May 7, 2024 1071 reads

Privacy Sandbox'a Hazırlık: CHIPS Nedir?

Google'ın 2025'in ilk çeyreğine ertelediği Cookie phase-out sureciyle süreciyle birlikte, pek çok marka ve dijital pazarlamacı, Privacy Sandbox ve geçiş sürecini oldukça iyi değerlendirmeli.Bu nedenle başldığımız yeni blog post serisinin ilkinde, Privacy Sandbox kapsaminda özet olarak CHIPS'ten bahsedecegiz.CHIPS, yani Cookies Having Independent Partitioned State, geliştiricilere çerezi bölümlenmiş depolamaya dahil etme olanağı sunar, her bir üst düzey site için ayrı çerez kavanozları ile kullanıcı gizliliğini ve güvenliğini artırır.Bölümlendirme olmadan, üçüncü taraf çerezler, hizmetlerin kullanıcıları izlemesine ve bilgilerini birçok ilişkisiz üst düzey siteden birleştirmesine olanak tanır. Buna da cross-site tracking deniyor.Tarayıcılar, bölünmemiş üçüncü taraf çerezleri kademeli olarak ortadan kaldırmaya yönelik olarak ilerlemektedir, bu nedenle üçüncü taraf çerezleri engellendiğinde çerçeveler gibi çapraz site bağlamlarından çerez okuma ve yazma için CHIPS, Storage Access API ve Related Website Sets tek seçenek olacaktır. (Bunlara daha sonra değineceğiz.)Bölünme (Partitioned) işlemi şu anda sadece Chrome ve Edge tarayıcılarda kullanılabiliyor. Firefox ve Safari’de henüz kullanılamıyor.Örneğin, retail.example adında bir websiteniz var ve websitenize, kullanıcılarınıza destek vermek adına chatbot yerleştirmek için bir üçüncü taraf hizmeti olan support.chat.example adresinde çalışan bir widget eklemek istiyorsunuz.Zaten birçok gömülü (embedded) sohbet/chat hizmeti, kullanıcı aksiyonlarını kaydetmek adına çerez kullanıyor.Cross-site tracking ayarlaması olmadan, support.chat.example alternatif olarak, bu çerezleri saklamak için genellikle daha karmaşık yöntemler bulmak zorunda kalır. Başka bir seçenek olarak, retail.example üzerinde daha yüksek seviyede ayrıcalıklara sahip olmasına izin veren riskleri beraberinde getiren üst düzey sayfaya gömülmesi gerekir, örneğin kimlik doğrulama çerezlerine erişim imkanı gibi. Bu da PII (Personal Identifiable Information) bilgileri içerdiğinden güvenlik ve hukuki regülasyon sorunlarını beraberinde getirebilir.CHIPS tam olarak burada devreye giriyor ve bu bölünmemiş (unpartitioned) çerezlerle ilişkilendirilen riskler olmadan çapraz site çerezlerini kullanmaya devam etmenin daha kolay bir yolunu sağlar.Peki CHIPS Nerelerde kullanılır? CHIPS genelikle cross site tracking’te alt kaynaklarının, bir kullanıcının tek bir üst düzey site üzerindeki etkinliğine kapsanan bir oturum veya kalıcı durum kavramına ihtiyaç duyduğu herhangi bir senaryoyu içerir,Chips’ın kullanılabileceği alanlar aşağıda listelenmiştir.- örneğin:Üçüncü taraf sohbet için gömülü widgetlarÜçüncü taraf harita için gömülü widgetlarÜçüncü taraf ödeme yöntemleri için gömülü widgetlarAlt kaynak CDN Load Balancer’lardaHeadless CMS sağlayıcılarındaÜçüncü taraf CDN'ler, birinci taraf site üzerindeki kimlik doğrulama durumuna bağlı olarak erişim denetimine tabi olan içeriği sunmak için çerez kullanan (örneğin, üçüncü taraf CDN'lerde barındırılan sosyal medya sitelerindeki profil resimleri)Çerezlerini kullanan uzaktaki API'lara dayanan endpoint URL’lerYayıncı başına kapsamlı durum gerektiren gömülü reklamlar (örneğin, o web sitesi için kullanıcıların reklam tercihlerini yakalamak)Detayli bilgi:https://developers.google.com/privacy-sandbox/3pcd/chipsPrivacy Sandbox dışında eğer çerezsiz ölçümlemeye dair bilgi edinmek isterseniz, AnalyticaHouse Cookieless projemizi inceleyin.

Nis 25, 2023 1583 reads

İş Zekası Raporlaması: Dijital Pazarlama Stratejilerinde Devrim Yaratmak

Verilerin gücünü dijital pazarlama stratejinizi optimize etmek için kullanıyor musunuz? İş zekâsı (BI) raporlaması, günümüzün veri odaklı dünyasında, özellikle dijital pazarlama alanında büyümek ve gelişmek isteyen her işletme için vazgeçilmez bir unsurdur. Bu makalede iş zekâsı raporlamasının ne olduğunu, dijital pazarlamacılar için neden önemli olduğunu ve Looker Studio, BigQuery, GA4, Google Ads ve Facebook Ads gibi araçlarla veri odaklı kararlar alırken nasıl kullanılabileceğini inceleyeceğiz.İş Zekâsı Raporlamasının Kavramıİş zekâsı raporlaması, verilerden alınan uygulanabilir içgörüleri toplama, analiz etme ve sunma sürecidir. Bu süreç, işletmelerin performanslarını daha iyi anlamalarına, büyüme fırsatlarını belirlemelerine ve iyileştirilmesi gereken alanları tespit etmelerine yardımcı olur. Dijital pazarlama alanında BI raporlaması, pazarlama kampanyalarını optimize etmek, yatırım getirisini (ROI) ölçmek ve kaynakların etkin kullanımını sağlamak için kritik öneme sahiptir.Dijital Pazarlamada İş Zekâsı Raporlamasının ÖnemiDijital pazarlama dünyasının hızla değişen doğasında rekabetin bir adım önünde olmak için çevik ve hızlı tepki veren organizasyonlar olmak gerekir. İş zekâsı raporlaması bu hedefe ulaşmada şu katkıları sağlar: Pazarlama Stratejilerine Rehberlik Etme: Veri odaklı içgörüler trend ve kalıpları ortaya çıkararak, pazarlama çalışmalarının yönünü belirlemenize yardımcı olur. Kampanya Performansını Artırma: Performans verilerini analiz ederek en iyi sonuç veren kanalları ve kampanyaları büyütebilir, ROI’yi maksimize edebilirsiniz. Müşteri Hedeflemesini Geliştirme: Müşteri verilerini analiz ederek hedef kitlenizi daha iyi tanır, kişiselleştirilmiş ve alakalı mesajlar oluşturursunuz. Bütçe Verimliliğini Artırma: BI raporlamasıyla düşük performanslı kampanyaları tespit eder, gerekli ayarlamaları yaparak kaynak israfını azaltırsınız. Dijital Pazarlamada İş Zekâsı Raporlaması İçin AraçlarBI raporlamasının gücünden yararlanmak için, dijital pazarlamacıların veri toplama, analiz ve görselleştirme süreçlerini kesintisiz yönetebilecekleri bir araç setine ihtiyacı vardır. En popüler araçlardan bazıları şunlardır: Looker Studio: Google’ın görselleştirme aracı, Google Analytics, Google Ads ve BigQuery gibi farklı kaynaklardan verileri bir araya getirerek etkileşimli raporlar ve panolar oluşturmanızı sağlar. BigQuery: Google Cloud Platform hizmeti olan BigQuery, büyük veri kümelerini depolayıp analiz edebileceğiniz güçlü bir veri ambarı çözümüdür. GA4 (Google Analytics 4): Google Analytics’in son sürümü, makine öğrenmesi özellikleriyle kullanıcı etkileşimi ve dönüşümleri izlemenize yardımcı olur. Google Ads: Arama ve görüntülü reklam kampanyaları için kullanılan platform, detaylı performans verileri sunar. Facebook Ads: Dünya çapında milyarlarca kullanıcıya erişim sağlayan Facebook, kapsamlı raporlama araçlarıyla kampanyalarınızı optimize etmenize yardımcı olur. Veri Odaklı Karar Alma İçin En İyi UygulamalarBI raporlamasından en iyi şekilde faydalanmak için şu uygulamaları benimseyin: Veri Kaynaklarını Entegre Edin: Google Ads, Facebook Ads ve Google Analytics gibi farklı platformlardan gelen verileri bir araya getirerek kapsamlı bir performans görünümü elde edin. Açık KPI’lar Belirleyin: Pazarlama hedeflerinizle uyumlu ölçülebilir performans göstergeleri tanımlayın ve düzenli olarak izleyin. Raporlamayı Otomatikleştirin: Looker Studio gibi araçlarla raporlamayı otomatik hale getirerek, güncel ve güvenilir verilere zaman kaybetmeden ulaşın. Gelişmiş Analitik Kullanımına Özen Gösterin: Tahmine dayalı modelleme ve makine öğrenmesi gibi tekniklerle gizli kalıpları keşfederek stratejilerinizi güçlendirin. Veri Odaklı Kültürü Teşvik Edin: İçgörüleri paylaşarak ekip içinde veri temelli karar almayı destekleyin ve ortak hedeflere yönelin. Sürekli Optimizasyon Yapın: BI raporlarınızı düzenli gözden geçirerek iyileştirme fırsatlarını belirleyin ve stratejilerinizi güncelleyin. Sonuçİş zekâsı raporlaması, dijital pazarlama profesyonelleri için büyüme ve başarıyı veriyle yönlendirme imkânı sunan bir dönüştürücü araçtır. Looker Studio, BigQuery, GA4, Google Ads ve Facebook Ads gibi araçlarla performansınızı kapsamlı biçimde izleyebilir, kampanyalarınızı optimize edebilir ve kaynak kullanımınızı etkin hale getirebilirsiniz.BI raporlamasının gücünü benimseyin ve dijital pazarlama stratejinizi yeni zirvelere taşıyın. Rekabetin her geçen gün arttığı bu alanda, iş zekâsı raporlaması size esneklik kazandıracak ve değişen koşullara hızla uyum sağlamanızı sağlayacaktır. Veriye dayalı karar alma kültürünü kuruluşunuza yerleştirmek, dijital pazarlama dünyasındaki karmaşıklığı aşmanıza ve sürdürülebilir başarıya ulaşmanıza yardımcı olacaktır.

