E-ticarette m\u00fc\u015fteri edinme maliyetleri 2019\u2019dan bu yana yakla\u015f\u0131k iki kat\u0131na \u00e7\u0131kt\u0131. Bunun nedenleri iyi biliniyor: reklamveren rekabeti nedeniyle y\u00fckselen platform CPC\u2019leri, iOS gizlilik de\u011fi\u015fikliklerinden kaynaklanan sinyal kayb\u0131n\u0131n hedefleme do\u011frulu\u011funu azaltmas\u0131 ve ayn\u0131 kanallarda ayn\u0131 t\u00fcketici kitlesinin dikkatini \u00e7ekmek i\u00e7in rekabet eden marka say\u0131s\u0131n\u0131n artmas\u0131. \u00c7o\u011fu b\u00fcy\u00fcme ekibi buna teklifleri optimize ederek, kreatifleri yenileyerek ve yeni hedef kitle segmentlerini test ederek yan\u0131t verdi. <\/p>\n\n
Bunlar talep taraf\u0131ndaki bir probleme verilen makul yan\u0131tlard\u0131r. Ancak e-ticaretteki CAC art\u0131\u015f\u0131n\u0131n \u00f6nemli bir b\u00f6l\u00fcm\u00fc arz taraf\u0131ndaki bir problemden kaynaklan\u0131r ve Shopping reklamlar\u0131nda arz taraf\u0131n\u0131 \u00fcr\u00fcn feed\u2019i olu\u015fturur. Feed k\u00f6t\u00fc yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda \u00fcr\u00fcnler alakas\u0131z sorgularda g\u00f6r\u00fcn\u00fcr, t\u0131klama oranlar\u0131 d\u00fc\u015fer, gelen t\u0131klamalardaki d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oranlar\u0131 zay\u0131flar ve algoritma sonraki a\u00e7\u0131k art\u0131rmalarda bu \u00fcr\u00fcn listelemelerine daha d\u00fc\u015f\u00fck \u00f6ncelik verir. Bu sonu\u00e7lar\u0131n her biri CAC\u2019yi y\u00fckseltir. Bunlar\u0131n hi\u00e7biri yaln\u0131zca teklif y\u00f6netimiyle \u00e7\u00f6z\u00fclemez. <\/p>\n\n
Google Shopping \u00fczerinden 8.000 SKU y\u00f6neten bir ev ve ya\u015fam \u00fcr\u00fcnleri markas\u0131, alt\u0131 ay boyunca teklif stratejilerini, hedef kitle katmanlar\u0131n\u0131 ve kreatif formatlar\u0131n\u0131 test etti. Ard\u0131ndan yap\u0131lan feed denetimi, aktif \u00fcr\u00fcnlerinin %28\u2019inin ba\u015fl\u0131klar\u0131nda renk, materyal veya beden\/\u00f6l\u00e7\u00fc bilgisi bulunmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 ortaya \u00e7\u0131kard\u0131. Algoritma, kullanabilece\u011fi spesifik \u00fcr\u00fcn \u00f6zellikleri olmad\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in bu \u00fcr\u00fcnleri geni\u015f kapsaml\u0131 ve d\u00fc\u015f\u00fck sat\u0131n alma niyetli sorgularla e\u015fle\u015ftiriyordu. Etkilenen \u00fcr\u00fcn grubunun ba\u015fl\u0131klar\u0131 yeniden yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131ktan sonra, bu segmentteki Shopping CAC sekiz hafta i\u00e7inde %23 d\u00fc\u015ft\u00fc. Teklifler de\u011fi\u015fmedi. B\u00fct\u00e7e de\u011fi\u015fmedi. De\u011fi\u015fen \u00fcr\u00fcn feed\u2019iydi. <\/p>\n\n
