Bütçeler, teklifler ve yapay zeka destekli kampanyalar: 2026’nın en iyi uygulamaları

Yapay zeka çağında teklif verme ve bütçe yönetimi konusunda uzmanlaşın. Öğrenme dönemleri, kampanyaların sıfırdan başlatılması ve hedefleri kullanarak verimli bir şekilde ölçeklendirme konularını ayrıntılı olarak ele alıyoruz.

Bölüme genel bakış

Teklif ve bütçe optimizasyonu, kampanya başarısında her zaman önemli bir rol oynar; ancak yapay zeka çağında bu optimizasyon yeni bir önem kazanmıştır. Kullandığınız strateji ve ayarların harcamaları yönetmenin ötesinde bir işlevi vardır. İşletme önceliklerinizi bunlarla sisteme bildirirsiniz ve sistem de bu hedeflere ulaşmanıza yardımcı olmak için daha verimli bir şekilde çalışır.

Ginny Marvin, bütçe ve teklif konusunda uzmanlaşmış Google Ads ürün müdürleri Kristina Park ve Carlo Buchmann’ı konuk ediyor. Yeni dönemin en iyi uygulamalarının yanı sıra yapay zekanın bu alanlarda sunduğu yeni olanakların değerlendirileceği bu bölümü kaçırmayın.

Ele alacağımız konular:

• Akıllı Teklif “sıfırdan başlatma": Artık yeni kampanyaları gönül rahatlığıyla başlatmak için neden çok miktarda dönüşüm verisine ihtiyacınız yok?
• Sabit bütçeli etkinliklerde ustalaşma: Toplam kampanya bütçeleri ve dönemlik ayarlamalar promosyonlarınızı nasıl en üst düzeye çıkarabilir?
• Büyüme elde etme: Hedefleri kullanarak verimli bir şekilde ölçeklendirme.

Ginny’nin bu sohbetten çıkardığı önemli sonuçları ve elde ettiği ipuçlarını öğrenmek ister misiniz? Ads Decoded bültenine abone olun.

Ek kaynaklar

Akıllı Teklif ile ilgili temel bilgiler ve en iyi uygulamalar

Dönüşümleri ve dönüşüm değerlerini optimize etmek için Akıllı Teklif’i nasıl kullanacağınızı öğrenin.

Akıllı Teklif hakkında bilgi edinin

Tekliflerinizi otomatik hale getirme ve optimize etme ile ilgili en iyi uygulamaları öğrenin.

Google Ads Academy’yi izleyin

Ürün uzmanlarımızdan Akıllı Teklif ve bütçe ile ilgili en son gelişmeleri öğrenin.

Arama’da değere dayalı teklifle ilgili temel bilgiler

Değere dayalı teklifin dönüşüm değerlerini optimize etmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğrenin.

Yapay zeka çağında teklif verme ve bütçe yönetimi ile ilgili en iyi uygulamalar. Öğrenme dönemleri, kampanyaların sıfırdan başlatılması ve hedefleri kullanarak verimli bir şekilde ölçeklendirme konularını ayrıntılı olarak ele alıyoruz.

Transkript

Kristina: Akıllı Teklif Araştırması, reklamverenlerin her zaman kullandığı güvenli teklif verme kalıplarının dışında kalan, ancak tıklama veya dönüşüm getireceğini bildiğimiz (ya da buna dair güçlü bir öngörümüzün olduğu) yeni ve yüksek potansiyelli trafiği proaktif olarak bulmak için tasarlanmıştır. Bu özellik sayesinde sistem yeni sorguları daha çok araştırır ve bu da daha önce elinizden kaçırdığınız dönüşüm fırsatlarını yakalamanıza yardımcı olur.

Ginny: Merhaba, adım Ginny Marvin. Bugün bütçe ve teklif verme konusunda uzmanlaşmış ürün yöneticileri Kristina Park ve Carlo Buchmann ile konuşacağım. Aylarca veri toplamak zorunda kalmadan yeni kampanyalar için doğru teklif stratejisini seçme, teklif verme

en iyi uygulamaları ve öğrenme dönemlerinde gönül rahatlığıyla ilerleme konularını ele alacağız. Kafanızı en çok kurcalayan soruları masaya yatırıp yeniliklerden bahsedeceğiz. Umarım beğenirsiniz.

