Organik arama, tipik bir B2B SaaS \u015firketinin web sitesi trafi\u011finin yakla\u015f\u0131k %40\u2019\u0131n\u0131 olu\u015fturur. Buna ra\u011fmen \u00e7o\u011fu attribution modelinde kapanan gelirin yaln\u0131zca %8\u201315\u2019i organik aramaya atfedilir. Bu iki rakam aras\u0131ndaki fark tesad\u00fcf de\u011fildir. \u00c7o\u011fu attribution modelinin nas\u0131l olu\u015fturuldu\u011fundan kaynaklanan yap\u0131sal bir sonu\u00e7tur ve kurumlar\u0131n SEO\u2019ya ne kadar b\u00fct\u00e7e ay\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131, performans\u0131n\u0131 nas\u0131l de\u011ferlendirdi\u011fini ve SEO\u2019nun kurum i\u00e7indeki de\u011ferini nas\u0131l alg\u0131lad\u0131\u011f\u0131n\u0131 do\u011frudan etkiler. <\/p>\n\n
Sorun, pazarlama y\u00f6neticilerinin attribution do\u011frulu\u011funu \u00f6nemsememesi de\u011fildir. \u00c7o\u011fu bunu fazlas\u0131yla \u00f6nemser. As\u0131l sorun, analitik platformlar\u0131nda varsay\u0131lan olarak sunulan attribution modellerinin do\u011fru olmaktan \u00e7ok kolay uygulanabilir olacak \u015fekilde tasarlanm\u0131\u015f olmas\u0131d\u0131r. Uzun katk\u0131 pencerelerine sahip kanallarda bu basitlik \u00f6nemli sorunlar yarat\u0131r. SEO da bu kanallardan biridir ve varsay\u0131lan modeller taraf\u0131ndan en d\u00fczenli bi\u00e7imde dezavantajl\u0131 h\u00e2le getirilen kanallardan biridir. <\/p>\n\n
A\u015fa\u011f\u0131da, ba\u015fl\u0131ca attribution modellerinin organik aramay\u0131 nas\u0131l de\u011ferlendirdi\u011fini, her birinin hangi noktalarda yetersiz kald\u0131\u011f\u0131n\u0131 ve SEO\u2019nun b\u00fcy\u00fcme denkleminde \u00f6nemli bir rol oynad\u0131\u011f\u0131 \u015firketler i\u00e7in daha do\u011fru bir \u00f6l\u00e7\u00fcm \u00e7er\u00e7evesinin nas\u0131l olmas\u0131 gerekti\u011fini ele alaca\u011f\u0131z.<\/p>\n\n
Son t\u0131klama attribution (Last-click attribution), d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm kredisinin %100\u2019\u00fcn\u00fc sat\u0131n alma veya form doldurma i\u015fleminden \u00f6nceki son temas noktas\u0131na verir. Varsay\u0131lan olarak en yayg\u0131n kullan\u0131lan modellerden biridir ve \u00f6zellikle organik arama a\u00e7\u0131s\u0131ndan en sorunlu modellerden biridir. SEO, kullan\u0131c\u0131lar\u0131 genellikle ara\u015ft\u0131rma yolculu\u011funun erken a\u015famalar\u0131nda markayla tan\u0131\u015ft\u0131r\u0131r. Bu kullan\u0131c\u0131lar d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ger\u00e7ekle\u015ftirmeden \u00f6nce markal\u0131 arama, do\u011frudan trafik veya \u00fccretli retargeting \u00fczerinden geri d\u00f6nebilir. Bu nedenle son t\u0131klama modeli, organik kanal\u0131n katk\u0131s\u0131n\u0131 s\u0131f\u0131ra indirirken krediyi son temas kanal\u0131na verir. <\/p>\n\n