Feed kalitesinin CAC \u00fczerindeki etkisini ele almadan \u00f6nce, genel CAC art\u0131\u015f\u0131n\u0131 ger\u00e7ekte neyin tetikledi\u011fini netle\u015ftirmek gerekir. Bu dinamikler d\u00f6ng\u00fcsel de\u011fil, yap\u0131sald\u0131r; yani piyasa ko\u015fullar\u0131 iyile\u015fti\u011finde kendili\u011finden ortadan kalkmazlar. <\/p>\n\n Platformlardaki CPC art\u0131\u015f\u0131 en g\u00f6r\u00fcn\u00fcr etkendir. Ayn\u0131 y\u00fcksek sat\u0131n alma niyetli anahtar kelimeler i\u00e7in daha fazla reklamverenin teklif vermesi, bireysel teklif stratejisinin kalitesinden ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak a\u00e7\u0131k art\u0131rma fiyatlar\u0131n\u0131 y\u00fckseltir. 2019\u2019da bir Shopping t\u0131klamas\u0131 i\u00e7in 0,80 $ \u00f6deyen bir marka, bug\u00fcn ayn\u0131 reklam yerle\u015fimi i\u00e7in 1,60 $ \u00f6deyebilir. Bu t\u0131klaman\u0131n d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oran\u0131 iki kat\u0131na \u00e7\u0131kmad\u0131. Ancak CAC \u00e7\u0131kt\u0131. <\/p>\n\n Gizlilik de\u011fi\u015fikliklerinden kaynaklanan sinyal kayb\u0131, hedef kitle hedeflemesinin ve dinamik \u00fcr\u00fcn yeniden pazarlamas\u0131n\u0131n hassasiyetini azaltt\u0131. Daha \u00f6nce do\u011fru kullan\u0131c\u0131lara son derece alakal\u0131 reklamlar g\u00f6stermek i\u00e7in ayr\u0131nt\u0131l\u0131 kullan\u0131c\u0131 d\u00fczeyindeki verilere dayanan kampanyalar, art\u0131k olas\u0131l\u0131ksal e\u015fle\u015ftirme ve modellenmi\u015f d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmlerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131yor. Sonu\u00e7 olarak, hassas hedeflemeyi m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lan sinyaller yap\u0131sal olarak azald\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in ayn\u0131 say\u0131da nitelikli al\u0131c\u0131ya ula\u015fman\u0131n maliyeti y\u00fckseliyor. <\/p>\n\n Reklam envanterinin doygunla\u015fmas\u0131, daha az konu\u015fulan ancak giderek daha \u00f6nemli h\u00e2le gelen bir fakt\u00f6rd\u00fcr. Google Shopping\u2019de reklam veren markalar\u0131n say\u0131s\u0131, \u00e7o\u011fu kategoride mevcut reklam envanterinden \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 artt\u0131. Bu, yeni reklam envanteri olu\u015fturulmad\u0131\u011f\u0131 veya reklamveren say\u0131s\u0131 azalmad\u0131\u011f\u0131 s\u00fcrece kendili\u011finden ortadan kalkmayacak yap\u0131sal bir arz-talep dengesizli\u011fidir. Bu s\u00fcre\u00e7te m\u00fc\u015fteri edinme maliyetleri \u00fczerinde s\u00fcrekli bir maliyet bask\u0131s\u0131 yarat\u0131r. <\/p>\n\n Bu \u00fc\u00e7 etken ger\u00e7ektir, devam etmektedir ve b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde tek bir reklamverenin kontrol\u00fc d\u0131\u015f\u0131ndad\u0131r. Bu nedenle \u00e7\u00f6z\u00fcm yaln\u0131zca teklif stratejilerine dayanamaz; giderek daha rekabet\u00e7i h\u00e2le gelen bir a\u00e7\u0131k art\u0131rmada daha y\u00fcksek teklifler vermenin do\u011fal bir s\u0131n\u0131r\u0131 vard\u0131r. Daha verimli yakla\u015f\u0131m, mevcut a\u00e7\u0131k art\u0131rma ko\u015fullar\u0131 i\u00e7erisinde m\u00fc\u015fteri edinme verimlili\u011finin nas\u0131l art\u0131r\u0131labilece\u011fini