huni, bir tüketicinin müşteri olmadan önce atacağı adımların basitleştirilmiş ve temsilidir.

• İlk olarak, bir görüntülü reklamdan, YouTube reklamından veya başka bir marka bilinirliği kampanyasından markanızın farkına varabilirler. Bu, huni adım 1'e girer - Farkındalık
• Kullanıcı daha sonra incelemeler arayabilir, ürün veya hizmet sayfalarınızı ziyaret edebilir, şirket bülteninize abone olabilir vb. Bu, bu kişiyi ikinci huni adımına yerleştirir – İlgi
• Kullanıcı hizmetlerinize ilgi gösterdiğinde, bu satın alma amacına yol açabilir, ardından kullanıcı daha sonra bir satın alma veya etkileşimde bulunabilir. Bu son adımdır – Eylem

İlişkilendirme Modelleri Neden Önemlidir?

İlişkilendirme modelleri, pazarlama kampanyalarımızdan elde edilen verileri yorumlamak için bize farklı yollar sağlar ve müşteri yolculuğunun daha derinden anlaşılmasını sağlar.

Google reklamlarında, bir dönüşüm işlemi oluşturduğunuzda veya içe aktardığınızda, varsayılan ilişkilendirme modeli "Son Tıklama"dır. Bu, bir kullanıcı dönüşüm gerçekleştirdiğinde, tüm kredinin reklamlarınızdan birinde yaptığı son tıklamaya atandığı anlamına gelir. Bununla ilgili temel sorun, kullanıcının markanızla olan diğer etkileşimlerini tamamen görmezden gelmesidir.

Aşağıdaki ekran görüntüsü, Çok Kanallı Huni Gruplandırma Yolunda "Görüntülü" ile dönüşümleri göstermek için gelişmiş bir filtreye sahip bir e-ticaret web sitesindeki Google Analytics'teki "En İyi Dönüşüm Yolları" raporundan alınan bir örneği göstermektedir.

Bu örnekte, bir görüntülü reklam gören kullanıcılardan 6 dönüşüm görebiliriz. Ancak, dönüşüm işlemindeki Son Tıklama ilişkilendirme modeliyle Google Ads, görüntülü reklam kampanyasından yalnızca 2 dönüşüm bildirdi. Bu, 5 ve 3 numaralardandı, geri kalanı görüntülü reklam kampanyalarına kredi sağlamadı.

Google Analytics'te Dönüşümler, ardından Çok Kanallı Huniler altında bulunan Model Karşılaştırma Aracı'nı kullanarak, her ilişkilendirme modeli birbiriyle karşılaştırıldığında, dönüşüm sayısı ve dönüşüm değeri alanlarında meydana gelen değişiklikleri gözlemleyebiliriz.

İlk sütunlarda “Son Etkileşim” sonuçlarını görebiliriz, bunun yanında “Zaman Azalması” ve sağdaki sütunlarda “Doğrusal” için sonuçlar vardır. Bu, yalnızca yolculuğun son adımına odaklanmak yerine, müşterinin satın alma kararında oynanan görüntülü reklam kampanyalarımızın önemini daha iyi anlamamızı sağlar.

Farklı İlişkilendirme Modelleri Türleri

Muhtemelen en çok aşina olacağınız İlişkilendirme modelleri, Google Ads'de sunulan seçeneklerdir. Bunlar; Son Tıklama, İlk Tıklama, Konum Tabanlı, Doğrusal, Zaman Azalması ve Veriye Dayalı. Bu ilişkilendirme modellerinin her biri, farklı değerdeki farklı temas noktalarını kredilendirir. Bu, aşağıda her biri için açıklanmıştır.

Son Tıklama

Bir son tıklama ilişkilendirme modeli, dönüşüm için kredinin %100'ünü son temas noktasına atar.

İlk Tıklama

Bir son tıklama ilişkilendirme modeli, dönüşüm için kredinin %100'ünü ilk temas noktasına atar.

Pozisyona Dayalı

Konum tabanlı bir ilişkilendirme modeli, dönüşüm için kredinin %40'ını ilk ve son temas noktasına atar. Kalan kısım, kalan temas noktaları arasında eşit olarak dağıtılır.

Doğrusal

Doğrusal bir ilişkilendirme modeli, krediyi tüm temas noktaları arasında eşit olarak dağıtır.

Zaman bozulması

Zamana bağlı azalma ilişkilendirme modeli, en erken temas noktalarına daha az, dönüşüme en yakın temas noktalarına daha fazla kredi dağıtır.

Veri tabanlı

Veriye dayalı ilişkilendirme modeli, her temas noktasının gerçek katkısını hesaplamak için geçmiş dönüşüm verilerini kullanması bakımından farklıdır.

Google Ads ve Google Analytics'teki İlişkilendirme Modelleri Arasındaki Farklar

Google Analytics'te bir hedef oluştururken, bunun size Google Ads'deki gibi bir ilişkilendirme modeli uygulama seçeneğini sağlamadığını fark etmiş olabilirsiniz. Bu, Model Karşılaştırma Aracı'nı kullanarak Google Analytics'teki farklı ilişkilendirme modellerini karşılaştırmamıza olanak tanır.

Google Ads ve Google Analytics'te bulunan ilişkilendirme modelleri biraz farklıdır. Google Ads yukarıda listelenen ilişkilendirme modellerini içerirken, Google Analytics veriye dayalı değildir, ancak fazladan iki ilişkilendirme modeline sahiptir; son Google Ads tıklaması ve doğrudan olmayan son tıklama.

