Günümüz tüketicileri, bazen aynı anda olmak üzere farklı kanallar ve cihazlar arasında dinamik bir yolculuk (canlı oynatma, kaydırma, arama ve alışveriş) yapıyor. Dolayısıyla internetten yapılan 10 alışverişten 8'inin birden fazla temas noktası içermesi hiç de şaşırtıcı değil.1 Pazarlamacılar için bu karmaşık yolculuk, tüm müşteri etkileşimlerinin tam resmini gösteren, bütçenin daha akıllı şekilde tahsis edilmesini sağlayan ve yatırım getirisini önemli ölçüde artıran yeni bir ölçüm stratejisi gerektiriyor.
Bu yaklaşımın merkezinde yapay zeka yer alıyor; yani yeni tüketici davranışlarını hızlandıran ve sizin de bu hıza ayak uydurmanızı sağlayacak ölçümleme çözümlerini destekleyen güç. Bu makalede, yapay zeka destekli ölçümleri avantajınıza kullanabileceğiniz dört yöntemi inceleyeceğiz.
1. Güçlü bir veri stratejisiyle performansınızı kontrol altına alın
Yapay zeka, büyümeyi güçlü bir şekilde destekleyebilir ancak bunun için doğru verilere ihtiyaç vardır. Birinci taraf verileriniz; kampanyalarınızı optimize etmek, doğru zamanda doğru kitleye ulaşmak ve performansı artırmak için destek sağlayan temel rekabet avantajınız. Google ve üçüncü taraf sağlayıcılar da dahil tüm reklamcılık platformları için temel bir unsur. Hatta birinci taraf müşteri verilerini kullanmayı yapay zekayı etkinleştirme olarak gören pazarlamacılar, bunu yapmayanlara kıyasla performansta %30'luk bir artış elde ettiklerini belirtiyor.2
Google'ın araçları, tüm birinci taraf verilerinizi sorunsuz bir şekilde kullanabilmeniz için geliştirilmiştir. Örneğin, Google Ads Veri Yöneticisi farklı kaynaklardan gelen verileri tek bir yerde kolayca birleştirerek daha derin müşteri analizleri ve daha alakalı reklamlar elde etmenizi sağlar. Ayrıca potansiyel müşteriler için gelişmiş dönüşümler gibi diğer özellikleri kullanma sürecini kolaylaştırır. Potansiyel müşteriler için gelişmiş dönüşümler, birinci taraf verilerinizin yardımıyla çevrimdışı dönüşümleri Google Ads kampanyalarınızla eşleştirmenize olanak tanıyarak dönüşüm ölçümünüzün doğruluğunu artırır. Özelliği kullanan reklamverenler, Arama Ağı'nda standart çevrimdışı dönüşümlerin içe aktarılması yöntemiyle ölçüme kıyasla %8 daha fazla dönüşüm elde etti.3
Diğer bir deyişle, doğru çözümleri kullanarak başka türlü yakalanamayacak online ve çevrimdışı dönüşümleri ölçebilirsiniz.
2. Gelişmiş MMM'ler ile daha akıllı bütçe kararları alın
Medya etkinliğinizi tam olarak anlamak için pazarlama karması modeli (MMM), artımlılık testi ve ilişkilendirmeyi içeren çok adımlı ölçüm ayarlarına ihtiyacınız olacak. Bu kombinasyon, pazarlama bütçenizle en yüksek yatırım getirisini elde etmenizi sağlar.
MMM'ler, pazarlama yatırımlarının kanallar üzerindeki uzun vadeli etkisinin anlaşılması ve bütçe tahsis kararlarının bilinçli alınması açısından uzun zamandır değerli bir araç. Araştırmalar, MMM'lere büyük önem veren C-level yöneticilerin gelir hedeflerini %10 veya daha fazla aşma olasılığının 2 kattan fazla olduğunu gösteriyor.4
Belirli biçimlere ne kadar harcama yapılması gerektiğini anlamak, uygulanabilir kararlar alma süreci için en iyi yöntem.
Ancak büyük oranda offline medyanın marka etkisini ölçmek için geliştirilen geleneksel MMM'ler, online medyayı doğru şekilde ölçmekte zorlandı. Aşağıda bununla ilgili bir örnek paylaşıyoruz. Reklamverenler büyük oranda, Google Arama'nın diğer tüm ücretli reklamcılık platformlarından daha iyi reklam harcaması getirisi (ROAS) sağladığını belirtiyor.5 Ancak MMM'niz, Arama'nın çeşitli açık artırma dinamiklerini (ürün kategoriniz için organik sorgularda ani bir artış gibi) dikkate almıyorsa Arama Ağı kampanyalarınızın etkisini hafife alıyor olabilirsiniz. Bu durum, verimsiz bütçe tahsisine ve rakipleriniz ele geçirdiği için pazar payınızın azalmasına yol açabilir.