sorgulamakt\u0131r. \u0130\u015fte \u00fcr\u00fcn feed\u2019inin kalitesi tam bu noktada devreye girer. <\/p>\n\n Google Shopping a\u00e7\u0131k art\u0131rmas\u0131 \u00fcr\u00fcnleri yaln\u0131zca teklif tutar\u0131na g\u00f6re s\u0131ralamaz. Her \u00fcr\u00fcn\u00fcn belirli bir arama sorgusuyla ne kadar alakal\u0131 oldu\u011funu de\u011ferlendirir, bu alaka d\u00fczeyini rakip \u00fcr\u00fcnlerle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131r ve \u00fcr\u00fcn\u00fcn g\u00f6sterilmeye uygun olup olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve a\u00e7\u0131k art\u0131rmadaki konumunu belirlerken bu skoru kullan\u0131r. Teklif tutar\u0131, \u00fcr\u00fcn\u00fcn bulundu\u011fu alaka d\u00fczeyi i\u00e7erisinde konumunu etkiler; alaka d\u00fczeyini tamamen ge\u00e7ersiz k\u0131lamaz. <\/p>\n\n Bu nedenle iyi yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir feed\u2019e sahip ve sorguyla y\u00fcksek d\u00fczeyde alakal\u0131 bir \u00fcr\u00fcn; ayn\u0131 teklifi, hatta biraz daha y\u00fcksek bir teklifi veren ancak feed verileri zay\u0131f olan bir \u00fcr\u00fcne k\u0131yasla a\u00e7\u0131k art\u0131rmaya daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir konumdan girer. Feed kalitesi, asl\u0131nda sessiz bir ortak teklif veren gibi \u00e7al\u0131\u015f\u0131r.<\/strong> Daha y\u00fcksek CPC \u00f6demeyi gerektirmeden rekabet g\u00fcc\u00fcn\u00fcz\u00fc art\u0131r\u0131r. Ayn\u0131 zamanda \u00fcr\u00fcn\u00fcn\u00fcz\u00fcn g\u00f6sterildi\u011fi ancak hi\u00e7bir zaman d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm sa\u011flamayacak sorgulara yap\u0131lan harcamay\u0131 azaltarak alakal\u0131 g\u00f6sterim ba\u015f\u0131na efektif maliyetinizi d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr.<\/p>\n\n Mekanizma do\u011frudand\u0131r. K\u00f6t\u00fc yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir \u00fcr\u00fcn ba\u015fl\u0131\u011f\u0131, eksik \u00f6zellikler veya g\u00fcncelli\u011fini yitirmi\u015f \u00fcr\u00fcn verileri, Google\u2019\u0131n \u00fcr\u00fcn\u00fc daha geni\u015f ve daha az spesifik bir sorgu grubuyla e\u015fle\u015ftirmesine neden olur. Bu sorgular\u0131n baz\u0131lar\u0131 alakal\u0131d\u0131r, ancak bir\u00e7o\u011fu de\u011fildir. Marka her iki gruptan gelen t\u0131klamalar i\u00e7in de \u00f6deme yapar. Kar\u0131\u015f\u0131k ve d\u00fc\u015f\u00fck kaliteli trafik genel d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oran\u0131n\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr, algoritman\u0131n ald\u0131\u011f\u0131 ROAS sinyalini zay\u0131flat\u0131r ve bunun sonucunda algoritma \u00fcr\u00fcn\u00fcn asl\u0131nda iyi performans g\u00f6sterdi\u011fi a\u00e7\u0131k art\u0131rmalardaki rekabet g\u00fcc\u00fcn\u00fc azalt\u0131r. K\u00f6t\u00fc bir feed, teklif ayarlamalar\u0131n\u0131n tek ba\u015f\u0131na k\u0131ramayaca\u011f\u0131 negatif bir geri bildirim d\u00f6ng\u00fcs\u00fc yarat\u0131r. <\/p>\n\n T\u00fcm feed