Google Ads'de Hedef ROAS: Dikkat edilmesi gereken 5 önemli nokta

Reklam harcamalarından elde edilen gelir (ROAS) hedefi, PPC reklamcılığının kutsal kâsesi olarak müjdeleniyor.

Tıklamaya dayalı ve dönüşüme dayalı teklif vermenin aksine, bu strateji finansal iş sonuçlarını optimize etmek için tasarlanmıştır.

Google Ads'ün evrimsel ölçeğinde kuşkusuz yüksek olmasına rağmen, Hedef ROAS'ın tam potansiyeline ulaşması için sıkı bir kurulum yapılması gerekir.

Google'ın Mart 2021'e ait dahili verilerine göre, Hedef EBM'den Hedef ROAS'a geçiş yapan reklamverenler, benzer bir reklam harcamalarından elde edilen gelirle dönüşüm değerinde %14'lük bir artış gördü.

Google, Akıllı Alışveriş'ten Dönüşüm Değerini En Üst Düzeye Çıkarma ve Hedef ROAS'a geçiş yapan reklamverenlerin dönüşüm değerinde %30'a kadar artış elde ettiğini iddia ediyor.

Sonuçlar bir işten diğerine ve ekonominin farklı sektörlerine göre değişiklik gösterebilir.

Değere dayalı teklif verme konusundaki başarınız, bunun iş modelinizle ve uygulama kalitenizle ne kadar uyumlu olduğuna bağlıdır.

Bu makalede, değere dayalı teklifin işletmeniz için uygun olup olmadığını değerlendirmenize yardımcı olmak amacıyla Hedef ROAS'ı benimsemeyle ilgili temel hususlar özetlenmektedir.

Hedef ROAS: Genel Bakış

Hedef ROAS veya hedef ROAS, hedeflenen reklam harcamalarından elde edilen gelir dahilinde dönüşüm değerini en üst düzeye çıkarmak için tasarlanmış bir Google Ads değere dayalı teklif stratejisidir.

Akıllı Teklif stratejisi olarak Hedef ROAS, geçmiş birinci taraf verileriyle birlikte çok sayıda içerik ve kitle sinyalinden yararlanır.

Google, kullanıcıların olası dönüşüm değerini tahmin etmek için gelişmiş tahmin modellemesini kullanır ve tekliflerinizi ROAS hedefinize uygun şekilde otomatik olarak ayarlar.

Hedefinizi ne kadar yüksek belirlerseniz, AI o kadar düşük teklif verir ve bunun tersi de geçerlidir.

Uygulamada bazı dönüşümler diğerlerinden daha yüksek ROAS sağlar. Google daha sonra bunu hesaplamalarına dahil eder ve istediğiniz ROAS'ı korumak için teklifleri yeniden ayarlar.

Potansiyel müşteri değerine dayalı teklif verme

Google Reklam Ürün Sorumlusu Ginny Marvin'e göre, dönüşüme dayalı bir stratejiden değere dayalı bir stratejiye geçiş, en yüksek sayıda dönüşüm için optimizasyon yapmaktan en değerli müşterilere öncelik vermeye doğru bir geçişi temsil ediyor.

Bu değişimin bir sonucu olarak reklamverenlerin hacim ve değer arasında bir denge kurması gerekiyor.

Bu nedenle, Hedef ROAS'ın genellikle Hedef EBM'ye kıyasla daha yüksek bir toplam dönüşüm değeri ancak daha düşük dönüşüm hacmi döndürme olasılığı daha yüksektir.

İşletmenizin Google Ads'te hedef ROAS'a hazır olup olmadığını değerlendirmenize yardımcı olacak beş önemli noktayı burada bulabilirsiniz.

1. Satış değerindeki değişkenlik

Değere dayalı teklif vermenin daha teknik gereksinimlerine girmeden önce fırsatın boyutunu değerlendirmek faydalı olabilir.

