PPC Reklam Rotasyon Ayarlarınızı Nasıl Değerlendirebilirsiniz?

Reklam rotasyonu unutulan ayarlardan biridir. Herkesin "her zaman süresiz olarak döndür" veya "her zaman dönüşümlerle optimize et" gibi bir tercihi vardır, ancak seçilen ayarlar genellikle ayarlar yardımcı programından ziyade yöneticinin varsayılan tercihini yansıtır. Bir tercihten ziyade, ayar bir araç ve daha fazla analiz için konu olarak kullanılmalıdır.

Bu makale, reklam rotasyonu için hangi seçeneklere sahip olduğunuzu ve fırsatları nasıl hızlı bir şekilde belirleyeceğinizi ele alacaktır. Kulağa büyük bir konu gibi gelebilir ve konuyla ilgili birçok fikir var, ancak kavramı bir kez kavradığınızda onu oldukça sezgisel bulacaksınız.

Reklam Döndürme Ayarları

Reklam rotasyonu ayarları birkaç biçimde gelir. AdWords'ü örnek olarak kullanarak şunları yapabiliriz:

• Tıklamalarla optimize edin
• Dönüşümlere göre optimize edin
• Süresiz olarak döndür
• Döndür ve optimize et

Her ayar, tek bir reklamın reklam grubundaki potansiyel gösterim payını değiştirir ve bu da performans üzerinde büyük bir etkisi olabilir.

Düşüncenin İki Çizgisi

Ayarları iki ana gruba ayırabiliriz. Biri insan kontrolünü ve kazananı manuel olarak seçmeyi tercih ediyor. İkincisi, sistemin reklam rotasyonunu kendi verilerine göre değiştirmesine izin verir.

Manuel test savunucuları, "adil test" olarak eşit rotasyonu kullanır. Her reklam, bir açık artırmaya girmek için aynı potansiyele sahiptir. Bu, her bir reklama testi kazanmak için bir şans vererek ve yeterli bir veri örneği oluşturarak gösterimleri daha dengeli bir şekilde dengelemelidir. Tabii ki, bu yalnızca açık artırmaya girmek için bir şanstır ve zayıf bir reklam, diğer reklamlar kadar çok sayıda açık artırmada kalifiye olmayabilir.

Otomatik optimizasyon savunucuları, sistemin daha hızlı doğasını savunuyorlar. Optimizasyon, manuel bir süreçten çok daha hızlı gerçekleşir. Sistem ayrıca reklamverenden daha fazla veriye sahiptir. Açık artırma verileri, kullanıcı davranışı ve daha fazlası, gerçek reklam performansını belirlemek için kullanılabilir. Sistem ayrıca daha fazla nüans sunabilir. Ortalama olarak daha kötü performans gösteren belirli bir reklamın, belirli bir kullanıcı alt kümesi için aslında en iyi reklam olduğu durumlar olabilir. Sistem teorik olarak bunu yakalayıp o reklamı sadece o zamanlarda gösterebiliyordu. Bu optimizasyonların marjinal kazanımları, önemli performans kazanımları sağlayabilir.

Otomatik optimizasyonun dezavantajı kontrol kaybıdır. Bu, CTC gibi açık bir reklam test sürecini sunarak ve bunlara bağlı kalarak elde edilen değeri bozabilir. Otomatik optimizasyon, reklam testlerinizi ayarlama şeklinizi de değiştirebilir. A/B testi yerine, reklam grubu başına daha fazla sayıda reklam yayınlamayı ve zaman içinde kaybedilen reklamları kaldırmayı tercih edebilirsiniz. Bu kulağa önemsiz gelebilir ancak süreçler üzerindeki etkisi hafife alınmamalıdır.

Fırsatları Belirleme

Ya kendi hesap(lar)ınızda iki seçeneği değerlendirmek isterseniz? Tıklamalarla optimizasyona mı geçmelisiniz yoksa eşit şekilde mi dönmelisiniz?

Biraz kaba matematikle ve bu blog yazısı için bir pivot tabloyla değerlendirebiliriz. Bunun PowerPivot veya SQL ile daha kolay tamamlanabileceğini unutmayın, ancak erişilebilirlik adına bunu atlayacağız. Bu teknolojileri kullanmakla ilgileniyorsanız, aşağıda kullandığımız kurulumun aynısını kullanabilirsiniz.

Analizi Ayarlama

Bu örnekte, hesabın süresiz olarak dönüşümlü olarak ayarlandığını varsayacağız. Tıklamalarla optimizasyona geçmenin etkisini değerlendirmek istiyoruz. Önce tüm reklamlarımızı ve verilerimizi indireceğiz. Son 30 güne veya daha uzun bir döneme ait son verileri kullanabiliriz.

