Canlı Yayın
Vedat Karabulut
Google olarak, bu geçiş sürecinde işletmelere destek olacak ürünler ve hizmetler geliştirirken ölçümün kritik bir rol oynadığına inanıyoruz. Hedeflerinize ulaşmak için kullanılan verilerin doğru bir şekilde anlaşılması, başarıya giden yolda temel bir haritaya sahip olmanın önemini vurgular. Doğru veri ve güçlü bir pazarlama ölçümü altyapısıyla, hangi stratejilerin işe yaradığını net bir şekilde görebilir ve gerekirse ayarlamalar yapabilirsiniz.
Bu süreç size başlangıçta karmaşık gelebilir, ancak size iyi bir haberimiz var: Güçlü bir ölçüm temeli, yapay zeka fırsatlarından en iyi şekilde yararlanmanıza olanak tanır. Bu sayede güvenle kararlar alabilir ve işletmeniz için uzun vadeli performans sağlamak amacıyla yapay zeka ile işbirliği yapabilirsiniz. İşe başlarken doğru soruları sormak, harekete geçmeyi daha kolay hale getirecektir.
Ölçümle ilgili üç kritik konu üzerine detaylı düşündük ve bu konularda çözümler geliştirdik. Bu çözümlerin, 2024'e hazırlanırken size rehberlik edeceğine inanıyoruz. Şimdi, açık bir gerçekle başlayalım.
"Üçüncü taraf çerezlerin sona ermesinden sonra kampanyalarımın etkinliğini nasıl ölçerim?" sorusuna cevap ararken, pazarlamacılar için kritik olan birinci taraf verilerinin güçlü bir temel oluşturduğunu söylemek önemlidir. Çünkü, çerezlerin kullanımdan kaldırılmasıyla beraber, müşterilerle kurulan anlamlı bağlantılardan elde edilen bu veriler, Google çözümleri için belirleyici bilgiler sağlar. Güçlü bir temel sayesinde, hangi tür veri girişi olursa olsun (web sitesi etkileşimleri, satın alma geçmişi veya kâr gibi), Google yapay zekası, içgörüler sunarak işletmenize katkıda bulunur. Bu, yapay zekayı yüksek kaliteli bilgilerle beslerken aynı zamanda doğru dönüşüm ölçümü elde etmenize olanak tanır.
Öncelikle hedeflerinizi belirlemek önemlidir. İçgörüleri keşfettikçe ve ayarlamalar yaptıkça yapay zeka sizden öğrenecek ve verileriniz işletmenize özgü olduğu için kontrol tamamen sizde olacaktır. Ancak birinci taraf verileri genellikle parçalı, yapılandırılmamış ve birçok farklı sistemde dağınık olabilir. Bu durumda, verilerinizi etkili bir şekilde ölçmek ve işlem yapmak için site geneline doğru etiket uygulamak önemlidir. Bu süreci basitleştirmek için Google Ads Veri Yöneticisi gibi çözümler sunuyoruz.
Birinci taraf verileri stratejisine odaklanmakla kalmayıp aynı zamanda gizliliği koruma konusunda da ilk adımı atmamız gerekiyor. Site geneli etiketler, güçlü bir ölçüm temeli için temel bir unsurdur. Bu etiketler, pazarlamacıların müşterilerin markalarıyla internet üzerinde nasıl etkileşimde bulunduğunu anlamak için önemli bir rol oynar.
Geçmişte, web sitesi etiketlerini oluşturmak ve yönetmek teknik uzmanlık gerektiren bir süreçti. Ancak şimdi, Google Etiket Yöneticisi gibi platformlar sayesinde bu süreç daha erişilebilir hale geldi. Bu platformlar, web sitesi etiketlerini oluşturmayı ve yönetmeyi basitleştirirken aynı zamanda ölçüm kapsamını artırmak için çeşitli özellikler sunar. Örneğin, The North Face gibi şirketler, Google Etiket Yöneticisi'ni kullanarak tüketicilerin davranışlarını daha yakından takip edebilir ve pazarlama stratejilerini gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir.
Bu noktada önemli bir soru ortaya çıkıyor: "Birinci taraf verilerimle yapay zeka arasındaki ilişki nedir, yapay zeka gizliliğe öncelik veriyor mu?" Yapay zeka teknolojileri, beslendikleri verinin kalitesine bağlı olarak başarı elde eder. Bu veri, web sitenizde geçirilen süre, uygulama yüklemeleri, gelir ve satın alma geçmişi gibi çeşitli faktörleri içerebilir. Yapay zeka, müşterilerinizi ve kampanya hedeflerinizi en iyi bilen siz olduğunuz için, bu içgörülere dayalı olarak eğitilmelidir.