Satış değerindeki değişkenliği göz önünde bulundurmak, Hedef ROAS'ın işletmenize getirebileceği potansiyel avantaj hakkında size bazı ipuçları verecektir.

Değere dayalı teklif, özünde, düşük değerli dönüşüm sonuçlarından uzaklaşarak yüksek değerli dönüşüm sonuçlarına göre optimizasyon yapmayı amaçlar.

İşletmenizin aynı ürün veya hizmet kategorisinde satış değerinde yüksek değişkenlik varsa Hedef ROAS'ın ödüllerini almak için daha iyi bir konumdasınız demektir.

20$, 50$ ve 100$ değerinde ürünler satan bir e-ticaret mağazasını düşünün.

Her şey eşit olduğunda, bu mağazanın değere dayalı teklif verme yönteminden yararlanma olasılığı, yalnızca 50 ABD doları değerinde ürünler satan bir mağazaya göre daha yüksektir. Bunun nedeni, algoritmanın 100 ABD Doları tutarındaki satışları daha fazla ve 20 ABD Doları tutarındaki satışları daha az artırabilmesidir.

Değerdeki eşitsizlik, daha değerli dönüşüm sonuçları için optimizasyon yapma fırsatı yaratır.

Bunun tersine, ikinci örnekteki mağaza, tüm ürünler aynı değerde olduğundan aynı optimizasyon kapasitesine sahip değildir.

Değere dayalı teklif, dönüşüm değerindeki farkın veya yayılmanın artmasıyla daha da güçlendirilir.

İlk örneğimizde orta düzeyde bir varyans var. Örneğin, eğer ürünler 5$, 50$ ve 500$ değerinde olsaydı fark oldukça yüksek olurdu.

Dönüşüm değerlerinde daha geniş bir dağılım, yapay zekaya verimlilik bulma ve genel dönüşüm değerini en üst düzeye çıkarma konusunda daha fazla alan sağlar.

Değişkenlik ilkesi, gelir, brüt kar veya işletmenize özgü başka bir değer tahmini olsun, atanmış herhangi bir dönüşüm değeri için geçerlidir.

Düşük değişkenlik senaryolarında değere dayalı teklif kullanma

Ürün veya hizmetleriniz benzer şekilde fiyatlandırılırsa ne olur? Değere dayalı tekliften hâlâ faydalanabilir misiniz?

Fiyatlarınız aynı olsa bile kar marjları farklılık gösterebilir. Farklı müşteriler, farklı sıklıkta ve tekrar oranlarında değişen miktarlarda satın alabilir.

Başka bir deyişle, gelir açısından dönüşüm değeri değişkenliği düşükse, bu brüt kar veya müşteri yaşam boyu değeri (CLV) açısından olmayabilir. Bu seçeneklerin her birinin sonuçlarını kısaca inceleyeceğiz.

İşletmenizdeki her satışın, ilişkilendirdiğiniz mali ölçümden bağımsız olarak aynı dönüşüm değerini ürettiğini varsayalım.

Bu senaryoda her dönüşüme aynı değeri atarsınız.

Bu, Hedef EBM'ye benzer, ancak Google'a bir dönüşüm için ne kadar ödemek istediğinizi söylemek yerine, bir dönüşümün değerinin ne kadar olduğunu tanımlarsınız ve kaldıraç olarak ROAS hedefini kullanırsınız.

Temel fark, değere dayalı teklif vermede tekliflerinizin getirilerinize sabitlenmesidir.

Yapay zeka, dönüşüm değerine sahip teklifleri ROAS hedefinize göre otomatik olarak ayarlayacaktır.

Bu nedenle Hedef ROAS, dönüşümlerin değerinde dalgalanma olmadığı durumlarda bile otomasyon avantajı sağlar.

2. Satış hacmi

Bir diğer önemli husus, işletmenizin her ay ürettiği satışların sayısıdır.