Google Analytics'te görülen "Son Google Ads Tıklaması" ilişkilendirme modeli, Google Ads'deki Son Tıklama modeliyle aynı şekilde çalışır.

Google Analytics ise çok kanallı olmayan huni raporları için doğrudan olmayan son tıklama ilişkilendirme modelini ve çok kanallı huni raporları için son tıklama modelini kullanır.

İlişkilendirme modellerinin Google Analytics ve Google Ads'de çalışma şekli arasındaki farklar, ikisi arasındaki sonuçlarda tutarsızlıklara neden olabilir. Örneğin, bir kullanıcı bir arama ağı reklamını tıklarsa ve daha sonra web sitesini organik olarak ziyaret ederse ve dönüşüm gerçekleştirirse, Google Ads bunu arama kampanyasından gelen bir dönüşüm olarak ilişkilendirirken, Google Analytics bunu organik bir dönüşüm olarak sınıflandırır.

Kullanılacak Doğru İlişkilendirme Modeli Hangisi?

Müşterilerin başarılı bir şekilde dönüştürmeden önce yaptıkları yolculuğu anlamak için dönüşüm verilerinizi yorumlamak için çeşitli ilişkilendirme modelleri kullanmak önemlidir. Örneğin, bir son tıklama ilişkilendirmesi kullanmak, bir kullanıcının önceki tüm adımlarını tamamen göz ardı ederken, ilk tıklama ilişkilendirme modelini kullanmak sizi tam tersi bir sorunla karşı karşıya bırakır. Bununla birlikte, bu ikisini karşılaştırmak, müşterileri ilk etapta markalarımızı keşfetmeye teşvik etmek için hangi reklam araçlarının en iyi olduğunu ve ne tür reklamların onları dönüşüm hunisinde daha başarılı bir şekilde dönüştürmesini sağladığını anlamamıza yardımcı olabilir.

Google Ads'de birden çok ilişkilendirme modelini test edin ve hangisinin sizin için en uygun olduğunu belirleyin. Artık marka kampanyalarınız, ürün kampanyalarınız, görüntülü reklamcılık, YouTube vb. genelinde dağıtılan dönüşümler için kredi görmeye başlayabileceğiniz için, konuma dayalı ve Doğrusal ilişkilendirme modelleri başlangıç ​​için harikadır.

Google Ads Kampanyalarınızı Geliştirmek için İlişkilendirme Modelleme Anlayışınızı Nasıl Kullanabilirsiniz?

İlişkilendirme modellerini karşılaştırarak ve kullanıcıların dönüşüm yollarını analiz ederek, yalnızca son tıklamanın ötesinde müşteri yolculuğunun tamamını anlamaya başlayabiliriz. Google Analytics'teki En İyi Dönüşüm Yolları aracını kullanarak, kullanıcıların dönüşüm sağlayan bir müşteri olmadan önce markamızla çevrimiçi olarak nasıl etkileşime girdiğini anlayabiliriz.

Google Analytics'te gezinin ve sol kenar çubuğundaki "Dönüşümler"i genişletin, "Çok Kanallı Dönüşüm Hunileri" açılır menüsünü genişletin ve "En İyi Dönüşüm Yolları"nı seçin. Burada, dönüşüm işlemini tamamlamadan önce dönüşüm gerçekleştiren her kullanıcının gerçekleştirdiği adımları görebiliriz.

Sol üst köşede doğru dönüşüm işlemlerini seçtiğinizden emin olun ve tüm dönüşümlere ilişkin bilgileri görmek için yol uzunluğunu "Tümü" olarak ayarlayın. 3. seçenek olan “Yeniden İnceleme Aralığı”, 1 günden 90 güne kadar herhangi bir yerden ayarlanabilir. Bu seçenek, dönüşüm işlemine kaç gün kaldığını analiz edebileceğimizi belirler.

Ardından, kullanıcının etkileşimde bulunduğu içerik türleri hakkında bize daha fazla bilgi vermek için ikincil bir boyut oluşturabiliriz. "İkincil Boyut"u tıklayın ve bazı seçeneklerle denemeler yapın (başlamak için Reklam Grubu Yolu veya Arama Sorgusu Yolu harikadır).

Ardından, sonuçlarımızı yalnızca kullanıcının bir reklamla etkileşimde bulunduğu dönüşümlerin ayrıntılarını gösterecek şekilde filtreleyebiliriz. Bu, ana tablonun sağ üst köşesindeki "Gelişmiş" seçeneğine tıklayarak yapılabilir. Buradayken “MCF Kanal Gruplama Yolu”nu seçin, boş kutucuğa “Ücretli” yazın ve aşağıdaki resimde görüldüğü gibi “Uygula”ya tıklayın.

Yukarıdaki adımları uyguladıktan sonra, arama sorgusu yolunu ikincil boyutumuz olarak ayarladığımızda, artık her kullanıcının yaptığı bireysel aramaları görebiliriz.

Örneğin, bir kullanıcının bir görüntülü reklam ve bir arama ağı reklamıyla etkileşimde bulunduğu dönüşümler için sonuçları göstermek için MCF Kanal Gruplandırma Yolu filtresini de kullanabiliriz. Bu, aşağıdaki resimde görülebilir.

Artık müşteri yolculuklarınızı daha iyi anlayabildiğinize göre, kampanyalarınızı ayarlamak için toplanan bilgileri kullanabilmeniz gerekir. Verilerinizle deney yapmanın yalnızca birkaç farklı yoluna değindim, ancak kendiniz için yapabileceğiniz tonlarca başka deney var!