Çoklu Temas Noktalı Atıf Modelleri

Son tıklama ilişkilendirmesi, satın alma öncesindeki son pazarlama temas noktasına dönüşüm payının %100'ünü verir ve müşterinin kararını etkileyen daha önceki her etkileşimi tamamen yok sayar.

Bu durum, huninin altındaki kanallara (markalı arama, yeniden hedefleme) yönelik ve huninin üstündeki kanallara (görüntülü reklam, sosyal medya farkındalığı, içerik) karşı sistematik bir yanlılık oluşturur — markaların farkındalığa daha az, dönüşüm taktiklerine ise gereğinden fazla yatırım yapmasına neden olur.

İlk tıklama ilişkilendirmesi, müşterinin dönüşüm gerçekleştirmeden önce etkileşim kurduğu ilk temas noktasına tüm payı verir; tamamen ilk farkındalığı ve keşfi neyin sağladığına odaklanır.

Bu model, edinime odaklanan markalar için en kullanışlı modeldir — hangi kanalların yeni müşteriler kazandırdığını anlamanızı sağlar — ancak keşiften satın almaya kadar gerçekleşen her şeyi yok saydığı için son tıklama gibi tek boyutlu kalır.

Doğrusal ilişkilendirme modeli, dönüşüm payını müşteri yolculuğundaki tüm temas noktalarına eşit dağıtır — beş temas noktası varsa her biri payın %20'sini alır.

Doğrusal ilişkilendirme, birden çok kanalın dönüşüme katkıda bulunduğunu kabul eder ve paydaşlara anlatılması kolaydır; ancak eşit ağırlıklandırma, farklı temas noktalarının farklı rollerini ve ikna gücünü göz ardı eder.

Zamana bağlı azalma modeli, dönüşüm olayına daha yakın gerçekleşen temas noktalarına daha fazla pay verir; temas noktaları zaman içinde daha geriye gittikçe pay üstel olarak azalır.

Bu model, yakın tarihli etkileşimlerin satın alma kararıyla erken gerçekleşen etkileşimlere göre nedensel olarak daha bağlantılı olduğu sezgisini yansıtır ve bu nedenle kısa satış döngüleri için kullanışlıdır. Uzun işletmeler arası satış döngülerinde ise huninin üst kısmındaki farkındalığın değerini hâlâ düşük gösterebilir.

U biçimli (konum tabanlı) ilişkilendirme modeli, ilk temasa %40, potansiyel müşterinin dönüşüm gerçekleştirdiği temasa (veya son temasa) %40 pay verir ve kalan %20'yi orta temas noktaları arasında eşit dağıtır.

Bu model, edinimin (ilk temas) ve satışın kapanışının (son temas) önemini kabul ederken müşteri geliştirme etkileşimlerine de bir miktar pay verir — bu nedenle hem edinim kanallarına hem de dönüşüm kanallarına önem veren işletmeler arası pazarlamacılar arasında popülerdir.

W biçimli model, U biçimine üçüncü önemli konumu ekler: fırsat oluşturma teması (satış fırsatının resmen açıldığı an). Pay, ilk temas, fırsat oluşturma teması ve kapanış teması arasında %30'ar olarak bölünür; kalan %10 ise diğer tüm temas noktalarına dağıtılır.

Bu üç kilometre taşlı model, pazarlamadan satışa geçiş aşamaları belirgin olan ve resmî bir fırsat oluşturulmadan önce birden çok pazarlama etkileşiminin gerçekleştiği, belirli hesaplara sahip işletmeler arası kuruluşlar için özellikle uygundur.

Veriye dayalı ilişkilendirme (algoritmik ilişkilendirme olarak da adlandırılır), binlerce gerçek müşteri yolculuğunu analiz etmek ve her temas noktasına dönüşüm olasılığına hesaplanan katkısına göre kısmi pay vermek için makine öğrenimini kullanır.

Kurallara dayalı modellerin aksine veriye dayalı ilişkilendirme, kendi verilerinizden ampirik olarak türetilir — hangi temas noktası dizilerinin ve kanal bileşimlerinin daha yüksek dönüşüm oranlarıyla ilişkili olduğunu öğrenir — ancak istatistiksel olarak güvenilir olabilmesi için yeterli dönüşüm hacmi (ayda 3.000'den fazla dönüşüm) gerekir.

Dönüşüm kampanyalarında performansa dayalı bütçe kararları için son tıklamayı kullanın. Edinim kanallarını değerlendirmek için ilk tıklamayı kullanın. Basit huni görselleştirmesi için doğrusal veya zamana bağlı azalma modellerini kullanın.

İşletmeler arası çok aşamalı huniler için U biçimli veya W biçimli modelleri kullanın. Yeterli dönüşüm hacminiz olduğunda veriye dayalı modeli birincil model olarak kullanın — tüm yolculuk örüntülerinde her kanalın gerçek katkısını en doğru biçimde yansıtır.

GA4, yeterli veri bulunduğunda dönüşümler için varsayılan olarak veriye dayalı ilişkilendirmeyi kullanır; veri yetersiz olduğunda son tıklamaya geri döner. İlişkilendirme modelini Yönetici > İlişkilendirme Ayarları bölümünden değiştirebilirsiniz.

Google Ads'de her dönüşüm işleminin kendi ilişkilendirme modeli olabilir — Google Ads'de son tıklamadan veriye dayalı modele geçmek, genellikle huninin üst kısmındaki arama terimlerinin raporlanan değerini artırır ve Akıllı Teklif'i daha geniş bir kitleye yönlendirir.

GA4'ün İlişkilendirme Modeli Karşılaştırması raporu, aynı geçmiş dönüşüm verilerini kullanarak farklı ilişkilendirme modellerinin her kanala ne kadar pay vereceğini yan yana görmenizi sağlar.

Bu rapor, paydaşları ilişkilendirme yöntemi seçenekleri konusunda bilinçlendirmek ve son tıklamadan veriye dayalı ilişkilendirmeye geçmeniz hâlinde ne kadar bütçe yeniden dağıtımının gerekçelendirilebileceğini ölçmek için paha biçilmezdir.

İlişkilendirme geriye dönük inceleme penceresi, bir ilişkilendirme modelinin katkıda bulunan temas noktalarını aramak için dönüşümden ne kadar geriye gideceğini tanımlar — yaygın pencereler, tıklama için 7 gün, tıklama için 30 gün ve görüntüleme sonrası ilişkilendirme için 1 günlük görüntülemedir.

Daha kısa pencereler huninin üst kısmındaki katkıları eksik sayar ve dönüşüme yakın kullanılan kanalları kayırır; daha uzun pencereler, dönüşüm kararındaki gerçek etkileri sorgulanabilecek kadar gerideki kanallara pay verebilir. Doğru pencereyi seçmek, gerçek satın alma döngünüzün uzunluğunu anlamanızı gerektirir.

Çoklu temas noktalı ilişkilendirme modelleri konusundaki anlayışınızı sınayın.

İlişkilendirme modelleri tek temaslı (ilk tıklama, son tıklama) modellerden çok temaslı (doğrusal, zamana bağlı azalma, U biçimli, W biçimli) modellere ve algoritmik (veriye dayalı) modellere kadar uzanır — her birinin farklı güçlü yönleri ve uygun kullanım alanları vardır.

Yeterli dönüşüm hacminiz olduğunda en doğru model veriye dayalı ilişkilendirmedir; GA4'ün model karşılaştırma raporu, ilişkilendirme yönteminizi değiştirmenin işletme üzerindeki etkisini nicel olarak belirlemenize yardımcı olur.