Bu ayki Ask A PPC köşesi, reklamverenlerin giderek artan bir endişesi olan arama terimi görünürlüğünün azalması konusunu ele alıyor. Bazı platformlar şeffaflığı korurken, diğerleri tam arama terimi sinyallerini sağlamamaya başladı. Reklamverenler, eksik verilere rağmen kampanyalarını anlamak, teşhis etmek ve optimize etmek zorunda. Peki, arama terimleri giderek daha az kullanılabilir hale gelirken, reklamverenler akıllı teklif stratejilerini teşhis etmek için hangi teknik sinyallere öncelik vermeli? Bu yazıda, herhangi bir platformda kullanılabilecek üç tekniği adım adım inceleyecek ve ardından Microsoft Advertising'in arama terimi görünürlüğünün diğer kanallardaki optimizasyonu nasıl güçlendirebileceğini açıklayacağız.
Teknik 1: Kullanıcı Kalitesini Anlamak için Davranışsal Analiz Kullanma. Bireysel arama terimlerine erişimi kaybetmek, anlamlı içgörülere erişimi kaybetmek anlamına gelmez. Trafik segmentlerini değerlendirerek hangi kaynakların değer sağladığını görebilirsiniz. Zaman dilimleri: Belirli saatler dürtüsel alışverişlere daha yatkınken, diğerleri daha planlı yatırımlara uygundur. Ürününüz/hizmetiniz, geleneksel müşteri yolculuğuyla uyuşmayan bir zamanda yüksek oranda dönüşüm yapmayan aktivite görüyorsa, bu saatleri kaldırmak için bilinçli tahminler yapabilirsiniz. Hedef kitleler: Gözlem hedef kitleleri ekleyerek trafiğin ne kadarının istenen demografik özelliklere uyduğunu anlayabilirsiniz. Bu içgörüler, trafiğin ardındaki amacı anlamak için kullanılabilir. Cihazlar: Telefon aramalarında daha başarılı olduğunuzu ancak trafiğin çoğunluğunun masaüstü olduğunu biliyorsanız, trafiği daha karlı bir şekilde yönlendirmek için cihaza özel kurallar uygulamanız gerekebilir. Konumlar: Daha yüksek TBM ve düşük dönüşüm oranına sahip konumları belirlemek, bütçenin doğru şekilde ölçeklendiğinden emin olmanın en kolay yoludur. Ardından, bu kaynakların daha fazla yatırımı hak edip etmediğini anlamaya başlayabilirsiniz.
Örneğin, sabah 7'de mobil cihazlarda dönüşümlerde büyük bir artış görüyorsanız ancak bu dönüşümler, saat 16:00'da masaüstünde gerçekleşenlere kıyasla daha düşük değerliyse, ilk grubun dürtüsel alışveriş yaptığını, ikincisinin ise sizinle etkileşime geçmek için daha fazla düşündüğünü tahmin edebilirsiniz. Yüksek hacimli dönüşüm grubu, işe giderken hangi markaya bilgilerini verdiklerini tam olarak kavrayamıyor olabilir. Bununla birlikte, ani kararlar vermekten kaçının. Bazı etkileşimler, dönüşüm eylemi daha sonra tamamlansa bile dönüşüm yolculuğunu başlatmaya yardımcı olur. Bu nedenle, çevrimdışı dönüşümlerden ve görüntüleme dönüşümlerinden gelen sinyaller çok önemlidir.