Bu size, minimum dönüşüm eşiklerini karşılamak için sürekli olarak yeterli dönüşüm verisi toplayıp biriktiremeyeceğinizi söyleyecektir.

Hedef ROAS, Google'a istatistiksel olarak güvenilir teklif kararları vermesi için yeterli veri sağlamak üzere minimum dönüşüm eşiklerini gerektirir.

Bu veriler, yapay zekanın kalıpları tespit etmesine, korelasyonlar kurmasına ve makine öğrenimini destekleyen anlamlı içgörüler elde etmesine olanak tanır.

Yeterli dönüşüm verisi olmadan yapay zeka, analizlerini daha küçük ve potansiyel olarak temsili olmayan örneklere dayandırır ve bu da tahmin yeteneklerini tehlikeye atabilir.

Daha büyük veri kümeleri, Google'a daha etkili öğrenme ve teklif verme konusunda daha fazla fırsat sağlar.

Çoğu kampanya türünün Hedef ROAS'ı çalıştırabilmesi için önceki 30 gün içinde kampanya başına en az 15 dönüşüm gerçekleştirmesi gerekir.

Ancak minimum eşikler, aşağıdaki tabloda gösterildiği gibi kampanya türüne göre değişiklik gösterebilir. Eşiğe hak kazanmak için dönüşümlerinizin geçerli değerler içermesi gerektiğini unutmayın.

Kampanya türüne göre minimum Hedef ROAS dönüşüm eşikleri

Yetersiz dönüşüm verisine sahip yeni veya küçük kampanyalar için, minimum gereksinimi olmayan Dönüşüm Değerini En Üst Düzeye Çıkarma ile başlayabilirsiniz.

Daha sonra, ilgili kampanya türünüz için gerekli eşiğe ulaştığınızda Hedef ROAS'a geçin.

Önemli bir karar, birincil dönüşüm işleminiz olarak hangi dönüşüm etkinliğinin kullanılacağıdır.

Karar verirken satış hacminizi satış döngünüzün uzunluğuyla birlikte dikkate almalısınız.

3. Satış döngüsü uzunluğu

İş döngünüzün süresi, farklı dönüşümlere değer atayabileceğiniz ve bunları Google'a geri gönderebileceğiniz hızı belirleyecektir.

Dönüşüm değerlerini ne kadar hızlı içe aktarırsanız yapay zeka bu verileri hesaplamalarına o kadar çabuk dahil edebilir.

Satış döngüleri, bulunduğunuz sektöre bağlı olarak önemli ölçüde değişebilir.

Potansiyel müşteri oluşturmada B2B satış döngüsü, maliyet, karmaşıklık ve birden fazla karar vericinin dahil olması nedeniyle genellikle 60 ila 90 gün arasındadır.

B2C, birkaç dakikadan birkaç haftaya kadar değişen çok daha kısa bir döngüye sahip olma eğilimindedir.

Buna karşılık, B2B e-ticaretin döngüsü genellikle geleneksel B2B satışlarından daha kısadır.

Son olarak B2C e-ticaret, doğrudan tüketiciye yapılan işlemler ve nispeten daha düşük maliyet nedeniyle en kısa satış döngüsünü görecek.

Potansiyel müşterinizin reklamınıza tıkladığı ortalama süreyi ve dönüşüm olayını göz önünde bulundurun. Dönüşümün tıklamadan sonraki 90 gün içinde gerçekleşmesi gerektiğini unutmayın. Aksi takdirde, yeniden inceleme aralığının dışında kalır ve Google bu değeri orijinal tıklamayla ilişkilendiremez.

Optimum performansı artırma olasılığı en yüksek olan birincil dönüşüm işlemini seçmelisiniz.

Genel bir kural olarak Google, pazarlama huninizin en aşağısında gerçekleşen ve minimum uygunluk kriterlerini karşılayan dönüşüm etkinliği için optimizasyon yapmanızı önerir.