\u0130lk t\u0131klama attribution (First-click attribution) ise d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm kredisinin %100\u2019\u00fcn\u00fc d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yolculu\u011fundaki ilk temas noktas\u0131na verir. Bu model, hatay\u0131 di\u011fer y\u00f6nde yapar. Organik kanal\u0131n ba\u015flatt\u0131\u011f\u0131 her d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fcn t\u00fcm kredisini SEO\u2019ya verir ve sat\u0131\u015f\u0131n tamamlanmas\u0131nda di\u011fer kanallar\u0131n ne kadar etkili oldu\u011funu dikkate almaz. Sonu\u00e7ta organik kanal oldu\u011fundan \u00e7ok ba\u015far\u0131l\u0131, \u00fccretli kanallar ise oldu\u011fundan \u00e7ok ba\u015far\u0131s\u0131z g\u00f6r\u00fcn\u00fcr. Bu tablo da do\u011fru de\u011fildir ve bu modele dayanarak al\u0131nan kararlar, son t\u0131klama modelindeki kadar yan\u0131lt\u0131c\u0131d\u0131r; yaln\u0131zca hata ters y\u00f6ndedir. <\/p>\n\n
Do\u011frusal attribution (Linear attribution), d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm kredisini yolculuktaki t\u00fcm temas noktalar\u0131na e\u015fit \u015fekilde da\u011f\u0131t\u0131r. Yedi temas noktas\u0131ndan olu\u015fan bir m\u00fc\u015fteri yolculu\u011funda her temas noktas\u0131 kredinin yakla\u015f\u0131k %14\u2019\u00fcn\u00fc al\u0131r. Teoride adil g\u00f6r\u00fcn\u00fcr. Ancak pratikte, sat\u0131n alma g\u00fcn\u00fcnde ger\u00e7ekle\u015fen markal\u0131 bir do\u011frudan ziyareti, m\u00fc\u015fteriyi \u00fc\u00e7 ay \u00f6nce \u00fcr\u00fcn kategorisiyle tan\u0131\u015ft\u0131ran organik i\u00e7erikle ayn\u0131 derecede \u00f6nemli kabul eder. E\u015fit kredi, do\u011fru attribution anlam\u0131na gelmez. <\/p>\n\n
Zaman bazl\u0131 attribution (Time-decay attribution), d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm an\u0131na yakla\u015ft\u0131k\u00e7a temas noktalar\u0131na daha fazla a\u011f\u0131rl\u0131k verir. Sat\u0131n alma niyetiyle g\u00fcncellik aras\u0131nda ger\u00e7ekten g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ili\u015fki bulunan k\u0131sa sat\u0131\u015f d\u00f6ng\u00fclerinde bu yakla\u015f\u0131m\u0131n mant\u0131kl\u0131 bir temeli vard\u0131r. Ancak 60, 90 veya 180 g\u00fcnl\u00fck B2B sat\u0131\u015f d\u00f6ng\u00fclerinde, m\u00fc\u015fteri yolculu\u011funun ilk \u00fc\u00e7te ikisinde ger\u00e7ekle\u015fen etkile\u015fimleri sistematik olarak d\u00fc\u015f\u00fck de\u011ferlendirir. Organik temas noktalar\u0131n\u0131n b\u00fcy\u00fck b\u00f6l\u00fcm\u00fc de tam olarak bu a\u015famada ger\u00e7ekle\u015fir. <\/p>\n\n
Veriye dayal\u0131 attribution (Data-driven attribution), ge\u00e7mi\u015f m\u00fc\u015fteri yolculuklar\u0131ndaki her temas noktas\u0131n\u0131n ger\u00e7ek d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm olas\u0131l\u0131\u011f\u0131na katk\u0131s\u0131n\u0131 temel alarak kredi da\u011f\u0131tmak i\u00e7in makine \u00f6\u011frenimini kullan\u0131r. \u00c7o\u011fu analitik platformunda bulunan en do\u011fru modeldir ancak g\u00fcvenilir \u015fekilde \u00e7al\u0131\u015fabilmesi i\u00e7in yeterli d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm hacmine ihtiya\u00e7 duyar; genellikle ayda birka\u00e7 y\u00fcz d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm gerekir. Bu e\u015fi\u011fin alt\u0131ndaki \u015firketlerde model do\u011frusal veya son t\u0131klama yakla\u015f\u0131m\u0131na d\u00f6nebilir. B\u00f6ylece kula\u011fa geli\u015fmi\u015f gelen bir model, pratikte olduk\u00e7a s\u0131n\u0131rl\u0131 bir \u00f6l\u00e7\u00fcm arac\u0131na d\u00f6n\u00fc\u015febilir. <\/p>\n\n
