[GA4] İlişkilendirmeyi kullanmaya başlama

Genel Bakış

Müşteriler, web sitenizde veya uygulamanızda satın alma işlemi gerçekleştirmeden ya da başka bir önemli işlemi tamamlamadan önce birden fazla arama yapabilir ve reklamlarınızdan birkaçını tıklayabilir. Genellikle önemli etkinlik adı verilen önemli işlemin tüm kredisi, müşterilerin tıkladığı son reklama verilir. Fakat sizce önemli bir etkinliğe giden yolda müşterilerin önemli bir etkinlikle etkileşime girmelerini sağlayan sadece reklam mıydı? Ondan önce tıkladıkları diğer reklamların da önemli etkinliğe katkısı yok mudur?

Attribution is the act of assigning credit for important user actions to different ads, clicks, and factors along the user's path to completing the action.

An attribution model can be a rule, a set of rules, or a data-driven algorithm that determines how credit is assigned to touchpoints along a user's path to completing important actions.

Google Analytics 4 mülklerindeki İlişkilendirme raporlarında 3 ilişkilendirme modeli bulunur:

• Veriye dayalı ilişkilendirme
• Ücretli ve organik son tıklama
• Google ücretli kanalları son tıklaması

Not: Önemli etkinlik yolu tamamen doğrudan ziyaretlerden oluşmadıkça tüm ilişkilendirme modelleri, ilişkilendirme kredisi atama sürecinde doğrudan ziyaretleri hariç tutar.

Pazarlama hedeflerinize ulaşın

Google Analytics'teki analizlerinizi Google Ads ile birlikte kullanarak işletmenizin Arama, YouTube ve diğer platformlarda doğru müşterilerin karşısına çıkmasını sağlayın.

Başlayın

İlişkilendirme raporlarına erişme

İlişkilendirme raporlarına erişmek için:

1. Google Analytics'te, sol taraftaki Reklam'ı tıklayın.
2. İlişkilendirme bölümünde İlişkilendirme modelleri veya İlişkilendirme yolları'nı tıklayın.

Veriye dayalı ilişkilendirme

Veriye dayalı ilişkilendirme: Veriye dayalı ilişkilendirme, önemli etkinlik kredisini dağıtırken her bir önemli etkinliğin verilerini temel alır. Bu modeli diğerlerinden ayıran özellik, her bir tıklama etkileşiminin gerçek katkısını hesaplamak için hesap verilerinizin kullanılmasıdır.

Veriye dayalı modellerin her biri reklamverene ve önemli etkinliğe özeldir.

Veriye dayalı ilişkilendirme nasıl çalışır?

Attribution, hem dönüşümle sonuçlanan hem de sonuçlanmayan yolları değerlendirmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bunun sonucunda oluşan veriye dayalı model, farklı temas noktalarının önemli etkinlik sonuçlarını nasıl etkilediğini öğrenir. Model; önemli etkinlikten geçen süre, cihaz türü, reklam etkileşimlerinin sayısı, reklam gösterim sürelerinin sırası ve reklam öğelerinin türü gibi unsurları kapsar. Model, önemli etkinlikle sonuçlanma olasılığı en yüksek olan temas noktalarını belirlemek için varsayımsal bir yaklaşım kullanarak gerçekte olanlarla geçmişte gerçekleşme ihtimali bulunanları karşılaştırır. Model, bu olasılığı temel alarak önemli etkinlik kredisini bu temas noktalarıyla ilişkilendirir.

Not: Veriye dayalı ilişkilendirme modelleri, veri kullanılabilirliğine bağlı olarak Veri paylaşım ayarları kapsamındaki birleştirilmiş verilerden yararlanabilir.

Veriye dayalı ilişkilendirmenin temelindeki metodoloji (gelişmiş)

Veriye dayalı ilişkilendirme metodolojisinin iki ana aşaması vardır:

• Her bir önemli etkinliğinize özel önemli etkinlik oranı modelleri geliştirmek için mevcut yol verilerinin analiz edilmesi
• Önemli etkinlik oranı modeli tahminlerinin, krediyi reklam etkileşimleriyle ilişkilendiren bir algoritmada girdi olarak kullanılması

Mevcut yol verilerinden önemli etkinlik olasılığı modelleri geliştirme

Belirli pazarlama temas noktalarının varlığının ve zamanlamasının kullanıcılarınızın önemli etkinlik gerçekleştirme olasılığını nasıl etkileyebileceğini anlamak için veriye dayalı ilişkilendirmede yol verileri (hem önemli etkinlik gerçekleştiren hem gerçekleştirmeyen kullanıcılardan alınan veriler dahil) kullanılır. Ortaya çıkan modeller, belirli bir reklam etkileşimiyle karşılaşan kullanıcının önemli etkinliğe giden yol üzerindeki herhangi bir noktada önemli etkinlikle etkileşim kurma olasılığının ne olduğunu değerlendirir.

Modeller, reklamla karşılaşan kullanıcıların önemli etkinlik olasılığını, reklamla karşılaşmayan bir gruptaki benzer kullanıcıların önemli etkinlik olasılığıyla karşılaştırır. (Daha teknik terimlerle açıklamak gerekirse modeller, kontrollü rastgele denemelerden elde edilen verilerle eğitilerek Google reklam gösterimlerinin varsayımsal kazançlarını hesaplar.)

