Yapay zeka destekli arama ve aşırı parçalanmış medya kanallarının insanların markaları keşfetme şeklini yeniden şekillendirmesiyle birlikte, pazarlama ölçümünde "ayarla ve unut" yaklaşımı resmen öldü.
Etkiyi ölçmek, kontrol paneli verilerinin statik bir kontrolü değildir. Stratejik olarak kullanıldığında ölçüm, verilerin reklam platformu ayarlarınızı bilgilendirdiği ve bu ayarların daha iyi veriler (ve iş sonuçları) ürettiği verimli bir döngüdür.
Büyümenizi verimli tutacak bir ölçüm volanını nasıl oluşturacağınız aşağıda açıklanmıştır.
4 adımlı ölçüm döngüsü
Yapay zeka destekli bir analiz platformu satan bir Bay Area SaaS şirketi olan PowerLoop'u hayal edin. Google Arama'ya, LinkedIn'e ve yeni ortaya çıkan bazı yapay zeka yayın sponsorluklarına yoğun yatırım yapıyorlar.
Onların sorunu mu? Google Ads olağanüstü ROAS rapor ediyor, ancak dahili CRM'leri herhangi bir reklam kampanyasıyla doğrudan ilişkilendirilemeyecek önemli sayıda potansiyel müşteri ve fırsat gösteriyor, bu da pazarlamanın yönetim kurulu üzerindeki gerçek etkisini kanıtlamayı zorlaştırıyor.
1. Platform ROAS'ı
Bu sizin motor içi realitenizdir. İster Google Ads ister Meta olsun, platform ROAS'ı, platformun ne olduğunu düşündüğünü size bildirmek için piksel ve dönüşüm API verilerini kullanır. Bunu söylemeye gerek yok ama platformların kendi etkilerini hafife alma alışkanlığı yok.
İdeal:Bunu gerçek zamanlı optimizasyon için kullanın.
Sınırlama:Bu sinyaller, hedef EBM'nizi (edinme başına maliyet hedefi) veya hedef ROAS'ı (reklam harcamalarından elde edilen gelir hedefi) teklif stratejilerinizi besler. Bu, sahip olduğunuz en hızlı geri bildirim döngüsüdür, ancak nadiren gerçeğin tamamıdır. Bu bizi şuna götürüyor:
Pratikte neye benziyor (örnek):PowerLoop'un Google Ads hesabı, "Ücretsiz deneme kayıtları" için bir hedef EBM teklif stratejisiyle yapılandırılmıştır.
Google Ads, 50 ABD doları tutarında sağlıklı bir EBM bildiriyor ve bu da hedeflerinin oldukça dahilinde. LinkedIn ayrıca güçlü etkileşim ve tıklama oranları gösteriyor. Bu kağıt üzerinde harika görünüyor, ancak ilişkilendirilmemiş potansiyel müşteriler can sıkıcı bir endişe kaynağı.
Daha derine inin:Sonuçları rayından çıkaran pazarlama karması modelleme hatalarından nasıl kaçınılır?
2. Arka uç ROAS
Platform verileri iyimser. Banka hesabınız gerçekçi.
Tercih ettiğiniz CRM'den (Salesforce, Shopify, HubSpot vb.) gelen arka uç ROAS, reklam harcamanızı gerçek CRM'nize veya dahili veritabanınıza bağlar. Arka uç performansını reklam platformu harcamalarına göre doğru bir şekilde eşleştirmek muhtemelen bazı veri mühendisliği çalışmaları gerektirecektir, ancak bu çabaya değer.
İdeal:"Gürültüyü" (geri ödemeler, sahte potansiyel müşteriler veya kredi kartı reddi) temizleyin ve pazarlama verimliliğini kendi birinci taraf verilerinize göre değerlendirin.
Faydası:Hesap yapınızı doğrulamak için arka uç ROAS'ı kullanabilirsiniz. Platform bir kampanyanın kazandığını söylüyor ancak arka uçta düşük kaliteli potansiyel müşteriler görünüyorsa, hedeflemenizi veya reklam öğenizi yeniden yapılandırmanın zamanı gelmiştir.
Pratikte neye benziyor (örnek):PowerLoop, reklam harcamalarını Salesforce'a bağladığında, Google Ads'deki "Ücretsiz deneme kayıtlarının" çoğunun ya eksik profiller olduğunu ya da hedef pazarlarının dışındaki IP adreslerinden geldiğini ve hiçbir zaman nitelikli satış fırsatlarına dönüşmediğini fark ediyor.
LinkedIn etkileşim gösterirken beklenenden daha düşük bir dönüşüm oranına sahip. Bu analiz, onları Google Ads kitle hedeflemelerini hassaslaştırmaya ve LinkedIn kampanya hedeflerini yüksek niyetli potansiyel müşteri formlarına daha fazla odaklanacak şekilde ayarlamaya yönlendiriyor.
3. Artımlı ROAS (iROAS)
Bu “Ne olmuş yani?” metrik. iROAS şu soruyu yanıtlıyor: Reklamı göstermeseydik bile bu satışlardan kaç tanesi gerçekleşirdi? Pazarlama karması modellemesinin (MMM) ve artımlılık testinin (coğrafi kaldırma testleri veya uzatma testleri) devreye girdiği yer burasıdır.