Nis 24, 2023 1209 reads

Universal Analytics İlişkilendirme Modelleri

İlişkilendirme modelleri (attribution models), dijital pazarlama dünyasında pazarlama faaliyetlerinin etkisini anlamak, bütçeyi optimize etmek, strateji geliştirmek, müşteri içgörüleri elde etmek, performansı ölçmek, farklı kanalların etkisini anlamak ve veri destekli kararlar almak için oldukça önemli araçlardır. Doğru ilişkilendirme modelini kullanarak pazarlama faaliyetlerinizi daha verimli ve etkili hale getirebilir, pazarlama stratejinizin başarısını arttırabilirsiniz. Doğru attribution modelini kullanabilmek için ise Universal Analytics ve Google Analytics 4’te kullanılan ilişkilendirme modellerini bilmeniz gerekmektedir. İlişkilendirme Modeli (Attribution Modelling) Nedir?Attribution modeling, dijital pazarlama ve reklamcılık alanında kullanılan bir kavramdır ve çeşitli pazarlama kanallarının bir müşterinin dönüşüm sürecindeki katkısını değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntem, kullanıcının bir ürünü veya hizmeti satın almadan önce hangi pazarlama kanallarının daha etkili olduğunu belirlemeye çalışır.Dijital pazarlama faaliyetlerinde genellikle birden fazla kanalı kullanılmaktadır. Organik arama, ücretli arama, sosyal medya, e-posta pazarlama, doğrudan trafiğe yönlendirme, içerik pazarlama, etkileşimli reklamlar bu kanallardan bazılarıdır. Bu bilgiden hareketle bir kullanıcının birden fazla kanal üzerinden etkileşimde bulunabileceği ve ardışık olarak farklı kanallar arasında geçiş yapabileceği söylenebilir. İlişkilendirme modelleri tam olarak bu noktada devreye girerek kullanıcının dönüşüm sürecinde hangi kanalların ne kadar etkili olduğunu anlamak için bu karmaşık etkileşimleri değerlendirmeye yardımcı olmaktadır.Özetle, pazarlama bütçesinin etkili bir şekilde tahsis edilmesini sağlamak, pazarlama stratejilerini optimize etmek, kanal performansını anlamak, dönüşüm yolunu izlemek ve müşteri davranışını anlamak gibi konularda ilişkilendirme modelleri bizlere değerli içgörüler sağlayabilmektedir. Dijital Pazarlama İlişkilendirme Modellerinin Önemi Nedir?Attribution modellerinin dijital pazarlama dünyasında önemli olmasının sebebi, doğru bir şekilde kullanıldığında, pazarlamacılara pazarlama faaliyetlerinin etkisini ve getirisini anlamak için değerli bir analitik içgörü sağlamasıdır. Bu sayede pazarlama faaliyetlerinin etkisini anlamak, bütçeyi optimize etmek, strateji geliştirmek, müşteri içgörüleri elde etmek, performansı ölçmek, farklı kanalların etkisini anlamak ve veri destekli kararlar alınabilmektedir. İlişkilendirme Modelleri Google Analytics, kullanıcılarına farklı attribution modellerini sunmaktadır. Google Analytics tarafından bize sunulan ilişkilendirme modelleri şunlardır: Son Tıklama /Etkileşim (Last Interaction) Son Doğrudan Trafik (Last Non-Direct Click) Last Google Ads Click (Son Google Ads Tıklaması) İlk Tıklama Etkileşim (First Interaction) Lineer (Linear) Zaman Aralıklı (Time Decay) Pozisyon Temelli (Position-Based) Last Interaction (Son Tıklama / Etkileşim)Last Interaction (Son Tıklama / Etkileşim) attribution modeli, Google Analytics gibi analitik araçlarda sıkça kullanılan bir modeldir. Bu modelde, bir kullanıcının dönüşümü gerçekleştirdiği andaki son etkileşim veya tıklama, tüm dönüşüm değerini alır ve diğer tüm etkileşimler veya kanallar göz ardı edilir.Last Interaction attribution (son etkileşim ilişkilendirmesi) modeli, son tıklamanın veya etkileşimin dönüşüm sürecindeki en önemli faktör olarak kabul edildiği bir modeldir. Bu modelde kullanıcının son etkileşim yaptığı kanal veya kampanya dönüşümü gerçekleştirdiğinde tüm değeri alır ve diğer etkileşimlerin veya kanalların katkısı göz ardı edilir. Örneğin, bir kullanıcının son etkileşimi organik arama sonuçlarından bir tıklama ise, organik aramanın tüm değerini alır ve kullanıcının daha önceki etkileşimleri veya kanalları dikkate alınmaz.Last interaction attribution modeli basit ve doğrudan bir modeldir ve kullanıcının dönüşüm sürecinde son etkileşiminin en büyük etkisi olduğunu varsayar. Ancak bu model, diğer etkileşimlerin veya kanalların dönüşüm sürecine olan etkisini göz ardı edebilir ve kullanıcının tüm yolculuğunu tam olarak anlama yolunda eksik bir perspektif sunabilir. Bu nedenle Last Interaction attribution modeli tek başına kullanıldığında, pazarlamacılar potansiyel olarak dönüşüm sürecindeki diğer etkileşimleri veya kanalları görmezden gelebilir ve bütçelerini yanlış yönlendirebilir. Dolayısıyla, farklı attribution modellerinin kullanılması ve dönüşüm sürecinin farklı perspektiflerden değerlendirilmesi önemli ve diğer modeller içinde geçerli bir durumdur.Last Non-Direct Click (Doğrudan Olmayan Son Tıklama)Last Non-Direct Click attribution modelinde kullanıcının dönüşümü gerçekleştirdiği andaki son etkileşim veya tıklama, doğrudan trafik dışındaki diğer kanallara atfedilir ve doğrudan trafik herhangi bir değer almaz.Last Non-Direct Click attribution modeli, doğrudan trafik dışındaki diğer kanalların dönüşüm sürecine olan etkisini değerlendirmek isteyen pazarlamacılar için kullanışlıdır. Doğrudan trafik, kullanıcının sitenin URL'sini doğrudan tarayıcısına yazdığı veya bir yer imi veya geçmişten tıkladığı zamanlarda oluşur. Bu tür trafik, kullanıcının diğer kanallar üzerinden geldiği bir dönüşüm sürecinde genellikle son tıklamayı veya etkileşimi temsil etmez. Örneğin, bir kullanıcı organik arama sonuçlarından siteye gelir, ardından sosyal medya veya bir reklam kampanyası üzerinden siteye dönüş yapar ve sonunda doğrudan siteye dönerek bir dönüşüm gerçekleştirirse Last Non-Direct Click attribution modeli son doğrudan tıklamanın değil, son sosyal medya veya reklam kampanyası üzerinden gelen etkileşimin değerini alacaktır.Last Non-Direct Click ilişkilendirme modeli, her ne kadar doğrudan trafik dışındaki kanalların dönüşümlerdeki katkısını daha iyi anlamak için kullanışlı olsa da, dönüşüm sürecindeki diğer etkileşimleri veya kanalları göz ardı edebileceği için tek başına kullanıldığında eksik bir perspektif sunabilir. Dolayısıyla, farklı attribution modellerinin kullanılması ve dönüşüm sürecinin farklı açılardan değerlendirilmesi önerilmektedir.Last Google Ads Click (Son Google Ads Tıklaması)Last Google Ads Click (Son Google Ads Tıklaması), Google Ads (eski adıyla Google AdWords) reklam kampanyalarında kullanılan bir ilişkilendirme modelidir. Bu modelde, kullanıcının dönüşümü gerçekleştirdiği andaki son etkileşim veya tıklama Google Ads üzerinden geldiği varsayılarak tüm değeri Google Ads'e atfeder.Last Google Ads Click attribution modeli, Google Ads kampanyalarının dönüşümlere olan etkisini ölçmek isteyen pazarlamacılar için oldukça kullanışlı olabilmektedir.