Attribution Nedir?

Tanım

Attribution, bir dönüşüme katkıda bulunan farklı pazarlama temas noktalarına değeri nasıl dağıttığınızı belirleyen modeldir. Hangi kanalın gerçekten satış getirdiğini anlamayı sağlar.

Örnek

Bir müşteri önce Google aramasıyla gelip sonra Instagram reklamıyla dönüştüyse, 'son tıklama' modeli tüm değeri Instagram'a verir; 'veri-temelli' model katkıyı paylaştırır.

Son Tıklama ve Veri-Temelli Atıf

Modeller aynı dönüşümü çok farklı kanallara mal edebilir.

	Son Tıklama	Veri-Temelli
Değeri kime verir	Yalnız son temas noktasına	Katkıya göre tüm temaslara paylaştırır
Üst huni katkısı	Görünmez kalır	Görünür olur
Kurulum	Basit, varsayılan	Yeterli veri ve modelleme gerektirir

Pratik Not

Son tıklama modeli yaygın ama yanıltıcıdır; üst huni kanallarının katkısını görünmez kılar. Çerez kısıtları nedeniyle modelleme ve dönüşüm API'leri (CAPI) önem kazandı.

Sık Yapılan Hatalar

Son tıklama modeline körü körüne güvenmek: üst huni kanallarının (bilinirlik, içerik) katkısını yok sayar.
Görüntüleme (view-through) etkisini tamamen dışlamak veya tamamen dahil etmek arasında bilinçsiz seçim yapmak.
Çerez kısıtlarının modeli körleştirdiğini hesaba katmadan tek modele bel bağlamak.

Sık Sorulan Sorular

Hangi atıf modeli en iyisidir?

Herkese uyan tek model yoktur. Veri-temelli atıf çoğu durumda son tıklamadan daha adil bir tablo verir, ama güvenilir çalışması için yeterli dönüşüm verisi gerekir. Kararları tek modele değil, birkaç modelin karşılaştırmasına dayandırmak daha sağlıklıdır.

Son tıklama modeli neden yanıltıcı olabilir?

Tüm değeri dönüşümden hemen önceki temasa verir; müşteriyi baştan haberdar eden içerik, arama veya sosyal kanalların katkısını sıfırlar. Bu da üst huni yatırımlarının olduğundan değersiz görünmesine yol açar.