iyile\u015ftirmeleri m\u00fc\u015fteri edinme maliyeti \u00fczerinde ayn\u0131 etkiye sahip de\u011fildir. A\u015fa\u011f\u0131daki \u00fc\u00e7 iyile\u015ftirme, a\u00e7\u0131k art\u0131rma ve d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm s\u00fcrecinin farkl\u0131 noktalar\u0131na m\u00fcdahale eder. Birlikte uyguland\u0131klar\u0131nda CAC \u00fczerinde yaln\u0131zca birbirine eklenen de\u011fil, birbirini g\u00fc\u00e7lendiren k\u00fcm\u00fclatif bir etki yarat\u0131rlar. <\/p>\n\n Feed kalitesi ile a\u00e7\u0131k art\u0131rmadaki rekabet g\u00fcc\u00fc aras\u0131ndaki ili\u015fki, Google\u2019\u0131n Shopping i\u00e7in kulland\u0131\u011f\u0131 ve bazen \u00fcr\u00fcn kalite skoru olarak adland\u0131r\u0131lan Quality Score benzeri mekanizma \u00fczerinden i\u015fler. Bu mekanizma, g\u00f6sterimler i\u00e7in \u00f6denen efektif CPM\u2019i ve belirli bir teklif seviyesinde \u00fcr\u00fcn\u00fcn elde edece\u011fi konumu etkiler.<\/p>\n\n Bir \u00fcr\u00fcn belirli bir sorgu grubunda ald\u0131\u011f\u0131 g\u00f6sterimlere k\u0131yasla s\u00fcrekli olarak g\u00fc\u00e7l\u00fc bir CTR \u00fcretti\u011finde Google bunu olumlu bir alaka sinyali olarak yorumlar ve benzer sorgular\u0131n gelecekteki a\u00e7\u0131k art\u0131rmalar\u0131nda \u00fcr\u00fcne daha fazla \u00f6ncelik vermeye ba\u015flar. Bunun tersi de ge\u00e7erlidir: kategori ortalamalar\u0131na k\u0131yasla s\u00fcrekli d\u00fc\u015f\u00fck CTR \u00fcreten \u00fcr\u00fcnlerin \u00f6nceli\u011fi zamanla azal\u0131r. Bu da ayn\u0131 konumu koruyabilmeleri i\u00e7in daha y\u00fcksek teklif vermelerini gerektirerek zaman i\u00e7inde efektif CPC\u2019yi art\u0131r\u0131r. <\/p>\n\n \u00dcr\u00fcn ba\u015fl\u0131\u011f\u0131n\u0131n kalitesi bu dinami\u011fi do\u011frudan etkiler; \u00e7\u00fcnk\u00fc CTR, ba\u015fl\u0131k metninin kullan\u0131c\u0131n\u0131n arama niyetiyle ne kadar iyi e\u015fle\u015fti\u011fine de ba\u011fl\u0131d\u0131r. Kullan\u0131c\u0131n\u0131n arad\u0131\u011f\u0131 \u00f6zelli\u011fi tam olarak i\u00e7eren bir ba\u015fl\u0131k, ayn\u0131 \u00fcr\u00fcn ayn\u0131 konumda ve ayn\u0131 fiyatta olsa bile genel bir ba\u015fl\u0131\u011fa k\u0131yasla daha y\u00fcksek CTR \u00fcretir. Bu nedenle ba\u015fl\u0131k optimizasyonundan elde edilen CTR art\u0131\u015f\u0131 zaman i\u00e7inde katlanarak de\u011fer yarat\u0131r: daha iyi CTR \u00fcr\u00fcn\u00fcn kalite sinyalini g\u00fc\u00e7lendirir, bu sinyal gelecekteki a\u00e7\u0131k art\u0131rmalardaki rekabet g\u00fcc\u00fcn\u00fc art\u0131r\u0131r ve zamanla daha d\u00fc\u015f\u00fck CPC ile mevcut konumun korunmas\u0131na yard\u0131mc\u0131 olur. <\/p>\n\n Bu k\u00fcm\u00fclatif etki, feed kalitesindeki iyile\u015ftirmelerin neden tek seferlik optimizasyonlardan ziyade kal\u0131c\u0131 CAC d\u00fc\u015f\u00fc\u015fleri sa\u011flama e\u011filiminde oldu\u011funu a\u00e7\u0131klar. Teklif de\u011fi\u015fikli\u011fi performans\u0131 an\u0131nda etkiler ve ayn\u0131 h\u0131zla geri