Örneğin, bir kullanıcı bir Google Ads reklamı üzerinden siteye gelir, ardından organik arama sonuçlarından veya sosyal medya gibi başka bir kanaldan siteye dönüş yapar ve sonunda dönüşümü gerçekleştirirse, Last Google Ads Click attribution modeli, tüm değeri son Google Ads tıklamasına atfetmektedir. Ancak, unutulmaması gereken husus, Last Google Ads Click attribution modelinin dönüşüm sürecindeki diğer kanalları ve etkileşimleri dikkate almadığıdır. Dolayısıyla, yalnızca son tıklamayı dikkate alarak diğer kanalların katkısını görmezden gelebilir ve büyük resmi size sunamayabilir.First Interaction (İlk Tıklama/Etkileşim)First Interaction (İlk Tıklama/Etkileşim) ilişkilendirme modeli, bir kullanıcının dönüşüm sürecindeki ilk etkileşimi veya tıklamasını vurgulayan bir modeldir. Bu modelde, kullanıcının dönüşüm yolculuğundaki ilk etkileşim veya tıklama, tüm değeri alır ve diğer kanallar dikkate alınmaz.First Interaction attribution modeli, kullanıcıların ilk temasının ne kadar önemli olduğunu vurgulamak isteyen pazarlamacılar için kullanışlıdır. Özellikle farkındalık yaratma aşamasında, marka bilinirliğini artırmak için yapılan kampanyalarda veya potansiyel müşterilerin markayla ilk temasını sağlamak için kullanılan kanallarda bu model kullanılabilir.Örneğin, bir kullanıcı bir reklam afişine tıklar, ardından siteye gelir ve sonunda bir dönüşüm gerçekleştirirse, First Interaction attribution modeli, tüm değeri ilk reklam tıklamasına atfeder.Ancak, First Interaction attribution modeli, dönüşüm sürecindeki diğer etkileşimleri ve kanalları dikkate almadığından, kullanıcıların farklı kanallar üzerinden tekrar etkileşimde bulunduğunu veya dönüşüm gerçekleştirdiğini göz ardı edebilir. Dolayısıyla birden fazla attribution modelinin kullanılması burada da oldukça kıymetlidir. Lineer (Linear)Lineer (Linear) ilişkilendirme modeli dönüşüm sürecindeki tüm etkileşimleri ve tıklamaları eşit olarak değerlendiren bir modeldir. Bu modelde her bir etkileşim veya tıklama aynı değeri alır ve dönüşümün tüm kanallara eşit olarak atfedildiği kabul edilir.Lineer attribution modeli, kullanıcıların dönüşüm yolculuğunda birden fazla kanala etkileşimde bulunduğunu ve dönüşüm sürecine katkıda bulunan her bir kanalın değerini vurgulamak isteyen pazarlamacılar için kullanışlıdır. Bu model kullanıcıların dönüşüm yolculuğundaki her etkileşimi veya tıklamayı değerlendirerek her kanalın payını adil bir şekilde belirlemeye çalışır.Örneğin, bir kullanıcı bir reklam afişine tıklar, ardından organik aramada birkaç kez siteye gelir, daha sonra sosyal medya reklamına tıklar ve sonunda bir dönüşüm gerçekleştirirse, Lineer attribution modeli, her kanala eşit miktarda değer atfeder. Reklam afişine organik aramalara ve sosyal medya reklamına eşit değer verir.Lineer attribution modeli, kullanıcıların dönüşüm süreçlerindeki tüm etkileşimleri dikkate alarak geniş bir perspektif sunar, ancak bazen bazı kanalların gerçek katkısını gizleyebilir.Time Decay (Zamanla Değer Kaybı)Time Decay (Zamanla Değer Kaybı) attribution modelling, dönüşüm sürecindeki etkileşimlerin zaman açısından değerlendirildiği bir modeldir. Bu modelde, kullanıcının dönüşüm yolculuğundaki son etkileşimlere daha fazla değer verilirken yolculuğun başındaki etkileşimlere daha az değer verilir.Time Decay attribution modelinde kullanıcının dönüşüm yolculuğundaki her etkileşim veya tıklama zamanla ağırlıklandırılır. Yani, dönüşüme daha yakın etkileşimler veya tıklamalar daha fazla değer alırken dönüşüme daha uzak etkileşimler veya tıklamalar daha az değeri alır. Model, dönüşüm sürecinde zamanın önemini vurgulayarak kullanıcıların dönüşüm yolculuğundaki son adımları daha belirleyici olarak kabul eder. Bu modelde direkt kanallar ve e-posta kanalları daha fazla kredi alacaktır.Position-Based (Pozisyon Temelli)Position-Based (Pozisyon Temelli) ilişkilendirme modeli, dönüşüm yolculuğundaki farklı etkileşimlere belirli pozisyonlarda farklı değerler atayan bir modeldir. Dönüşüm yolculuğundaki başlangıç ve bitiş noktaları ile bu noktalar arasındaki etkileşimlere daha fazla değeri verilirken orta noktalara daha az değeri verilir.Position-Based attribution modelinde, kullanıcının dönüşüm yolculuğundaki etkileşimler üç farklı pozisyona ayrılır: Başlangıç (first touch), orta (middle touch) ve bitiş (last touch). Başlangıç ve bitiş noktalarına daha yüksek değerler atfedilirken orta noktalara daha düşük değerler atanır. Bu modelde kullanıcının dönüşüm yolculuğunda başlangıç ve bitiş noktaları genellikle daha önemli kabul edilirken, orta noktaların da katkısının olduğu kabul edilir.Örneğin, bir kullanıcı bir reklam afişine tıklar (başlangıç), sonra organik aramada birkaç kez siteye gelir (orta), ve sonunda bir Google Ads reklamına tıklar ve bir dönüşüm gerçekleştirir (bitiş). Position-Based attribution modeli, reklam afişine ve Google Ads reklamına daha yüksek değerler verirken, organik aramaları orta pozisyon olarak kabul eder ve daha az değeri erir.Position-Based attribution modeli, dönüşüm yolculuğunda başlangıç ve bitiş noktalarının önemli olduğunu düşünen pazarlamacılar için kullanışlıdır. Ancak, model, dönüşüm yolculuğunun orta noktalarının potansiyel katkısını azaltabilir ve bazen karmaşık yolculuklarda gerçek katkıyı tam olarak yansıtmayabilir.Universal Analytics Hangi İlişkilendirme Modelini Kullanır? Universal Analytics, varsayılan olarak "Son Tıklama/Etkileşim" (Last Click/Interaction) ilişkilendirme modelini kullanmaktadır. Bu, müşterinin dönüşüm sürecinde son olarak hangi kanala tıkladığına odaklanarak tüm değeri bu kanala atar ve diğer kanalların katkısını göz ardı eder. Yani, Universal Analytics'te dönüşümler varsayılan olarak son tıklama kanalına atanmaktadır. Bir sonraki yazımızda Google Analytics 4 ve İlişkilendirme Modellerini inceleyeceğiz. 

