0Pricing
ASO & App Growth · Ders

İlişkilendirme Modelleri ve Yükleme Kaynaklarını İzleme

İlişkilendirmenin yüklemeleri kaynaklarına nasıl bağladığını, organik ve ücretli edinim arasındaki farkı ve kanallar arasında iki kez sayımı nasıl önleyeceğinizi öğrenin.

İlişkilendirme Modelleri ve Yükleme Kaynaklarını İzleme, CoddyKit'te ücretsiz bir ASO & App Growth dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, ASO & App Growth öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. ASO & App Growth kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

Where Did This Install Come From?

To spend wisely, you must know which channel drove each install. Attribution is the process of crediting installs to the marketing source that caused them.

Without it, you cannot measure ROI or separate organic from paid growth.

Organic vs Paid vs Owned

Installs fall into broad buckets:

  • Organic – from browsing/searching the store directly.
  • Paid – from ad campaigns you pay for.
  • Owned – from your website, email, or referrals.

Each needs its own measurement approach.

How Attribution Works

When a user clicks an ad or link, an identifier or referrer string is recorded. On install, the SDK matches the install back to that click.

Click -> store -> install -> first open
         \__ referrer/click ID matched __/
              = attributed source

Last-Click Attribution

The simplest model is last-click: credit goes entirely to the last touch before install.

It is easy but ignores earlier influences—an ad that introduced the app gets no credit if the user later installs from search.

Multi-Touch Attribution

Multi-touch models distribute credit across several touchpoints in the journey.

User journey:
  saw video ad -> clicked search ad -> installed

Last-click:  100% to search ad
Linear:      50% video, 50% search
U-shaped:    more to first + last touches

Install Referrer and Click IDs

Google Play provides an install referrer string; Apple uses frameworks like SKAdNetwork for privacy-safe attribution.

Campaign URLs carry parameters (UTMs or click IDs) that flow into this matching process.

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.app
  &referrer=utm_source%3Dgoogle%26utm_campaign%3Dspring

Privacy and SKAdNetwork

Privacy changes (like iOS ATT) limit user-level tracking. SKAdNetwork reports aggregated, delayed conversion data instead of per-user attribution.

Modern ASO analytics must work with aggregated, privacy-safe signals.

The Organic Uplift Problem

Paid campaigns often boost organic installs too (more visibility raises store ranking). Crediting only direct paid installs undercounts a campaign true impact.

Measure organic uplift to see the full effect.

Avoiding Double-Counting

If two networks both claim the same install, you overcount and overspend. An MMP (mobile measurement partner) acts as a neutral arbiter to deduplicate claims across networks.

Choosing a Model for Your Goals

Pick the model that matches the question:

  • Optimizing the final push? Last-click works.
  • Understanding the full funnel? Use multi-touch.
  • Operating under strict privacy? Lean on aggregated models.

Acting on Attribution Data

Use attribution to shift budget toward sources with the best cost per install and downstream LTV—not just the cheapest clicks.

Good attribution turns spend into a feedback loop.

Quick Check

Test your understanding of attribution.

Recap: Attribution & Install Sources

You learned how installs are credited to channels:

  • Distinguish organic, paid, and owned installs.
  • Last-click vs multi-touch models split credit differently.
  • Privacy (SKAdNetwork) favors aggregated data.
  • Watch for organic uplift and avoid double-counting with an MMP.

Sıkça Sorulan Sorular

“İlişkilendirme Modelleri ve Yükleme Kaynaklarını İzleme” dersi ücretsiz mi?

Evet — “İlişkilendirme Modelleri ve Yükleme Kaynaklarını İzleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve ASO & App Growth kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. ASO & App Growth kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“İlişkilendirme Modelleri ve Yükleme Kaynaklarını İzleme” dersinde ne öğreneceğim?

İlişkilendirmenin yüklemeleri kaynaklarına nasıl bağladığını, organik ve ücretli edinim arasındaki farkı ve kanallar arasında iki kez sayımı nasıl önleyeceğinizi öğrenin. ASO & App Growth ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

ASO & App Growth öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te ASO & App Growth, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.

“İlişkilendirme Modelleri ve Yükleme Kaynaklarını İzleme” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu ASO & App Growth dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her ASO & App Growth dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

  1. Temel ASO Ölçümleri ve Performans Göstergeleri
  2. App Store Connect ve Google Play Console'ı Kullanma
  3. ASO Performans Raporlarını Yorumlama
  4. İlişkilendirme Modelleri ve Yükleme Kaynaklarını İzleme
← ASO & App Growth Sayfasına Dön