Merhaba Kristina ve Carlo. Sizleri Ads Decoded’da ağırlamaktan memnuniyet duyuyorum.

Hadi başlayalım. Bu sıfırdan başlatma meselesi reklamverenler arasında ciddi bir kafa karışıklığına neden oluyor. Diyelim ki yeni bir kampanyanız veya yeni bir hesabınız var. Hangi teklif stratejisiyle başlamalısınız? Bazıları Akıllı Teklif stratejilerine geçmek için yeterli veriniz olana kadar tıklamaları artırma veya manuel TBM kullanmaya başlamanızı öneriyor.

Bazıları ise dönüşümleri artırma veya hedef EBM ile başlayıp yeterli dönüşüm verisi elde ettikten sonra değere dayalı teklif, dönüşüm değerini artırma veya hedef ROAS stratejisine geçmeyi tercih ediyor.

Peki yeni bir kampanyada veya hesapta dönüşümleri artırma veya hedef EBM kullanmaya başlamak için dönüşüm verilerine sahip olmanız gerekir mi?

Carlo: Genellikle, doğrudan hangi yönde optimizasyon yapmak istiyorsanız o teklif stratejisini seçerek başlayabilirsiniz. Sisteme yeni dönüşümler veya dönüşüm değerleri geldikçe algoritma bunları öğrenerek hızlıca optimizasyon yapar. Bu işin bir boyutu.

Değinmek istediğim ikinci nokta ise şu: Özellikle halihazırda kampanyaları olan mevcut bir hesabı ele aldığımızda, Akıllı Teklif aslında hesap genelindeki dönüşüm verilerinden beslenerek öğrenir ve kendini eğitir.

Yani evet, yeni bir kampanyanın kendine has anahtar kelimeleri veya hedefleri olabilir; ancak bu, o kampanyanın her şeye sıfırdan başlaması gereken, hesaptan kopuk bir yapı olduğu anlamına gelmez.

Ginny: Mümkün olan her durumda hedef belirlemenizi tavsiye ediyoruz; çünkü böylece işletme hedeflerinizi Google’a doğru şekilde aktarmış oluyorsunuz.

Kristina: Evet. Genel olarak Google Ads sisteminin temel mantığı şudur: Sistem ne kadar çok veriyle beslenirse o kadar iyi sonuç verir. Dolayısıyla işletme hedefleriniz ve işletmenizin ihtiyaçları hakkında ne kadar çok bilgi edinirsek bu hedeflere ulaşmanıza o kadar çok yardımcı olabilir ve hedeflere ulaşmanıza yardımcı olacak yeni özellikler geliştirebiliriz.

Ginny: “Hedefle sınırlı” durumu ne zaman ortaya çıkar ve reklamverenler bu durumu gördüklerinde ne yapmalıdır?

Kristina: Hedef EBM ve hedef ROAS stratejileriniz çok kısıtlayıcı olduğunda bu uyarıyı alırsınız. Sistem, bir açık artırmada dönüşüm elde etme şansınız olduğunu görse de bu dönüşüm sizin verimlilik hedeflerinize uymuyorsa teklif vermeyi uygun bulmaz; bu da açık artırmalara katılımınızı sınırlar.

Böyle bir durumda, hedefinizi biraz daha geniş tutmayı düşünebilirsiniz. Yani hedef EBM’nizi yukarı çekebilir veya hedef ROAS’ınızı aşağı çekebilirsiniz. Böylece sistem; hem hedeflerinize uygun olan hem de bütçe sınırlarınız dahilinde kalarak bütçenizi verimli bir şekilde kullanan daha fazla trafik bulabilir.

Ginny: Yani bu hedefleri belirlerken, işletmenizin önceliklerinden ve ticari gerçeklerinden sapmamak gerekiyor, orası kesin. Bu açıklama gerçekten çok faydalı oldu.

Sıradaki konumuz öğrenme dönemleri ve dalgalanmalar; bu konuyu biraz açalım istiyorum. Performanstaki sert dalgalanmalar veya sonuçlardaki sapmalar endişe verici olabilir. Reklamverenler, kampanyalardaki performans dalgalanmalarını en aza indirmek için hedef belirleme ve hedef değiştirme süreçlerine nasıl yaklaşmalı?

Carlo: Eskiden işletme stratejinizi değiştirirken veya yeni bir EBM hedefi belirlerken sistemin dengesi bozulmasın diye çok temkinli ve kademeli hareket etme eğilimi vardı.