Nis 16, 2023 6108 reads

Google Tag Manager Nedir? GTM Nasıl Kurulur?

"Google Tag Manager nedir?" dendiğinde artık çok daha kolay cevap verebileceğiniz WordPress, Ticimax, T-Soft gibi panellerde GTM kodlarını nasıl ekleyebileceğiniz ve bunun gibi birçok detaya değinmeye çalıştığımız yazımız umarız sizler için faydalı olacaktır.Google Tag Manager (GTM) Nedir?Google Tag Manager, web sitelerine analitik, pazarlama ve diğer kod parçacıklarını eklemek için kullanılan bir çevrimiçi araçtır. Genellikle "GTM" olarak kısaltılan Google Tag Manager, dijital pazarlamacıların ve web geliştiricilerin web sitelerine kod eklemelerini ve yönetmesini kolaylaştırır.Google Tag Manager kullanıcıların geleneksel kod eklemeleri yerine kullanıcı dostu bir arayüz üzerinden kod eklemelerini sağlar. Bu kod eklemeleri web sitenizin kaynak kodunu değiştirmeden gerçekleştirilir. Web sitesinin kodunu güncellemek için web geliştiricilere olan ihtiyacı azaltır ve hızlı kod değişikliklerini yönetmek için daha esnek bir yaklaşım sunar. Bu da GTM’in hanesine oldukça büyük bir artı olarak yazılmaktadır.Google Tag Manager, çeşitli dijital pazarlama etiketlerini (örneğin Google Analytics, Google Ads, Meta Pixel, Hotjar, Microsoft Clarity ve daha birçok etiket) yönetmek için kullanılabilir. Etiketler web sitesinin kullanıcı davranışlarını, dönüşümleri ve diğer analitik verileri toplamak için kullanılır. Google Tag Manager etiketleri kolayca ekleyebilme, düzenleme, kaldırma ve yönetme imkanları sunar. Bu da, web sitesi yönetim sürecini daha esnek ve verimli hale getirir.Google Tag Manager aynı zamanda A/B testleri, hedefleme, kişiselleştirme ve diğer pazarlama çabalarını yönetmek için de kullanılabilir. Bu, web sitesi sahiplerine ve pazarlamacılara web sitelerini optimize etmek için daha fazla esneklik ve kontrol sağlar.Özetle, Google Tag Manager, web sitelerine kod eklemelerini kolaylaştıran ve yönetimini sağlayan bir araçtır. Analitik ve pazarlama etiketlerini yönetmek için kullanılır ve web sitesi yönetim süreçlerini daha etkili hale getirir.Google Tag Manager'ın Önemi ve Faydaları Nelerdir?Google Tag Manager, web sitesi sahipleri ve web analistleri için bir dizi fayda sağlar ve web sitesinin etkili bir şekilde yönetilmesine yardımcı olur. Bu faydaların bazıları şunlardır: Kolay kod yönetimi: Google Tag Manager, web sitelerine kod eklemelerini ve yönetmeyi kolaylaştırır. Web geliştiricilere olan ihtiyacı azaltarak, kod değişikliklerini hızlı bir şekilde yapma ve güncelleme süreçlerini basitleştirir. Kod değişikliklerini kullanıcı dostu bir arayüz üzerinden yapma imkanı sunar. Hızlı etiket yönetimi: GTM, analitik ve pazarlama etiketlerini (örneğin Google Analytics, Google Ads, Facebook Pixel, Hotjar vb.) kolayca ekleyebilme, düzenleme, kaldırma ve yönetme yeteneği sağlar. Bu, pazarlama kampanyalarını hızlı bir şekilde başlatma, güncelleme ve optimize etme yeteneğini artırır. Esneklik ve kontrol: Google Tag Manager, web sitesi sahiplerine ve pazarlamacılara daha fazla esneklik ve kontrol sağlar. Etiketlerin hangi sayfalarda, hangi durumlarda veya hangi kullanıcı segmentlerine uygulanacağını belirleme yeteneği sunar. Bu, özelleştirilmiş pazarlama stratejileri uygulamayı ve kullanıcı deneyimini optimize etmeyi sağlar. Hızlı deneme ve optimizasyon: GTM, A/B testleri, hedefleme ve kişiselleştirme gibi pazarlama stratejilerini uygulamayı ve test etmeyi kolaylaştırır. Web sitesinde farklı varyasyonları test etmek, hangi stratejilerin en iyi sonuçları verdiğini belirlemek ve web sitesini sürekli olarak optimize etmek için esnek bir platform sunar. Veri doğruluğu ve güvenilirlik: GTM, etiketlerin doğru ve güvenilir bir şekilde uygulanmasını sağlar. Etiketlerin yanlış yapılandırılmasından kaynaklanan hataları azaltarak veri doğruluğunu ve güvenilirliğini artırır. Bu, web analistlerinin doğru veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olur. Hızlı uygulama güncellemeleri: GTM, web sitesinin kodunu değiştirmeden etiketlerin güncellenmesini sağlar. Bu, hızlı uygulama güncellemeleri yapmayı kolaylaştırır ve web sitesinin güncel ve güvenli kalmasını sağlar. Takım işbirliği: Birden çok kullanıcının aynı etiket konteynırını düzenleyebilmesine olanak tanınır. Bu, web sitesinde değişiklikler yaparken takım işbirliğini kolaylaştırır. Birden çok kullanıcının aynı anda etiket konteynırını düzenlemesine izin verir ve değişikliklerin takip edilmesi ve yönetilmesi için bir geçmiş kaydı tutar. Bu, web analistleri ve diğer ekip üyeleri arasında daha etkili bir işbirliği sağlar. Tüm bu nedenlerle Google Tag Manager, web sitesi sahipleri ve web analistleri için önemlidir. Web sitelerini daha etkili bir şekilde yönetmelerini, pazarlama stratejilerini optimize etmelerini, veri doğruluğunu artırmalarını ve takım işbirliğini kolaylaştırmalarını sağlar.Google Tag Manager (GTM) Nasıl Kurulur?GTM kurulumu için sırasıyla aşağıdaki adımlar takip edilmelidir. Adım 1: Google Tag Manager Hesabı Oluşturma Google Tag Manager web sitesini (https://tagmanager.google.com) ziyaret edin. "Create New Account" düğmesine tıklayarak bir GTM hesabı oluşturun. Ad, ülke ve zaman dilimi gibi gerekli bilgileri doldurun. "Create" düğmesine tıklayarak Google Hizmet Şartlarını ve Gizlilik Politikasını kabul edin. Oluşturulan GTM  hesabınıza giriş yapın. Adım 2: Container Oluşturma Google Tag Manager hesabınıza giriş yaptıktan sonra, bir "container" oluşturun. Container etiketleri, kuralları ve değişkenleri içeren bir