Birinci taraf verileri, yapay zeka araçları için birinci sınıf yakıt görevi görür; daha iyi sonuçlar elde etmek için yüksek kaliteli girdi sağlar. Reklamverenler arasında yapay zekanın veri kontrolünü kaybetme endişesi olabilir, ancak bu endişelerin temelsiz olduğunu belirtmek önemlidir. Google olarak, reklamverenlere genel olarak fayda sağlamak için birleştirilmiş dönüşüm verilerini kullanırız. Bu birleştirilmiş veriler, tekliflerin iyileştirilmesi ve spam ile sahtekarlığın önlenmesinde etkili bir rol oynar. Bu sayede bağımsız reklamveren verilerinin tam korunmasını sağlar ve güvenilir bir ölçüm ve kitle çözümü sunar.
Birinci taraf verileri ile yapay zeka arasındaki ilişkiyi etkileyici bir örnekle açıklamak gerekirse, Hollanda merkezli bisiklet şirketi Swapfiets'i ele alabiliriz. Swapfiets, abonelik tabanlı bir iş modeline sahip olduğu için yeni müşteri kazanma konusunda zorluklarla karşılaşıyordu. Bu sorunu çözmek için Google yapay zeka ile online ve offline müşteri eşleştirme verilerini birleştirerek yeni müşteri edinme kampanyasını optimize etti. Bu strateji sayesinde, Swapfiets yeni müşteri işlemlerinde %36'lık bir artış elde etti. Bu başarı, yapay zeka ile birinci taraf verilerini birleştirmenin işletmelere nasıl değer katabileceğini gösteriyor.
Geleceğe hazırlık için, yüksek kaliteli verilere öncelik vermek, kalıcı etiket çözümlerinden yararlanmak ve yapay zeka kullanarak güçlü bir ölçüm temeli oluşturmak önemlidir. Bu yaklaşım, güveninizi artırabilir ve iş sonuçlarınızı iyileştirme fırsatlarına kapı aralayabilir. Henüz yapay zekayı kullanmaya başlamadıysanız, bu alandaki temel bilgileri içeren Yapay Zeka ile İlgili Temel Bilgiler listemize göz atabilirsiniz. Unutmayın, 2024'e doğru yönlendirilmiş bir ölçüm stratejisi, üçüncü taraf çerezlerinin olmadığı bir geleceğe hazırlanmanıza yardımcı olabilir.
Sağlıkla ve Sevgiyle kalın,
TOPLU ULAŞIM VE KALABALIK ALANLARDA 2 KURALI LÜTFEN UNUTMAYIN! MASKE – TEMİZLİ
Google olarak, bu geçiş sürecinde işletmelere destek olacak ürünler ve hizmetler geliştirirken ölçümün kritik bir rol oynadığına inanıyoruz. Hedeflerinize ulaşmak için kullanılan verilerin doğru bir şekilde anlaşılması, başarıya giden yolda temel bir haritaya sahip olmanın önemini vurgular. Doğru veri ve güçlü bir pazarlama ölçümü altyapısıyla, hangi stratejilerin işe yaradığını net bir şekilde görebilir ve gerekirse ayarlamalar yapabilirsiniz.
Bu süreç size başlangıçta karmaşık gelebilir, ancak size iyi bir haberimiz var: Güçlü bir ölçüm temeli, yapay zeka fırsatlarından en iyi şekilde yararlanmanıza olanak tanır. Bu sayede güvenle kararlar alabilir ve işletmeniz için uzun vadeli performans sağlamak amacıyla yapay zeka ile işbirliği yapabilirsiniz. İşe başlarken doğru soruları sormak, harekete geçmeyi daha kolay hale getirecektir.
Ölçümle ilgili üç kritik konu üzerine detaylı düşündük ve bu konularda çözümler geliştirdik. Bu çözümlerin, 2024'e hazırlanırken size rehberlik edeceğine inanıyoruz. Şimdi, açık bir gerçekle başlayalım.
"Üçüncü taraf çerezlerin sona ermesinden sonra kampanyalarımın etkinliğini nasıl ölçerim?" sorusuna cevap ararken, pazarlamacılar için kritik olan birinci taraf verilerinin güçlü bir temel oluşturduğunu söylemek önemlidir. Çünkü, çerezlerin kullanımdan kaldırılmasıyla beraber, müşterilerle kurulan anlamlı bağlantılardan elde edilen bu veriler, Google çözümleri için belirleyici bilgiler sağlar. Güçlü bir temel sayesinde, hangi tür veri girişi olursa olsun (web sitesi etkileşimleri, satın alma geçmişi veya kâr gibi), Google yapay zekası, içgörüler sunarak işletmenize katkıda bulunur. Bu, yapay zekayı yüksek kaliteli bilgilerle beslerken aynı zamanda doğru dönüşüm ölçümü elde etmenize olanak tanır.