Artık sistem bu değişikliklerin üstesinden gelebilecek güçte. İşletmeniz için kritik bir gereklilik söz konusuysa bu değişiklikleri doğrudan hesap üzerinden gerçekleştirebilirsiniz.

Tabii bu yeni hedefe nasıl ulaşacağınız nihai amacınıza göre şekillenecektir. Hedeflerde sürekli değişiklik yapmak sistem için ideal bir durum değildir.

Bu nedenle genel olarak, hedef değişikliklerini yaptıktan sonra yeni bir hedef düzenlemesi yapmadan önce en az bir dönüşüm döngüsü kadar beklemenizi öneriyoruz. Böylece sistemin öğrenmesine ve belirlediğiniz hedefe uyum sağlamasına olanak tanırsınız.

Bu değişiklikleri kademeli olarak yapabilirsiniz. Diyelim ki küçük bir hedeften çok daha büyük bir hedefe geçeceksiniz; hedefi aşırıya kaçmadan tutturabilmek için bu değişikliği adım adım yapmanızda fayda var. Ancak kritik bir ticari gereklilik durumunda hedefi hemen değiştirebilirsiniz.

Ayrıca performans değerlendirmesi yaparken dönüşüm süresini de göz önünde bulundurmalısınız. Yani ya değerlendirdiğiniz aralıktan bu dönüşüm süresini çıkarın ya da kullanıcı arayüzündeki araçlardan yardım alın. Bu araçlar, o süre zarfında yaklaşık olarak ne kadarlık bir ek dönüşüm veya dönüşüm değeri beklendiğini size söyleyecektir.

Ginny: TBM’lerde (tıklama başına maliyetlerde) büyük dalgalanmalar gördüğümüz zamanlar oluyor mu ve Google bunu en aza indirmek için arka planda herhangi bir önlem alıyor mu?

Carlo: Evet. Sistem her zaman, belirlediğiniz ROAS veya EBM hedefi doğrultusunda elde etmek istediğiniz maksimum dönüşüm sayısına veya dönüşüm değerine ulaşmaya çalışır.

Bazen de karşısındaki kullanıcının yüksek değere sahip müşteri olduğunu fark eder ya da öngörür ve buna göre hareket eder. Bu nedenle teklifleri yükselttiğimiz veya düşürdüğümüz durumlar olabilir.

Ancak genel olarak TBM’lerdeki dalgalanmaların pek çok farklı sebebi vardır. Katılabileceğiniz açık artırmalar sürekli değişir. Başka bir reklamveren daha agresif bir teklif stratejisi izliyor olabilir veya mevsimsel etkinlik için kampanya yapıyordur.

Ginny: Peki. Sık sık duyduğumuz bir diğer konu da şu: Küçük işletmeler veya kısıtlı bütçeye, düşük dönüşüm hacmine ya da uzun dönüşüm döngülerine sahip olanlar, öğrenme dönemleri konusunda temkinliler. Sistemin optimize olması ve kampanya performansının doğru değerlendirilebilmesi için yeterli veri olup olmadığı konusunda endişe duyuyorlar.

Bu reklamverenlere özel bir tavsiyeniz var mı?

Carlo: Evet. Bu konuyu iki ayrı başlıkta ele almak daha doğru olur. Birincisi kullanıcı arayüzündeki öğrenme durumu, ikincisi ise tekliflerin gerçek performansı.

Yeni bir kampanya oluşturulduğunda her zaman bu öğrenme durumuyla karşılaşılır. Öğrenme durumunda olmak, istediğiniz performans EBM’sine ve hedeflere ulaşmadığımız anlamına gelmez. Bu durum tamamen dönüşüm sürenizle alakalıdır.

Gerçek performans bakımından konuşacak olursak küçük işletmelere tavsiyem; hesap kurulumu aşamasında, sistemin sinyal alabilmesi için yeterli hacme sahip hedefler seçmeleridir. Çok nadir gerçekleşen veya çok geç yansıyan verilerle sistemin optimize olması zordur.

Daha fazla hacme sahip olduğunuz farklı dönüşüm noktalarına odaklanarak optimizasyon yapabilirsiniz. Bu sayede hangi kullanıcıların gerçekten değerli olduğuna dair daha net bir sinyal alırız ve sistem verileri buna göre işler; böylece performansın hedeflere ulaşıp ulaşmadığını erkenden değerlendirebiliriz.

