Pazarlama İpuçları, Gündem ve Daha Fazlası
AnalyticaHouse’un güçlü iş ortaklıklarından beslenen deneyimi ile güncel trendler, stratejik içgörüler ve sektörel derinlik içeren blog yazılarımızı keşfedin.
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.
Google Tag Manager Nedir? GTM Nasıl Kurulur?
"Birisi 'Google Tag Manager nedir?' diye sorduğunda, makalemiz bu soruyu WordPress, Ticimax ve T-Soft gibi panellerde GTM kodlarının nasıl ekleneceğini de kapsayarak daha kolay bir şekilde yanıtlamayı amaçlıyor ve sizin için faydalı olacağını umuyoruz.Google Tag Manager (GTM) Nedir?Google Tag Manager, web sitelerine analiz, pazarlama ve diğer kod parçacıklarını eklemek için kullanılan çevrimiçi bir araçtır. Genellikle "GTM" olarak kısaltılır ve dijital pazarlamacılar ile web geliştiricilerin, sitelerindeki kaynak kodu doğrudan düzenlemeden kod ekleyip yönetmelerini kolaylaştırır.Geleneksel kod düzenlemeleri yerine Google Tag Manager, kod parçacıklarını eklemek için kullanıcı dostu bir arayüz sağlar. Bu yaklaşım, geliştirici müdahalesine olan ihtiyacı azaltır ve hızlı kod değişikliklerini yönetmenin esnek bir yolunu sunar—bu da GTM’i herhangi bir araç setinde büyük bir avantaj haline getirir.GTM, Google Analytics, Google Ads, Meta Pixel, Hotjar, Microsoft Clarity ve daha birçok pazarlama etiketini yönetebilir. Bu etiketler kullanıcı davranışlarını, dönüşümleri ve diğer analiz verilerini toplar. GTM, etiketleri kolayca eklemenizi, düzenlemenizi, kaldırmanızı ve yönetmenizi sağlayarak site yönetimini daha verimli hale getirir.Ayrıca A/B testleri, hedefleme, kişiselleştirme ve diğer pazarlama çabalarını da yönetebilir, böylece site sahipleri ve pazarlamacılara sitelerini etkili bir şekilde optimize etme esnekliği ve kontrolü sağlar.Özetle, Google Tag Manager, analiz ve pazarlama için etiket yönetimini basitleştiren ve merkezi hâle getiren, web sitesi yönetim süreçlerini kolaylaştıran bir araçtır.Google Tag Manager Neden Önemlidir ve Faydaları Nelerdir?GTM, site sahipleri ve analiz uzmanları için birçok fayda sunar: Kolay Kod Yönetimi: Kullanıcı dostu bir arayüz üzerinden kod parçacıklarını eklemeyi ve güncellemeyi basitleştirir, geliştiricilere olan bağımlılığı azaltır. Hızlı Etiket Yönetimi: Google Analytics, Google Ads, Facebook Pixel, Hotjar gibi analiz ve pazarlama etiketlerini hızlı bir şekilde ekleme, düzenleme, kaldırma veya yönetme imkânı sağlar, kampanya başlatma ve optimizasyonları hızlandırır. Esneklik ve Kontrol: Hangi sayfalar, olaylar veya kullanıcı segmentlerinin her etiketi tetikleyeceğini belirlemenize olanak tanır, kişiselleştirilmiş stratejiler ve optimize kullanıcı deneyimleri sunar. Hızlı Test ve Optimizasyon: A/B testleri, hedefleme ve kişiselleştirmeyi destekler, pazarlamacıların varyasyonları test etmesine ve site performansını sürekli geliştirmesine imkân tanır. Veri Doğruluğu ve Güvenilirliği: Etiketlerin doğru çalışmasını sağlar, yapılandırma hatalarını azaltır ve karar alma süreçleri için verinin güvenilirliğini artırır. Hızlı Güncellemeler: Site kodunu değiştirmeden etiketleri güncelleyebilirsiniz, sitenizi güncel ve güvenli tutar. Takım