containerdır. Container adını ve hedef platformu (Web, iOS, Android) seçeneğini belirleyin. "Create" düğmesine tıklayarak konteynırınızı oluşturun.Adım 3: Container Kodunu Web Sitesine Eklemek Container oluşturduktan sonra, "Install Google Tag Manager" alanına giderek ilgili kodu kopyalayın. Sağlanan kodu web sitesinizin her sayfasının etiketinin hemen üzerine ekleyin. Bu kod, GTM konteynırınızı web sitenize bağlayacaktır. Web sitesindeki kodu güncelledikten sonra, değişiklikleri kaydedin ve web sitenizdeki değişiklikleri yayınlayın. Adım 4: Etiketler, Kurallar ve Değişkenler Eklemek GTM hesabınızdaki conteiner geri dönün. "Tags" sekmesini kullanarak etiketler, "Triggers" sekmesini kullanarak etiket uygulama kuralları ve "Variables" sekmesini kullanarak değişkenler ekleyebilirsiniz. Herhangi bir etiketi eklemek için "New" düğmesine tıklayın, etiket türünü seçin, gerekli ayarları yapılandırın ve etiketi yayınlayın. Triggers ve Variables eklemek için de aynı şekilde "New" düğmesine tıklayarak ilgili seçenekleri seçin ve gerektiğinde yapılandırmaları yaparak yayınlayın. Adım 5: Etiketlerinizi Yayınlama Tags, Triggers ve Variables ekledikten sonra, değişiklikleri kaydedin ve ardından "Submit" düğmesine tıklayarak etiketlerinizi yayınlayın. Ticimax Panelinde Google Tag Manager Nasıl Kurulur?Ticimax paneline GTM kodunu eklemek için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:Adım 1: Ticimax Paneline Giriş Yapma Tarayıcınızda Ticimax paneline (https://panel.ticimax.com/) gidin. Ticimax hesabınızla giriş yapın. Adım 2: Site Yönetimi Ticimax paneline giriş yaptıktan sonra, "Site Yönetimi" bölümüne gidin. Web sitenizi seçin veya eklemek istediğiniz web sitesini oluşturun. Adım 3: Ayarlar Site yönetimi bölümünde, sol taraftaki menüden "Ayarlar" seçeneğini seçin. "Ayarlar" sayfasında yer alan, "Genel Ayarlar " alanına giderek ardından “Dijital Pazarlama” alanına gidin. Adım 4: Google Tag Manager Kodunu Eklemek Google Tag Manager hesabınızdan alınan container kodunu "Google Tag Manager (GTM) Kodu" alanına yapıştırın. Değişiklikleri kaydetmek için "Güncelle" düğmesine tıklayın. Adım 5: Web Sitesinde Kontrol Etmek Google Tag Manager kodunu Ticimax paneline ekledikten sonra, web sitenizdeki herhangi bir sayfada GTM kodunun çalışıp çalışmadığını kontrol edin. Tarayıcınızda web sitenizi ziyaret edin ve sayfa kaynağını görüntüleyin (sağ tıklayarak "Sayfa Kaynağını Görüntüle" seçeneğini seçebilirsiniz). Sayfa kaynağında, GTM kodunu içeren bir kod parçasını bulmalısınız. Bu, GTM kodunun web sitenizde doğru bir şekilde çalıştığını gösterir. GTM kodunu Ticimax paneline ekledikten sonra, GTM  hesabınızdaki etiketleri, kuralları ve değişkenleri kullanarak web sitenizde istediğiniz etiketleri yönetebilirsiniz. Unutmayın ki değişikliklerinizi GTM  hesabınızda yapmalısınız ve Ticimax paneline eklenen kodu güncellemeniz gerekmeyecektir.  Wordpress’de Google Tag Manager Nasıl Kurulur?Wordpress  paneline Google Tag Manager kodunu eklemek için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:Adım 1: Wordpress Paneline Giriş Yapma WordPress panelinize giriş yapın ve sol taraftaki menüden "Görünüm" seçeneğini seçin. "Görünüm" altında, "Düzenleyici" seçeneğine tıklayın. "header.php" dosyasını seçin ve düzenlemek için "Düzenle" düğmesine tıklayın. etiketleri arasına gidin ve kopyaladığınız Google Etiket Yöneticisi kodunu yapıştırın. Değişiklikleri kaydetmek için "Güncelle" düğmesine tıklayın. Adım 2: Web Sitesinde Kontrol Etmek Google Etiket Yöneticisi kodunu WordPress paneline ekledikten sonra, web sitenizdeki herhangi bir sayfada Google Tag Manager kodunun çalışıp çalışmadığını kontrol edin.  T-Soft Panelinde Google Tag Manager Nasıl Kurulur?T-Soft paneline Google Etiket Yöneticisi kodunu eklemek için aşağıdaki adımları takip edebilirsiniz:Adım 1: T-Soft Panelinde Kodu Eklemek T-Soft paneline giriş yapın ve sitenizin yönetim paneline erişin. Sol menüden "Ayarlar" seçeneğini seçin. "Ana Ayarlar" altında "İzleme Kodları" seçeneğine tıklayın. "İzleme Kodları" bölümüne kopyaladığınız Google Tag Manager kodunu ekleyebilmek için + (Yeni Ekle) butonuna tıklayın ve kopyaladığınız kodu yapıştırın.  Değişiklikleri kaydetmek için "Kaydet" düğmesine tıklayın.  Adım 2: Web Sitesinde Kontrol Etmek Google Tag Manager kodunu T-Soft paneline ekledikten sonra, web sitenizdeki herhangi bir sayfada Google Tag Manager kodunun çalışıp çalışmadığını kontrol edin. Google Tag Manager Bileşenleri Nelerdir? Google Tag Manager'in temel bileşenleri nelerdir ve ne anlama gelmektedir? Aşağıda listelemiş olduğumuz bileşenleri inceleyebilirsiniz:Etiket (Tag) Nedir?Web sitesindeki belirli bir etkinliği gerçekleştirmek için kullanılan kod parçacıklarıdır. Örneğin, Google Analytics takip kodu, Meta Piksel kodu, AdWords dönüşüm izleme kodu gibi etiketler GTM üzerinde oluşturulup yönetilir.Tetikleyici (Triggers) Nedir?Etiketlerin hangi olaylarda çalışacağını belirleyen yapılandırmalardır. Örneğin, sayfa yüklendiğinde, form gönderildiğinde, butona tıklandığında gibi tetikleyiciler, etiketlerin çalışma koşullarını belirler.Değişken (Variables) Nedir?Etiketlere dinamik değerler sağlayan yapılandırmalardır. Örneğin sayfa URL'si, sayfa başlığı, form alanı değeri gibi değişkenler, etiketlere dinamik olarak geçirilebilir.GTM ile Önizleme (Preview) Nasıl Yapılır?Google Tag Manager’da herhangi bir event kurulum yaptığımızda kurulumun doğruluğundan emin olmak adına önizleme yapmamız (preview) almamız gerekmektedir.  

