Google Ads Data Hub ile Nerelerde Fazla Harcama Yaptığınızı Bilin

Google Ads Veri Merkezi nedir?

Google Ads Data Hub, reklamverenler, ajanslar ve ölçüm iş ortakları için tasarlanmış güvenli bir veri analiz aracıdır. Reklam platformunuzda bulunanların ötesinde değerli içgörüler ortaya çıkarmanızı sağlar.

Google ADH'yi diğer veri analizi platformlarından ayıran şey, birinci taraf verilerini gizliliğin güvenli olduğu bir ortamda kullanabilmesidir. Kampanya performansı, Google'a ait aşağıdaki kanallardan toplanabilir ve ölçülebilir:

• Google Reklamları
• YouTube Rezervi
• DV360
• Kampanya Yöneticisi 360

Reklamverenler daha sonra, performansın daha net bir resmini ve daha derin içgörüleri elde etmek için birinci taraf verilerini (bir müşteri veri tabanından satın alma verileri gibi) yukarıda listelenen kanallardan toplanmış verilerle birleştirebilirler.

Google Ads Veri Merkezi nasıl çalışır?

Google Ads Data Hub'ın gerçekte nasıl çalıştığına ilişkin ayrıntılara geçelim.

Ads Data Hub'a güç veren şey, veri işleme ve analize olanak tanıyan, Google'a ait bir bulut veritabanı (Google Cloud Platform üzerinde oluşturulmuş) olan BigQuery'dir.

Yukarıda bahsedildiği gibi Google ADH, DV360, CM360, YouTube ve Google Ads'den veri alır. Bu platform tarafı verileri daha sonra Google'a ait bir BigQuery projesi olarak bulutta depolanır.

Birinci taraf kişisel verileri karma haline getirilir (bu, gizliliği güvenli hale getirir) ve ardından kitle davranışı ve kampanya performansı hakkında önemli içgörüler sağlamak için reklam platformlarından alınan verilerle birleştirilir.

Ads Data Hub'ın neler yapabileceğini gösteren şema | Croud

Bu birleştirilmiş verilerin çıktısı, daha sonra indirilebilmesi, Google'ın Looker Studio gibi bir kontrol paneline takılabilmesi veya hatta veri aktivasyonu için reklam platformlarına geri gönderilebilmesidir.

Google Ads Data Hub'da sorgu çalıştırma

Ads Data Hub'da yeni bir sorgu oluşturma ve çalıştırmayla ilgili adımlar şunlardır:

1. Ads Data Hub'da bir sorgu oluşturmak için Sorgular sekmesine giderek başlayın.
2. Analiz sorgu şablonları sayfasını açmak için "+ Sorgu oluştur" düğmesine tıklayın.
3. Bir şablon seçmeden önce SQL şablonunu önizlemek için genişletin. Sorguyu oluşturmak için özel tabloları kullanabilirsiniz. Unutulmaması gereken bir şey olsa da, sözdiziminin bir kısmını çıkarmak ve yalnızca şablon tablolarını kullanmak yerine geçici tabloları kullanmak artık en iyi uygulamadır.
4. Ardından, "Şablonu kullan" düğmesine tıklayarak kullanmak istediğiniz şablonu seçin veya sıfırdan bir sorgu oluşturmak için "Boş" seçeneğini seçin.
5. Raporunuza, onu kolayca tanımlamanıza yardımcı olacak bir ad verin.
6. BigQuery uyumlu SQL kullanarak sorguyu yazın veya değiştirin . Google tablolar sekmesinde sağlanan mevcut tabloları ve alanları kullanabilirsiniz.
7. Gerekirse sorgunuzu daha da özelleştirmek için parametreleri yapılandırın.
8. Gerekirse filtrelenmiş satır özetini de yapılandırabilirsiniz .
9. Sorgunuzla işiniz bittiğinde, kaydetmek için "Kaydet" düğmesini tıklayın.

Ads Data Hub'da sorguların nasıl çalıştırılacağı hakkında daha fazla bilgi için burada Google'dan bir kaynak bulabilirsiniz .

Ads Data Hub'ı Kullanmanın Avantajları

Yukarıda Google Ads Data Hub'ı kullanmanın bazı avantajlarına değindik, ancak aşağıda ana avantajların bazılarının bir özetini bulabilirsiniz.