al\u0131nabilir. Feed verilerindeki yap\u0131sal bir iyile\u015ftirme ise algoritman\u0131n \u00fcr\u00fcn\u00fc de\u011ferlendirme bi\u00e7imini de\u011fi\u015ftirir; bu de\u011fi\u015fiklikler sonraki a\u00e7\u0131k art\u0131rma d\u00f6ng\u00fclerinde de devam eder ve zaman i\u00e7inde etkisini art\u0131r\u0131r. <\/p>\n\n CAC\u2019deki iyile\u015fmenin e\u015f zamanl\u0131 y\u00fcr\u00fct\u00fclen di\u011fer optimizasyonlardan de\u011fil, feed de\u011fi\u015fikliklerinden kaynakland\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermek i\u00e7in yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f bir \u00f6l\u00e7\u00fcm yakla\u015f\u0131m\u0131 gerekir. Aksi h\u00e2lde feed iyile\u015ftirmesinin sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 CAC d\u00fc\u015f\u00fc\u015f\u00fc toplu raporlar\u0131n i\u00e7inde g\u00f6r\u00fcnmez h\u00e2le gelir ve yap\u0131lan \u00e7al\u0131\u015fma gelecekteki b\u00fct\u00e7e de\u011ferlendirmelerinde hak etti\u011fi de\u011feri g\u00f6rmez. <\/p>\n\n Test grubunu izole edin.<\/strong> Feed iyile\u015ftirmelerini \u00f6zel bir etiketle i\u015faretlenmi\u015f belirli bir \u00fcr\u00fcn segmentine uygulay\u0131n. Ayn\u0131 zamanda feed verileri de\u011fi\u015ftirilmemi\u015f benzer \u00fcr\u00fcnlerden olu\u015fan bir kontrol grubunu paralel kampanyalarda veya reklam gruplar\u0131nda \u00e7al\u0131\u015ft\u0131r\u0131n. Feed kaynakl\u0131 performans de\u011fi\u015fikliklerini pazar dalgalanmalar\u0131ndan, mevsimsel etkilerden ve ayn\u0131 anda ger\u00e7ekle\u015ftirilen di\u011fer kampanya de\u011fi\u015fikliklerinden ay\u0131rman\u0131n en sa\u011fl\u0131kl\u0131 yolu budur. <\/p>\n\n Do\u011fru metrikleri do\u011fru s\u0131rayla takip edin.<\/strong> Feed iyile\u015ftirmeleri metrikleri belirli bir s\u0131rayla etkiler. Alaka d\u00fczeyi skorlamas\u0131 g\u00fcncellendik\u00e7e \u00f6nce hedef sorgulardaki g\u00f6sterim pay\u0131 iyile\u015fir. Ard\u0131ndan optimize edilmi\u015f \u00fcr\u00fcn ba\u015fl\u0131klar\u0131 kullan\u0131c\u0131lar\u0131n arama niyetiyle daha do\u011fru e\u015fle\u015fti\u011fi i\u00e7in CTR y\u00fckselir. Sonras\u0131nda sorgu ile landing page aras\u0131ndaki uyum g\u00fc\u00e7lendik\u00e7e d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oran\u0131 artar. CAC\u2019deki iyile\u015fme ise bu \u00fc\u00e7 etkinin sonucunda ortaya \u00e7\u0131kan nihai \u00e7\u0131kt\u0131d\u0131r. Yaln\u0131zca son metri\u011fi \u00f6l\u00e7\u00fcp \u00f6nceki a\u015famalardaki de\u011fi\u015fimleri takip etmemek, hangi feed iyile\u015ftirmesinin hangi sonucu yaratt\u0131\u011f\u0131n\u0131 anlamay\u0131 imk\u00e2ns\u0131z h\u00e2le getirir. <\/p>\n\n En az d\u00f6rt haftal\u0131k bir \u00f6l\u00e7\u00fcm d\u00f6nemi kullan\u0131n.