İşbirliği: Aynı container içinde birden fazla kullanıcı çalışabilir, sürüm geçmişi ve değişiklik takibi ile işbirliğine dayalı iş akışlarını destekler. Google Tag Manager (GTM) Nasıl Kurulur?GTM kurulumunu yapmak için şu adımları izleyin:Adım 1: GTM Hesabı Oluşturun https://tagmanager.google.com adresine gidin ve giriş yapın. “Yeni Hesap Oluştur”u tıklayın. Hesap adını, ülkeyi ve zaman dilimini girin. Şartları kabul edin ve “Oluştur”u tıklayın. Yeni GTM hesabınıza giriş yapın. Adım 2: Container Oluşturun GTM hesabınızda, etiketler, tetikleyiciler ve değişkenler için bir container (çalışma alanı) oluşturun. Adını girin ve hedef platformu seçin (Web, iOS, Android). “Oluştur”u tıklayın. Adım 3: Container Kodunu Sitenize Ekleyin Container oluşturduktan sonra, “Google Tag Manager’ı Yükle” bölümünden verilen kodu kopyalayın. Kodu sitenizdeki her sayfanın açılış etiketinin hemen üstüne yapıştırın. Değişiklikleri kaydedin ve yayınlayın. Adım 4: Etiketler, Tetikleyiciler ve Değişkenler Ekleyin GTM container’a geri dönün. “Tags” sekmesini kullanarak etiket ekleyin, “Triggers” ile tetikleme kurallarını belirleyin ve “Variables” ile dinamik değerleri kullanın. “Yeni”yi tıklayın, etiket türünü seçin, ayarları yapılandırın ve yayınlayın. Adım 5: Kurulumu Yayınlayın Etiketleri, tetikleyicileri ve değişkenleri ekledikten sonra değişiklikleri kaydedin ve “Submit” ile yayınlayın. Ticimax’te GTM Nasıl Kurulur?Ticimax’te GTM kodu eklemek için:Adım 1: Ticimax’e Giriş Yapın https://panel.ticimax.com/ adresine gidin ve giriş yapın. Adım 2: Site Yönetimi Panelde “Site Yönetimi” bölümüne gidin ve sitenizi seçin veya oluşturun. Adım 3: Ayarlar “Ayarlar”ı tıklayın, ardından “Genel Ayarlar” > “Dijital Pazarlama”ya gidin. Adım 4: GTM Kodunu Ekleyin Container kodunu “Google Tag Manager (GTM) Kodu” alanına yapıştırın. “Güncelle”yi tıklayın. Adım 5: Sitede Doğrulama Herhangi bir sayfayı ziyaret edin, sayfa kaynağını görüntüleyin (sağ tık > “Sayfa Kaynağını Görüntüle”) ve GTM kodunun mevcut olduğunu doğrulayın. WordPress’te GTM Nasıl Kurulur?WordPress yönetici panelinizde: “Görünüm” > “Tema Düzenleyici”ye gidin. header.php dosyasını seçin, açılış etiketini bulun ve GTM kodunu hemen sonrasına yapıştırın. Değişiklikleri kaydedin ve sitede doğrulayın. T-Soft’ta GTM Nasıl Kurulur?T-Soft panelinizde: Giriş yapın ve “Ayarlar” > “Ana Ayarlar” > “Takip Kodları”na gidin. “+ Yeni”yi tıklayın, GTM kodunu yapıştırın ve kaydedin. GTM Bileşenleri Nelerdir?Önemli GTM bileşenleri şunlardır:Etiket (Tag)Google Analytics takip kodu, Meta Pixel veya AdWords dönüşüm izleme gibi belirli işlevleri yerine getiren kod parçacıklarıdır.Tetikleyici (Trigger)Etiketlerin ne zaman çalışacağını belirleyen koşullar, örneğin sayfa görüntülemeleri, form gönderimleri veya buton tıklamalarıdır.Değişken (Variable)Etiketler ve tetikleyiciler tarafından kullanılan dinamik değerler, örneğin sayfa URL’si, sayfa başlığı veya form alan değerleridir.GTM’de Önizleme Nasıl Yapılır?GTM’de bir etkinlik kurduktan sonra her zaman Önizleme modunu kullanarak doğru uygulanıp uygulanmadığını doğrulayın.
Çerezler (Cookies) Nedir? Ne işe Yarar?
