Atıf Modeli

Bir kullanıcı satın almadan önce bir video reklam izleyebilir, birkaç gün sonra arama yapıp bir blog yazısını okuyabilir, ardından bir e-posta bağlantısıyla dönüp satın alabilir. Satışı hangi temas noktasının ne kadar etkilediği sorusu, bütçenin nereye harcanacağını belirler. Atıf modeli bu soruya verilen kurallı cevaptır.

Kural tabanlı modeller krediyi sabit bir mantıkla dağıtır: tamamını son tıklamaya, ilk tıklamaya ya da tüm temaslara eşit olarak. Veriye dayalı modeller ise dönüşen ve dönüşmeyen yolları karşılaştırarak her temasın katkısını istatistiksel olarak tahmin eder. Google Analytics 4 ve Google Ads 2023'ten bu yana ağırlıklı olarak veriye dayalı modeli ve son tıklamayı sunuyor. Modelin güvenilirliği her durumda veri katmanının kalitesine bağlıdır.

• Dönüşüm tanımı: Neyin değerli bir sonuç sayıldığı ve bu sonucun değerinin nasıl hesaplandığı.
• Temas noktaları: Hesaba katılan kanallar ve etkileşim türleri: tıklama, görüntüleme, e-posta açılışı gibi.
• Geriye dönük pencere: Dönüşümden ne kadar önceki temasların değerlendirmeye alınacağı.
• Kredi dağıtım kuralı: Son tıklama, ilk tıklama, doğrusal, pozisyon bazlı ya da veriye dayalı dağıtım.
• Kimlik ve izin kapsamı: Aynı kullanıcının farklı cihaz ve oturumlarda ne ölçüde eşleştirilebildiği.

Hem arama hem de sosyal medya reklamı veren bir e-ticaret markası düşünelim. Son tıklama raporunda satışların büyük kısmı markalı arama kampanyasına yazılıyor; sosyal medya kampanyaları ise zayıf görünüyor. Ekip sosyal medya bütçesini kısıyor ve birkaç hafta sonra markalı aramaların da azaldığını görüyor.

Sebep, sosyal medyanın talebi yaratması ve aramanın bu talebi yalnızca toplamasıdır. Farklı atıf modellerini karşılaştırmak ve bir artımlılık testiyle doğrulamak, kanalların gerçek rolünü görünür kılar. Aynı veri ROAS hesabının da nasıl yorumlanacağını değiştirir.

Önce ölçüm temeli sağlamlaştırılır: tutarlı UTM parametreleri, tek bir dönüşüm tanımı, doğru çalışan izin yönetimi ve mümkünse CRM'den gelen gelir verisi. Ardından kullanılan araçtaki model ve geriye dönük pencere bilinçli olarak seçilir ve raporlarda açıkça belirtilir.

Farklı modellerin aynı dönemi nasıl dağıttığını karşılaştırmak, hangi kanalların talep yarattığını ve hangilerinin talep topladığını gösterir. Büyük bütçe kararlarından önce bu okumalar coğrafi testler ya da kontrol grupları gibi artımlılık deneyleriyle doğrulanır.

Atıf modeli, gerçekleşen dönüşümlerin krediyi temas noktaları arasında nasıl paylaştığını gösterir; ancak bir reklam olmasaydı o dönüşümün yine de gerçekleşip gerçekleşmeyeceğini söylemez. Artımlılık testi tam olarak bu soruyu sorar: reklam gösterilen ve gösterilmeyen benzer gruplar karşılaştırılarak reklamın yarattığı ek sonuç ölçülür. Atıf günlük optimizasyon için, artımlılık büyük bütçe kararları için kullanılır. İkisini birlikte okumak performans pazarlaması ve gelişmiş analitik çalışmalarımızın ortak zeminidir.