Dönüşüm Optimize Edici : Basit / Çok Boyutlu Teklif Yönetimi Karşılaştırması

Dönüşüm Optimize Edici çok boyutlu bir teklif yönetimidir.

Basit Teklif Yönetimi	Çok Boyutlu Teklif Yönetimi
Teklifleri yalnızca anahtar kelimeye göre değiştirir	Tıklamanın değerini gösteren birçok başka etkeni değerlendirir (kullanıcının bulunduğu yer, eşleşme kalitesi, kullanıcı sorgusu, içerik ağı sitesi vb.)
Başka hiçbir faktör dikkate alınmaz	Her açık artırmanın kendine has özelliklerini temel alarak performansı gerçek zamanlı şekilde optimize eder
Örnekler: manuel teklif yönetimi, 3'üncü taraf teklif yönetimi	Çok daha iyi performans elde etme olanağı sağlar

Örnek: Arama ve İçerik Ağı Kampanyalarınızı İyileştirme

Taner'in İnternet üzerinden özel yapım sörf tahtaları sattığını varsayalım.

Taner, son bir yılda Google AdWords sayesinde yaptığı satışlardan memnun kalmıştır. Bu bir yıl içinde, sitesine kaliteli trafik çekmek için hem Arama hem de İçerik Ağlarını kullanmıştır. Taner, artık sağlam temellere dayanan bir hesaba sahip olduğu için performansını artırmanın yollarını aramaktadır. Biraz araştırdıktan sonra, Google Dönüşüm Optimize Edici'nin hem zamandan tasarruf etmek hem de kampanyasının performansını artırmak için en iyi yol olduğuna karar verir. Dönüşüm Optimize Edici özelliğini başarılı bir şekilde etkinleştirdikten sonra, performansı analiz etmek ve gerekli değişiklikleri yapmak için birkaç gün beklemeye karar verir. Bu birkaç günün sonunda kampanyasının performansını kontrol ettiğinde, ortalama EBM'sinin neredeyse %5 azaldığını görür ve bu durumdan çok memnun kalır. Ancak okuduğu makalelerden, karı maksimize eden düzeyi tespit etmek amacıyla çeşitli maksimum EBM düzeylerini test etmenin yararlı olduğu aklında kalmıştır. Maksimum EBM'sini 10 TL artırmayı dener. Bu da, hemen hemen aynı ortalama EBM ile birkaç dönüşüm daha almasını sağlar.

Aşağıda Taner'in hesabındaki iki geniş eşlemeli anahtar kelimeyi görebilirsiniz:

Basit Teklif Yönetimi

Taner, Dönüşüm Optimize Edici'yi yüklemeden önce, bu anahtar kelimelerin her biri için farklı teklifler seçmekte, ancak her anahtar kelimenin aldığı tıklamaların tümü için aynı teklifi kullanmaktaydı. Basit teklif yönetiminde, tıklamaları birbirinden ayırma olanağı yoktur.

Çok Boyutlu Teklif Verme

Dönüşüm Optimize Edici yüklü olduğu için, geçmiş performans verilerini analiz edebilir ve daha fazla faktörü temel alarak optimizasyona başlayabilir. Taner örneğinde, Dönüşüm Optimize Edici'nin iyileştirilmesi gerektiğini tespit ettiği önemli iki alan, kullanıcının yeri ve yüksek performans gösteren geniş eşleme sorguları olmuştur.