Çerezler, kullanıcıların tarayıcıları aracılığıyla web sitelerinden toplanan küçük veri dosyalarıdır. Bu dosyalar, kullanıcıların bir siteyle nasıl etkileşimde bulunduğunu takip etmek ve analiz etmek için kullanılır. Bu nedenle çerezler, analiz dünyasında çok önemlidir: site performansını ölçmeye, kullanıcı davranışını anlamaya ve siteyi geliştirmeye yardımcı olurlar.Burada, çerezler hakkında bilmeniz gereken her şeyi ve sıkça sorulan tüm soruları derledik.Çerezler Nedir?Çerezler, bir web tarayıcısının kullanıcının cihazında sakladığı küçük metin dosyalarıdır.Bu dosyalar, web sitelerinin kullanıcı tercihlerini ve davranışlarını takip etmesini, kişiselleştirilmiş içerik ve hizmet sunmasını, düzgün işlevselliği sağlamasını, güvenliği artırmasını ve performans analizi yoluyla iyileştirme alanlarını belirlemesini sağlar.Örneğin, bir site, bir kullanıcının giriş bilgilerini bir çerezde saklayabilir, böylece kullanıcı geri döndüğünde otomatik olarak oturum açmış olur. Biliyorsunuz ki Google, Ocak 2020’de Chrome ve diğer ürünlerinde üçüncü taraf çerezlerini aşamalı olarak kaldıracağını duyurmuştu. Bu tarih, Privacy Sandbox hâlâ test aşamasında olduğu için 2024 ortasına ertelendi.Privacy Sandbox, üçüncü taraf çerezlerinin yerine geçen ve Android için Google’ın gizlilik odaklı reklam girişimidir. Çerezsiz bir dijital pazarlama dünyasının nasıl olacağını tahmin edebilmek için önce çerezlerin ne olduğunu ve türlerini anlamamız gerekir.Birinci Taraf Çerezler Nedir? Birinci taraf çerezler, bir kullanıcı siteyi ziyaret ettiğinde sitenin kendi alan adı altında oluşturulan küçük veri dosyalarıdır. Tarayıcı aracılığıyla oluşturulur ve sonraki ziyaretlerde kullanılır. Site performansını ölçer, kullanıcı oturumlarını yönetir, tercihleri hatırlar ve siteyi geliştirmeye yardımcı olur. Örneğin, bir ziyaretçinin dil seçimini veya site temasını hatırlayabilir ve daha hızlı erişim sağlar. Birinci taraf çerezler tek bir alan adıyla sınırlı olduğundan, gizliliği korumaya yardımcı olur ve daha güvenli bir tarama deneyimi sunar. Üçüncü Taraf Çerezler Nedir? Üçüncü taraf çerezler, kullanıcının ziyaret ettiği alan adı dışında bir alan adı tarafından oluşturulur, harici bir sunucu aracılığıyla tarayıcıya iletilir ve tarayıcıda saklanır. Reklam ve pazarlama amaçlı kullanılır. Örneğin, bir reklam ağı, kullanıcı ilgi alanlarını belirlemek ve farklı sitelerde ilgili reklamları göstermek için üçüncü taraf çerezlerini kullanır. Kullanıcı gizliliğini tehdit edebilir, bu yüzden tarayıcılar engelleme seçenekleri sunar ve GDPR ile CCPA gibi düzenlemeler kullanımını sınırlar. Site sahipleri gizlilik haklarını korumak için üçüncü taraf çerezlerini sınırlayabilir veya devre dışı bırakabilir. Çerezler Neden Önemlidir?Üçüncü taraf çerezleri, dijital reklamcılıkta kritik bir rol oynar. Reklamverenler, hedef kitleleri tanımlamak ve kampanya planlaması sırasında doğru tüketici profilleri oluşturmak için bu çerezlere güvenir. Kullanıcı Deneyimi: Çerezler, kullanıcı tercihlerini ve davranışlarını takip ederek kişiselleştirilmiş içerik ve hizmet sunar. Örneğin, sepet öğelerini veya dil ayarlarını hatırlamak deneyimi geliştirir. Pazarlama Stratejileri: Çerezler, pazarlamacıların davranışı analiz etmesine, kullanıcıları segmentlere ayırmasına, hedefli kampanyalar oluşturmasına ve kişiselleştirilmiş teklifler ile stratejileri optimize etmesine olanak tanır. Site Performansı: Çerezler, hangi sayfaların en çok ziyaret edildiğini, hangi içeriğin en etkili olduğunu ve hangi cihazların kullanıldığını izlemeye yardımcı olur, böylece performans iyileştirmelerini yönlendirir. Dönüşüm Takibi: Çerezler, satın alımlar veya form gönderimleri gibi dönüşümleri doğrular ve kampanya etkinliğini ölçer. Toplanan veriler genellikle yeniden hedefleme ve görsel reklam kampanyalarında kullanılır, bu da çerezlerin önemini vurgular. Üçüncü taraf çerezler, kullanıcı davranışını cihazlarında veri saklayarak zaman içinde takip eder. Bu, daha önce görülen veya etkileşimde bulunulan ürün veya hizmetler için kişiselleştirilmiş reklamlar sunmayı sağlar. Özellikle görsel reklamcılıkta, kişiselleştirilmiş reklamlar genellikle geleneksel reklamlardan daha iyi performans gösterir; bu da çerezlerin reklam performansı, analiz ve ölçüm üzerindeki doğrudan etkisini