Tedarik zinciri yaz\u0131l\u0131m\u0131 de\u011ferlendiren, 200 \u00e7al\u0131\u015fanl\u0131 bir lojistik \u015firketindeki sat\u0131n alma y\u00f6neticisini d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fcn. Sat\u0131n alma yolculu\u011fu d\u00f6rt ay s\u00fcr\u00fcyor ve yedi farkl\u0131 temas noktas\u0131 i\u00e7eriyor. A\u015fa\u011f\u0131da bu yolculu\u011fun ger\u00e7ekte nas\u0131l ilerledi\u011fini ve farkl\u0131 attribution modellerinin bunu nas\u0131l de\u011ferlendirdi\u011fini g\u00f6rebilirsiniz. <\/p>\n\n Son t\u0131klama (last-click) modelinde, kredinin %100\u2019\u00fc \u00fccretli aramaya verilir. Her ikisi de organik olan 1. ve 2. temas noktalar\u0131 ise hi\u00e7bir kredi almaz. B\u00f6ylece SEO ekibinin d\u00f6rt ayl\u0131k sat\u0131n alma yolculu\u011funa yapt\u0131\u011f\u0131 katk\u0131 raporlama modelinde tamamen g\u00f6r\u00fcnmez h\u00e2le gelir. <\/p>\n\n Do\u011frusal (linear) modelde, yedi temas noktas\u0131n\u0131n her biri kredinin %14,3\u2019\u00fcn\u00fc al\u0131r. Organik kanal toplamda %28,6 kredi al\u0131r. Bu sonu\u00e7 ger\u00e7e\u011fe daha yak\u0131nd\u0131r; ancak yine de 120. g\u00fcnde ger\u00e7ekle\u015fen markal\u0131 bir reklam\u0131, de\u011ferlendirme s\u00fcrecini ba\u015flatan organik i\u00e7erikle e\u015fit derecede \u00f6nemli kabul eder. <\/p>\n\n Zaman bazl\u0131 attribution (Time-decay) modelinde, 6. ve 7. temas noktalar\u0131 kredinin b\u00fcy\u00fck b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc al\u0131r. D\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmden d\u00f6rt ay \u00f6nce ger\u00e7ekle\u015fen 1. ve 2. temas noktalar\u0131 ise neredeyse hi\u00e7 kredi alamaz. Bu model, organik araman\u0131n \u00e7al\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131n b\u00fcy\u00fck b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc ger\u00e7ekle\u015ftirdi\u011fi erken a\u015famadaki etkileri sistematik olarak d\u00fc\u015f\u00fck de\u011ferlendirir. <\/p>\n\n Konum bazl\u0131 attribution (Position-based attribution) modelinde \u2014 bazen U-shaped model olarak da adland\u0131r\u0131l\u0131r \u2014 kredinin %40\u2019\u0131 ilk temasa, %40\u2019\u0131 son temasa, kalan %20\u2019si ise aradaki temas noktalar\u0131na da\u011f\u0131t\u0131l\u0131r. Bu senaryoda organik kanal, m\u00fc\u015fteri yolculu\u011funu ba\u015flatt\u0131\u011f\u0131 i\u00e7in %40 kredi ve ortadaki %20\u2019lik paydan da k\u00fc\u00e7\u00fck bir oran al\u0131r. Bu \u00f6zel m\u00fc\u015fteri yolculu\u011fu i\u00e7in en savunulabilir model budur; ancak nadiren varsay\u0131lan attribution modeli olarak kullan\u0131l\u0131r. <\/p>\n\n T\u00fcm i\u015fletmeler i\u00e7in ge\u00e7erli tek bir do\u011fru attribution modeli yoktur. Ancak uzun etki pencerelerine sahip kanallar\u0131n katk\u0131s\u0131n\u0131 sistematik olarak yanl\u0131\u015f yans\u0131tmayan bir model se\u00e7mek i\u00e7in kullan\u0131labilecek belirli kriterler vard\u0131r. <\/p>\n\n Sat\u0131\u015f d\u00f6ng\u00fcs\u00fc 30 g\u00fcnden uzun olan \u015firketlerde, konum bazl\u0131 attribution en savunulabilir ba\u015flang\u0131\u00e7 noktas\u0131d\u0131r. Bu model hem m\u00fc\u015fteri yolculu\u011funu ba\u015flatman\u0131n hem de sat\u0131\u015f\u0131 sonu\u00e7land\u0131rman\u0131n \u00f6nemli oldu\u011funu kabul eder; ancak aradaki her temas noktas\u0131n\u0131n