Kararınızı bilgilendirmek için bazı genel yönergeleri burada bulabilirsiniz

Senaryo 1: Yüksek satış hacmi, kısa satış döngüsü

Satış döngünüz yaklaşık iki hafta veya daha kısaysa ve ayda en az 100 satış gerçekleştiriyorsanız, satışları veya kapatılan anlaşmaları optimize edebilecek bir konumdasınız demektir.

Olası satış yaratma kampanyaları yürütüyorsanız aşağıdakiler gibi ikincil gözlemsel dönüşüm işlemlerini göz önünde bulundurun:

• Satış Nitelikli Potansiyel Müşteriler (SQL'ler).
• Pazarlama Nitelikli Potansiyel Müşteriler (MQL'ler).
• Form gönderimleri.
• Aramalar.

Alternatif olarak, e-ticaret kampanyaları yürütüyorsanız, ödemeyi başlatma, sepete ekleme veya haber bülteni aboneliklerini ikincil dönüşümler olarak dahil etmeyi düşünün.

Senaryo 2: Düşük satış hacmi, uzun satış döngüsü

Olası satış yaratma döngünüz üç aya kadarsa ve ayda en az 30 satış gerçekleştiriyorsanız birincil dönüşüm işleminiz olarak SQL'leri veya MQL'leri kullanmayı düşünün.

Dönüşüm huninizin daha iyi görünürlüğü için satışları, form gönderimlerini ve aramaları ikincil dönüşümler olarak dahil etmek de faydalı olabilir.

E-ticarette, birincil dönüşüm işleminiz olarak ödemeyi başlat veya sepete ekle seçeneğini kullanmayı, satışları ve abonelikleri ise ikincil dönüşüm olarak eklemeyi düşünün.

Senaryo 3: Düşük satış hacmi, uzun satış döngüsü ve uzun müşteri adayı kalifikasyon süresi

Potansiyel müşteri kalifikasyon süreniz 30 günden fazla sürerse:

• Form gönderimlerini ve çağrıları birincil dönüşümler olarak kullanın.
• Satışları, SQL'leri, MQL'leri ve sayfa etkileşimlerini ikincil dönüşümler olarak içe aktarmayı düşünün.

Olası satış yaratmada önerilen dönüşüm işlemleri

E-ticarette önerilen dönüşüm işlemleri

Google, teklif optimizasyonu için tek bir birincil dönüşüm işlemine odaklanırken daha iyi görünürlük için dönüşüm hunisinin tamamını içe aktarmanızı önerir.

Tekrarlama olmaması koşuluyla, hem form gönderimlerinin hem de çağrıların birincil dönüşüm işlemleri olarak kullanılması bunun bir istisnası olabilir

Pazarlama huninizin haritasını çıkarmak, potansiyel müşterilerinizin dönüşüm yolları boyunca gerçekleştirdikleri temel eylemleri görselleştirmek için iyi bir başlangıç ​​noktası olabilir.

Google'ın dönüşüm değeri hesaplayıcısı, müşteri yolculuğunuzun her aşamasında dönüşüm işlemlerinin ortalama değerlerini hesaplamak için hızlı bir yol sağlar.

4. Veri doğruluğu

Şu ana kadar değişkenliğin, hacmin ve sıklığın önemini vurguladık. Ancak verilerinizin kalitesi başarınızın derecesini belirleyecektir.

Hedef ROAS bağlamında veri kalitesi, dönüşüm değerlerinizin işletmeniz için ekonomik değerini doğru bir şekilde yansıtma derecesidir.

Hedef ROAS, reklam harcamalarından elde edilen gelir hedefinizi sağlamak için doğru girişe dayanır.

Dönüşüm değerleriniz gerçek parasal değerlerine uymuyorsa, yapay zekanın teklifleri veya kampanya sonuçlarınız da aynı olmayacaktır.