ortaya koyar. Çerez TürleriÇerezler çeşitli türlerde gelir ve farklı amaçlara hizmet eder. Yaygın olanlar şunlardır: Oturum Çerezleri: Oturum sırasında oluşturulan ve tarayıcı kapandığında silinen geçici çerezler. Kalıcı Çerezler: Tekrar gelen ziyaretçileri tanımak ve tercihleri korumak için belirli bir süre cihazda kalan çerezler. Üçüncü Taraf Çerezleri: Harici alan adları—reklam ağları, analiz sağlayıcılar, sosyal platformlar—tarafından birden fazla siteyi izlemek için ayarlanır. Performans Çerezleri: Site hızını izlemek, hataları tespit etmek ve kullanıcı etkileşimlerini takip etmek için kullanılır, böylece kullanıcı deneyimi geliştirilir. Hedefleme/Reklam Çerezleri: Kullanıcı ilgi alanlarına uygun reklamlar sunar ve reklam performansını ölçer. Üçüncü Taraf Çerezleri Olmadan HayatÜçüncü taraf verilerini kaybeden reklam platformları, sunucudan sunucuya bağlantılar veya CRM entegrasyonlarına yönelecektir. Ancak bu yöntemler mevcut veri akışını veya reklam verimliliğini tamamen geri getiremez. Bugün yapılan birçok çalışma, CRM tabanlı ölçüm çözümleri geliştirmek yerine üçüncü taraf çerezlerini uzatmaya odaklanmaktadır.Markalar, yeni ve mevcut kullanıcılardan elde edilen YG (ROI) oranının düşüşünü ve daha yüksek CPA’yı görecektir. CPA sabit kalsa bile, etkileşim metrikleri (hemen çıkma oranı, oturum başına sayfa vb.) muhtemelen düşecektir. Örneğin, Meta’nın hedefleme algoritmaları üçüncü taraf çerezleri olmadan çalışmaz.Web üzerinde, Google veya Adobe aracılığıyla yapılan analizler de veri kaybı yaşayacak ve bu da reklam platformlarındaki performans ölçümlerinin hatalı olmasına ve atıf modellemesinin yanlış olmasına yol açacaktır.Alternatif KanallarÜçüncü taraf çerezler azaldıkça, alternatif veri kanalları daha önemli hale gelir. Örneğin, giriş ve kayıt verileri ile site arama geçmişi, hedefli reklamlar ve öneriler için kullanılabilir.E-posta adresleri e-posta pazarlamasını destekleyebilir ve sosyal medya profilleri kişiselleştirilmiş reklam ve öneriler için kullanılabilir.Çerezlerle Neler Yapabiliriz?Çerezleri, tarayıcıda saklanan bir veri deposu olarak düşünün. Sitedeki her kullanıcı eylemini yakalayabilir, arama ve tıklamaları belirli süreler boyunca çerezlerde saklayabilir ve bu verileri analiz için girdi olarak kullanabiliriz. Olanaklar yalnızca hayal gücümüzle sınırlıdır. Birinci taraf çerezleri, kullanıcı etkileşimlerinden doğrudan zengin bir veri seti oluşturmamıza olanak tanır ve bize gerçek bir birinci taraf veri sağlar.Google Analytics & ÇerezlerÇerezler, Google Analytics’in veri toplamanın temel taşını oluşturur. GTM ve Analytics etiketlerini dağıtarak, sitedeki her kullanıcı eylemini takip edebilir ve raporlayabiliriz.
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 davranışını izlemek, verileri analiz etmek ve reklam kampanyalarını optimize etmek için bir analiz ve takip aracı sağlar.Mobil uygulama analitiği ve reklam optimizasyonunu kullanarak şunları yapabilirsiniz: Veri takibi: Mobil uygulama kullanıcı davranışını izleyin ve kullanıcı etkileşimleri hakkında detaylı veriler sağlayın. Bu, uygulama içi olaylar, oturum süreleri, dönüşüm oranları ve diğer metrikleri içerir. Veri analizi: Toplanan verileri analiz ederek kullanıcı davranışındaki trendleri ve kalıpları ortaya çıkarın. Bu bilgilerle uygulama performansını değerlendirin, kullanıcı deneyimini optimize edin ve pazarlama stratejilerini geliştirin. Reklam kampanyalarını optimize edin: Kullanıcı davranışı verilerini kullanarak kampanya performansını artırın. Reklamları analiz edin ve optimize ederek dönüşümleri artırın, maliyetleri düşürün ve bütçeleri etkin şekilde yönetin. Kullanıcı segmentasyonu: Adjust, kullanıcıları davranış, tercih veya demografik özelliklere göre segmentlere ayırabilir. Segmentasyon, kitlenizi anlamanıza ve pazarlama stratejilerini buna göre uyarlamanıza yardımcı olur. Gerçek zamanlı analitik: Adjust, verileri gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve analiz edebilir, böylece kullanıcı davranışlarını hızlıca değerlendirebilir, reklam ayarlamaları yapabilir ve dinamik strateji güncellemeleri gerçekleştirebilir. Adjust, analistlerin kullanıcı davranışına dayalı aksiyonlar almasını sağlayarak mobil uygulama pazarlamasını ve optimizasyonunu iyileştirir, pazarlama