• Kullanıcının Yeri: Dönüşüm Optimize Edici, "özel yapım sörf tahtası" terimi için genel coğrafi bölgelerden dönüşüm getirmeyen bazı tıklamalar alındığını tespit eder. Bu örnekte, Kanada'daki kullanıcılar "özel yapım sörf tahtası" için arama yapıyor, Taner'in reklamını tıklıyor, ancak ürün satın almıyordu. Taner Kanada'ya ürün göndermediği için bu normaldi. Dönüşüm Optimize Edici bu durumu tespit ederek, ABD'deki kullanıcıları hedefleme yönünde harekete geçilmesini sağladı.
• Güçlü Geniş Eşleme Sorguları: Taner, "sörf tahtası" geniş eşlemeli anahtar kelimesiyle reklam yayınlamaktadır. Dönüşüm Optimize Edici, Taner'in reklamının, her ikisi de Taner için çok iyi performans göstermiş olan (düşük ortalama EBM, yüksek dönüşüm oranı) "özel yapım sörf tahtası sipariş edin" ve "özel yapım sörf tahtası" gibi sorgular için de gösterildiğini fark edebilir. Dönüşüm Optimize Edici bu fırsatı tespit edebilir ve Taner'in reklamının bu iki alakalı sorgu için olabildiğince sık gösterilmesini sağlayabilir.

 

Örnek: İçerik Ağı Kampanyalarınızı İyileştirme

Canan, İnternet üzerinden yeni ve eski film posterleri satmaktadır. Bir süredir, film bloglarını inceleyen, çevrimiçi eğlence dergilerini okuyan ve sinema tartışma forumlarında diğer film meraklılarıyla sohbet eden potansiyel müşterilere ulaşmak için içeriğe dayalı hedeflemeyi kullanmaktadır. İçerik Ağı sayesinde mağazası pek çok satış yapmıştır, ama önemli performans ölçümlerine baktığında, hala bazı alanlarda iyileştirme yapabileceğini düşünmektedir.

Dönüşüm Optimize Edici'yi kullanmaya karar verir. Bu özelliği kurmak kolaydır ve fazla zaman almaz. Canan, önerilen maksimum EBM teklifiyle işe başlar ve böylece sorunsuz bir geçiş yapar. Sonra, bazı temel bilgilerini girer ve gerisini Dönüşüm Optimize Edici'ye bırakır. Birkaç hafta sonra kampanyasının performansını kontrol eder ve ortalama EBM'sinin bir miktar düştüğünü, dönüşüm oranının ise %0,5 oranında arttığını görür. Dönüşüm Optimize Edici bunu nasıl başarmıştır?

Dönüşüm Optimize Edici, Canan'ın İçerik Ağı kampanyasının performansını iyileştirmek amacıyla, kampanyanın geçmiş ve mevcut performansını incelemiştir. Canan'ın reklamlarının İçerik Ağında gösterildiği üç örnek web sitesini aşağıda görebilirsiniz:

• Web Sitesi A: Dönüşüm Optimize Edici, zaman içinde Web Sitesi A'nın Canan'a dönüşüm getirmeyen çok sayıda tıklama göndererek, maliyeti yüksek dönüşümler sağladığını tespit etmiştir. Canan'ın reklamlarının bu web sitesinde gösterimi durduruluncaya dek, bu site için teklif düzeyleri otomatik olarak düşürülmüş ve böylece daha yüksek performans gösteren web sitelerine ayrılabilecek bütçe artırılmıştır.
• Web Sitesi B: Bu site, Canan'ın en iyi performans gösteren sitelerinden biri olduğu için, Dönüşüm Optimize Edici, Canan'ın reklamlarının bu sitede olabildiğince sık görünmesini sağlamış ve böylece daha fazla dönüşüm gerçekleşmiştir.
• Web Sitesi C: Dönüşüm Optimize Edici, Canan'ın reklamlarının genel olarak, teması Web Sitesi C'nin temasına benzeyen sitelerde çok iyi performans gösterdiğini tespit etmiştir (tema: filmlerle ilgili hediyelik ürünler). Bu bilgilerden yola çıkılarak, Canan'ın reklamları, filmlerle ilgili hediyelik ürünlere ilişkin daha fazla İçerik Ağı sitesinde gösterilmiş ve böylece Canan'ın alakalı sitelere erişimini artırıp, ona yeni dönüşümler kazandırmıştır.