Aklında tut:

• Dönem boyunca devam eden tüm promosyonlar
• Reklam metninde önemli değişiklikler
• reklam biçimleri
• Reklam durumundaki değişiklikler

Ayrıca, bu noktada standart metin reklamlara ne kadar bağımlı olduğunuza bağlı olarak, reklam türüne göre segmentlere ayırmayı da seçebilirsiniz.

masa

Artık verilere sahip olduğumuza göre, pivot tablomuzu oluşturmaya başlayabiliriz! Kampanyaları ve/veya reklam gruplarını satırlar halinde kurmak isteyeceğiz. Bu, kampanya başına farklı kararlar verebileceğimiz için etkiyi her düzeyde hesaplamamızı sağlar. Bir reklam grubu büyük ölçüde farklıysa, bir yeniden yapılandırma fırsatı belirleyebiliriz.

Sütunlarımıza toplam gösterim sayısı, maksimum TO ve ortalama dönüşüm oranı ekleyeceğiz. Referans için ek sütunlar ekleyebilirsiniz, ancak yukarıdaki üçü gereklidir. Ayrıca gösterime veya tıklama hacmine göre de segmentlere ayırabilirsiniz. Bu, iki tıklamalı ve dört gösterimli bir reklam gibi gerçekçi olmayan TO'ları olan düşük hacimli reklamların sayısını sınırlandırmalıdır. Aşağıda, filtrede binden fazla gösterim için DOĞRU/YANLIŞ bayrağı kullanıyorum.

Etkiyi Hesaplamak

İhtiyacımız olan tüm verilere sahibiz. Buradaki matematik de oldukça basit. Tıklamalar için optimize etmeye geçersek, TO'su daha yüksek olan reklam daha sık gösterilmelidir. Hesabın aynı sayıda gösterime sahip olduğunu varsayarak, toplam gösterimleri uygun reklamların maksimum TO'su ile çarparak potansiyel tıklamaları hesaplayabiliriz.

Potansiyel Tıklama Sayısı = Toplam Gösterim Sayısı x Maks. TO

Artık maksimum potansiyel tıklama sayısına sahip olduğumuza göre, potansiyel tıklamaları ortalama dönüşüm oranıyla çarparak potansiyel dönüşümleri hesaplayabiliriz.

Potansiyel Dönüşümler = Potansiyel Tıklamalar x Ortalama Dönüşüm Oranı

veya

Potansiyel Dönüşüm = Toplam Gösterim Sayısı * Maks. TO * Ortalama Dönüşüm Oranı

Bu noktada, gerçek ve potansiyel dönüşümler arasındaki farkı incelemek ve değiştirilecek alanları belirlemek için birkaç hesaplama yapabilirsiniz.

Neden Ortalama Dönüşüm Oranı?

Neden ortalama dönüşüm oranı, neden reklam başına gerçek dönüşüm oranı değil diye soruyor olabilirsiniz. Bu örnekte, dönüşüm oranının reklam metnine değil, açılış sayfasına bağlı olduğunu varsayıyoruz. Nihai URL'lerdeki açılış sayfalarını test ediyor, tanıtımlar gibi çok farklı reklamlar yayınlıyor veya "ücretsiz" gibi kelimeler ekleyerek reklam TO'larını şişiriyorsanız, elbette bu işe yaramaz.

Daha rahat ederseniz, en yüksek TO'ya sahip reklamın dönüşüm oranını kullanabilirsiniz. Farklı türde ziyaretçileri çekebilecek çok farklı reklam metinleriniz varsa bu uygun olabilir. Ayrıca, farkın yalnızca bir kısmının reklamdan kaynaklandığını söyleyerek onları şu veya bu şekilde tartabilirsiniz.

İyi eğlenceler! Her tur için daha fazla veri topladıkça ve özellikle bu hesabı daha iyi anladıkça hesaplamalarınızı zaman içinde her zaman ayarlayabilirsiniz.

Verilere Dayalı Karar Verme

Bu tür bir analiz, hesap yönetimi için yeni seçenekler sunar. Hangisi daha değerli, trafik ve dönüşümlerdeki artış mı yoksa bir reklam test sürecinden öğrenme mi? Potansiyel dönüşümler ile gerçek dönüşümler arasında büyük boşluklar varsa, taktiklerinizi değiştirebilir. Yoğun bir sezona giriyorsanız, trafiği ve geliri artırmak için tıklamalara göre reklamları dönüşümlü olarak yayınlamayı tercih edebilirsiniz. Veya sayılar yakınsa, reklam testinizi en üst düzeye çıkarmak için aynı döneme giren yeni bir test başlatmayı tercih edebilirsiniz. Buradaki anahtar kavram, seçeneklerinizi daha iyi anlamaktır, böylece en iyi iş kararını verebilirsiniz ve varsayılan uygulamalara bağlı kalmazsınız.