Hem davranışsal analiz araçları hem de CRM/mağaza verileri, arama terimleri eksik olduğunda boşlukları doldurmaya yardımcı olabilir. Microsoft Clarity gibi davranışsal analiz araçları, farklı insanların ve yapay zeka sistemlerinin zaman, platform ve hedef kitle kohortlarına göre nasıl etkileşim kurduğunu anlamanıza yardımcı olur. Bu içgörüler, açılış sayfanızın önünde engel olup olmadığını gösterebilir. Örneğin, sitenize yüksek miktarda trafik geliyor ancak dönüşüm yoksa, kullanıcıların dönüşüm yapmaya çalışıp çalışamadıklarını kontrol edin. Davranışsal analiz araçları, "öfke tıklamalarını" ve sayfa içeriğinin kafa karıştırıcı olup olmadığını gösterebilir. Ayrıca, potansiyel CRM entegrasyon sorunlarını da ortaya çıkarabilir. Kullanıcıların dönüşüm eylemlerini birden çok kez tamamladığını ancak bilgilerinin CRM'de görünmediğini fark ederseniz, dönüşüm takibinde yanlış pozitiflere davetiye çıkarıyorsunuz demektir.
Teknik 2: Sıfır Tıklamalı Değer Eylemlerine Açık Olun. Yapay zeka çağı, insanların keşfetme, değerlendirme ve harekete geçme şeklini değiştiriyor. İnsanlar, bir web sitesine tıklamadan değerli eylemler gerçekleştirebilir. Arama terimi görünürlüğü gizlilik mekanizmaları nedeniyle azalabilir, ancak tam sorgu veya konuşma üzerinde sınırlı görünürlük, hiçbir değerin oluşmadığı anlamına gelmez. Temellendirme sorguları ve alıntı sayıları faydalı bilgiler sağlamaya başlayabilir. Örneğin, yapay zeka görünürlük raporları çok sayıda temellendirme sorgusu gösteriyorsa, bu sorguların markanızla bağlamsal olarak ilgili olup olmadığını inceleyin. Örneğin, bir temellendirme sorgusunun sizi finansal danışmanlık konularına çektiğini ve sizin genel bir iş danışmanı olduğunuzu görürseniz, açılış sayfalarınızı, arama temalarınızı ve anahtar kelimelerinizi "danışman"a odaklanacak şekilde uyarlamak isteyebilirsiniz. "Advisor" kelimesi "consultant"ın yakın bir varyasyonu olsa da, finansal konular daha yüksek TBM'ye sahip olma eğilimindedir ve genel iş danışmanlığıyla ilgili olmayacaktır. Burada terim hariç tutmaları ve mesaj kısıtlamaları da yardımcı olabilir, böylece yapay zeka araçları hangi ürün/hizmeti sunduğunuz konusunda daha net bir resim sağlayabilir.
Nasıl Önlem Alınmalı?
Ayrıca, yapay zeka sistemlerinin etkileşim kurmasını istediğiniz sayfalardan gereksiz JavaScript'i kaldırmaya karar verebilirsiniz, böylece tarayıcıların sayfaya erişmesini engelleyebilecek olası engelleri azaltırsınız. Yapay zeka sistemleri bir sayfayla etkileşime giremezse, müşteriler henüz bizi aramadan önce onlarla bağlantı kurma fırsatlarını kaybederiz. Yapay zeka, yalnızca anlayabildiği, alabildiği ve kullanışlı olarak ayrıştırabildiği şeyleri öne çıkarabilir.
Teknik 3: Platform İddialarını Doğrulamak için Çevrimdışı Dönüşümler ve İnsan Verileri Kullanma. Bu teknik daha fazla çaba gerektirir, ancak kampanya performansına veya AI destekli teklif vermenin temiz veri almadığında nerede zorlandığına dair faydalı bilgiler sağlar. Teklif sistemlerine mümkün olduğunca doğru ve kullanışlı veriler verirken, kampanyaların belirli eşiklere ulaşması gerektiğinde yönsel olarak doğru dönüşüm değerlerini kullanın. Dönüşüm değerleri ve dönüşüm değeri ayarlamaları, AI teklif vermenin daha iyi kararlar almasına yardımcı olur. Ayrıca, çevrimdışı dönüşüm verilerini içe aktararak, platformun göremediği dönüşümleri (örneğin, telefonla satış veya mağaza ziyareti) ekleyebilirsiniz. Bu, AI'nın gerçek performansı daha iyi anlamasını ve buna göre teklif vermesini sağlar.
Kaynak: searchenginejournal.com