1. Gizlilik

Günümüzün çevrimiçi reklam ortamı için kullanıcı gizliliğiyle ilgili çok şey söylenebilir. Uzun yıllardır sıcak bir konu oldu ve önümüzdeki yıllarda da devam edeceğini umuyorum. Dolayısıyla, Ads Data Hub'ı kullanmanın ana avantajlarından biri, GDPR uyumlu ve gizlilik açısından güvenli olmasıdır.

Google, pazarlamacıların ve ölçüm iş ortaklarının, kapsamlı analizler gerçekleştirmeye devam ederken çevrimiçi kullanıcıların kişisel verilerini koruyan sıkı gizlilik kontrollerinden yararlanacağını belirtiyor .

GDPR'den oyunun kurallarını değiştiren iOS14 güncellemesine kadar, dijital pazarlamada kullanıcı gizliliğinde gezinmek birçok yönden daha zor hale geliyor. Google Ads Data Hub'ın gizliliğe saygı duyması büyük bir artı.

2. Birleştirilmiş veriler

Titiz olay takibi, kampanya performansını anlamayı ve kampanyaları başarılı bir şekilde optimize etmeyi mümkün kıldığından, platform tarafı verileri tek başına bilgilendirici olabilir. Bununla birlikte, platform verilerini sahip olunan birinci taraf verileriyle birleştirmek, esasen öğrendiklerinizi güçlendirme avantajına sahiptir.

Google ADH, sorunsuz etkinlik izlemeyle bile performans ve kullanıcı davranışının daha da iyi anlaşılmasını sağlayacaktır. Birçok işletmenin ve reklamverenin bağlantı kurmakta zorlandığı bir veri boşluğunu doldurur. Aniden içgörüler daha net ve daha değerli hale gelecek ve teoride bir pazarlamacı olarak karar vermek daha kolay hale gelecektir.

3. Seyirci davranışı

Platform ve birinci taraf verilerini birleştirdikten sonra, kitle davranışına ilişkin daha fazla içgörüye sahibiz. Kitlelerin çeşitli kanallardaki reklamlarla nasıl etkileşime girdiği ve farklı cihazlarda nasıl davrandığı konusunda netlik elde etmek mümkündür. Genel olarak hangi kitle segmentlerinin en iyi dönüşümü sağladığını anlamayı kolaylaştırır.

Reklamcılıkta genellikle gri bir alan olan kitle davranışına ilişkin bu daha zengin içgörü, Google ADH kullanmanın en önemli avantajlarından biridir.

4. Optimizasyon

Son olarak (ve bence Google ADH kullanmanın ana faydası), raporları alıp verileri analiz ettikten sonra elde edilen kazançlardır. Verileri birleştirmek, daha derinlemesine içgörüler elde etmek ve izleyici davranışını daha iyi anlamak iyi ve güzel. Ama en önemli olan bu bilgiyle ne yaptığınızdır.

Veri analizinin ardından, reklamverenler bu verileri optimizasyonlar yapmak ve performansı artırmak için kullanabilir. İster yüksek değerli müşterileri harekete geçiren unsurları ikiye katlamak, ister ROAS'ı iyileştirmek için düşük performans gösteren alanları geri çekmek olsun.

Fazla Harcamaya İlişkin Bilgi İçin Ads Data Hub'ı Kullanın

Google Ads Data Hub, reklam harcamalarını yönetmek veya kampanyalarınızın aşırı harcama yapmasını önlemek için tasarlanmamıştır. Bununla birlikte, izleyici davranışının yanı sıra mevcut ve geçmiş performans hakkında bilgi sağlayarak, en iyi harcamanın nerede yapılacağı konusunda yön sağlayabilir.

Bu nedenle, reklam stratejileri rafine edilebilir ve reklamverenler , ROAS'ı en üst düzeye çıkarmak için en iyi nerede harcama yapacaklarını belirleyebilir.

Ads Data Hub'ın daha akıllıca harcama yapmak ve fazla harcamayı azaltmak için kullanılabileceği bazı pratik yollar şunlardır:

• Yaş, konum, cihaz, program ve ilgi alanları gibi hedef kitle boyutlarını ve segmentlerini analiz edin - esas olarak sizin için mevcut olan ve amacınızla alakalı tüm veri segmentleri. Bu boyutlar ve segmentler için nasıl daha verimli harcama yapabileceğinizi ortaya çıkarmaya çalışın ve kampanyaları buna göre optimize edin.