e\u015fit katk\u0131 sa\u011flad\u0131\u011f\u0131n\u0131 varsaymaz. Veriye dayal\u0131 attribution\u2019\u0131n g\u00fcvenilir \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131 i\u00e7in gereken y\u00fcksek d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm hacmine ihtiya\u00e7 duymaz. Ayr\u0131ca finans ekibinin, veri bilimi uzmanl\u0131\u011f\u0131na ihtiya\u00e7 duymadan metodolojiyi sorgulay\u0131p anlayabilece\u011fi kadar \u015feffaf bir yap\u0131ya sahiptir. <\/p>\n\n Veriye dayal\u0131 attribution\u2019\u0131 destekleyecek d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm hacmine sahip ve sat\u0131n alma yolculuklar\u0131 geli\u015ftik\u00e7e modeli d\u00fczenli olarak g\u00fcncel tutmaya ger\u00e7ekten kararl\u0131 \u015firketlerde, veriye dayal\u0131 attribution uzun vadede daha do\u011fru bir se\u00e7enektir. Ancak modelin belirli aral\u0131klarla denetlenmesi gerekir. Ge\u00e7mi\u015f m\u00fc\u015fteri yolculuklar\u0131 \u00fczerinde \u00e7al\u0131\u015fan makine \u00f6\u011frenimi modelleri, e\u011fitim verilerinde daha eski ve daha az do\u011fru attribution d\u00f6nemleri a\u011f\u0131rl\u0131ktaysa bu d\u00f6nemlerdeki \u00f6nyarg\u0131lar\u0131 devam ettirebilir. <\/p>\n\n Hangi model se\u00e7ilirse se\u00e7ilsin, ek olarak yap\u0131lmas\u0131 gereken \u00f6nemli bir ad\u0131m vard\u0131r: ana attribution modelinden ba\u011f\u0131ms\u0131z olarak organik kanala \u00f6zel yol analizi y\u00fcr\u00fctmek. Bunun i\u00e7in herhangi bir a\u015famas\u0131nda organik temas noktas\u0131 bulunan t\u00fcm d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yolculuklar\u0131 \u00e7\u0131kar\u0131l\u0131r, organik kanal\u0131n yolculu\u011fun her a\u015famas\u0131nda ne s\u0131kl\u0131kla yer ald\u0131\u011f\u0131 hesaplan\u0131r ve bu veriler ana modele rakip olmak yerine onu tamamlayan bir organik katk\u0131 analizi olu\u015fturmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bu, do\u011fru attribution\u2019\u0131n yerine ge\u00e7en bir y\u00f6ntem de\u011fildir; ana modeldeki bo\u015fluklar\u0131n y\u00f6netimin g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fc tek hik\u00e2yeye d\u00f6n\u00fc\u015fmesini engelleyen tamamlay\u0131c\u0131 bir kan\u0131tt\u0131r. <\/p>\n\n Ad\u0131m 1: Mevcut varsay\u0131lan modelinizi denetleyin.<\/strong> Son \u00fc\u00e7 ayl\u0131k d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yolu verilerini \u00e7\u0131kar\u0131n ve yaln\u0131zca son temas olarak de\u011fil, yolculu\u011fun herhangi bir noktas\u0131nda organik kanal\u0131n temas noktas\u0131 olarak yer ald\u0131\u011f\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcmlerin y\u00fczdesini belirleyin. Ard\u0131ndan bu oran\u0131, mevcut ana attribution modelinizde organik kanala verilen gelir kredisi y\u00fczdesiyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131n. Bu iki rakam aras\u0131ndaki fark, modelin do\u011frulu\u011funa ili\u015fkin de\u011ferlendirmeye ba\u015flamak i\u00e7in temel noktan\u0131zd\u0131r. <\/p>\n\n Ad\u0131m 2: Landing page d\u00fczeyinde bir gelir g\u00f6stergesi olu\u015fturun.