Kullanıcı arayüzünde tahmini dönüşümler veya dönüşüm değerleri bulunur. Bunları kontrol edip değerlendirerek hacim bakımından ne beklediğimizi görebilirsiniz. Elinizde çok miktarda dönüşüm verisi varsa bu yola gidebilirsiniz.

Ginny: Örneğin, arama kampanyası yapısını ele aldığımız önceki bir bölümde portföy teklifi stratejisi kullanmaktan bahsetmiştik. Ortak hedefleri olan kampanyalarınız varsa bu kampanyaların dönüşüm verilerini bir havuzda toplayabilirsiniz.

Değere dayalı teklif konusuna biraz değinmiştik. Şimdi bunu biraz daha açalım. Reklamverenleri her fırsatta değere dayalı teklif kullanmaya teşvik etmemizin, özellikle de dönüşüm değerini artırma ve/veya hedef ROAS uygulanmış dönüşüm değerini artırma stratejisine yönlendirmemizin sebebi nedir?

Değere dayalı teklif stratejisi kullanan işletmeler ne gibi avantajlar elde ediyor?

Carlo: Bu çok iyi bir soru. Öncelikle biraz arka plan bilgisi vereyim. Akıllı Teklif hayatımıza girdiğinde insanlar bunu keşfedip kullanmaya başladı ve doğal olarak kolayca kullanılabilen ve kurulumu basit olan dönüşüm etkinliklerine yöneldiler.

Şimdi bir örnek üzerinden gidelim. Diyelim ki bir üniversitesiniz. Örneğin, sadece bir talep formu doldurulmasını takip edip optimizasyonunuzu buna göre yapabilirsiniz. Ancak kısa sürede şunu fark ettik: Bu işletmeler aslında bir nevi soyutlama katmanı oluşturuyor; çünkü nihayetinde üniversite için asıl önemli olan, örneğin bir derse kayıt yapılmasıdır. Dolayısıyla şu an EBM veya ROAS üzerinden optimize ettikleri bu talep formları için belirledikleri hedefleri, asıl önemsedikleri nihai amaçlarıyla bir şekilde bağdaştırmaya çalışıyorlar.

Zaman içinde fark ettiğimiz şey şu oldu: Kullanıcılar “Optimizasyon yapmak istediğim asıl işletme hedefime daha yakın bir şey var mı?” diye kendilerini sorgulamalılar.

Ortaya çıkan sonuç şu: Aslında pek çok işletme dönüşüm değerine önem veriyor. Aslında mesele sadece, bu verileri Google Ads’e geri iletmenin onlar için biraz daha zor olması. Bu yolculuğa başlamak; gelir, kâr veya marjlar gibi asıl önemsediğiniz değerlere göre nasıl optimizasyon yapabileceğimizi anlamak ve dönüşüm verilerinin Google Ads’e nasıl aktarılacağını düşünmek... Biz reklamverenleri bunları yapmaya teşvik ediyoruz.

Bununla birlikte, hedef ROAS veya değere dayalı teklif stratejileri her işletme için doğru tercih olmayabilir. Biliyorsunuz, hiçbir işe yaramayan anlamsız değerlere göre optimizasyon yapmanızı istemiyoruz. Elinizdeki verinin kalitesi ne kadar iyiyse sistem de o kadar iyi olur. Bu nedenle belki de, örneğin dönüşümleri artırma veya hedef EBM kullanmak sizin için daha avantajlı olabilir.

Ginny: Sistemle kaliteli değer sinyalleri paylaşamamak dışında; reklamverenlerin değere dayalı teklif stratejisini benimserken veya optimize ederken karşılaştığı başka büyük tuzaklar ya da yaptığı hatalar var mı?

Carlo: Evet, bence en büyük hata aslında en bariz olanı: Sadece doğru değerleri ilettiğinizden ve bu değerlerin beklentilerinizle örtüştüğünden emin olmak. Reklamverenlerin performans konusunda endişe duyduğu ancak aslında sistemin belirlenen bütçe veya ROAS hedeflerini başarıyla yakaladığı durumlarla çok sık karşılaşıyoruz.