“Çöp girer, çöp çıkar” ilkesi burada da kesin olarak geçerlidir. Algoritma ne kadar gelişmiş olursa olsun, düşük kaliteli bir girdinin yüksek kaliteli bir çıktı üretmesi pek mümkün değildir.

Bu bizi bir sonraki önemli karara götürüyor: Yapay zekayı hangi dönüşüm değerlerini besliyorsunuz?

Genel bir kural olarak satın alma stratejiniz iş hedeflerinizle uyumlu olmalıdır. İşte uygulayabileceğiniz birkaç yaklaşım:

Proxy değerleri için optimizasyon

İşleme özgü değerleri ölçemiyor veya atayamıyorsanız Hedef ROAS'ı statik proxy değerlerini kullanarak çalıştırabilirsiniz.

Bu, karmaşık bir dönüşüm izleme yapılandırması gerektirmediği için basittir.

Bunun yerine, birincil dönüşüm işlemlerinize sabit bir değer atarsınız; bu, her dönüşümün aynı değeri hesaba katacağı anlamına gelir.

Ancak konum, cihaz veya hedef kitle gibi kriterlere dayalı kuralları kullanarak değerlerinizi dinamik olarak ayarlayabilirsiniz.

Satış değerleriniz genellikle dalgalanıyorsa temsili değerler, dönüşümlerinizin gerçek ekonomik değerini doğru şekilde yansıtmaz.

Bu nedenle, proxy kullanmak, değere dayalı teklif vermenin en basit ama en sınırlayıcı yoludur.

Gelir için optimizasyon

İşletme hedefiniz satışların brüt değerini en üst düzeye çıkarmaksa gelir dönüşüm değerlerini kullanmayı düşünün. Bunun için dinamik dönüşüm değerlerinin içe aktarılması ve her dönüşümün sağladığı gelirin doğru tahmin edilmesi gerekir.

Yapay zeka, değere dayalı teklifinizi gelirle uyumlu hale getirerek ROAS hedefiniz dahilinde oluşturulan toplam geliri en üst düzeye çıkarmayı hedefleyecektir.

Bu, cirodaki büyümeyi artırmanın yanı sıra, pazar payının genişletilmesi veya yeni bir ürünün tanıtılması için de uygun olabilir.

Gelir optimizasyonunun bir dezavantajı karlılığın ihmal edilmesidir. Geniş bir ürün veya hizmet yelpazesi sunuyorsanız muhtemelen farklı kar marjlarına sahip olacaklardır.

Ancak bu fark yapay zeka tarafından dikkate alınmayacak ve bu da yüksek gelirli ancak düşük marjlı ürün veya hizmetlere aşırı vurgu yapılmasına yol açabilir.

Kâr için optimizasyon

İşletmeniz sonuca öncelik veriyorsa, brüt kârınızı yakından yansıtan değerler atamayı düşünün. Brüt kârı hesaplamak için satılan malların maliyetini satış gelirinizden çıkarın.

Reklam harcaması aynı zamanda bir satış maliyeti olduğundan, reklam harcamasını dönüşüm değerinizden (yani Tüm dönüşüm değeri – Maliyet) çıkarmak için Google Ads hesabınızdaki özel sütunları kullanabilirsiniz.

Hedef ROAS'ın, Tüm dönüşüm değeri sütunundaki değer için optimizasyon yapmaya devam edeceğini unutmayın.

Yapay zeka, kâr için optimizasyon yaparak bütçenizi finansal açıdan en uygun sonuçlara doğru yönlendirecektir.

Kısa vadede, doğru değerler, yeterli hacim ve zamanında veri aktarımı varsayıldığında bu, en yüksek toplam brüt dolar tutarını sağlayacaktır.

Kâr için optimizasyon yapmanın daha düşük dönüşüm hacimleri pahasına olabileceğini unutmayın.