<\/strong> Kusursuz bir multi-touch modeliniz olmasa bile Search Console\u2019daki landing page verilerini GA4\u2019teki d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oranlar\u0131 ve CRM\u2019inizdeki sonraki a\u015fama sat\u0131\u015f de\u011ferleriyle ili\u015fkilendirerek y\u00f6n g\u00f6sterici ve anlaml\u0131 bir organik gelir g\u00f6r\u00fcn\u00fcm\u00fc olu\u015fturabilirsiniz. Ticari niyeti y\u00fcksek bir anahtar kelime k\u00fcmesinde s\u0131ralama alan, \u00f6l\u00e7\u00fclebilir bir d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oran\u0131na sahip ve d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ger\u00e7ekle\u015ftiren ziyaret\u00e7iler i\u00e7in ortalama sat\u0131\u015f de\u011feri bilinen bir sayfa; son t\u0131klama attribution rakam\u0131ndan daha faydal\u0131 ve black-box bir modelden daha kolay savunulabilir bir gelir katk\u0131s\u0131 tahmini sunar. <\/p>\n\n Ad\u0131m 3: Bir attribution modelinde uzla\u015f\u0131n ve 12 ay boyunca de\u011fi\u015ftirmeyin.<\/strong> Attribution tart\u0131\u015fmalar\u0131n\u0131n sonu\u00e7suz kalmas\u0131n\u0131n nedenlerinden biri, analitik ekibine yeni biri kat\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda veya yeni bir platform kullan\u0131lmaya ba\u015fland\u0131\u011f\u0131nda modelin s\u00fcrekli de\u011fi\u015ftirilmesidir. Sat\u0131\u015f d\u00f6ng\u00fcn\u00fcz i\u00e7in en savunulabilir modeli se\u00e7in, metodolojiyi belgeleyin ve en az bir y\u0131l boyunca tutarl\u0131 \u015fekilde kullanmay\u0131 taahh\u00fct edin. Performans metriklerinin zaman i\u00e7indeki e\u011filimini sa\u011fl\u0131kl\u0131 bi\u00e7imde \u00f6l\u00e7ebilmek i\u00e7in \u00f6l\u00e7\u00fcm metodolojisinin sabit kalmas\u0131 gerekir. <\/p>\n\n Ad\u0131m 4: Organik katk\u0131y\u0131 iki seviyede raporlay\u0131n.<\/strong> Son temas organik gelirini muhafazak\u00e2r alt s\u0131n\u0131r, organik kanal\u0131n d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yolunda destekleyici rol oynad\u0131\u011f\u0131 geliri ise \u00fcst s\u0131n\u0131r olarak sunun. Bu iki rakam aras\u0131ndaki fark\u0131 bir veri kalitesi problemi olarak de\u011fil, attribution metodolojisinden kaynaklanan bir fark olarak de\u011ferlendirin. Bu yakla\u015f\u0131m tek bir rakam sunmaktan daha \u015feffaft\u0131r ve finans ile y\u00f6netim ekipleriyle, kurumun bundan sonra hangi attribution modelini kullanaca\u011f\u0131 konusunda daha verimli bir tart\u0131\u015fma y\u00fcr\u00fct\u00fclmesini sa\u011flar. <\/p>\n\n \u0130lk etkisi, SEO\u2019nun b\u00fct\u00e7e g\u00f6r\u00fc\u015fmelerinde nas\u0131l de\u011ferlendirildi\u011finde g\u00f6r\u00fcl\u00fcr. Son t\u0131klama attribution uyguland\u0131\u011f\u0131nda gelirin yaln\u0131zca %8\u2019ini olu\u015fturuyor gibi g\u00f6r\u00fcnen bir kanal, yol analizi t\u00fcm d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yolculuklar\u0131n\u0131n %54\u2019\u00fcnde yer ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterdi\u011finde \u00e7ok farkl\u0131 g\u00f6r\u00fcn\u00fcr. Buradaki rakam ayn\u0131 metri\u011fin farkl\u0131 bir versiyonu de\u011fildir. Tamamen farkl\u0131 bir metri\u011fi ifade eder: organik son temas d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm oran\u0131 yerine, sat\u0131n alma s\u00fcrecindeki organik eri\u015fim ve katk\u0131. <\/p>\n\n Bunun sonraki etkisi i\u00e7erik yat\u0131r\u0131mlar\u0131nda