Akıllı Teklif Stratejileri

Akıllı Teklif, Google'ın açık artırma anında makine öğrenimi kullanan teklif verme yöntemidir. Her açık artırmada cihaz, konum, zaman ve kitle gibi sinyalleri kullanarak dönüşüm olasılığını tahmin eder, ardından hedefinize ulaşmak için bir teklif belirler.

Manuel CPC ayarlamasının yerini, dönüşümlere veya dönüşüm değerine yönelik otomatik optimizasyon alır.

Akıllı Teklif stratejileri hacim hedefleri ve değer hedefleri olarak ikiye ayrılır. Hacim hedefleri dönüşüm sayısının, değer hedefleri ise toplam dönüşüm değerinin (gelirin) peşinden gider.

Dönüşümlerin değerleri farklıysa değer stratejilerini, her dönüşüm yaklaşık olarak aynı değerdeyse hacim stratejilerini seçin.

Hedef CPA (tCPA), Google'a dönüşüm başına ödemek istediğiniz ortalama maliyeti bildirir. Motor, bu ortalamaya ulaşmak için dönüşüm gerçekleştirme olasılığı yüksek kullanıcılar için teklifleri artırır, düşük olanlar için azaltır.

Bu bir üst sınır değil, ortalamadır: bazı dönüşümlerin maliyeti daha yüksek, bazılarınınki daha düşük olur. tCPA'yı gerçek geçmiş CPA'nıza yakın belirleyin, ardından kademeli olarak ayarlayın.

Hedef ROAS (tROAS), harcamanın her birimi başına istediğiniz dönüşüm değerini yüzde olarak ifade ederek Google'a bildirir. %400 tROAS, harcanan her 1 birim için 4 birim gelir anlamına gelir.

tROAS, yalnızca doğru dönüşüm değerleri hesaba aktarıldığında iyi çalışır. Değer yoksa kullanılabilir tROAS da yoktur.

Dönüşümleri Maksimize Et, mümkün olduğunca çok dönüşüm elde etmek için bütçenin tamamını harcar. Dönüşüm Değerini Maksimize Et ise toplam değeri en yüksek düzeye çıkarmak için bütçenin tamamını harcar.

Her ikisi de bütçeyle sınırlıdır ve bütçenin tamamını harcar. Koruyabileceğiniz istikrarlı bir hedefiniz oluşana kadar tCPA veya tROAS hedefi eklemeyin.

Seçim, iş modelinizden kaynaklanır. Değeri aynı olan potansiyel müşterilerle çalışan müşteri kazanma çalışmaları hacme, sepet tutarları farklı olan e-ticaret işletmeleri ise değere yönelir.

Anlamlı değerleri aktarabiliyorsanız, müşteri kazanma çalışmalarında bile her zaman değer tabanlı teklif vermeyi tercih edin; bunun için çevrimdışı dönüşüm değerlerini Google'a geri gönderin.

Akıllı Teklif veriye ihtiyaç duyar. Seyrek dönüşümler tahminleri güvenilmez hâle getirir. Yaklaşık bir kılavuz olarak tCPA için 30 günde 15 dönüşüm, tROAS için değerlerle birlikte 15 veya daha fazla dönüşüm gerekir; ancak daha fazlası daha iyidir.

Bunun altında, hedef olmadan Dönüşümleri Maksimize Et'i kullanın veya modele veri sağlamak için dönüşüm işleminizin kapsamını genişletin.

Aşırı iddialı hedefler yayınlamayı kısıtlar. Gerçek CPA'nızın çok altında bir tCPA veya gerçek ROAS'ınızın çok üstünde bir tROAS, sistemin bütçenin tamamını harcamamasına ya da duraksamasına neden olur.

Geçmiş performansa yakın başlayın, ardından değişiklikler arasında bir öğrenme süresine izin vererek hedefi her seferinde %10 ila %20 oranında sıkılaştırın.

Bir teklif stratejisi belirledikten veya değiştirdikten sonra kampanya öğrenme aşamasına girer. Performans dalgalıdır ve henüz değerlendirilmemelidir.

Her önemli düzenleme, hedef değişikliği, bütçedeki büyük değişim veya dönüşüm işlemi değişikliği öğrenmeyi sıfırlayabilir. Değişiklikleri toplu hâlde yapın, ardından istikrar kazanması için kampanyayı kendi hâline bırakın.

Akıllı Teklif, kısa süreli ve öngörülebilir artışlar (kısa süreli bir indirim kampanyası) için mevsimsellik ayarlamaları ve izleme sisteminin bozuk olduğu dönemleri yok saymak için veri hariç tutmaları sunar.

Mevsimsellik ayarlamalarını 1 ila 7 günlük etkinliklerde ölçülü biçimde kullanın. Uzun vadeli değişimler için ayarlamaları zorlamak yerine modelin yeni normale uyum sağlamasına izin verin.

Dönüşüm değeri kuralları, teklif anında kitleye, konuma veya cihaza göre değeri ayarlamanıza olanak tanır; örneğin yeni müşterilere geri dönen müşterilerden daha yüksek bir değer vermenizi sağlar.

Bu, değer tabanlı teklif vermeyi daha hassas hâle getirir; böylece PMax yalnızca en ucuz dönüşümlerin değil, işletmenizin gerçekten istediği müşterilerin peşinden gider.

Akıllı Teklif stratejilerini ne kadar anladığınızı sınayın.

Akıllı Teklif, açık artırma anındaki teklifleri makine öğrenimini kullanarak belirler. Hacim hedefleri Dönüşümleri Maksimize Et ve tCPA'yı, değer hedefleri ise Dönüşüm Değerini Maksimize Et ve tROAS'ı kullanır.

Dönüşümlerin değerleri farklıysa değer tabanlı teklif vermeyi tercih edin, hedefleri geçmiş performansa yakın belirleyin, dönüşüm hacmi eşiklerine ve öğrenme sürelerine uyun, ardından değer kurallarıyla sonuçları daha hassas hâle getirin.