Nis 16, 2023 3288 reads

Çerezler (Cookies) Nedir? Ne işe Yarar?

Çerezler (Cookies) web sitelerinde kullanıcıların tarayıcıları aracılığıyla toplanan küçük veri dosyalarıdır. Bu veri dosyaları, kullanıcıların web sitesindeki etkileşimlerini takip etmek ve analiz etmek için kullanılır. Bu nedenle cookies konusu analytics dünyasında oldukça önemlidir. Çünkü bu veri dosyaları, web sitesinin performansını ölçmek, kullanıcı davranışlarını anlamak ve siteyi geliştirmek için kullanılmaktadır. Bu noktada cookies hakkındaki tüm bilinmezlikleri ve merak edilenleri sizler için bu yazımızda derledik.Çerezler (Cookies) Nedir? Cookies, bir web tarayıcısı tarafından kullanıcının bilgisayarına kaydedilen küçük metin dosyalarıdır. Cookie dosyaları, web sitelerinin kullanıcıların tercihlerini ve davranışlarını takip etmelerine ve kullanıcıya özel içerik ve hizmetler sunmalarına olanak sağlar. Ayrıca web sitelerinin doğru çalışmasını, daha güvenli olmasını ve kullanıcıya daha iyi bir deneyim sunmasını ve performans analizleri sayesinde sitedeki eksikliklerin tespit edilmesini sağlar. Örneğin, bir kullanıcının bir web sitesinde girdiği kullanıcı adı ve şifre bilgileri, bir cookie dosyasında saklanabilir, böylece kullanıcının tekrar ziyaret ettiğinde web sitesine otomatik olarak giriş yapması sağlanabilir. Bildiğiniz gibi Google Ocak 2020’de Chrome ve diğer ürünlerinden third party cookies (üçüncü taraf çerezlerin) kaldırılacağı bilgisini paylaşmıştı. Bu tarih son aşamada 2024 yılının yarısına ertelendi. Bu ertelemenin sebebi ise Google’ın yeni girişimi Privacy Sandbox’ın henüz daha test aşamasında olmasından kaynaklanmaktadır. Privacy Sandbox, Android için üçüncü parti çerezleri kullanmak yerine gizlilik odaklı yeni bir reklam sistemi olarak geliştirilen projedir. Bu projeden yola çıkarak third party cookie’lerin kullanılmadığı bir dijital pazarlamada bizleri nelerin beklediğini ön görebilmek adına önemi nedir, türleri nelerdir bilmek gerekmektedir. First-Party Cookies Nedir? First-party cookies (birinci taraf çerezleri), bir web sitesinin kendi domaini altında topladığı küçük veri dosyalarıdır. Bu çerezler, kullanıcının web sitesini ziyaret ettiği sırada tarayıcıları aracılığıyla oluşturulur ve tarayıcının sonraki ziyaretlerinde kullanılır. Birinci taraf çerezleri, web sitesinin performansını ölçmek, kullanıcı oturumlarını yönetmek, tercihleri hatırlamak ve siteyi geliştirmek için kullanılabilir. Örneğin, birinci taraf çerezleri, kullanıcının web sitesindeki tercihlerini hatırlayarak, siteye daha hızlı bir şekilde erişmesine yardımcı olabilirler. Ayrıca, web sitesinin ziyaretçi sayısını takip etmek, trafiği analiz etmek ve kullanıcı davranışlarını anlamak için de kullanılabilirler. Birinci taraf çerezleri, web sitesi sahiplerinin kullanıcıların tercihlerini hatırlamalarına yardımcı olurken, kullanıcıların gizlilik haklarını da korur. Bunun nedeni, birinci taraf çerezlerinin kullanıcının tarayıcısı tarafından ziyaret edilen tek bir web sitesi ile sınırlı olmasıdır. Bu nedenle, birinci taraf çerezleri kullanıcılara daha güvenli bir web deneyimi sağlamak için kullanılır. Third-Party Cookies Nedir? Third-party cookies (üçüncü taraf çerezleri), farklı bir web sitesi tarafından oluşturulan ve ziyaret edilen web sitesi tarafından kullanılan küçük veri dosyalarıdır. Ziyaret edilen web sitesi dışındaki bir domain'deki bir sunucudan gelir ve kullanıcının tarayıcısına kaydedilir. Reklamcılık ve pazarlama faaliyetleri için kullanılır. Örneğin, bir reklam ağı, üçüncü taraf çerezlerini kullanarak kullanıcının ilgi alanlarını belirleyebilir ve buna göre reklamlar gösterebilir. Kullanıcının web sitesindeki etkileşimlerini takip ederek, kullanıcının çevrimiçi davranışlarını analiz etmek için kullanılır. Kullanıcıların gizlilik haklarını tehlikeye atabilir. Bu nedenle, web tarayıcıları, 3rd pt  engelleme seçeneği sunarlar. Ayrıca, GDPR ve CCPA gibi yasal düzenlemeler, 3rd pt  kullanımını sınırlamaktadır. Web sitesi sahipleri, kullanıcıların gizlilik haklarını korumak için üçüncü taraf çerezlerinin kullanımını sınırlandırabilir veya bunları tamamen engelleyebilir. Çerezlerin ÖnemiÜçüncü taraf çerezler dijital reklamcılıkta oldukça önemli bir rol oynamaktadırlar. Reklamverenler, kampanya kurguları çalışırken özellikle hedef kitlelerini belirleme aşamasında tüketici profillerinin daha doğru bir şekilde seçilmesine olanak tanımaktadır.  Kullanıcı Deneyimi: Cookie'ler, kullanıcıların tercihlerini ve davranışlarını takip ederek web sitelerine özel ve kişiselleştirilmiş içerik ve hizmetler sunmaya yardımcı olur. Kullanıcılar, örneğin alışveriş sepetlerini veya tercih ettikleri dil veya bölge seçimlerini hatırlatan cookie'ler sayesinde daha iyi bir deneyim yaşarlar. Pazarlama Stratejileri: Cookie'ler pazarlama ekiplerine kullanıcıların davranışlarını analiz etme ve segmentlere ayırma imkanı sunar. Bu veriler hedeflenmiş reklam kampanyaları oluşturmak, kullanıcılara kişiselleştirilmiş teklifler sunmak ve pazarlama stratejilerini optimize etmek için kullanılabilir. Web Sitesi Performansı: Cookie'ler web sitelerinin performansını izlemek ve analiz etmek için kullanılabilir. Örneğin, hangi sayfaların daha fazla ziyaret edildiğini, hangi içeriklerin daha etkili olduğunu veya kullanıcıların hangi cihazları kullandığını anlamak için cookie'lerden elde edilen veriler kullanılabilir. Dönüşüm Takibi: Cookie'ler dönüşüm takibi için önemli bir araçtır. Örneğin, bir kullanıcının bir web sitesinde bir ürünü satın alması durumunda, cookie'ler kullanıcıyı takip ederek dönüşümü doğrulayabilir ve pazarlama stratejilerinin etkinliğini değerlendirmek