ortaya \u00e7\u0131kar. SEO ekipleri belirli anahtar kelime k\u00fcmelerinin y\u00fcksek de\u011ferli sat\u0131\u015flar\u0131n d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yollar\u0131nda orant\u0131s\u0131z \u015fekilde yer ald\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterebildi\u011finde, i\u00e7erik brief\u2019leri yaln\u0131zca arama hacmine g\u00f6re de\u011fil, d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yolunda g\u00f6r\u00fclme s\u0131kl\u0131\u011f\u0131na g\u00f6re \u015fekillenmeye ba\u015flar. T\u00fcm enterprise sat\u0131\u015flar\u0131n %30\u2019unda ilk temas noktas\u0131 olarak g\u00f6r\u00fcnen bir anahtar kelime, arama hacminin g\u00f6sterdi\u011finden daha fazla i\u00e7erik yat\u0131r\u0131m\u0131n\u0131 hak eder. Attribution verileri bu arg\u00fcman\u0131 somut verilerle desteklemeyi m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lar. <\/p>\n\n Console Go gibi platformlar tam olarak bu bo\u015flu\u011fu kapatmak i\u00e7in geli\u015ftirilmi\u015ftir. Anahtar kelime d\u00fczeyindeki organik verileri, standart attribution modellerinin ortaya \u00e7\u0131karamad\u0131\u011f\u0131 d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ve gelir sinyalleriyle ili\u015fkilendirir. Attribution yakla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 kavramsal olarak do\u011fru kurmu\u015f ancak bunu sistematik bi\u00e7imde \u00e7al\u0131\u015ft\u0131racak altyap\u0131ya sahip olmayan ekiplerde, organik arama performans\u0131 ile sonraki a\u015famadaki gelir sonu\u00e7lar\u0131 aras\u0131ndaki bu do\u011frudan ba\u011flant\u0131, metodolojiyi \u00fc\u00e7 ayda bir yap\u0131lan manuel bir analiz olmaktan \u00e7\u0131kar\u0131p s\u00fcrd\u00fcr\u00fclebilir bir \u00f6l\u00e7\u00fcm sistemine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcr. <\/p>\n\n Attribution modelleri tarafs\u0131z ara\u00e7lar de\u011fildir. M\u00fc\u015fterilerin nas\u0131l karar verdi\u011fine ili\u015fkin belirli varsay\u0131mlar i\u00e7erirler ve bu varsay\u0131mlar hangi kanallar\u0131n de\u011ferli, hangilerinin gereksiz maliyet gibi g\u00f6r\u00fcnece\u011fini belirler. Varsay\u0131lan modellerin \u00e7o\u011fundaki kabuller organik arama d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclerek tasarlanmam\u0131\u015ft\u0131r. Daha k\u0131sa sat\u0131n alma d\u00f6ng\u00fcleri ve daha basit d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yollar\u0131 i\u00e7in olu\u015fturulmu\u015flard\u0131r. <\/p>\n\n Bunu d\u00fczeltmek i\u00e7in analitik altyap\u0131n\u0131z\u0131 tamamen yeniden kurman\u0131z gerekmez. Mevcut modelin organik katk\u0131y\u0131 hangi noktalarda yanl\u0131\u015f yans\u0131tt\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirlemek, bu fark\u0131 \u00f6l\u00e7mek i\u00e7in tamamlay\u0131c\u0131 bir yol analizi olu\u015fturmak ve varsay\u0131lan ayarlar\u0131n verileri nas\u0131l saymay\u0131 tercih etti\u011finden ziyade m\u00fc\u015fterilerin ger\u00e7ekte nas\u0131l davrand\u0131\u011f\u0131n\u0131 yans\u0131tan tutarl\u0131 bir metodoloji benimsemek yeterlidir. <\/p>\n\n Konum bazl\u0131 attribution modeli, d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm yolu s\u0131kl\u0131\u011f\u0131 analizi ve organik