• Benzer şekilde, hangi web sitelerinin, uygulamaların, videoların ve diğer yerleşimlerin düşük performans gösterdiğinin yanı sıra performans gösterdiğini belirlemek için yerleşim performansını analiz edin. Bunu takiben, en kötü performans gösteren yerleşimlere yapılan harcamaları geri çekerek kampanyalarınızı hassaslaştırın ve bunun yerine en iyi performans gösterenlere odaklanın

• Anahtar kelime ve arama sorgusu performansı, düşük performans gösteren anahtar kelimelere yapılan harcamayı geri çekmek için aynı şekilde analiz edilebilir. Örneğin, bir anahtar kelime olası satışları yönlendirmede mükemmel bir iş çıkarabilir, ancak bunu müşteri verileriyle birleştirerek hangi potansiyel müşterilerin müşteriye dönüştüğünü anlamak mümkündür. Bu örnekte, düşük kaliteli olası satışlar oluşturan anahtar kelimelere yapılan harcamayı azaltmak için bu bilgileri kullanın.

• Kanal performansını anlayın ve en iyi performansı gösteren kanalları belirleyin. Örneğin, YouTube yeniden hedeflemenin, Görüntülü Reklam Ağı yeniden hedeflemeye kıyasla daha sadık müşteriler oluşturduğunu görebilirsiniz. Durum buysa, Görüntülü Reklam Ağı'nda fazla harcamayı önleyin ve bunun yerine YouTube'a daha fazla bütçe ayırın

• Geçmiş satın almalar, tekrar satın almalar ve yüksek değerli satın almalar gibi birinci taraf satın alma verilerinden yararlanarak en iyi kitlelerinizi bulun ve bunları belirli kanallar, kampanyalar, yerleşimler ve hedef kitle segmentleriyle eşleştirin. Yine, en kârlı müşterilerinize odaklanmak için reklam harcamalarını nasıl optimize edeceğinizi öğrenin.

• Kitlelerinizin geçmiş performansına dayalı olarak yeni kitle segmentleri modelleyin. Ardından, reklam harcamalarını bu modellenmiş kitle segmentlerine odaklayarak edinme stratejinizi yeniden canlandırın. Kitleleri tanımlamak için gerçek birinci taraf verilerini kullanmak, bütçeye yatırım yapmanın daha akıllı bir yoludur

Çok kanallı pazarlama optimizasyonu için içgörüleri kullanın

Google Ads kampanyalarınızı optimize ederken bir adım daha ileri gidebilirsiniz. İster Maksimum Performans kampanyası, ister Google Alışveriş veya Arama Ağı Reklamları yayınlıyor olun, ürünlerinizi ve hatta teklif stratejilerinizi bölümlere ayırmak için Ads Data Hub'dan alınan performans verileriyle zenginleştirilmiş ürün feed'inizi kullanabilirsiniz.  

Performans verilerini feed'inize dahil eden özel etiketler oluşturarak, kampanyalarınızı daha iyi gruplandırabilir, bu da genel performansı artıracaktır.

Özel etiket örnekleri | Google

Özel etiketler kullanan kampanyaları segmentlere ayırma örnekleri, en çok satan ürünlere veya stokta yüksek olan ürünlere daha fazla harcama ayırmayı ve feed'inizi en iyi performans gösteren hedef kitlenize göre uyarlamayı içerir. Alışveriş kampanyalarına uygulanacak en yararlı özel etiketler hakkında daha fazla bilgi edinin.

Diğer Google Ads Veri Merkezi kullanım durumları

Ads Data Hub'ın, veri içgörülerini ve öğrenmeleri geliştirebilen ve yine harcamayı daha verimli hale getirme ve geliri artırma yollarıyla size fayda sağlayabilen çok sayıda başka kullanım durumu vardır:

• Farklı tarayıcılarda ve mobil uygulamalarda özel raporlama oluşturun
• Tarayıcı ve mobil uygulama temas noktalarında yayıncılar arası temel özel ilişkilendirmeyi çalıştırın
• Artımlılığı ölçün ve bir müşteri yolculuğundaki her temas noktasının dönüşümleri nasıl etkilediğini anlayın
• Çeşitli kampanyaların birbiriyle nasıl örtüştüğüne dair bilgi edinin
• Raporlama eksi izleme pikselleri kullanarak YouTube kampanyalarının video performansını daha iyi anlayın

3 Google Ads Veri Merkezi Örnek Olay İncelemesi

Google Ads Data Hub, verilerinizi güçlendirmek ve karar verme sürecinizi güçlendirmek için çok çeşitli şekillerde kullanılabilir. Ama benim sözüme güvenme.

