Attribution (atribüsyon) modeli, bir dönüşümün kredisini hangi reklam etkileşimine ne oranda vereceğini belirleyen kuraldır. Kullanıcı bir satın alma öncesinde birden fazla reklamla karşılaşmışsa, bu kredi tek bir tıklamaya mı yoksa tüm yola mı dağıtılacak sorusu buradan cevaplanır.
Model seçimi raporu değiştirir, gerçekleşen satışı değiştirmez. Aynı dönüşüm verisi, farklı bir modelle okunduğunda farklı kanallara farklı pay verebilir. Örneğin bir kullanıcı önce bir marka bilinirlik reklamını görür, üç gün sonra “marka adı + ürün” araması yaparak arama reklamına tıklar ve satın alır; son tıklama modelinde kredinin tamamı arama reklamına gider, oysa satın alma kararının bir kısmı ilk temastan gelmiş olabilir.
Google Ads’in attribution modelleri dokümanı, ilk tıklama, doğrusal, zaman azalımlı ve pozisyon bazlı modellerin artık desteklenmediğini; bu modelleri kullanan dönüşüm eylemlerinin otomatik olarak veri odaklı atribüsyona yükseltildiğini belirtir. Güncel olarak yalnızca iki model aktiftir: son tıklama ve veri odaklı.
Attribution Modeli Nedir?
Bu model, bir dönüşüme giden yolda birden fazla reklam etkileşimi varsa, kredinin nasıl paylaştırılacağını tanımlayan kuraldır.
Model bir gerçeği değil, bir yorumu belirler
Kullanıcının gerçekte hangi reklamdan etkilendiği kesin olarak bilinemez. Model, elde var olan etkileşim verisine dayanarak makul bir tahmin ve paylaşım kuralı sunar; bu yüzden “doğru model” değil, “duruma uygun model” aranmalıdır.
Son Tıklama (Last Click) Modeli
Bu model, dönüşümün tüm kredisini son tıklanan reklam ve anahtar kelimeye verir. Öncesindeki temaslar rapor açısından görünmez kalır.
Basit fakat eksik bir resim çizer
Son tıklama, anlaşılması kolay bir modeldir. Fakat marka bilinirliği veya değerlendirme aşamasındaki reklamların katkısını görünmez kılar; bu katkı gerçekte var olsa da raporda hiç görünmeyebilir. Örneğin bir Display kampanyası hiç tıklanmadan yalnızca gösterim üretiyor, fakat bu gösterimleri gören kullanıcılar iki hafta içinde marka adını arayarak satın alıyorsa; son tıklama raporunda Display kampanyası “0 dönüşüm” gibi görünür, oysa arama hacminin bir kısmını o kampanya tetiklemiş olabilir. Tek başına bu modele bakarak üst huni kampanyalarını kapatmak yanıltıcı olabilir.
Veri Odaklı Atribüsyon (Data-Driven)
Bu model, artık çoğu dönüşüm eylemi için varsayılan modeldir. Kredi, hesabın geçmiş verisine göre birden fazla temas arasında dağıtılır. Detaylar için Veri Odaklı Atribüsyon Nedir? yazısına bakılabilir.
Eski modeller otomatik yükseltildi
İlk tıklama, doğrusal, zaman azalımlı ve pozisyon bazlı modelleri kullanan dönüşüm eylemleri, Google tarafından otomatik olarak veri odaklı atribüsyona geçirildi. Bu, artık manuel olarak seçilebilecek bir seçenek değildir; hesap sahibinin bu konuda yapabileceği tek şey, veri odaklı atribüsyonun ürettiği dağılımı doğru okumaktır.
Model Seçimi Neyi Değiştirir?
Model değişikliği, kanal bazlı bütçe kararlarını doğrudan etkileyebilir.
Üst huni kanalları farklı görünebilir
Marka bilinirliği veya değerlendirme aşamasındaki kampanyalar, son tıklama modelinde değersiz görünebilirken veri odaklı modelde gerçek katkısına daha yakın bir pay alabilir. Bir markanın Display ve YouTube kampanyaları son tıklama raporunda toplam bütçenin yüzde 20’sini alıp neredeyse hiç dönüşüm göstermeyebilir; aynı veri veri odaklı modelde okunduğunda bu kampanyaların arama dönüşümlerinin bir kısmını tetiklediği ortaya çıkabilir.
Rapor karşılaştırması aynı dönemde yapılmalı
Farklı modellerle üretilmiş iki raporu doğrudan karşılaştırmak yanıltıcı olabilir. Karşılaştırma yapılacaksa aynı model, aynı dönem için kullanılmalıdır.
Yayın Öncesi Kontrol
Atribüsyon modelini değerlendirirken:
- Hesaptaki dönüşüm eylemleri hangi model altında raporlanıyor?
- Kanal bazlı bütçe kararları, tek bir modelin raporuna mı dayanıyor?
- Model değişikliği sonrası rapor farkı, gerçek performans değişikliğiyle karıştırılmıyor mu?
Sık Yapılan Hata
En yaygın hata, üst huni kampanyalarını yalnızca son tıklama raporuna bakarak “getirisi yok” diye kapatmaktır. Bu kampanyaların katkısı, modelin görebildiği pencerenin dışında kalıyor olabilir.
İkinci hata, veri odaklı atribüsyonun her hesapta aynı güvenilirlikte çalıştığını varsaymaktır. Düşük dönüşüm hacimli hesaplarda model, sınırlı geçmiş veriyle çalışmak zorunda kalır ve dağılım zamanla değişebilir; bu durum Veri Odaklı Atribüsyon Nedir? yazısında ayrıca ele alınıyor.
Özet
Attribution modeli, dönüşüm kredisinin reklam etkileşimleri arasında nasıl paylaştırılacağını belirler. Google Ads artık yalnızca son tıklama ve veri odaklı modeli destekler; eski modeller otomatik olarak veri odaklıya yükseltildi. Model seçimi gerçek satışı değil, bu satışın hangi kanala mal edildiğini değiştirir; üst huni kampanyalar bu farkın en görünür olduğu yerdir.