SMX East Liveblog: Google ile Öğrenin — İlişkilendirme Stratejileri

Google ile Öğrenin sınıfında sabahın ilk konusu: Aramanızı ve Dijital Yatırımlarınızı Bilgilendirecek İlişkilendirme Stratejileri.

“İlişkilendirme neden önemlidir? Çünkü kanalların etkileşimini anlamak daha akıllı pazarlama yatırımlarına yol açar.”

Konuşmacılar:

• Rachel Klooz, Kıdemli Hesap Yöneticisi, Google DoubleClick Search
• Justin Huskamp, ​​Ürün Pazarlama Müdürü, DoubleClick Search

Çevrimiçi Reklamcılığı Daha İyi Hale Getirelim

• Önemli olan anlarla
• Daha iyi kararları etkinleştirin >> bu sunum
• Sürekli yenilik

Gündem:

• İlişkilendirme konusunda aynı fikirde olmak
• DoubleClick'te modellemeye başlama (yalnızca DoubleClick için stratejiler değil, Google Analytics için de çalışabilir - herhangi bir platformda çalışabilen kural tabanlı modeller)
• Gelişmiş modelleme
• Vaka Analizi
• Eyleme geçirilebilir içgörüler çizme
• Adometry ile anlaşma nedir

Aynı sayfada olmak

Çok kanallı ilişkilendirme nedir? Bu, yeni satın aldığınız kırmızı ayakkabıların 100 dolarlık satışının hemen öncesinde bir e-postanın geldiği ve muhtemelen öncesinde bir sürü başka bağlantı ve tıklamanın geldiği sezgisel bir anlayıştır.

Atıf neden önemlidir? Çünkü kanalların etkileşimini anlamak daha akıllı pazarlama yatırımlarına yol açar.

Mantıklı! İlişkilendirme modelim nerede? Mükemmel bir model yoktur. Sadece daha iyileri. İşletmenize, stratejisine ve müşterilerine bağlıdırlar. Aynı sektörde bile, aynı ilişkilendirme modelinin oldukça farklı şekillerde çalıştığını gördük. Şirketlerin pazarlama kararlarına sahip olmaları önemlidir.

Başlarken

Temel ilişkilendirme modellerini ve özel ağırlıklandırmayı kullanan birkaç model vardır.

Standart Modeller:

• Son tıklama veya gösterim: son tıklamaya atanan tüm değerler
• İlk tıklama veya izlenim: ilk etkileşime atanan tüm değer (yeni insanlara ulaşmada görüntülü reklamcılığın değerini anlamak için iyidir)
• Doğrusal: tıklamalar arasında eşit olarak atanan tüm değerler (hatta daha sonra yapılan gelişmiş modelleme için bir temel olarak kullanılır)
• Zaman azalması: Zaman tıklamasının dönüşüme ne kadar yakın olduğuna göre atanan değer (yoldaki her etkileşimin bir değeri olduğunu ve daha eski etkileşimlerin muhtemelen o kadar değerli olmadığını kabul eder)
• Konum tabanlı: daha önceki ve sonraki etkileşimlere daha fazla değer verir (ortadaki öğelerin değeri vardır, ancak muhtemelen birinin gördüğü ilk şey ve dönüşümü elde eden son şeyler kadar değerli değildir)

Şimdi daha gelişmiş şeyler için

Kendi modelinizi özelleştirebilirsiniz. Çerez modelinizi bilmeniz gerekir. Dönüşümden önce birçok etkileşimi bilmeniz gerekir. İş modelinizin iyi bir kapsamına ihtiyacınız var; bugün yaptıklarının performansını bilmeliler.

• Etkileşim türü, konum ve zamana dayalı ayrıntılı modelleme kuralları oluşturun
• Değişikliklerin etkisini anında görün
• Özel modelleri kaydedin ve yönetin

Örnek ağırlıklandırma: Gösterimler ve Tıklamalar

Örnek ağırlıklandırma: Marka ve Genel

Marka terimleri biraz işe yarar, ancak genel, markasız terimler sizin için daha çok çalışır.

Ağırlıklandırmanın ilişkilendirme ile devreye girdiği bir başka örnek organiktir ve bunun için ödeme yaptığınız bir şey olmadığı için ağırlıklı ilişkilendirme modelinizde bunun değerini düşürebilirsiniz.

Seviye 201, 301: özel model oluşturucu, zaman azalması gibi ek kaldıraçlar kullanır.