Burada işin özü, sisteme iletilen değerlerin reklamverenin asıl önemsediği ticari hedeflerle tam örtüşmemesi. Bu nedenle, değere dayalı bir strateji kullanırken belki de en önemli şey; en baştan itibaren daha kurulum aşamasındayken bu değerleri titizlikle değerlendirmektir.

Ginny: Anlıyorum. Peki reklamverenler kâr marjına göre teklif vermek isterse süreç nasıl işliyor? Bu hedeflere ulaşmak için değere dayalı tekliften nasıl yararlanabilirler?

Carlo: Özetle evet; sizin için önemli olan her tür değeri sisteme geri aktarabilir ve optimizasyonunuzu buna göre yapabilirsiniz. Dolayısıyla kâr verilerini iletmenizin önünde hiçbir engel yok. Bazı reklamverenlerin bunu doğrudan etiket üzerinden yapabildiğini ve verinin orada bulunmasında herhangi bir sakınca görmüyorlarsa

kârı doğrudan etikette hesaplayabildiklerini gördük.

Diğer reklamverenler ise kâr verilerini geri iletmek için çevrimdışı dönüşüm içe aktarma gibi farklı ölçüm çözümleri kullanabiliyor.

Ginny: Peki. Evet, şunu da belirtmek istiyorum; biraz önce çevrimdışı dönüşümlerin içe aktarılmasından ve gelişmiş dönüşümlerin, potansiyel müşteriler için dönüşüm verilerini nasıl artırdığından bahsettiniz. Değer verilerinizi geri iletmek için kullanılan diğer yöntemlerin bazılarına ölçüm ve Google Analytics bölümümüzde de değinmiştik. Bu yüzden o bölüme de mutlaka göz atmanızı öneririm.

Şimdi biraz da teklif verme ve bütçe yönetimiyle ilgili yeni özelliklere değinmek istiyorum. Kampanya toplam bütçeleri artık dünya genelinde kullanılabiliyor. Peki, nedir bu ve reklamverenler bunu nasıl kullanmalı?

Kristina: Bu özellik sayesinde reklamverenler, belirli bir süre boyunca harcanacak toplam bütçe miktarını belirleyebilir. Dolayısıyla reklamverenler bu bütçe türünü; sezonluk indirimler veya ürün lansmanları gibi başlangıç ve bitiş tarihi net olan promosyon dönemlerinde kullanmalılar. Bu, harcamak istediğiniz sabit ve belirli bir bütçeniz olduğu durumlar için idealdir.

Ginny: Peki. Kampanya toplam bütçelerini kullanan reklamverenler için başka tavsiyeleriniz var mı?

Kristina: Kampanyanızın hedefle sınırlı olma gibi diğer faktörlerle kısıtlanmadığından emin olmakta fayda var. Çünkü bu durumda sistemimiz, toplam bütçeyi bitiş tarihine kadar harcayamayabilir.

Ginny: Peki dönemlik ayarlamalar bu işin neresinde? Reklamverenler bunları Black Friday gibi bilinen yoğun dönemlerde mi kullanmalı; yoksa sadece kendi özel promosyon takvimlerine göre dönüşüm oranlarının artacağını veya azalacağını öngördükleri özel dönemlerde mi kullanmalı?

Kristina: Aslında dönemlik ayarlamalar genel olarak hem yoğun dönemler hem de dönüşüm oranlarının yükseleceği özel zamanlar için kullanılabilir. Fakat şunu belirtmeliyim ki; bu özellik, üç günlük kısa süreli indirimler gibi dönüşüm oranlarındaki ani sıçramalar için tasarlanmıştır. Geçmiş verileri kullanan sistemimizin bu tür ani artışları öngöremediği veya hesaba katamadığı durumlarda bu özellik gerçekten çok yararlı oluyor.

Sistemimiz zaten Black Friday, Sevgililer Günü veya bayram dönemleri gibi geçmişte her zaman gerçekleşen o belirli dönemleri biliyor ve anlıyor. Aslında reklamverenler, dönemlik ayarlamaları sadece sistemlerimizin bu durumu hesaba katamadığı zamanlar için kullanmalı. Veya bu bilinen dönemlerde göz önünde bulundurmaları gereken ek bir durum söz konusu olduğunda.

Ginny: Akıllı Teklif Araştırması. Geçen yıl bunu, teklif verme alanında yıllardır gördüğümüz en büyük ilerleme olarak nitelendirmiştik. Kavram olarak bunun biraz karmaşık olduğunu söyleyebiliriz. Akıllı Teklif Araştırması’nın ne olduğunu ve ne için tasarlandığını açıklayabilir misiniz?