Üstelik kâra odaklanmak, müşteri tabanınızı büyütmeye veya erişiminizi genişletmeye yönelik potansiyel fırsatları gözden kaçırabilir.

Son olarak, her dönüşümün gerçek kârlılığını ölçmek ve takip etmek, çeşitli maliyet faktörlerinin söz konusu olması nedeniyle özellikle zorlayıcı olabilir.

Müşteri yaşam boyu değeri (CLV) için optimizasyon

Uzun vadeli kârlılığı en üst düzeye çıkarmayı hedefliyorsanız tahmini müşteri yaşam boyu değerini (CLV) kullanmayı düşünün.

Bu, müşteri ilişkisinin tamamı boyunca beklenen toplam değere dayalı olarak her dönüşüme tahmini bir değer atanmasını gerektirir.

CLV genellikle ortalama sipariş değerini, satın alma sıklığını, elde tutma oranını ve müşteri edinme ve elde tutma maliyetlerini içerir. Göreceli ağırlıklandırma ve kesin hesaplama yöntemleri sektörlere göre değişiklik gösterebilir.

Kısa vadeli kâr için optimizasyon yapmak gibi bu da muhtemelen erişiminizi daha küçük bir dönüşüm havuzuyla sınırlandıracaktır. Ayrıca, uzun vadeli kârı doğru bir şekilde tahmin etmek katlanarak daha karmaşık olabilir.

Uzun vadede CLV optimizasyonu, en yüksek yatırım getirisini sağlama potansiyeline sahiptir.

Ama dikkatli adım atın. Bu strateji, parayı bugün harcamaya ve onu yıllar sonra geri kazanmaya dayanır.

Finansal performansa ilişkin geri bildirimdeki gecikme, ilk tahminlerinizin yanlış çıkması durumunda maliyetli olabilir.

CLV önemli bir potansiyel yükseliş sunarken, aynı zamanda önemli belirsizlik ve ön maliyetlerle birlikte gelir ve bu da onu kaldıraçlı bir bahis haline getirir.

Bu riskler göz önüne alındığında, CLV tabanlı teklifi yalnızca gelir veya kârla uyumlu Hedef ROAS kullanılarak bir kavram kanıtını başarıyla doğruladıktan sonra test etmek ihtiyatlı olabilir.

5. Veri altyapısı

Umarım şimdiye kadar, özel kullanım durumunuz için değere dayalı teklifin nasıl ele alınacağına dair bir fikriniz vardır. İşletmenizin tüm kutuları işaretlediğini varsayarsak, bir sonraki önemli husus veri lojistiğidir.

Daha spesifik olarak, pazarlama verilerinizi kolaylaştırmak için hangi sistemlere ihtiyacınız olacak ve işletmeniz gereksinimlerinizi karşılayacak kapasiteye sahip mi?

Hedef ROAS'ın uygulanması, verileri düzenli olarak toplamak, depolamak ve Google'a geri aktarmak için güvenilir bir yöntem gerektirecektir. Bunu manuel olarak, otomatik olarak yapabilir veya stratejinize bağlı olarak ikisini birleştirebilirsiniz.

Mevcut üç ana izleme seçeneği şunlardır:

Manuel dönüşüm izleme

Manuel dönüşüm izleme, Google Ads'teki her dönüşüm işlemi için statik bir dönüşüm değeri atamanıza olanak tanır.

Bu, teknik uzmanlığa veya üçüncü taraf yazılımlara gerek kalmadan platformda kolayca ayarlanabilir ve değiştirilebilir.

Daha önce de belirtildiği gibi, statik dönüşüm değerleri satın alma değerindeki değişiklikleri hesaba katmadığı için bu, değeri izlemenin kesin olmayan bir yoludur.

Dönüşüm değerlerinizin dalgalandığını varsayarsak, bunun ideal olmayan bir dönüşüm izleme yöntemi olmasının nedeni budur.