Üç tanınmış markanın Ads Data Hub'ı kendi avantajlarına kullanarak etkileyici sonuçlar elde etmelerine ilişkin bazı örnek olay incelemelerine bakalım.

Enerji Verimliliği Vaka Çalışması

Kaynak: TechXpert

Birleşik Krallık mobil ağı EE, Ads Data Hub'ı kullanarak ve platform verilerini birinci taraf verileriyle birleştirerek kampanya performansının ayrıntılı bir resmini elde etti. Hangi müşterilerin telefon planlarını yükseltme olasılığının yüksek olduğunu belirlediler ve ardından bu içgörüyü, edinme stratejilerinde ince ayar yapmak için kullandılar. Sonuç , ROAS'ta +%57'lik bir artış oldu.

Harcama açısından Ads Data Hub, EE'nin doğru edinme kanallarına harcama yapmasına ve dolayısıyla yeni telefon sözleşmeleri sağlama olasılığı daha düşük olan alanlarda fazla harcama yapmamasına olanak sağladı.

Ritüeller Vaka Çalışması

Kaynak: Prisguiden

Bath ve body perakendecisi Rituals, Ads Data Hub'ı kullanarak hem çevrimiçi hem de çevrimdışı satışları artırdı ve EBM'de %15'lik bir düşüşle dönüşümlerde %85'lik devasa bir artış elde etti.

Bunu, Google Marketing Platform'daki birinci taraf verilerini, CRM'lerini ve satış noktası işlemlerini kullanarak başardılar. Google Cloud'un makine öğrenimi teknolojisiyle eşleştirilen Rituals, müşterilerin hem mağazadan hem de internetten satın alma olasılığı hakkında tahminler yapabildi.

Bu bilgiler kullanılarak hedef kitle segmentlerinin oluşturulmasının ardından, DV360'ta özel mesajlarla müşteri modellemeleriyle eşleşen belirli grupları hedefleyen bir kampanya oluşturuldu.

Domino's Vaka Çalışması

Kaynak: VegNews.com

Kanada bölümü olan Domino's pizza, müşterilerin gelecekte onlar için en iyi şekilde hazırlanabilmeleri amacıyla tekrar sipariş verme olasılıklarının en yüksek olduğu zamanı öğrenmek için birkaç farklı kaynaktan gelen verileri birleştirdi.

Domino's, verileri analiz etme sürecinde ilginç bir görüş ortaya çıkardı: Son 30 gün içinde çevrimiçi olarak en az iki kez sipariş veren müşteriler , toplam gelirlerinin %35'ini oluşturuyordu.

Bu, Domino's Canada için önemli bir keşifti çünkü daha önce bu kitle segmentinin değerini hafife almış ve daha sonra dikkatlerini üzerine odaklamışlardı.

Çözüm

Google Ads Data Hub, reklam kampanyalarınız ve kitle davranışınız hakkında daha kapsamlı bir anlayış elde etmek için güçlü bir araçtır ve bu nedenle, öğrenilenleri ve içgörüleri kullanarak veriye dayalı kararlar alınmasını sağlar. Daha fazla kampanya segmentasyonu için özel etiketleri güncellemek amacıyla DataFeedWatch'tan yararlanmak gibi kampanyalarınızı optimize etmek için bu bilgileri kullanın.

Ads Data Hub daha gelişmiş olmasına ve onu uygulamak için ekstra çaba gerektirmesine rağmen, performans üzerinde yaratabileceği etki, yukarıdaki örnek olay incelemelerinde vurgulandığı gibi, ekstra çabayı değerli kılar. Bu, özellikle çok kanallı pazarlama çabalarını düzene sokmak isteyen bol miktarda veriye sahip büyük oyuncular için geçerlidir.