stratejilerini ve kullanıcı deneyimini geliştirir.Adjust Dashboard’ında Öncelikle Kontrol Edilecek Ana Alanlar İlgili marka hesabı içerisinde, Tüm Ayarlar altında tüm ayarları doğrulayın. Tüm Ayarlar → Platformlar bölümünde, hem iOS hem Android izleniyorsa Çoklu Platform Uygulaması seçeneğini etkinleştirin. Ardından iOS App ID ve Bundle ID ile Android App ID ve Scheme’i doğrulayın. iOS 14+ Ayarlarının aktif olduğundan emin olun; değilse Adjust temsilcinizle koordinasyon sağlayın. Uygulamanın olay yapısını dashboard’a entegre edin ve olay tokenları oluşturun. Partner Kurulumu altında üçüncü taraf araçlarla entegrasyonları yapılandırın ve her iki platformda da izlemeyi doğrulayın. Partner Kurulumu içindeki her üçüncü taraf entegrasyonu için doğru link ID ve App ID’yi iOS ve Android için ekleyin. Olay Bağlantısı ve Partner Parametre Eşlemesinin doğru doldurulduğundan emin olun. Bazı olayların istatistiklerde görünmesi zaman alabilir; performans ekipleri tutarsızlıklar görebilir. Raporları Otomatikleştir bölümünden görüntüleyin. Adjust ve Diğer Platformlar Arasındaki Veri TutarsızlıklarıWeb analitiği ve diğer platformlar arasındaki veri tutarsızlıkları birkaç nedenle ortaya çıkabilir: Veri kaynakları: Farklı platformlar farklı kaynaklardan veri toplar (ör. mobil SDK vs. web etiketleri), bu da kullanıcı davranışının farklı yönlerini yansıtır. Veri işleme: Her araç, benzersiz algoritmalar, filtreler ve işleme adımları kullanır; bu da sonuçlarda farklılıklara yol açar. Veri doğruluğu: Toplama ve doğrulama yöntemleri farklıdır; üçüncü taraf kaynaklar veya kullanıcı tarafından sağlanan veriler belirsizlik yaratabilir. Platform ayarları: Kullanıcı tarafından yapılandırılan ayarlar—zaman dilimleri, lookback pencereleri, filtreler—uyumsuzluklara neden olabilir. Veri entegrasyonu: Birden fazla kaynaktan karmaşık entegrasyonlar, her aracın veriyi birleştirme yöntemine bağlı olarak tutarsızlıklar oluşturabilir. Yaygın tutarsızlık senaryoları şunlardır: İndirmeler vs. Kurulumlar Kullanıcıya göre vs. cihaz bazlı kurulumlar Zaman dilimleri ve coğrafi konum Uygulama güncellemeleri Üçüncü taraf mağaza kurulumları Olay karşılaştırmaları İndirmeler & Kurulumlar: “İndirme”, kullanıcının uygulamayı bir mağazadan indirmesidir; “Kurulum” ise uygulamayı ilk açtığı andır. Adjust yalnızca SDK aracılığıyla kurulumları izler, mağazalar ise indirme ve kurulumları takip eder. İndirilen ancak hiç açılmayan uygulamalar, Adjust tarafından kaydedilmediği için tutarsızlıklara yol açar.Kullanıcı vs. Cihaz Kurulumları: Mağazalar kurulumları hesap başına sayar; Adjust, Reklam Kimliği başına sayar. Bir kullanıcı iki cihazda kurulum yaparsa, Adjust bunu iki kurulum olarak sayar, mağaza ise bir kurulum olarak sayar.Zaman Dilimleri & Konum: Adjust, kurulum anında cihazın IP’sini kullanır; mağazalar ise hesabın mağaza bölgesini kullanır. Almanya’da kurulan bir uygulama, UK mağaza hesabıyla kurulduğunda, Adjust Almanya, mağaza ise UK olarak gösterir. Adjust UTC kullanır; diğer platformlar yerel zaman dilimlerini kullanır (ör. Google Ads PST kullanır).Uygulama Güncellemeleri: SDK, uygulama yayınlandıktan sonra eklendiyse, mevcut kullanıcılar güncelleme yaptığında Adjust’ta “yeni” olarak görünür. Mağazalar bunu güncelleme olarak görür, yeni kurulum olarak değil; bu da tutarsızlıklara yol açar.Üçüncü Taraf Mağaza Kurulumları: App Store/Play Store dışı kaynaklardan yapılan kurulumlar Adjust tarafından takip edilir, Apple/Google tarafından edilmez; özellikle Android metriklerini etkiler.Olay Karşılaştırmaları: Atıf pencereleri farklıdır. Google Ads varsayılan olarak 30 günlük tıklama penceresi kullanır; Adjust varsayılan olarak 7 gün kullanır, bu nedenle veriler doğrudan karşılaştırılmamalıdır. Facebook 28 günlük tıklama penceresi kullanır; Adjust’ın 7 günlük son tıklama penceresi fazladan haftaları kapsamaz, bu nedenle doğrudan karşılaştırma yapılmamalıdır. Adjust, olayları orijinal kurulum kaynağına süresiz olarak atfeder.Bonus:“Adjust Kaldıraç” Nedir?“Adjust kaldıraç”, Adjust’ın analiz platformunun reklam optimizasyonu için sunduğu avantajları ifade eder—daha iyi bütçe dağılımı, derin kullanıcı içgörüleri ve geliştirilmiş kampanya performansı. Daha fazla bilgi için Binance makalesine buradan ulaşabilirsiniz.
