Gizliliğin ön planda olduğu bir gelecek için PPC ölçüm stratejinizi nasıl geliştirebilirsiniz?

Bu son geri adım bazı işletmelerin çözüm arayışını ertelemesine neden olsa da, gelecekteki manzarada başarılı bir şekilde yol alabilmeniz için hem alternatif hedefleme hem de ölçüm seçeneklerini test etmek üzere bugün atabileceğiniz pratik adımları ana hatlarıyla açıklayacağım.

Mevcut ölçüm manzarası: Zorluklar ve sınırlamalar

Son yıllarda, PPC uzmanları özellikle doğru verileri elde etmekle ilgili birçok zorlukla boğuşuyorlar.

GA4’ün olay tabanlı modeli güçlü olsa da, selefi Universal Analytics’e kıyasla daha karmaşık bir kurulum ve anlayış gerektirir. Bu değişim, birçok pazarlamacının verilerinden anlamlı içgörüler çıkarmakta zorlanmasına neden oldu.

Bu karmaşıklığa, dijital atıfların kullanılabilirliğini ve doğruluğunu azaltan daha geniş gizlilikle ilgili zorluklar da ekleniyor.

GDPR ve CCPA gibi artan gizlilik düzenlemeleri ve üçüncü taraf çerezlerinin planlanan aşamalı olarak kaldırılmasıyla, kullanıcı davranışını izleme ve dönüşümleri atfetme konusunda geleneksel yöntemler önemli bir baskı altındadır. Bu değişiklikler, PPC kampanyalarımızın etkinliğini nasıl ölçtüğümüz konusunda temel bir yeniden düşünmeyi gerektirir.

GA’nın Ötesinde: Alternatif ölçüm teknikleriyle ROI’yi üçgenleme

Geleneksel ölçüm araçlarının güvenilirliği azaldıkça, ROI’yi kanıtlama yaklaşımımızı çeşitlendirmeliyiz. Yalnızca GA4’e güvenmek artık uygulanabilir değil.

Pazarlama performansına ilişkin daha geniş bir bakış açısı kazanmak için, farklı kanallar arasındaki etkileşimi ve bunların yatırım getirisi üzerindeki toplu etkisini anlamamız gerekir.

1. Medya karışımı modellemesine (MMM) yatırım yapın

Geri dönüş yapan bir alan, medya karışımı modelleme (MMM) çözümlerinin kullanımıdır. Markaların %50’sinden fazlası ve dijital ajansların %80’i, 2024’te MMM’ye yatırım yapmayı bekliyor. IAB’nin 2024 Veri Durumu raporu (abonelik gereklidir).

Kaynak: IAB, Mart 2024

MMM, çeşitli pazarlama girdilerinin genel işletme performansı üzerindeki etkisini değerlendiren bir istatistiksel analiz tekniğidir.

MMM, farklı kanallardaki toplu verileri analiz ederek her bir kanalın etkinliğini ve satışları artırmak için nasıl etkileşime girdiklerini belirlemeye yardımcı olabilir. Bu yaklaşım, mevsimsellik, ekonomik koşullar ve rakip faaliyetleri gibi dış faktörleri hesaba katarak pazarlama performansına ilişkin üst düzey bir görünüm sağlar.

MMM’yi uygulama söz konusu olduğunda, pazarlamacılar özel modeller oluşturma veya Google’ınki gibi hazır çözümler kullanma seçeneğine sahiptir.

Birçok hazır MMM çözümü, verilerdeki boşlukları doldurmak için yapay zekayı kullanırken, özel modeller daha geniş yelpazede veri kaynakları ve değişkenleri bir araya getirerek daha ayrıntılı ve kapsamlı bir analiz sağlayabilir.

MMM’ler bütçeleri üst düzeyde değerlendirmenin ve hangi yatırımların aslında kademeli büyümeyi sağladığı sorusuna cevap bulmanın harika bir yoludur.

2. Artımlı test uygulayın

Belirli bir pazarlama faaliyetinin neden olduğu artışı ölçerek gerçek yatırım getirisini kanıtlamak için güçlü bir yöntemdir.

Bu yaklaşım, kampanyalarınızın etkisini izole ederek organik olarak gerçekleşecek dönüşümler ile pazarlama çabalarınızın yönlendirdiği dönüşümler arasında ayrım yapar.