<\/strong> Google, feed de\u011fi\u015fikli\u011finin ard\u0131ndan \u00fcr\u00fcn feed\u2019lerini yeniden indeksler ve a\u00e7\u0131k art\u0131rma davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 birka\u00e7 g\u00fcn ile birka\u00e7 hafta i\u00e7inde kademeli olarak g\u00fcnceller. Feed g\u00fcncellemesinden sonraki ilk haftada \u00f6l\u00e7\u00fclen performans, kal\u0131c\u0131 sonucu de\u011fil, ge\u00e7i\u015f d\u00f6nemini yans\u0131t\u0131r. De\u011fi\u015fiklik sonras\u0131 d\u00f6rt haftal\u0131k veriyi, de\u011fi\u015fiklik \u00f6ncesindeki d\u00f6rt haftal\u0131k temel d\u00f6nemle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmak ger\u00e7ek etkiyi de\u011ferlendirmek i\u00e7in daha g\u00fcvenilir bir sinyal sa\u011flar. <\/p>\n\n EnhanceFeed gibi platformlar, feed \u00f6zelliklerinde yap\u0131lan de\u011fi\u015fikliklerle sonraki a\u015famalardaki performans metrikleri aras\u0131nda s\u00fcrekli bir ba\u011flant\u0131 kurarak bu \u00f6l\u00e7\u00fcm s\u00fcrecini manuel olmaktan \u00e7\u0131kar\u0131p sistematik h\u00e2le getirir. B\u00fcy\u00fck kataloglarda s\u0131k feed g\u00fcncellemeleri y\u00f6neten ekipler i\u00e7in belirli bir CAC de\u011fi\u015fimini belirli bir feed d\u00fczenlemesine kadar izleyebilmek, feed kalitesinin g\u00f6r\u00fcnmez bir arka plan s\u00fcreci olarak kalmas\u0131yla \u00f6l\u00e7\u00fclebilir bir performans kald\u0131ra\u00e7\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015fmesi aras\u0131ndaki farkt\u0131r. <\/p>\n\n Artan e-ticaret CAC\u2019sine verilen geleneksel yan\u0131t, reklam b\u00fct\u00e7esini daha dikkatli kullanmakt\u0131r: daha hassas hedef kitle hedeflemesi, daha ak\u0131ll\u0131 teklif stratejileri ve daha iyi kreatifler. Bunlar\u0131n t\u00fcm\u00fc ge\u00e7erli optimizasyonlard\u0131r ve ger\u00e7ek sonu\u00e7lar \u00fcretir. Ancak bu optimizasyonlar, kampanyan\u0131n temel ald\u0131\u011f\u0131 \u00fcr\u00fcn verilerinin belirledi\u011fi s\u0131n\u0131rlar i\u00e7inde \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. Bu veriler belirsiz, tutars\u0131z veya kullan\u0131c\u0131lar\u0131n arama bi\u00e7imiyle yap\u0131sal olarak uyumsuzsa, hi\u00e7bir teklif optimizasyonu altta yatan uyumsuzlu\u011fu tamamen \u00e7\u00f6zemez. <\/p>\n\n CAC art\u0131\u015f\u0131yla en etkili \u015fekilde m\u00fccadele eden markalar, her zaman en b\u00fcy\u00fck b\u00fct\u00e7eye veya en geli\u015fmi\u015f teklif teknolojisine sahip olanlar de\u011fildir. Bir\u00e7o\u011fu, belirli bir noktada \u00fcr\u00fcn feed\u2019lerinin bir kez y\u00fcklenip unutulacak statik bir yap\u0131 olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131; aktif olarak y\u00f6netilmesi gereken bir performans varl\u0131\u011f\u0131 oldu\u011funu fark eden markalard\u0131r. <\/p>\n\n Feed kalitesi \u00e7ok g\u00f6steri\u015fli bir \u00e7al\u0131\u015fma de\u011fildir. Teklif de\u011fi\u015fikli\u011finde oldu\u011fu gibi an\u0131nda geri bildirim vermez veya kreatif yenilemesinde oldu\u011fu gibi etkisi hemen g\u00f6r\u00fcn\u00fcr h\u00e2le gelmez. Ancak etkileri yap\u0131sald\u0131r ve zaman i\u00e7inde katlanarak b\u00fcy\u00fcr; katalo\u011fun kat\u0131ld\u0131\u011f\u0131 