Seviye 401, 501 (ileri seviye, Google 2015 için ilişkilendirmeye bakıyor): İlişkilendirme uygulamanızı tahmine dayalı modelleme ve tahmine dayalı analiz gibi veriye dayalı ilişkilendirme ile geliştirin. Bununla ilgili dikkatli olunması gerekenler doğru kurulum ve algoritmanın analiz edilmeden çalışmasına izin vermemektir.

Örnek olay: Büyük bağımsız ajans

Görüntüleme, e-posta, bağlı kuruluş, yeniden hedefleme konusunda yardıma ihtiyaçları vardı - birçok medya türüne sahiptiler ve kafaları karışmıştı.

Yaklaşmak:

• İlgi çekici dönüşüm noktalarını belirleyin
• Müşteri adaylarına gelir değerleri atama
• İlgilenilen medya gruplarına dayalı özel boyutlar oluşturun
• Alternatif baskı ağırlıklandırmasını ve zaman azalmasını özel modellere dahil edin
• ROAS analizi üretmek için medya maliyet verilerini birleştirin

Bu ROAS analizine dayanan öneri, bazı arama bütçesinin ve ekiplerin görüntülenmek üzere yeniden tahsis edilebileceğiydi. Arama, son tıklama olduğu için tüm krediyi alıyordu.

Eyleme geçirilebilir içgörüler çizme

• İlk kolay şey, ilk tıklamayı ve son tıklamayı karşılaştırmak ve dönüştürücülerinizi, kapatıcılarınızı, olası satış oluşturucularınızı bulmaktır.
• Yeniden pazarlamaya göre filtreleme, son tıklama modeli tarafından gizlenen değeri ortaya çıkarmaya yardımcı olur, ancak bunun nedensellik değil korelasyon olduğunu unutmayın. Yeniden pazarlamanın rolünü gerçekten bilmek için, trafiğinizin yarısının yeniden pazarlamayı gördüğü ve diğer yarısının görmediği bir A/B testi yapın.

Bugün yapabileceğiniz şeyler:

1. Seçtiğiniz araçta standart modellerle denemeler yapın. Farklı modellerden geçerken ROAS/ROI'nin nasıl değiştiğine bakın.
2. Alıcılar ve daha yakınlar hakkında fikir edinmek için modelleri karşılaştırın.
3. Etkileşim türüne, konumuna ve zamanına göre ayrıntılı kurallar oluşturun. Bunu yapmak için yol bağlantılarınıza bakın. Birinin düşünmesi ve satın alması için gereken olağan süre nedir? 2 aydan uzun çerez pencerelerinin kayıp ve düşme gibi sorunlara yol açtığını unutmayın.
4. Çerez pencerelerini değiştirerek test edin ve verileri karşılaştırın.

Peki Adometry ile anlaşma nedir?

Google, Adometry'yi ilkbaharın sonlarında satın aldı. DoubleClick ve Google Analytics, "çevrimiçi" olarak gerçekten iyi iş çıkarıyor. Adometry, çevrimiçi ve çevrimdışı bir evlilik ekler. Günümüz araçlarının sınırları var. Genellikle cihazlar arasında o kadar iyi geçmezler ve genellikle tıklamalarla gitmezler. Adometry, TV'nin ve evdeki etkilerini ölçmeye çalışır. Adometry, kapalı bir geri besleme döngüsü oluşturmayı amaçlamaktadır.

Soru-Cevap

S: Çok kanallı ilişkilendirme için Google Analytics kullanıyorum. Burada gösterdiğiniz bazı şeyler nasıl tercüme ediliyor? Burada çok kanallı ilişkilendirme var ve GA'ya çok benziyor. Farklı olan ne?

C: Aynı arka uç ve altyapı üzerine inşa edilmiştir. GA'da yapabileceğiniz birçok model ve örnek. GA'da çerez pencerelerini değiştirebilirsiniz.

S: Universal Analytics, cihazlar arasında nasıl izleme yapar?

C: Universal, oturum açmış kullanıcıları anonimleştirilmiş bir şekilde kullanır. Kullanıcılar, popülasyonun bir örneğini temsil eden cihazlarda Chrome'da oturum açtı.

S: Bir gösterim ile son tıklama arasındaki süreyi bildirmekten bıktım.

C: Bu ilginç bir kullanım örneği. Takip edelim.