Bu nedenle önde gelen pazarlamacılar, online kanalların nüanslarını daha doğru yakalamak ve daha fazla uygulanabilir analizler elde etmek için gelişmiş MMM'lere giderek daha fazla yöneliyor. Örneğin, Google'ın açık kaynaklı MMM'si olan Meridian, Google sorgu hacmi veya erişim ve sıklık gibi daha ayrıntılı veriler içerir. Bu da pazarlamacıların kullanıcı gizliliğine saygı gösterirken bütçelerini daha ayrıntılı düzeylerde daha iyi tahsis etmesini sağlar. Dijital pazarlamaya ne kadar bütçe ayıracağınızı bilmek iyidir. Arama, Görüntülü Reklam Ağı veya YouTube'a tam olarak ne kadar harcama yapmanız gerektiğini bilmek daha da iyidir. Belirli biçimlere ne kadar harcama yapmanız gerektiğini anlamak ise uygulanabilir kararlar almak için en iyisi.
3. Artımlık testiyle taktikleri doğrulayın ve hassaslaştırın
MMM'ler bütçe tahsisini daha iyi planlamanıza yardımcı olurken Brand Lift ve Dönüşüm Artışı gibi artımlılık denemeleri, organik olarak elde edilemeyecek sonuçları hangi taktik veya kanalların sağlayacağını değerlendirmenize yardımcı olur. Bunlar, kampanyanızın bir müşteri işlemine yol açtığını kesin olarak bilmenizi sağlar.
Denemeler sayesinde, modellenmiş tahminlerinizin gerçek sonuçlardan farklı olduğu noktaları belirleyip harekete geçebilirsiniz.
Artımlık denemeleri, reklamlarınızı görenler ve görmeyenler olmak üzere kitlenizi iki gruba ayırır. Ardından, marka bilinirliği, arama hacmi veya dönüşümler gibi metrikleri iki grup arasında karşılaştırarak reklamlarınızın gerçek etkinliğini daha iyi anlamanızı sağlar. Örneğin, uygulama yükleme kampanyalarınızın indirme sayısını artırıp artırmadığını anlamak için bir artımlılık denemesi çalıştırabilirsiniz.
Artımlık testi, taktikleri tek tek doğrulamanın ötesinde, MMM'lerinizi ve ilişkilendirme modellerinizi hassaslaştırmanızı sağlayacak analizler de sağlar. Bu denemeler sayesinde, modellenmiş tahminlerinizin gerçek sonuçlardan farklı olduğu noktaları belirleyip harekete geçerek modellerinizi daha yüksek doğruluk için optimize edebilirsiniz.
4. Verilere dayalı ilişkilendirme ile yatırımlarınızı en iyi şekilde değerlendirin
Kullanıcılar her gün sayısız kanal, platform ve cihaz üzerinden markanızla tekrar tekrar etkileşim kuruyor. Bu karmaşık etkileşim ağı, son tıklama ilişkilendirmesi modellerini geçersiz kılar. Çünkü bu modeller, satın alma işlemine yol açan her etkileşimin katkısını hesaplamak yerine tüm krediyi son temas noktasına verir. Hâlâ son tıklama ilişkilendirmesini kullanıyorsanız bütçeleri yanlış tahsis ediyor ve gelir fırsatlarını kaçırıyor olabilirsiniz.
Pazarlamacılar çok yönlü bir ölçüm stratejisi benimseyerek, değişen medya ortamında güvenle yol alabilir ve yatırım getirisini artırabilir.
Google Yapay Zeka destekli veriye dayalı ilişkilendirme, her etkileşime anlık olarak doğru bir şekilde kredi atar ve her zaman etkindir. Çok sayıdaki analizi göz önünde bulundurup her birine dinamik olarak ayarlanan bu model, kampanyaları anlık olarak optimize etmenize ve pazarlama bütçenizle en iyi getiriyi elde etmenize yardımcı olur. Bu nedenle, veriye dayalı ilişkilendirme tüm Google Ads kampanyaları için varsayılan model.
Ölçümlerinizi yeniden ele alın
Pazarlama için harcanan her kuruşun önemli olduğu bir dünyada yatırım getirisini net bir şekilde gösterebilmek çok önemli. Pazarlamacılar; yapay zeka destekli ilişkilendirmeyi, MMM'leri ve temelinde birinci taraf verilerinin yer aldığı artımlılık denemelerini entegre eden çok yönlü bir ölçüm stratejisini benimseyerek, değişen medya ortamında güvenle yol alabilir ve yatırım getirisini artırabilir.