Müşteri Segmentasyonunun Önemi
Günümüz pazarında ürünler ne kadar çeşitliyse, insanlarımızın da o kadar çeşitli olduğu söylenebilir. Nasıl ki ürünleri kategorilerine ve diğer özelliklerine göre ayırıp sınıflandırıyorsak, müşterileri de özelliklerine göre sınıflandırmak günümüz pazarlama sektöründe oldukça sık kullandığımız bir yöntem haline geldi. Bu işleme müşteri segmentasyonu diyoruz; burada müşterileri demografik, coğrafi, psikografik ve davranışsal özelliklerine göre sınıflandırıyor ve bu sınıflara özel pazarlama stratejileri belirliyoruz. Peki, müşteri segmentasyonuna neden ihtiyaç duyuyoruz? Bize ne gibi faydalar sağlıyor? Segmentasyon türleri nelerdir ve hangi analizde hangi segmentasyon türü kullanılmalıdır? Gelin segmentasyonun önemini anlamak gibi birçok soruya birlikte cevap verelim.Müşteri Segmentasyonu Nedir?Müşteri segmentasyonu, bir müşteri veri kümesini yaş, cinsiyet, ilgi alanları ve harcama alışkanlıklarına göre benzer bireylerden oluşan gruplara ayırma uygulamasıdır. Şirketler ayrıca her segmentin en değerli bulduğu şeyleri anlamaya çalışır, böylece pazarlama materyallerini o segmente daha doğru şekilde kullanabilir ve pazarlama stratejilerini buna göre geliştirebilirler.Her şirketin milyarlarca hatta trilyonlarca verisi vardır. Ancak, bu veriler istatistiksel analiz yardımıyla anlamlı bilgiye dönüştürüldüğünde harekete geçmek mümkün olur. Bir işletmenin müşterisini tanıması ve ihtiyaçlarını bilmesi, daha etkili pazarlama için çok önemli bir faktördür. Bu nedenle veri bilimi, milyarlarca hatta trilyonlarca müşteri verisini analiz edip anlamlı sonuçlar çıkarmada çok önemli bir rol oynar. Müşteri segmentasyonu, ayrıca işletmenin hizmet veya ürünlerini kimlerin aldığını ve kimlerin alacağını bu akıp giden milyarlarca veri arasından anlamak için kullanılan bir yöntemdir. Kullanıcı Segmentasyonu Türleri Coğrafi müşteri segmentasyonu: Coğrafi tüketici segmentasyonu, kitleleri bulundukları yere (ülke, eyalet, şehir veya kasaba) göre ayırır. Bu segmentasyon tekniği, yerel SEO ve pazar genişlemesi için faydalıdır. Demografik müşteri segmentasyonu: Kitlelerin yaş, cinsiyet, medeni durum, eğitim düzeyi ve gelir gibi özelliklere göre gruplandırılması demografik müşteri segmentasyonu olarak bilinir. Bu parametrelerdeki farklılıklar satın alma alışkanlıklarının güçlü birer göstergesi olduğundan, en faydalı segmentasyon türlerinden biridir. Psikografik müşteri segmentasyonu: Psikografik tüketici segmentasyonu, yaş veya cinsiyet gibi daha temel özelliklerden ziyade kişilik, tutum, hobiler ve değerler gibi özelliklere odaklanır. Kullanıcıların satın alma davranışlarını etkileyen psikolojik özellikler psikografik segmentasyonda detaylıca incelenir. Davranışsal müşteri segmentasyonu: Müşteriler davranışlarına göre segmentlere ayrıldığında, ürün kullanımı, eğilimler ve alışveriş tercihleri (örneğin mağazadan ya da çevrimiçi) gibi faktörler dikkate alınır. Kullanıcı Segmentasyonunun FaydalarıFarklı müşteri segmentleri oluşturarak, bu segmentlere uygun ideal ürün kolayca seçilebilir ve işletmeye uygun dağıtım kanalları kolayca belirlenebilir. Başarılı bir müşteri segmentasyonu stratejisine sahip olmak, işletmenin müşterileri daha derinlemesine anlamasına ve onlar için pazarlama stratejileri geliştirmesine olanak tanır.Yaş, konum, satın alma alışkanlıkları ve ilgi alanları gibi özelliklere dayalı olarak, en kârlı müşterilere yönelik çalışmaları yönlendirmek kolaylaşır; böylece doğru kitleyi çekmek için doğrudan pazarlama stratejileri belirlenebilir.Kullanıcı Segmentasyonu Nasıl