Kristina: Akıllı Teklif Araştırması, reklamverenlerin her zaman kullandığı güvenli teklif verme kalıplarının dışında kalan, ancak tıklama veya dönüşüm getireceğini bildiğimiz (ya da buna dair güçlü bir öngörümüzün olduğu) yeni ve yüksek potansiyelli trafiği proaktif olarak bulmak için tasarlanmıştır. Ayrıca yüksek potansiyelli dönüşüm getirebilecek başka trafikler de olabilir ama sistemimiz henüz bunları tanımıyor. Bu özellik sayesinde sistem yeni sorguları daha çok araştırır ve bu da daha önce elinizden kaçırdığınız dönüşüm fırsatlarını yakalamanıza yardımcı olur.

Ginny: Bunu da potansiyel değer veya hacim açısından bakabileceği alanlarda ona daha fazla esneklik tanıyarak, yani bir nevi dizginleri biraz serbest bırakarak yapıyor. Sistem bu araştırmayı işte bu şekilde genişletebiliyor.

Kristina: Evet. Dolayısıyla ROAS hedefinizde bir miktar esneklik payı bırakmanızı istiyoruz. Ardından ek dönüşümler elde etmenize yardımcı olmak için yapay zekadan ve teklif sistemimize yaptığımız eklemelerden yararlanıyoruz.

Ginny: Üstelik bu özellik kullanıcı arayüzünde de yer alıyor. Kontrol mekanizması olarak çok basit bir kaydırma çubuğu kullanılıyor. Reklamverenler, Akıllı Teklif Araştırması’nın gerçekten işe yarayıp yaramadığını nasıl anlayabilir?

Kristina: Bunun iki yolu var. Birincisi, toplam dönüşüm hacminde artış olup olmadığına bakmak. Bu bilgiyi Google Ads kullanıcı arayüzünde kampanya tablosunda veya teklif stratejisi raporunda bulabilirsiniz. İkincisi ise yeni arama terimlerinin keşfi. Google Ads kullanıcı arayüzüne trafik çeşitliliği adlı yeni bir metrik ekledik.

Trafik çeşitliliği aslında; gösterim, tıklama veya dönüşüm elde ettiğiniz benzersiz arama terimlerinin sayısıdır. Dolayısıyla bu değerin yükselmesi, daha geniş bir kümede gösterim yaptığınız ve daha geniş bir sorgu kümesinden dönüşüm elde ettiğiniz anlamına gelir.

Ginny: Akıllı Teklif Araştırması, AI Max ile birlikte kullanılabilir mi?

Kristina: Evet. Aslında AI Max ile birlikte kullanmak çok iyi bir fikir. Daha önce de belirttiğim gibi, AI Max hedeflemenizi genişlettiği için Akıllı Teklif Araştırması ile çok uyumlu çalışıyor. Artık daha fazla sorgu için uygun hale geldiğinizden, halihazırda teklif verdiğiniz ana kitlede performansı korurken bu daha geniş kümede yeni trafik fırsatları bulmak için daha etkili teklifler verebiliyoruz.

Ginny: Anlıyorum. AI Max konusunu biraz daha açacağız ama önce Akıllı Teklif Araştırması ile ilgili bize en çok gelen soruyu sormak istiyorum: Bu özelliğin, ROAS hedefini genel olarak düşürmekten ne farkı var?

Kristina: Evet. Evet. Bu soruyla sık sık karşılaşıyoruz ki bu da gayet makul bir soru. Sadece ROAS hedefinizi aşağı çektiğinizde sisteme aslında şunu demiş oluyorsunuz: “Ben her konuda daha az verimli olmaya razıyım. Verimlilik düşse bile daha fazla hacim elde etmek ve dönüşüm bulmak istiyorum.”

Akıllı Teklif Araştırması ise yaklaşımında çok daha spesifik ve adeta nokta atışı yapan bir yöntem izler. Mevcut performansınızı koruyup ana trafiğinizi sürdürürken büyüme fırsatları yakalamak için yeni alanları da araştırır. Böylece sistem, değerli tıklamalar ve dönüşümler getirebilecek yeni sorguları tanımayı öğrenir. Sistemimiz bu verilerden beslenerek sizin için bu tür yeni sorguları bulmaya devam eder.