için kullanılabilir. Cookies aracılığıyla toplanan bu veriler genellikle tüketiciyi yeniden hedefleme anlamına gelen “Retargeting” ve görüntülü çevrimiçi reklam anlamına gelen “Display Reklamcılık” gibi reklam kampanyalarının kurgulanmasında kullanılır ve bu sebeple cookies ayrı bir öneme sahiptir. Üçüncü taraf çerezler, kullanıcıların cihazlarına yerleştirilerek belirli bir süre boyunca kullanıcıların hareketlerini takip eder ve ilgili verileri toplar. Bu veriler, kullanıcıların daha önce görüntülediği, etkileşimde bulunduğu, ilgilendiği ürün veya hizmetlerle ilgili reklamların tekrar kullanıcının karşısına çıkmasını sağlar. Özellikle display reklam alanında, kişiselleştirilmiş reklamların başarı oranı geleneksel yöntemlere kıyasla daha yüksek olabilir. Bu durum, dijital pazarlama alanında reklam, performans, analiz ve ölçümleme süreçlerini doğrudan etkileyerek çerez kullanımının önemini vurgular. Cookie TürleriFarklı tür ve amaçlara sahip olabilir. İşte yaygın olarak kullanılan bazı türleri: Oturum Çerezleri (Session Cookies): Kullanıcının bir web sitesine veya uygulamaya giriş yaptığı anda oluşturulan ve oturum süresi boyunca kullanıcıyı takip eden geçici çerezlerdir. Kullanıcı oturumu kapatıldığında veya tarayıcı kapatıldığında otomatik olarak silinirler. Kalıcı Çerezler (Persistent Cookies): Belirli bir süre boyunca kullanıcının cihazında kalabilen ve kullanıcının tekrar siteyi veya uygulamayı ziyaret ettiğinde kullanıcıyı tanımak için kullanılan çerezlerdir. Belirli bir süre boyunca cihazda kalabilirler ve kullanıcının tarayıcı ayarlarına veya çerez ayarlarına bağlı olarak silinebilirler. Üçüncü Taraf Çerezler (Third-Party Cookies): Üçüncü taraf çerezler, kullanıcının ziyaret ettiği bir web sitesi veya uygulama dışındaki üçüncü taraf tarafından yerleştirilen çerezlerdir. Reklam ağları, analitik servis sağlayıcıları ve sosyal medya platformları gibi üçüncü taraflar kullanıcıların çevrimiçi davranışlarını takip etmek, ilgili reklamlar sunmak veya analiz verileri toplamak için kullanılabilirler. Performans Çerezleri (Performance Cookies): Performans çerezleri, web sitesinin veya uygulamanın performansını ve kullanıcı deneyimini geliştirmek için kullanılan çerezlerdir. Örneğin, site veya uygulamanın hızını artırmak, hataları belirlemek ve kullanıcıların etkileşimini takip etmek için kullanılabilirler. Hedefleme veya Reklam Çerezleri (Targeting or Advertising Cookies): Hedefleme veya reklam cooki’leri, kullanıcılara ilgi alanlarına göre özelleştirilmiş reklamlar sunmak için kullanılan çerezlerdir. Kullanıcının çevrimiçi davranışlarını takip ederek, kullanıcının ilgi alanlarına ve tercihlerine uygun reklamların gösterilmesini sağlarlar.  Third-Party Cookie Olmadan HayatThird-party ile veri toplayamayan reklam mecraları çeşitli yöntemlerle (S2S bağlantı, vb) bu datanın kendilerine akmasını sağlamaya çalışacaktır. Ancak mevcut data akışı ve reklam verimliliğinin tekrar sağlanması bu yöntemle olası değildir. Çünkü şu anda yapılan çalışmaların birçoğu third-party cookie teknolojisini canlı tutmaya yönelik adımlardır ve reklam mecraları şirketlerle amlaşıp CRM datası kullanarak ölçümleme teknolojileri geliştirme bağlamında ileri çözümler üretmiş değillerdir.   Markaların reklamlarla edindiği yeni ve mevcut kullanıcılardan aldıkları verim azalacak ve CPA değerleri artacaktır. Bu artışın olmadığı mecralarda bile edinilen kullanıcının etkileşimi (bounce rate, pages per session vb) düşüş eğiliminde olacaktır. Örnek olarak Meta kendi algoritmasına göre bizim için yaptığı hedeflemeyi third-party cookies olmadan bizim için yapamayacaktır.Web üzerinde ölçümlemeler genellikle Google ve Adobe Analytics panelleri üzerinden sağlanıyor. Reklam panellerindeki third-party cookies tarafından sağlanamayan data kaybı ile performans ölçümleri bilinçli olmasada Google Analytics paneline benzer şekilde olacaktır. Bu sonuç reklam panallerinin doğru attiribution modelleme yapmasının sonucu olarak gündemimize girecektir.Alternatif KanallarÜçüncü taraf cookilerin kullanımının azaltılması veya kaldırılması ile birlikte, dijital pazarlama ve web sitesi analitikleri için alternatif kanalların önemi artacaktır. Bu kanallardan örnek verilmesi gerekirse, en önemli kanallardan biri kullanıcıdan Login ve Sign-Up yaptıkları anda bıraktıkları veriler ve search verileri ile hedefli reklamlar ve önerilerde bulunulması için kullanılabilir.Ayrıca kullanıcıların bıraktıkları mail adresleri ile e-posta pazarlama, kullanıcıların sosyal medya profillerini kullanarakta hedefli reklamlar ve önerilerde kullanılabilir.Biz Cookilerle Neler Yapabiliriz?Cookileri bizim için kullanıcıların browserında saklanan bir veri deposu olarak düşündüğümüzde, websitesinde kullanıcıların yaptığı tüm aksiyonları günün sonunda cookileştirebiliriz. Örnek vermek gerekirse, kullanıcının websitesinde yaptığı aramaları istediğimiz periyotta ve sürede kullanıcının browserında saklayabilir ve çeşitli analizler için input haline getirebiliriz.Bu algoritmaları sınırsız olarak genişletmek tamamen hayal gücümüzle sınırlıdır. Kullanıcıların verilerini cookie haline getirip browserlarına yerleştirmemiz ile beraber, kullanıcı browser’ında bir veri dünyası yaratabilmiş oluyoruz ve bu veriler kullanıcının birinci elden aksiyonunu sakladığımız için hayatımızda first-party data olarak devam ediyor.Google Analytics ve CookiesGoogle Analytics’in verileri toplama serüvenindeki temel taşı cookieler diyebiliriz.Kullanıcıların temelde yaptıkları tüm davranışları sitelere eklediğimiz GTM kodu ve Google Analytics bağlantısı ile izleyebilmekte ve raporlayabilmekteyiz.

