Attribution modeli, transfer kullanıcılarının yolculuğunu anlamak ve kanallar arası etkileşimi analiz ederek daha doğru sonuçlar ortaya çıkarmak için kullanılan bir pazarlama aracıdır. Pazarlamacılar bu modellerden yararlanarak pazarlama faaliyetleri için bütçelerini daha verimli yönetebilir, kanal performanslarını daha doğru değerlendirebilir ve medya yatırımlarını optimize edebilirler.
Peki bu modeller neden önemli? Çünkü geleneksel çözümler işe yaramıyor! İzleyici ölçümünün etkinliği, TV reklamlarının etkisini değerlendirmek için hala kullanılmaktadır. Ancak TV reklam sonuçlarını dikkate almaz. Dijital analiz araçları, sonuçları takip edebilmelerine rağmen TV ve radyo reklamlarının etkilerini göz ardı ederler. Bu sebeple TV ilişkilendirmesindeki sorunun bir veri sorunu olduğunu söyleyebiliriz.
Google Analytics'in bize sunduğu attribution(ilişkilendirme) modellerine baktığımızda:
- Son Etkileşim
- Doğrudan Olmayan Son Tıklama
- Son Google Ads Tıklaması
- İlk Etkileşim
- Doğrusal
- Zaman Bozulması
- Sıralama Tabanlı
- Özelleştirilmiş Modeller seçeneği
modelleri bize Google Analytics tarafından sağlanmaktadır.
Şu nokta oldukça önemli: verilerin doğru anlamlandırılması için doğru bir iş yapılmadığı sürece potansiyelin %100'ünü kullanmak ne yazık ki mümkün değil. Verilerin doğru bir şekilde anlamlandırılması için kanal performansına tüm yönleriyle bakmak ve bu kanalların dönüşümün hangi aşamasında katkı sağladığını iyi anlamak gerekiyor. Ancak, bu modellerin hiçbiri TV ve radyonun etkilerini ele alamazlar.
TV Attribution Nasıl Çalışır?
TV Attribution modeli, reklamverenlere sonuç odaklı bir ölçüm sağlamak için web verilerini TV reklam yayınlarının zamanlamasıyla ilişkilendirir. Çok güçlü bir medya kanalı olarak TV erişimi, web sitelerine ve mobil uygulamalara yönelik trafik üzerinde anında bir etkiye sahiptir. Bu etki genellikle on dakika sürer, ancak bu durum bölgeden bölgeye değişebilir. Bu nedenle, her alan tarafından üretilen aktiviteyi dinamik olarak hesaplamak gerekir. Dakika kırılımı için oturum sayısı bilgisi toplanmalı ve bir taban çizgisi oluşturulmalıdır. Öte yandan, TV reklamları kesin yayın tarih ve saatleri gerektirir. TV reklamını takip eden ortalama 10 dakika boyunca normun üzerinde trafik, TV reklamına atfedilir. Diğer değişkenlerin yanı sıra TV kanallarından, programlardan, haftanın günlerinden, günün saatlerinden, gün bölümlerinden, kreatiflerden, maliyetlerden ve gruplardan gelen veriler, medya şirketlerinden gelen her zamanki tablolarda yer alır. Reklamverenler kreatif boyutları hesaba katarak TV kanalı, program, haftanın günü, günün saati ve gün bölümünde maliyet, GRP, oturum ve oturum başına maliyet gibi verilere ulaşabilirler.
Google Analytics ile entegrasyon, bu tür analizler için en basit yöntemdir. Google, yalnızca birkaç dakika içinde oturumlar ve dönüşümler hakkında bilgi sağlar. Google Analytics entegrasyonu ile oturum analizi kesin bir şekilde. Ancak, her tüketicinin alışveriş deneyimi farklı olduğu için dakika kırılımında dönüşüm verileri çalışmaz. Her sektör veya ürünün kendine özgü bir dinamiği vardır ve bazılarında reklam etkisi 10 saat sürerken bazıları 20 gün sürer. Bu nedenle, çerez kimliği gibi, tüketicinin kimliğinin tespit edilmesini sağlayan bir yöntemle tüketicinin yolculuğunun izlenmesi gerekir. GDPR'ye tabi herhangi bir kişisel veri olmamasına rağmen, Google Analytics, Google standartlarına uygun olarak çerez kimliği paylaşmaz.
Yayıncılar ve pazarlama uzmanları, reklam planlarının ve kampanyalarının etkinliğine ilişkin kesin içgörüler sağlayabilen, özel olarak oluşturulmuş bir sisteme ihtiyaç duyar. Sistemlerin çoğu, belirli web verilerinin bir TV reklam kampanyasına bağlanmasını mümkün kılmaz. Medialyzer bu noktada kendi çözümü olan Medialyzer scriptini reklamcılara sunmaktadır. Medialyzer'ın TV Attribution çözümü benzersiz bir özelliğe sahiptir: Medialyzer Script. Google Attribution, Medialyzer Script'in sunduğu birçok işlevi sunmaz.