katk\u0131n\u0131n nas\u0131l hesapland\u0131\u011f\u0131n\u0131 a\u00e7\u0131klayan belgelenmi\u015f bir metodolojiyle b\u00fct\u00e7e toplant\u0131s\u0131na giren bir SEO ekibi, daha fazla b\u00fct\u00e7e almak i\u00e7in politik bir arg\u00fcman sunmu\u015f olmaz. Gelirin ger\u00e7ekte nereden geldi\u011fine ili\u015fkin daha do\u011fru ve veriye dayal\u0131 bir tablo ortaya koyar. Bu, b\u00fct\u00e7e talebinden \u00e7ok daha farkl\u0131 bir g\u00f6r\u00fc\u015fmedir ve genellikle \u00e7ok daha sa\u011fl\u0131kl\u0131 sonu\u00e7lar do\u011furur. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Organik arama, tipik bir B2B SaaS \u015firketinin web sitesi trafi\u011finin yakla\u015f\u0131k %40\u2019\u0131n\u0131 olu\u015fturur. Buna ra\u011fmen \u00e7o\u011fu attribution modelinde kapanan gelirin yaln\u0131zca %8\u201315\u2019i organik aramaya atfedilir. Bu iki rakam aras\u0131ndaki fark tesad\u00fcf de\u011fildir. \u00c7o\u011fu attribution modelinin nas\u0131l olu\u015fturuldu\u011fundan kaynaklanan yap\u0131sal bir sonu\u00e7tur ve kurumlar\u0131n SEO\u2019ya ne kadar b\u00fct\u00e7e ay\u0131rd\u0131\u011f\u0131n\u0131, performans\u0131n\u0131 nas\u0131l de\u011ferlendirdi\u011fini ve SEO\u2019nun kurum i\u00e7indeki […]<\/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":[35],"tags":[],"class_list":["post-1236","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-console-go"],"acf":[],"yoast_head":"\n#<\/strong><\/td> Kanal<\/strong><\/td> Ger\u00e7ekte Ne Oldu?<\/strong><\/td><\/tr> 1<\/strong><\/td> Organik arama<\/strong><\/td> \u0130lk 3 s\u0131rada yer alan bir kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma makalesini bulur. \u0130\u00e7eri\u011fi okur ve siteden ayr\u0131l\u0131r. <\/td><\/tr> 2<\/strong><\/td> Organik arama<\/strong><\/td> \u0130ki hafta sonra farkl\u0131 bir arama sorgusuyla geri d\u00f6ner. Bir vaka \u00e7al\u0131\u015fmas\u0131n\u0131 okur. <\/td><\/tr> 3<\/strong><\/td> Do\u011frudan<\/strong><\/td> URL\u2019yi do\u011frudan yazarak siteye gelir. Bir whitepaper indirir ve e-posta nurture s\u00fcrecine dahil olur. <\/td><\/tr> 4<\/strong><\/td> E-posta<\/strong><\/td> Bir nurture e-postas\u0131na t\u0131klar. \u00dcr\u00fcn demo videosunu izler. <\/td><\/tr> 5<\/strong><\/td> \u00dccretli arama<\/strong><\/td> Markal\u0131 bir retargeting reklam\u0131na t\u0131klar. Fiyatland\u0131rma sayfas\u0131n\u0131 ziyaret eder. <\/td><\/tr> 6<\/strong><\/td> Do\u011frudan<\/strong><\/td> Siteye do\u011frudan geri d\u00f6ner. Deneme s\u00fcr\u00fcm\u00fcn\u00fc ba\u015flat\u0131r. <\/td><\/tr> 7<\/strong><\/td> \u00dccretli arama<\/strong><\/td> Sat\u0131n alma g\u00fcn\u00fc markal\u0131 bir reklama t\u0131klar ve d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm ger\u00e7ekle\u015ftirir. <\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n Organik Arama \u0130\u00e7in Do\u011fru Attribution \u00c7er\u00e7evesi<\/h2>\n\n
Attribution\u2019\u0131 Yeniden Kalibre Etmek \u0130\u00e7in D\u00f6rt Pratik Ad\u0131m<\/strong><\/h2>\n\n
Attribution\u2019\u0131 D\u00fczeltti\u011finizde Ne De\u011fi\u015fir?<\/h2>\n\n
SEO, Ger\u00e7ekte Sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 Katk\u0131 Kadar De\u011fer G\u00f6rmeli<\/h2>\n\n