Nis 16, 2023 13116 reads

Adjust Nedir ve Ne İçin Kullanılır?

"Adjust", mobil uygulama pazarlama analitiği ve reklam verimliliği alanında faaliyet gösteren bir şirketin adıdır. Adjust, mobil uygulama geliştiricilerine ve pazarlamacılara kullanıcı davranışlarını izleme, analiz etme ve reklam kampanyalarını optimize etme konusunda yardımcı olan bir analitik ve takip aracı sunar.Mobil uygulama analitiği ve reklam optimizasyonunu kullanarak aşağıdaki aksiyonları alabilir:  Veri izleme: Mobil uygulama kullanıcılarının davranışlarını izler ve kullanıcı etkileşimleri hakkında ayrıntılı veriler sağlar. Bu veriler kullanıcıların uygulama içindeki etkileşimlerini, kullanım sürelerini, dönüşüm oranlarını ve diğer analitik metrikleri içerebilir. Veri analizi: Toplanan verileri analiz ederek kullanıcı davranışlarındaki trendleri, eğilimleri ve desenleri ortaya çıkarabilir. Bu analizler, uygulama performansını değerlendirmek, kullanıcı deneyimini optimize etmek ve pazarlama stratejilerini iyileştirmek için kullanılabilir. Reklam kampanyalarını optimize etme: Reklam kampanyalarını optimize etmek için kullanıcı davranış verilerini kullanabilir. Reklam performansını değerlendirmek, dönüşüm oranlarını artırmak, maliyetleri azaltmak ve reklam bütçelerini etkili bir şekilde yönetmek için reklam kampanyalarının performansını analiz ve optimize edebilir. Kullanıcı segmentasyonu: Adjust, kullanıcı davranışlarına dayalı olarak kullanıcıları farklı segmentlere ayırabilir. Bu segmentler, kullanıcıların tercihlerine, davranışlarına veya demografik özelliklerine göre oluşturulabilir. Kullanıcı segmentasyonu, hedef kitlenin daha iyi anlaşılmasını ve pazarlama stratejilerinin buna göre optimize edilmesini sağlar. Gerçek zamanlı veri analitiği: Adjust, verileri gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve analiz edebilir. Bu, hızlı bir şekilde kullanıcı davranışlarını değerlendirmek, reklam kampanyalarını güncellemek ve pazarlama stratejilerini dinamik olarak ayarlamak için web analistlerine yardımcı olabilir.Adjust, mobil uygulama analitiği ve reklam optimizasyonu konusunda web analistlerine kullanıcı davranışlarına dayalı aksiyonlar alabilme imkanı sunar. Bu, mobil uygulama pazarlama stratejilerini optimize etmek ve kullanıcı deneyimini artırmak için kullanılabilir. Adjust Panelinde Öncelikli Olarak Bakılması Gerekilen Alanlar  Panelde ilgili marka account’u içerisinde All Settings özellikleri kontrol edilmeli.   All Settings -> Platforms üzerinden eğer markanın hem IOS hem de Android app takibi yapılacaksa Multi-platform App alanı enable edilmeli ve ardından IOS için App ID, IOS Bundle ID; Android için ise App ID, App Sheme bilgilerinin doğruluğundan emin olunmalı.  IOS 14+ Settings ayarının aktif olduğundan emin olunmalı. Eğer aktif değilse, partneri olduğumuz Adjust yetkilisi ile birlikte bu ayar düzenlenmeli. İlgili markanın mevcut event yapısı panele entegre edilerek, "event token"lar oluşturulmalı. Partner Setup ayarlarından da takibinin yapılması istenen third-party araçları ile Adjuts entegrasyonu yapılmalarak, karşılaştırmalı olarak bu third-party aaraçların takibi yapılmalı.  Partner Setup içerisinde entegrasyonu sağlanacak olan third-party aracın hem IOS hem de Android tarafında ilgili link ID, App ID bilgilerini eklenmeli ve Event Linking ile Partner Parameter Mapping alanlarının doğru bir şekilde doldurulmuş olduğuna dikkat edilmeli.  Yapılan Testler ve bazı eventler Statistics raporlarına daha geç düştüğü için performans ekipleri genellikle paneller arası event ve metriklerde farklılıklar görmektedirler. Raporlar Automate alanından görüntülenmelidir.  Adjust ve Diğer Paneller Arasındaki Veri TutarsızlıklarıWeb analitik panelleri ile diğer paneller arasındaki veri tutarsızlıklarının birkaç farklı sebep olabilir. İşte bazı potansiyel sebepler:Veri kaynakları: Farklı web analitik panelleri farklı veri kaynaklarından veri toplar. Örneğin, biri mobil uygulamalar üzerinden veri toplarken, diğer analitik paneller web siteleri üzerinden veri toplayabilir. Farklı veri kaynakları, kullanıcı davranışlarının ve etkileşimlerinin farklı yönlerini yansıtabilir ve sonuçlarda farklılıklara yol açabilir. Veri işleme yöntemleri: Web analitik panelleri, veri toplama ve işleme yöntemleri konusunda farklı yaklaşımlar kullanabilir. Farklı paneller, veri işleme yöntemlerinde farklı algoritmalar, filtreler veya veri düzenleme prosedürleri kullanabilir. Bu da sonuçlarda farklılıklara neden olabilir. Veri doğruluğu ve güvenilirlik: Veri doğruluğu ve güvenilirliği, web analitik panelleri arasında farklılık gösterebilir. Bir panelin veri toplama ve doğrulama yöntemleri, diğerinden farklı olabilir ve bu da sonuçlarda tutarsızlıklara yol açabilir. Özellikle üçüncü taraf veri kaynakları veya kullanıcı tarafından sağlanan veriler gibi güvenilirlik açısından belirsiz verilerin kullanıldığı durumlarda farklılıklar ortaya çıkabilir. Panel ayarları: Web analitik panelleri, kullanıcıların panel ayarlarını yapılandırmasına izin verir. Kullanıcıların farklı panel ayarları seçmesi, veri tutarsızlıklarına yol açabilir. Örneğin, panellerin farklı zaman dilimlerini veya zaman aralıklarını kullanması, sonuçlarda farklılıklara neden olabilir. Veri entegrasyonu: Web analitik panelleri, farklı veri kaynaklarından gelen verileri entegre etme konusunda farklı yaklaşımlar kullanabilir. Farklı veri entegrasyon yöntemleri, veri tutarsızlıklarına neden olabilir. Özellikle birden çok veri kaynağının entegre edildiği karmaşık senaryolarda veri tutarsızlıkları ortaya çıkabilir.Yukarıda sözünü etmiş olduğumuz veri tutarsızlıklarını senaryolaştıracak olursak bazı yaygın senaryolar şu şekildedir: Dowloads & Installs Kullanıcı ve cihaz bazlı kurulumlar Zaman dilimleri ve konum belirleme Uygulama güncellemeleri Third-party store kurulumları Event karşılaştırmaları  Dowloads & Install: "Download" terimi, bir kullanıcının App Store veya Google Play Store gibi bir uygulama mağazasından bir uygulamayı cihazına indirmesini ifade ederken, "Install" terimi ise kullanıcının uygulamayı indirdikten sonra ilk kez açması anlamına gelir. Adjust, indirme verilerini takip eden kurulumları izler, ancak App Store ve Google Play Store gibi mağaza sahipleri her iki veriyi de takip eder. Sadece kurulum verilerini takip etmesinin sebepleri ise Google ve App Store indirme verilerine erişiminin olmaması ve SDK'ların işleyişinden kaynaklanmaktadır. Bir diğer neden ise, SDK'ların yalnızca yeni bir cihazda uygulamanın ilk kez çalıştırıldığında bir kurulumun gerçekleştiğini bildirmesi ve bu nedenle Adjust aracının yalnızca yeni bir cihazda kurulum gerçekleştiğinde bilgilendirilmesidir. Bu durumda, indirilen ancak hiç açılmayan uygulamalar kaynaklı olabilecek potansiyel tutarsızlıklar ortaya çıkabilir. Kullanıcı ve cihaz bazlı kurulumlar: Hem App hem de Google kurulumları, kullanıcıların App Store hesabına göre sayım sayarken, Adjust ölçümleme yaparken Adjust reklam kimliği (Advertising ID)lerine göre ölçümleme yapar.Örneğin, bir kullanıcının hem bir iPhone'u hem de iPad'i varsa ve aynı uygulamayı ikisine de yükleme durumunda ortaya bazı veri tutarsızlıkları ortaya çıkabilir. Adjust ise, her iki reklam kimliğinden veri aldığı için iki kurulum olarak sayar. Ancak Apple, her cihaz için tek bir kullanıcı hesabı olduğunu varsaydığından sadece bir kurulum olarak sayar. Zaman dilimleri ve konum belirleme: Adjust, kullanıcıların konumlarını ve bulundukları saat dilimlerini diğer platformlardan farklı bir şekilde işler. Apple ve Google, kullanıcıların store hesaplarına göre konum verilerini belirlerken, Adjust ise kurulum anındaki IP adresini temel alır.Örneğin, bir kullanıcının hesabı İngiltere App Store'una bağlı olsa bile, uygulamayı Almanya'da kurmuşsa Apple ve Google bu kurulumu hala İngiltere'de sayarken Adjust bu kurulumu Almanya'da meydana gelmiş olarak kaydeder. Bu nedenle, kurulum ve konum açısından iki platform arasında bazen farklılıklar görülebilir.Zaman dilimlerine baktığımızda Adjust UTC olarak kısaltılan Coordinated Universal Time'a göre ölçümleme yaparken, diğer platformların zaman dilimine göre farklılıklar gösterdiği söylenebilir. (örneğin, Google Adsense PST bazlı çalışır). Uygulama güncellemeleri: Eğer, bir uygulama ilk adımda Adjust SDK’sını kullanmadan yayınlandıysa ve SDK kurulumdan sonra eklendiyse, uygulama üzerinde bir güncelleme yapan tüm "eski" kullanıcılar Adjust tarafında tüm o eski kullanılar yeni kullanıcılar olarak takip edilmektedir. Apple ve Google ise bu aksiyonu sadece bir güncelleme olarak görmektedir ve bu kullanıcıları bu iki platform yeni kullanıcı olarak saymamaktadır. Bu durum sonucunda da veriler arası tutarsızlıkların görülmesi kaçınılmaz olacaktır. Third-party store kurulumları: Eğer mevcut uygulamanızı (Adjust SDK'sı entegre edilmiş bir APK olarak) Google Play Store veya App Store dışındaki herhangi bir üçüncü parti store'larda yayınladığınızda, Adjust bu kurulumları takip etmekle birlikte Apple ve Google tarafında bunları saymayacaktır. Bu durum özellikle Android uygulamalar açısından  daha fazzla veri tutarsızlığı görüntülenmesine sebebiyet verebilir.  Event Karşılaştırmaları: Google Ads, Facebook ve Adjust gibi toolarda, kurulum sonrası event'lerinin attribution'ını birbirinden farklıdır, bu durum ölçümleme farklılıkları sebebiyle verilerin karşılaştırılmasını sağlarken veriler arası tutarsızlıkların görülmesine sebebiyet verir:  Google Ads (Adwords) event'leri tıklama kaynaklarına bağlarken varsayılan olarak 30 günlük bir event attribution penceresine sahiptir. Adjust'ın attribution penceresi ise varsayılan olarak 7 gündür. Bu sebeple Ads ve Adjust veri karşılaştırması yapmak doğru olmayacaktır. Meta (Facebook) event’leri ise eventleri clicks verilerine bağlar ve varsayılan attirbution modeli varsayılan olarak 28 gündür. Adjust’ın ise yine varsayılan ayarlarında sadece 7 günlük bir son tıklama geçerli olmaktadır. Burada bir veri karşılaştırması yapılması durumunda, sayılar meta tarafında fazladan üç haftalık veri içerdiği görüntüleneceği anlamına gelmektedir.. Bu bilgiden ve açıklamadan hareketle Meta ve Adjust karşılaştırması yapmamak gerekir.  Genel olarak Adjust, event'leri kurulum kaynağına veya reattribution modeline bağlamaktadır, diyebiliriz. Adjust tarafında sadece tek bir event attribution penceresi bulunmamaktadır. Bunun yerine Adjust tarafında event'ler kullanıcının kurulum kaynağına süresiz olarak attribute edilmektedir.  Bonus: Adjust Leverage Nedir?"Adjust leverage" terimi, reklam teknolojisi şirketi Adjust tarafından kullanılan bir ifadedir. Adjust, reklam kampanyalarını optimize etmek ve performansını artırmak için kullanılan bir reklam ölçümleme ve analitik platformudur. "Leverage" ise, bir şeyden en iyi şekilde yararlanma, avantaj sağlama veya kullanma anlamına gelmektedir. Dolayısıyla, "Adjust leverage" terimi, Adjust platformunun, reklam kampanyalarını optimize etmek için kullanıcılarına sunduğu avantajlardan veya faydalardan bahsedebilir. Bu, reklam verilerini kullanarak reklam kampanyalarını daha etkili hale getirme, reklam bütçesini daha akıllıca yönetme, kullanıcı davranışlarını daha iyi anlama, kullanıcı deneyimini geliştirme gibi konuları içerebilir. "Adjust leverage" terimi, Adjust platformunun sunduğu potansiyel avantajları ifade eden bir ifadedir.Burada özellikle daha detaylı bilgi almak isterseniz Binance ekibinin bu yazısına erişim sağlayabilirsiniz.