Etiket tabanlı dönüşüm izleme

Etiket tabanlı dönüşüm izleme, web sitenize yerleştirilmiş, Google tarafından oluşturulan bir JavaScript kod pasajına ("etiket") dayanır.

Kullanıcı bir dönüşüm işlemini tamamladığında etiket, ilişkili dönüşüm değerini yakalar ve bunu Google'a geri gönderir.

E-ticaret işletmeleri, dönüşüm değerini gerçek sipariş değeriyle eşleşecek şekilde dinamik olarak ayarlamanın bir yolunu sağladığı için en yaygın olarak bu izleme yöntemini kullanır.

Etiket, müşterinin bir işlem için harcadığı parasal tutarı çektiğinden, bu genellikle dönüşüm değerlerinin kârdan ziyade gelire karşılık geldiği anlamına gelir.

Etiket tetiklendiğinde kâr değeri bilindiği ve erişilebilir olduğu sürece, etiket tabanlı yöntemi kullanarak kârı takip etmek de mümkündür.

Bu, her satışın kârını gerçek zamanlı olarak doğru bir şekilde hesaplamak için envanter sistemlerinizle ve üçüncü taraf yazılımlarınızla derin entegrasyon gerektirebilir.

Dolayısıyla, kârı takip etmek mümkün olsa da, ilave karmaşıklık nedeniyle çoğu işletme için pratik veya uygulanabilir olmayabilir.

Etiket tabanlı dönüşüm izlemeyi kurmak teknik yeterlilik gerektirir ve çeşitli ürün veya hizmetlere sahip işletmeler için zorlayıcı olabilir.

Etiket tabanlı izlemenin bir başka sınırlaması da dönüşümleri reklam tıklamasıyla ilişkilendirmek için çerezlere bağımlı olmasıdır.

Bir kullanıcının çerezleri reddetmesi, engellemesi veya silmesi veri boşluklarına yol açarak optimizasyonunuzu olumsuz etkileyebilir.

Bu Google Ads yardım belgelerinde etikete dayalı dönüşüm izleme hakkında daha fazla bilgi edinin.

Çevrimdışı dönüşüm izleme

Çevrimdışı dönüşüm izleme, bir kullanıcının reklamınızla etkileşiminin ardından çevrimdışı dönüşüm sonuçlarını izlemek için bir Google Tıklama Tanımlayıcısı (GCLID) kullanır.

GCLID, Google'ın hedef URL'lerinize otomatik olarak eklediği benzersiz bir karakter dizisidir.

Bu izleme yöntemi, potansiyel müşteri veya müşteri ayrıntılarının yanı sıra GCLID parametresini de yakalamanızı ve bunları CRM veritabanınızda saklamanızı gerektirir.

Bir dönüşüm değeri atandıktan sonra bu verileri platforma geri aktarabilirsiniz. Google daha sonra dönüşüm değerini tekrar doğru tıklamayla ilişkilendirmek için GCLID'yi kullanır.

Çevrimdışı dönüşümleri Google kullanıcı arayüzüne manuel olarak aktarabilir veya Google E-Tablolar, HTTPS veya SFTP aracılığıyla yinelenen bir yükleme planlayabilirsiniz.

Alternatif olarak, geliştirici girişi gerektiren Google Ads API'yi kullanarak bu işlemi otomatikleştirebilirsiniz.

Mevcut CRM'nizin doğrudan Google Ads'e entegre edilip edilemeyeceğini kontrol etmekte fayda var; çünkü bu, zamandan ve emekten önemli ölçüde tasarruf etmenizi sağlayabilir.

Çevrimdışı dönüşüm izleme, dönüşüm sonuçlarını izlemenin güvenilir ve kapsamlı bir yolu olabilir.

Ayrıca iş hedeflerinize en uygun değerleri atarken esneklik sunar.