Pazarlama temas noktalarına algoritmaya dayalı olarak kesirli kredi atama

Önemli etkinlik kredisi ataması yaparken veriye dayalı ilişkilendirme modeli, önemli etkinlik yoluna eklenen her bir reklam etkileşiminin tahmini önemli etkinlik olasılığını nasıl değiştirdiğini temel alır. Veriye dayalı ilişkilendirme algoritması, söz konusu krediyi hesaplamak için reklam etkileşimi ile önemli etkinlik arasındaki süre, biçim türü ve diğer sorgu sinyalleri gibi özellikleri kullanır.

Örnek

Aşağıdaki üst düzey şemada, 1. Reklam Gösterimi (Ücretli Arama), 2. Reklam Gösterimi (Sosyal), 3. Reklam Gösterimi (Satış Ortağı) ve 4. Reklam Gösterimi (Arama) bir araya geldiğinde önemli etkinlik olasılığı %3'tür. Bu olasılık, 4. Reklam Gösterimi gerçekleşmediğinde %2'ye düşer. Böylece 4. Reklam Gösterimi sayesinde önemli etkinlik olasılığının %50 arttığını anlarız. Bu işlemi her reklam etkileşimi için tekrar eder ve elde ettiğimiz verileri ilişkilendirme ağırlıkları olarak kullanırız.

Ücretli ve organik son tıklama

Not: İlk tıklama, doğrusal, zamana bağlı azalma ve konuma dayalı ilişkilendirme modelleri Kasım 2023'ten itibaren kullanılamamaktadır. Desteği sonlandırılan modeller hakkında daha fazla bilgi edinin.

Ücretli ve organik son tıklama: Doğrudan trafiği göz ardı eder ve önemli etkinlik değerinin %100'ünü, müşterinin önemli etkinlik gerçekleştirmeden önce tıkladığı (veya YouTube'da katılımlı görüntüleme sağladığı) son kanalla ilişkilendirir. Önemli etkinlik değerinin nasıl ayrıldığına ilişkin örnekleri aşağıda görebilirsiniz:

Örnekler

1. Görüntülü Reklam Ağı > Sosyal > Ücretli Arama > Organik Arama → %100'ü Organik Aramaya
2. Görüntülü Reklam Ağı > Sosyal > Ücretli Arama > E-posta → %100'ü E-postaya
3. Görüntülü Reklam Ağı > Sosyal > Ücretli Arama > Doğrudan → %100'ü Ücretli Aramaya
4. Doğrudan → %100 Doğrudan trafik

Not:

• Ücretli ve organik son tıklama ve Doğrudan olmayan son tıklama, aynı ilişkilendirme modelinin iki adıdır.

Veriye dayalı ilişkilendirmede, kullanıcı aşağıdakileri her yaptığında bir katılımlı görüntüleme sayılır:

• Bir reklamı 30 saniye boyunca (veya reklam 30 saniyeden kısaysa sonuna kadar) izlediğinde
• Bilgi kartını tıkladığında
• Tamamlayıcı banner'ı veya video duvarını tıkladığında
• Harekete geçirici mesaj içeren bir kelime öbeğini tıklandığında
• Bitiş ekranını tıkladığında
• Reklamverenin web sitesini ziyaret etmek için tıkladığında

Google ücretli kanalları son tıklaması

Google ücretli kanalları son tıklaması: Önemli etkinlik değerinin %100'ünü, müşterinin önemli etkinlik gerçekleştirmeden önce tıkladığı son Google Ads kanalıyla ilişkilendirir. 6. örnekte olduğu gibi, dönüşüm yolunda bir Google Ads tıklaması yoksa ilişkilendirme modeli, ücretli ve organik son tıklamaya döner.

Örnekler

5. Görüntülü Reklam Ağı > Sosyal > Ücretli Arama > Organik Arama → %100'ü Ücretli Aramaya
6. Görüntülü Reklam Ağı > Sosyal > YouTube KGD > E-posta → %100'ü YouTube'a
7. Görüntülü Reklam Ağı > Sosyal > E-posta > Doğrudan → %100'ü E-postaya (yedek olarak, doğrudan olmayan son tıklama kullanılır)
8. Doğrudan → %100 Doğrudan trafik

İlişkilendirme ayarlarını seçin

The Attribution settings page lets you choose how Google Analytics assigns credit to different ads, clicks, and other factors before users trigger key events and Google Ads web conversions.

To select attribution settings:

1. Sign in to Google Analytics.
2. Yönetici bölümünde, under Data display, click Attribution settings.
   Önceki bağlantı, eriştiğiniz son Analytics mülkünü açar. Mülk seçiciyi kullanarak mülkü değiştirebilirsiniz.

   Pazarlamacı rolüne veya daha üst düzey bir role sahip olmanız gerekir şunun için mülk düzeyinde select the attribution settings.
3. Select these attribution settings:
   • Reporting attribution model
   • Channels that can receive credit
   • Key event lookback window
4. Click Save.