Ginny: Şunu da tekrar hatırlatalım; bu özellik yalnızca hedef ROAS ile birlikte kullanılabiliyor. Bu da değere dayalı teklif stratejilerine yönelmek için bir başka neden.

Kristina: Akıllı Teklif Araştırması’nı etkinleştiren reklamverenlerin, sadece ROAS hedeflerini düşürenlere kıyasla ortalama %10 daha fazla dönüşüm elde ettiğini görüyoruz.

Ginny: Peki, AI Max konusuna gelelim. AI Max ile başarıya ulaşmak için gereken teklif stratejileri ve gereklilikler hakkında çok fazla soru alıyoruz. Küçük işletmeler, Akıllı Teklif’in AI Max’te etkili çalışması için neler yapmalı? Ayrıca bu sistem, yine küçük işletmeler veya dönüşüm hacmi nispeten düşük olanlar için uygun mu?

Arama Ağı kampanyalarında AI Max kullanırken Akıllı Teklif’in verimli çalışmasını sağlamak için işletmelerin dikkat etmesi gereken özel hususlar var mı?

Kristina: Aslında dikkat etmeniz gereken noktalar, normalde göz önünde bulundurmanız gereken teklif verme uygulamalarına oldukça benzer. Yani öncelikle dönüşüm izlemenizin doğru çalıştığından emin olmalısınız.

Ginny: Anladım. Dolayısıyla, bunun kaliteli bir sinyal olduğu bilgisini sisteme ilettiğiniz sürece

sistemin optimizasyon için daha fazla veriden beslenmesine olanak tanımış olursunuz.

Kristina: Evet. Son bir noktaya daha değinmek istiyorum; AI Max’ten en iyi performansı almak istiyorsanız bütçeyle sınırlı olmamak da önemli bir unsur.

Ginny: Dönüşüm izleme konusunun altını tekrar çizmek istiyorum; çünkü Akıllı Teklif stratejilerinizin başarısı tamamen buna dayanıyor.

Carlo: Kesinlikle. Bir de şunu ekleyeyim: Doğru bir dönüşüm izleme yapısı kurup bunu işletme hedeflerinize göre ayarladıktan sonra, verilerin sürekli olarak ve sık aralıklarla sisteme iletildiğinden emin olmalısınız.

Ginny: Peki, yakın geleceğe bakacak olursak; geçen sonbaharda “Yolculuk Odaklı Teklif” (Journey Aware bidding) özelliğinden kısaca bahsetmiştik. Bu konuda bize neler anlatabilirsiniz?

Carlo: Evet, bizi çok heyecanlandıran bir gelişme oldu bu. Reklamverenlerin optimize etmek istedikleri uzun satış yolculukları veya satış dönüşüm hunileri olduğunu biliyoruz. Çoğu zaman bu dönüşüm hunisinde önemsedikleri tek bir noktaya odaklanıp teklif verme sürecinde orayı kullanıyorlar, değil mi?

Yani bu, satın alma işleminiz veya dönüşüm gerçekleştiren potansiyel müşteri etkinliğiniz olabilir. Ancak bu huni boyunca, belirli bir kullanıcının veya potansiyel müşterinin en sonunda dönüşüm gerçekleştirip gerçekleştirmeyeceğine dair ipucu veren başka kritik noktalar olduğunu da biliyoruz.

Bu yüzden, reklamverenlerin tüm satış dönüşüm hunilerini haritalandırmalarına, bunları dönüşüm etkinliği olarak raporlamalarına ve ardından bu verileri teklif sistemini daha iyi hale getirmek için kullanmalarına imkan tanıyan yeni araçlar sunuyoruz. Tabii bunu yaparken mevcut dönüşüm raporlama yapımızı kullanıyoruz.

Kısacası, teklif stratejinizi bugün olduğu gibi yine asıl önemsediğiniz hedefe, yani satın alma veya dönüşüm gerçekleştiren potansiyel müşteri olma gibi etkinliklere göre optimize etmeye devam ediyorsunuz. Ancak bu dönüşüm hunisi boyunca bize ek veri noktaları veriyorsunuz; sistem de bunları kullanarak tekliflerinizi ve performansınızı daha da iyi hale getiriyor.

Ginny: Peki bunun, dönüşüm değerleri belirlemekten farkı nedir?