Ayrıca, iade edilen siparişleri, iptal edilen rezervasyonları veya başarısız anlaşmaları yansıtacak şekilde önceden yüklediğiniz değerleri geri çekmenize ve yeniden belirtmenize olanak tanır.

Karmaşıklık derecesine bağlı olarak, bunu çalışır duruma getirmek için teknik kaynaklara ihtiyacınız olabilir.

Bu yaklaşımın dezavantajı, reklam tıklaması ile çevrimdışı dönüşüm arasında net bir bağlantıya dayanmasıdır.

Uygulamada bu, müşteri yolculuğunun uzunluğu veya dönüşümün doğası nedeniyle her zaman mümkün olmayacaktır.

Seçtiğiniz izleme yöntemi ne olursa olsun, kullanıcı ve müşteri verilerini işlemenizin yargı bölgelerinizdeki yerel ve uluslararası veri koruma ve gizlilik yasalarına uygun olmasını sağlamak önemlidir.

Birinci taraf dönüşüm verilerini platforma aktarmanın temel amacı, yapay zekanın teklif kararlarına rehberlik etmektir.

Ancak dönüşüm değerini, onu sağlayan tıklamayla tam olarak ilişkilendirmek, Google Ads'ün tüm raporlama özelliklerinin de kilidini açar.

Bu, kârlılığı arama terimleri, reklamlar veya yerleşimler gibi ayrıntılı ayrıntılara kadar izlemenize olanak tanır.

İşletmenizin Hedef ROAS'a hazır olup olmadığını değerlendirme

Başarılı bir değere dayalı teklif stratejisi, verilerinizin değişkenliğine, hacmine, hızına, doğruluğuna ve pazarlama operasyonunuzu desteklemek için gereken altyapıya bağlıdır.

• Değişkenlik, dönüşümlerinizin değerindeki dalgalanma derecesidir.
• Hacim, oluşturduğunuz dönüşüm verilerinin miktarını ifade eder.
• Hız, verileri yapay zekaya ne kadar hızlı geri gönderebileceğinizi ölçer.
• Doğruluk, verilerinizin işletmeniz için gerçek ekonomik değeri ne ölçüde yansıttığıdır.
• Altyapınız, dönüşüm verilerini toplamak, depolamak ve Google Ads platformuna aktarmak için gereken teknik temeli temsil eder.

Yapay zekanın verilerden yararlandığını belirledik ancak Hedef ROAS'tan tam anlamıyla yararlanmak için nitelik ve nicelik arasında doğru dengeyi kurmak hayati önem taşıyor.

Google, dönüşüm huninizin en aşağısında yer alan ve uygunluk kriterlerini karşılayan dönüşüm için optimizasyon yapmanızı önerse de, bu her zaman en iyi yaklaşım olmayabilir.

Verilerinizin kalitesine bağlı olarak, yapay zekaya daha fazla veri noktası sağlayan dönüşüm hunisinin daha üst kısımlarında bir dönüşüm için optimizasyon yaparak daha iyi sonuçlar görebilirsiniz.

Bazen yapay zekayı çok sayıda 'iyi' veriyle beslemek, ona minimum düzeyde 'harika' veri beslemekten daha ağır basabilir.

Aynı şekilde, doğru hesaplanmış dönüşüm değerlerinden oluşan daha küçük bir havuz, daha az doğru hesaplanmış dönüşüm değerlerinden oluşan daha büyük bir havuzdan daha iyi performans gösterebilir. Stratejinizi benzersiz iş koşullarınıza uyarlamak ve başarıya giden yolu test etmek size kalmıştır.

Peki ROAS'a mı yoksa ROAS'a mı? Bu yalnızca senin cevaplayabileceğin soru.

Teorik değerlendirme başlamak için iyi bir yerdir. Ancak değere dayalı teklif vermenin ne kadar etkili olabileceğini bilmek için o canlı düğmeye basmanız ve öğrenmeniz gerekir.