Bu, aynı satış için iki veya üç farklı platformun hak iddia ettiği belirli kampanyaları veya etkinlikleri incelemenize yardımcı olur.

Google Ads kullanıyorsanız, dönüşüm asansörü özelliği başlamak için iyi bir yerdir.

3. Veri kalitesine öncelik verin

Veri kalitesi tüm ölçüm spektrumunda kritik öneme sahiptir.

MMM’ye yatırım yaparken temiz ve iyi biçimlendirilmiş verilere sahip olmak esastır; aksi takdirde eksik veya yanlış veriler modelin sonuçlarını çarpıtabilir ve yanlış kararlara yol açabilir.

Ek olarak, sağlam bir medya karışımı modeli oluşturmak için veri miktarı hayati önem taşır. Uzun vadeli içgörüler üretmek ve mevsimselliği ve eğilimleri doğru bir şekilde yakalamak için önemli miktarda veriye ihtiyacınız vardır.

Genellikle iki ila üç yıllık veri önerilir. Bu süre, eski kalıplara aşırı güvenmeden anlamlı eğilimleri gözlemlemek için yeterince uzun olduğundan bir denge sağlar.

4. Birinci taraf verilerinden yararlanın

Üçüncü taraf verilerinin güvenilirliği azaldıkça, birinci taraf verilerine yapılan yatırımlar artıyor.

Pek çok marka, birinci taraf verilerini toplamak ve analiz etmek için daha fazla zaman ve bütçe harcıyor.

Bu veriler kişiselleştirmeyi artırabilir ve herhangi bir ölçüm çözümünün (örneğin MMM, çoklu dokunmatik atıf) doğruluğunu iyileştirebilir.

Kaynak: IAB’nin 2024 Veri Durumu raporu

5. Kampanya optimizasyonu için atıf modellemesini kullanın

Ölçüme yalnızca atıf odaklı bir yaklaşımın kusurları olsa da, çoklu dokunuşlu atıf modelleri kullanıcı ve kampanya düzeyinde yararlı içgörüler sağlayabilir.

Kullanıcı ve kampanya düzeyindeki içgörüler, hedef kitlenizin davranışları ve bireysel pazarlama kampanyalarının performansı hakkında ayrıntılı bir anlayış sunar.

Kampanya düzeyindeki içgörüler, belirli pazarlama girişimlerinin etkinliğine ilişkin görünürlük sunarak hangi kampanyaların en fazla etkileşimi, dönüşümü ve yatırım getirisini sağladığını belirlemenize olanak tanır.

Çoklu dokunuşlu atıf, aynı alandaki farklı kampanyaların verimliliğini karşılaştırabilirken, artımlılık testi bütçeleme sürecini daha da güçlendirebilir ve belirli medya ağlarına ve kampanyalara yapılan yatırımın artırılmasının veya azaltılmasının değip değmeyeceğini belirleyebilir.

Önümüzdeki yol: Gizliliğin ön planda olduğu bir geleceğe uyum sağlamak

Gizlilik düzenlemeleri geliştikçe ve geleneksel izleme yöntemleri daha az güvenilir hale geldikçe, ücretli medyada çalışan herkesin ölçüm stratejilerini yeniden düşünmesi zorunludur.

Araçları çeşitlendirerek, artımlılığı benimseyerek ve birinci taraf verilerinden yararlanarak PPC kampanyalarınızın etkinliğini göstermeye ve gerçek yatırım getirisi sağlamaya devam edebilirsiniz.

Ne zaman ve nereye yatırım yapılacağına dair daha etkili kararlar alabilmek için, kuruluşunuzda dijital ölçüm konusundaki mevcut durumu sorgulamalı ve ekibinizin en son ölçüm teknolojileri ve metodolojileri konusunda bilgili olduğundan emin olmalısınız.

Önümüzdeki aylarda iki önemli alana odaklanın:

• Üçgen ROI:Çerez sonrası ölçüm ortamında etkili bir şekilde gezinmek için medya karışımı modelleme (MMM), çoklu dokunmatik atıf (MTA) ve deneme kombinasyonunu kullanın.
• Birinci taraf veri toplama: Üçüncü taraf kaynaklara olan bağımlılığı azaltmak için birinci taraf verilerinin toplanması ve yönetilmesine öncelik verin. Kendi verilerinizden yararlanmak, daha güvenilir reklam hedefleme ve ölçümü sağlayacaktır.