Uygulanır?Müşteri segmentasyonunun en zor yönlerinden biri, büyük bir veri kümesinden en faydalı segmentleri oluşturacak verilerin hangileri olacağını seçmektir. Bu nedenle, başarılı bir müşteri segmentasyonu için stratejik bir yol haritasına ihtiyaç vardır. Pazarın belirlenmesi:Bu süreç, rekabetten nasıl ayrışacağınızı ve ürünlerinizin tüketici talebini karşılamak için gerekli niteliklere sahip olup olmadığını öğrenmenize yardımcı olacaktır. Segmentasyon türünün seçilmesi:Şirketinizin hedeflerine en iyi hizmet eden segmentasyon stratejisini seçin. Bunu yapmak için müşteri verilerini toplamanız, paydaşları segmentlere ayırmanız ve olası segmentleri doğrulamak için kriterlerde uzlaşmanız gerekir. Müşterilerin ihtiyaç ve tercihlerinin anlaşılması:Doğru soruları sormak, müşterilerinizin ilgi alanlarını, beğenilerini ve isteklerini ayrıntılı olarak anlamanıza yardımcı olur, böylece onlara başarılı bir şekilde hitap edebilirsiniz. İşletmeniz için ideal müşteri segmentinin belirlenmesi: Müşteri segmentasyonu çalışmalarınızın başarılı olması için, müşterilerinizin çoğunluğunu kapsayan basit bir grup düşünmeniz gerekir; bu sayede onların ihtiyaçlarını belirleyebilir ve ürünlerinizi kabul ettiklerini doğrulayabilirsiniz. Segmentasyonun etkinliğinin kontrol edilmesi: Bu adım, belirlediğiniz pazar segmentasyonu stratejilerini doğru müşterilerle test etmeyi ve düzeltilmesi gereken noktaları belirlemeyi içerir. Hedef segmentlerin tanımlanması: Şirkete en yüksek kârı getirme olasılığı en yüksek olan grupları seçin. Ürün konumlandırma stratejisinin geliştirilmesi:Konumlandırma, şirketin pazarda rekabet avantajlı konumunu tanımlamasına olanak tanıyan pazarlama sürecidir. Doğrudan ve dolaylı rakipleri keşfetmeye yardımcı olur. Bir tüketicinin şu sorulara yanıt bulmasını sağlar; - Bu ürün kimin için? - Ürün hangi müşterinin ihtiyaçlarını karşılayabilir? - Şirketinizin ürünü rakiplerin ürünlerinden nasıl farklılaşıyor? - Tüketici için ürününüzü satın almak neden kârlıdır? - Müşteri ürününüzü ne zaman kullanmalı? Her hedef segment için bir pazarlama planı oluşturma: Her segment için, şirket görevlerinizi yerine getirmenizi sağlayacak adım adım bir strateji oluşturun. Strateji gerçekçi olmalı ve olası zorlukları hesaba katmalıdır. Tekniğin Gerçek Hayattaki UygulamalarıHedef kitlenizi medeni durum, ilişki süresi, aile büyüklüğü ve çocuk yaş aralıkları gibi faktörlere göre hedeflemek de kitlenizi segmentlere ayırmanın harika bir yoludur. Satın alma alışkanlıklarımız hayatımızın hangi aşamasında olduğumuza bağlıdır. Ebeveynler çocukları için alışveriş yapar. Yaşlanan ebeveynlerine bakan baby boomer kuşağı birçok alışveriş yapar. Geçmiş satın alma bilgilerine dayalı olarak müşterileri ilgili veya tamamlayıcı ürünlerle yeniden hedefleyebilirsiniz. Bu verileri kullanarak başarılı çapraz satış ve yukarı satış kampanyaları başlatabilirsiniz. Örneğin, telefon aksesuarları satıyorsanız, kitlenizin farklı segmentlerini kullandıkları telefon türlerine göre teklifler ile hedefleyebilirsiniz. Ürününüz cihaz türüne göre farklı kullanılmıyorsa, insanların farklı cihazlarla alışveriş yapma biçimlerinde herhangi bir eğilim olup olmadığını görmek için verilerinize bakın.Ayrıca, lüks yaşam tarzıyla ilgilenen ve son 30, 60 veya 90 gün içinde yüksek fiyatlı satın alımlar yapma eğilimi gösteren potansiyel müşterileri hedeflemek için de kullanabilirsiniz. Bu ayarlar ve hedef segmentler kullandığınız platforma bağlı olarak belirlenebilir.SonuçMüşterilerinizin taleplerini ve endişelerini doğru bir şekilde tanımlamanız