Carlo: Aslında çok benzer bir mantık var; fakat buradaki asıl fark, sistemin daha erken aşamada sinyal alabilmesi. Diyelim ki bir satın alma işlemi gerçekleşene kadar ilk tıklamadan itibaren ortalama 7 ila 14 gün geçiyor; biz daha erken aşamada “Bu kullanıcı etkileşime geçti” veya “Bu kullanıcı işletmem için değerli olan şu işlemi yaptı” gibi sinyaller alabiliyoruz. Böylece sistemin genel tepki verme kabiliyeti artıyor.

Ginny: Peki, yapay zeka, teklif yol haritasında nasıl bir rol oynuyor?

Carlo: Bu konuda birçok inceleme ve Ar-Ge çalışması yapılıyor. Özellikle teklif verme konusunda, az önce bahsettiğim kullanım alanlarından biri de hem kullanıcıyı hem de kullanıcının satın alma işlemine ulaşma yolculuğunu daha iyi anlamak.

Bu sistemler sayesinde kullanıcıyı, yolculuğunu ve içinde bulunduğu bağlamı çok daha iyi kavrayabileceğimizi düşünüyoruz; bu da gelecekte çok daha gelişmiş özelliklerin önünü açacak.

Ginny: Sistemi sizin için önemli olan verilerle besleme ve bu veri gücüne sahip olma, teklif stratejisinin performansını en üst düzeye çıkarmak için genel kampanya ve hesap yapınızı düşünme konularını ele aldığımız önceki bölümlerin üzerine çok değerli eklemeler yaptık.

Zaman ayırdığınız için her ikinize de çok teşekkür ediyorum.

Kristina: Gerçekten çok güzel bir sohbet oldu. Biz teşekkür ederiz Ginny.

Carlo: Teşekkürler.

Ginny: Bu sohbetten neler öğrendiğinizi duymak isterim. Dönüşüm verileri söz konusu olduğunda, yapay zekaya, yeterli performansı göstermek için ihtiyaç duyduğu verileri sağlayabilecek kaliteli veri hacmine öncelik vermenizde fayda var. Sisteme esneklik kazandırarak harcanan her bir doların gerçekleşme ihtimali en yüksek dönüşüme gitmesini sağlayacak yolları bulmaya çalışın.

Sırada topluluk soru-cevap bölümümüz var. Öncelikle, LinkedIn üzerinden bütçe artırma ve öğrenme dönemleri hakkında soru soran Ben Luong’a buradan bir selam gönderelim; Carlo bu konuya sohbetimizde değinmişti.

Reddit’ten gelen birkaç sorumuz daha var. Birinci sorumuz şu: Bir dönüşümü ikincil olarak işaretlersem algoritma bunu optimizasyon için kullanır mı yoksa tamamen göz ardı mı eder?

İkincil dönüşüm işlemleri, gözlemlemek istediğiniz ancak henüz teklif vermeye hazır olmadığınız işlemlerdir. Bunlar; belirli bir sayfa görüntüleme, indirme veya sepete ekleme gibi bir işlem olabilir ancak henüz asıl hedefiniz değildir belki de. İkincil dönüşüm işlemlerini Google Ads’e veri aktarmak amacıyla kullanırsınız. Ardından bunlara bakabilir ve v bu verilerin “Tüm dönüşümler” sütununda raporlanmasını sağlayabilirsiniz. Ancak tekrar belirtelim; bu işlemler teklif verme sürecinde kullanılmaz.

Bunun tek istisnası, hedeflediğiniz bir özel hedef kullanmanız ve bu özel hedefin içinde bir ikincil dönüşüm işleminin yer almasıdır; işte o zaman bu işlem teklif verme sürecine dahil edilir. Bunun dışında, bir dönüşüm işleminin teklif verme sürecine dahil edilebilmesi için birincil olarak ayarlanmış olması ve o anki kampanya optimizasyonunda kullanılan hedefin içinde yer alması gerekir. Yani kampanya ayarlarınızı bir kontrol edin derim.

Ve böylece bu bölümün sonuna gelmiş oluyoruz. Bizi dinlediğiniz ve Ads Decoded’a abone olduğunuz için çok teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi için, her bölümün öne çıkan başlıklarını çok daha ayrıntılı bir şekilde ele aldığım Google Ads LinkedIn sayfasındaki bültenimizi kaçırmayın. Görüşmek üzere.