her a\u00e7\u0131k art\u0131rman\u0131n ekonomik yap\u0131s\u0131n\u0131 de\u011fi\u015ftirir. Talep taraf\u0131ndaki m\u00fc\u015fteri edinme maliyetlerinin markan\u0131n kontrol\u00fcnden ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak y\u00fckseldi\u011fi bir ortamda, a\u00e7\u0131k art\u0131rmaya giri\u015f noktas\u0131ndaki verimlili\u011fi art\u0131rmak uygulanabilecek en y\u00fcksek kald\u0131ra\u00e7l\u0131 m\u00fcdahalelerden biridir. <\/p>\n\n Veri, teklifin kendisidir. Ondan daha fazlas\u0131n\u0131 al\u0131n. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" E-ticarette m\u00fc\u015fteri edinme maliyetleri 2019\u2019dan bu yana yakla\u015f\u0131k iki kat\u0131na \u00e7\u0131kt\u0131. Bunun nedenleri iyi biliniyor: reklamveren rekabeti nedeniyle y\u00fckselen platform CPC\u2019leri, iOS gizlilik de\u011fi\u015fikliklerinden kaynaklanan sinyal kayb\u0131n\u0131n hedefleme do\u011frulu\u011funu azaltmas\u0131 ve ayn\u0131 kanallarda ayn\u0131 t\u00fcketici kitlesinin dikkatini \u00e7ekmek i\u00e7in rekabet eden marka say\u0131s\u0131n\u0131n artmas\u0131. \u00c7o\u011fu b\u00fcy\u00fcme ekibi buna teklifleri optimize ederek, kreatifleri yenileyerek ve yeni […]<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[34],"tags":[],"class_list":["post-1215","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-enhancefeed"],"acf":[],"yoast_head":"\n+%67 ~%40 3,2 kat M\u00fc\u015fteri Edinme Verimlili\u011finde \u00dcr\u00fcn Feed\u2019inin Rol\u00fc<\/h2>\n\n
CAC\u2019yi Do\u011frudan Etkileyen \u00dc\u00e7 Feed \u0130yile\u015ftirmesi<\/h2>\n\n
1<\/strong><\/td> \u00dcr\u00fcn Ba\u015fl\u0131klar\u0131n\u0131n Alaka D\u00fczeyine G\u00f6re Yeniden Yap\u0131land\u0131r\u0131lmas\u0131<\/strong><\/td><\/tr> <\/td> Mekanizma: Belirsiz veya \u015firket i\u00e7i kodlarla olu\u015fturulmu\u015f \u00fcr\u00fcn ba\u015fl\u0131klar\u0131n\u0131n, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n sat\u0131n almaya haz\u0131r olduklar\u0131nda kulland\u0131klar\u0131 spesifik sorgularla e\u015fle\u015fen, yap\u0131land\u0131r\u0131lm\u0131\u015f ve \u00fcr\u00fcn \u00f6zellikleri a\u00e7\u0131s\u0131ndan zengin ba\u015fl\u0131klarla de\u011fi\u015ftirilmesidir. Bu yakla\u015f\u0131m, \u00fcr\u00fcn g\u00f6sterimlerini tetikleyen sorgu da\u011f\u0131l\u0131m\u0131n\u0131 daha y\u00fcksek sat\u0131n alma niyetli aramalara kayd\u0131r\u0131r. B\u00f6ylece alakas\u0131z t\u0131klamalara harcanan b\u00fct\u00e7e azal\u0131rken ayn\u0131 veya daha d\u00fc\u015f\u00fck CPC ile nitelikli trafik hacmi artar. <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n 2<\/strong><\/td> CAC Etkisi: Alakas\u0131z g\u00f6sterimlerin pay\u0131n\u0131 azalt\u0131r. Hedef sorgulardaki CTR\u2019yi art\u0131r\u0131r. T\u0131klama i\u00e7in \u00f6deme yap\u0131lmadan \u00f6nce trafik kalitesini y\u00fckselterek CPA\u2019y\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcr\u00fcr.