Amaç:Kanallar arasında gerçek değeri ve "halo etkilerini" belirleyin.
Eylem:MMM öngörüleri size nerede ikiye katlamanız gerektiğini ve zaten dönüşüm gerçekleştirecek olan müşteriler için yalnızca nerede ödeme yapacağınızı söyler. Bir sonraki artımlılık testlerinize öncelik vermek için bu bilgileri kullanın.
Pratikte neye benziyor (örnek):PowerLoop, Google Ads'ü çekirdek olmayan belirli pazarlarda birkaç hafta duraklatarak ve karanlık alanlar ile reklamların hâlâ yayınlandığı benzer alanlar arasındaki kayıt farkını ölçerek bir coğrafi artış testi gerçekleştirir. Google Ads'ün bazı artımlı kayıtlar sağladığını, ancak Google tarafından atfedilenlerin önemli bir kısmının doğrudan trafik veya yönlendirmeler yoluyla zaten organik olarak kaydolmuş olabileceğini keşfettiler.
Bunun tersine, MMM'leri, AI yayın sponsorluklarının, doğrudan "son tıklama" dönüşümlerini artırmasa da, marka bilinirliğine önemli ölçüde katkıda bulunduğunu ve markaları için daha fazla organik arama sağlayarak tüm dijital kanallarda genel EBM'yi azalttığını öne sürüyor. Bu da sponsorlukların başlangıçta düşünülenden daha yüksek bir iROAS'a sahip olduğunu ortaya koyuyor.
Aşırı değerli ve az değerli kanallara bir örnek:
Artımlılık faktörü ne kadar büyük olursa, bu örnekte YouTube ve podcast'ler gibi bu kanalın değeri de o kadar düşük olur. Artımlılık faktörü ne kadar düşük olursa, bu durumda ücretli inceleme siteleri gibi bu kanallara o kadar fazla değer verilir.
Daha derine inin:Artımlılık neden pazarlamanın gerçek etkisini kanıtlayan tek ölçümdür?
4. Marjinal ROAS (mROAS)
Son sınır, bir sonraki doların nereye harcanacağını anlamaktır. Her kanal eninde sonunda verimliliğin çöktüğü bir platoya ulaşır. Bu gerçekliğe azalan verimler kanunu denir. Bu hedefe ne zaman ulaşacağınızı anlamak verimli bütçelemenin anahtarıdır.
Amaç:Performans tavanına ulaşmadan önce "büyüme alanını" tahmin edin.
Faydası:mROAS'ı izleyerek doymuş bir kanaldan ne zaman geri çekileceğinizi ve bu bütçeyi yeni ortaya çıkan alanlara yeniden tahsis edeceğinizi bilirsiniz.
Pratikte neye benziyor (örnek):PowerLoop'un analizi, Google Ads'e ayda 100.000 ABD doları harcadıktan sonra, başka bir 10.000 ABD dolarının, harcanan her dolar için 0,80 ABD doları marjinal getiri sağladığını gösteriyor; bu, esasen ek harcamalarda başa baş oldukları veya para kaybettikleri anlamına geliyor.
Bununla birlikte, AI yayın sponsorlukları için harcanan her ek dolar, hala 2,50 ABD Doları değerinde artış sağlıyor ve bu da önemli bir büyüme alanı olduğunu gösteriyor. Sponsorluk programlarını genişletmek için Google Ads bütçelerinin %15'ini yeniden ayırmaya karar veriyorlar.
Döngü neden hiç bitmiyor
Pazarlama ölçümü devam eden bir çalışmadır çünkü ortam sürekli değişmektedir. Bugün Google Arama stratejinizi mükemmelleştiriyor olabilirsiniz. Yarın, bir ChatGPT veya Perplexity yanıtında bahsin etkisini nasıl ölçeceğinizi öğreneceksiniz.
Varsayımsal PowerLoop ekibi bunu anlıyor. Sürekli olarak yeni yapay zeka destekli kanalları değerlendiriyor ve bunları ölçüm döngülerine nasıl entegre edeceklerini planlıyorlar. Geçen çeyrekte işe yarayan yöntemin bu çeyrekte işe yaramayabileceğini ve yalnızca platform verilerine güvenmenin harcamaların boşa gitmesine yol açacağını biliyorlar.
Amaç, sabit kalan "mükemmel" bir sayı bulmak değil. Amaç bu döngüyü çevik kalmak için kullanmaktır. iROAS'ınız bir kanalın düşündüğünüzden daha artımlı olduğunu ortaya çıkardığında platformdaki hedef ROAS hedeflerinizi (1. Adım) daha agresif bir şekilde zorlarsınız. mROAS bir denge noktasına ulaştığınızı gösterdiğinde, farklı kitleler bulmak için yeni, kanıtlanmamış kanalları test etmeye başlarsınız.
Daha derine inin:Veri silolarını parçalara ayırın: Entegre analiz, pazarlama etkisini nasıl ortaya koyuyor?