gerekir ki bu ihtiyaçları karşılayıp sonunda onların memnuniyetini kazanabilesiniz. En iyi müşteri segmentasyonu stratejisini kullanmanızın satış, pazarlama, ürün geliştirme, müşteri hizmetleri vb. işinizin tüm yönleri üzerinde önemli bir etkisi olabilir. Şirketiniz, pazarı daha net anlayarak ve müşteriye daha fazla odaklanarak daha öngörülebilir ve verimli şekilde büyüyebilecektir. Kaynakça https://www.euromsgexpress.com/musteri-veri-segmentasyonu-nedir/?psafe_param=1&gclid=CjwKCAiAu5agBhBzEiwAdiR5tPFa3xg05HuyEqbckfrr1EcVp9sWw5MPNhxGUZ0EIcm5enHaczaYJRoCKZMQAvD_BwE https://porsline.com/blog/tr/musteri-segmentasyonu-neden-ve-nasil-yapmaliyiz/ https://business.adobe.com/blog/basics/real-world-examples-of-customer-segmentation https://www.tani.com.tr/blog/musteri-analitiginin-sihirli-kavrami-musteri-segmentasyonu https://www.ticimax.com/blog/musteri-segmentasyonu-ile-hedef-kitlenizi-nasil-tanirsiniz https://netuce.com/musteri-segmentasyonu-nedir-nasil-yapilir/ https://sendpulse.com/tr/knowledge-base/email-service/general/how-segment-customers https://www.mayple.com/blog/customer-segmentation-examples#:~:text=If%20you%20sell%20phone%20accessories,trends%20based%20on%20different%20devices. https://openviewpartners.com/blog/customer-segmentation/
GA4'da En Sık Karşılaşılan 5 Raporlama Hatası
Ekim 2020’de beta olarak yayımlanan GA4, Temmuz 2023 itibarıyla tüm 360 dışı hesaplar için zorunlu hale geldi. Bu tarihten itibaren GA4 entegrasyonu olan hesaplar, tüm raporlama süreçlerini GA4 üzerinden yönetmek zorundadır.GA4 arayüzü Universal Analytics’e göre daha kullanıcı dostu olmasına rağmen, hâlâ birçok raporlama hatası oluşmaktadır. Bu makalede, en yaygın beş GA4 raporlama hatasını ve bunların nasıl düzeltileceğini ele alıyoruz. Eksik Veri Bazen GA4’te hiç veri göremezsiniz. Bu genellikle izleme kodunun yanlış kurulması veya kullanıcının tarayıcısında engellenmesi nedeniyle olur. Çözmek için: GA4’te Property → Data Streams → Web bölümüne gidin ve akışınızın Ölçüm Kimliğini (Measurement ID) kopyalayın. Bu kimliği ya sayfa kaynağınıza doğrudan kodlayarak ya da GTM’e bir “GA4 Configuration” etiketi ekleyerek kurun. Veri Tekrarı Bu genellikle GA4 kodunun hem doğrudan HTML’de hem de GTM üzerinden yüklenmesinden kaynaklanır. Yalnızca bir yöntem kullanın—ya doğrudan HTML’ye ekleyin ya da GTM üzerinden, ikisini birden değil. Veriyi Yanlış Yorumlamak – UA ve GA4 Karşılaştırması Universal Analytics (UA) ve GA4 farklı veri modelleri kullanır (UA: oturum/son tıklama; GA4: etkinlik/son etkileşim) ve farklı kullanım amaçlarına hizmet eder. Raporları yan yana karşılaştırmak kafa karışıklığı yaratır. Bunun yerine: Her metrik ve boyutun kendi bağlamında ne anlama geldiğini öğrenin. Doğrudan karşılaştırma yapmak yerine ihtiyacınıza en uygun aracı seçin. Daha fazla bilgi için bkz.: UA ve GA4 Arasındaki Farklar Atıf Modeli Farkları Son Direkt Olmayan Tıklama: Direkt trafiği görmezden gelir ve son direkt olmayan kaynağa kredi verir. Son Tıklama: Tüm kaynakları kapsar ve en son tıklamayı kredi olarak verir. Geçersiz Veri Filtreleri Çok katı veya yanlış yapılandırılmış filtreler geçerli verileri dışlayabilir. Filtrelerinizi Admin → Data Settings → Data Filters altında kontrol edin ve yalnızca gerçekten istenmeyen trafiği filtrelediğinizden emin olun. Karışık Analiz Arayüzü Binlerce etkinlik ve parametre olduğunda GA4 arayüzü kullanımı zorlaşabilir. Büyük veri kümeleri için GA4–BigQuery bağlantısını etkinleştirin ve karmaşık sorgularınızı BigQuery’de gerçekleştirerek daha güvenilir ve ölçeklenebilir analiz yapın.