Öncelikle hedeflerinizi belirlemek önemlidir. İçgörüleri keşfettikçe ve ayarlamalar yaptıkça yapay zeka sizden öğrenecek ve verileriniz işletmenize özgü olduğu için kontrol tamamen sizde olacaktır. Ancak birinci taraf verileri genellikle parçalı, yapılandırılmamış ve birçok farklı sistemde dağınık olabilir. Bu durumda, verilerinizi etkili bir şekilde ölçmek ve işlem yapmak için site geneline doğru etiket uygulamak önemlidir. Bu süreci basitleştirmek için Google Ads Veri Yöneticisi gibi çözümler sunuyoruz.
Birinci taraf verileri stratejisine odaklanmakla kalmayıp aynı zamanda gizliliği koruma konusunda da ilk adımı atmamız gerekiyor. Site geneli etiketler, güçlü bir ölçüm temeli için temel bir unsurdur. Bu etiketler, pazarlamacıların müşterilerin markalarıyla internet üzerinde nasıl etkileşimde bulunduğunu anlamak için önemli bir rol oynar.
Geçmişte, web sitesi etiketlerini oluşturmak ve yönetmek teknik uzmanlık gerektiren bir süreçti. Ancak şimdi, Google Etiket Yöneticisi gibi platformlar sayesinde bu süreç daha erişilebilir hale geldi. Bu platformlar, web sitesi etiketlerini oluşturmayı ve yönetmeyi basitleştirirken aynı zamanda ölçüm kapsamını artırmak için çeşitli özellikler sunar. Örneğin, The North Face gibi şirketler, Google Etiket Yöneticisi'ni kullanarak tüketicilerin davranışlarını daha yakından takip edebilir ve pazarlama stratejilerini gerçek zamanlı olarak ayarlayabilir.
Bu noktada önemli bir soru ortaya çıkıyor: "Birinci taraf verilerimle yapay zeka arasındaki ilişki nedir, yapay zeka gizliliğe öncelik veriyor mu?" Yapay zeka teknolojileri, beslendikleri verinin kalitesine bağlı olarak başarı elde eder. Bu veri, web sitenizde geçirilen süre, uygulama yüklemeleri, gelir ve satın alma geçmişi gibi çeşitli faktörleri içerebilir. Yapay zeka, müşterilerinizi ve kampanya hedeflerinizi en iyi bilen siz olduğunuz için, bu içgörülere dayalı olarak eğitilmelidir.
Birinci taraf verileri, yapay zeka araçları için birinci sınıf yakıt görevi görür; daha iyi sonuçlar elde etmek için yüksek kaliteli girdi sağlar. Reklamverenler arasında yapay zekanın veri kontrolünü kaybetme endişesi olabilir, ancak bu endişelerin temelsiz olduğunu belirtmek önemlidir. Google olarak, reklamverenlere genel olarak fayda sağlamak için birleştirilmiş dönüşüm verilerini kullanırız. Bu birleştirilmiş veriler, tekliflerin iyileştirilmesi ve spam ile sahtekarlığın önlenmesinde etkili bir rol oynar. Bu sayede bağımsız reklamveren verilerinin tam korunmasını sağlar ve güvenilir bir ölçüm ve kitle çözümü sunar.
Birinci taraf verileri ile yapay zeka arasındaki ilişkiyi etkileyici bir örnekle açıklamak gerekirse, Hollanda merkezli bisiklet şirketi Swapfiets'i ele alabiliriz. Swapfiets, abonelik tabanlı bir iş modeline sahip olduğu için yeni müşteri kazanma konusunda zorluklarla karşılaşıyordu. Bu sorunu çözmek için Google yapay zeka ile online ve offline müşteri eşleştirme verilerini birleştirerek yeni müşteri edinme kampanyasını optimize etti. Bu strateji sayesinde, Swapfiets yeni müşteri işlemlerinde %36'lık bir artış elde etti. Bu başarı, yapay zeka ile birinci taraf verilerini birleştirmenin işletmelere nasıl değer katabileceğini gösteriyor.
Geleceğe hazırlık için, yüksek kaliteli verilere öncelik vermek, kalıcı etiket çözümlerinden yararlanmak ve yapay zeka kullanarak güçlü bir ölçüm temeli oluşturmak önemlidir. Bu yaklaşım, güveninizi artırabilir ve iş sonuçlarınızı iyileştirme fırsatlarına kapı aralayabilir. Henüz yapay zekayı kullanmaya başlamadıysanız, bu alandaki temel bilgileri içeren Yapay Zeka ile İlgili Temel Bilgiler listemize göz atabilirsiniz. Unutmayın, 2024'e doğru yönlendirilmiş bir ölçüm stratejisi, üçüncü taraf çerezlerinin olmadığı bir geleceğe hazırlanmanıza yardımcı olabilir.
Sağlıkla ve Sevgiyle kalın,
TOPLU ULAŞIM VE KALABALIK ALANLARDA 2 KURALI LÜTFEN UNUTMAYIN! MASKE – TEMİZLİ
SON DAKİKA