<\/strong><\/td><\/tr> <\/td> Mekanizma: \u00dcr\u00fcn a\u00e7\u0131klamalar\u0131n\u0131 belirli \u00f6zellikler, materyaller, \u00f6l\u00e7\u00fcler ve kullan\u0131m senaryolar\u0131yla zenginle\u015ftirmek, \u00fcr\u00fcnlerin a\u00e7\u0131k\u00e7a kar\u015f\u0131layamayaca\u011f\u0131 sorgularda g\u00f6r\u00fcnme riskini azalt\u0131r. Premium bir \u00fcr\u00fcn\u00fcn belirsiz veya yetersiz a\u00e7\u0131klamas\u0131, b\u00fct\u00e7e odakl\u0131 sorgularda g\u00f6sterim almas\u0131na ve fiyat\u0131 g\u00f6ren kullan\u0131c\u0131lar\u0131n hemen ayr\u0131lmas\u0131na neden olabilir. Do\u011fru ve ayr\u0131nt\u0131l\u0131 a\u00e7\u0131klamalar, algoritman\u0131n daha hassas bir alaka profili olu\u015fturmas\u0131n\u0131 ve bu t\u00fcr sorgu uyumsuzluklar\u0131n\u0131 azaltmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. CAC Etkisi: D\u00fc\u015f\u00fck sat\u0131n alma niyetli t\u0131klamalar\u0131n hacmini azalt\u0131r. Ger\u00e7ekle\u015fen t\u0131klamalardaki d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oran\u0131n\u0131 art\u0131r\u0131r. D\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm sa\u011flamayacak, fiyat hassasiyeti y\u00fcksek trafi\u011fe yap\u0131lan gereksiz harcamay\u0131 azalt\u0131r. <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n 3<\/strong><\/td> B\u00fct\u00e7e Da\u011f\u0131l\u0131m\u0131 \u0130\u00e7in \u00d6zel Etiket Segmentasyonu<\/strong><\/td><\/tr> <\/td> Mekanizma: \u00dcr\u00fcnleri br\u00fct k\u00e2r marj\u0131, sat\u0131\u015f h\u0131z\u0131 veya kampanya \u00f6nceli\u011fi gibi kriterlere g\u00f6re segmentlere ay\u0131rmak i\u00e7in \u00f6zel etiketlerin kullan\u0131lmas\u0131, teklif stratejilerinin t\u00fcm katalo\u011fa tek tip uygulanmas\u0131 yerine her \u00fcr\u00fcn grubunun ekonomik yap\u0131s\u0131na g\u00f6re ayarlanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar. Y\u00fcksek marjl\u0131 \u00fcr\u00fcnler daha y\u00fcksek CPC\u2019leri ve daha d\u00fc\u015f\u00fck ROAS hedeflerini kar\u015f\u0131layabilirken, d\u00fc\u015f\u00fck marjl\u0131 \u00fcr\u00fcnlerde daha s\u0131k\u0131 CPA kontrolleri gerekir. Bu segmentasyon olmad\u0131\u011f\u0131nda, karma bir ROAS hedefi katalog ortalamas\u0131na g\u00f6re optimizasyon yapar ve hi\u00e7bir segmente tam olarak uygun sonu\u00e7 \u00fcretmez. CAC Etkisi: D\u00fc\u015f\u00fck marjl\u0131 \u00fcr\u00fcnlerde gereksiz y\u00fcksek harcamay\u0131 ortadan kald\u0131r\u0131r. Daha y\u00fcksek CPC\u2019lerin ekonomik olarak anlaml\u0131 oldu\u011fu y\u00fcksek marjl\u0131 segmentler i\u00e7in b\u00fct\u00e7e yarat\u0131r. Yap\u0131sal olarak daha d\u00fc\u015f\u00fck bir genel CAC sa\u011flar. <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n Feed Kalitesi A\u00e7\u0131k Art\u0131rmadaki Rekabet G\u00fcc\u00fcn\u00fc Nas\u0131l Etkiler?<\/h2>\n\n
Feed Kaynakl\u0131 CAC \u0130yile\u015fmesini \u00d6l\u00e7mek<\/h2>\n\n
CAC\u2019yi D\u00fc\u015f\u00fcrmenin En Ekonomik Yolu Verilerinizi D\u00fczeltmektir<\/h2>\n\n