Veri odaklı reklam, pazarlama stratejilerinin ve kararların alınmasında verilerin kullanıldığı bir reklam yaklaşımıdır. Bu, demografik bilgiler, kullanıcı davranışları, alışkanlıklar, tercihler ve daha fazlasını içerir. İşte veri odaklı reklamın nasıl yapılacağına dair genel bir bakış:

1. Veri Toplama: İlk adım, müşteri ve potansiyel müşteri verilerini toplamaktır. Bu, web sitesi analitikleri, CRM verileri, sosyal medya analitikleri, satış verileri ve daha fazlasını içerebilir. Mümkün olduğunda, bu verileri bir araya getirerek geniş kapsamlı bir müşteri profili oluşturmalısınız.
2. Veri Analizi: Verilerin toplanmasının ardından, bu verileri analiz etmeli ve anlamalısınız. Bu genellikle hangi pazarlama stratejilerinin en etkili olduğunu, hangi müşteri segmentlerinin en karlı olduğunu ve hangi ürünlerin veya hizmetlerin en çok satıldığını belirlemeyi içerir.
3. Hedef Kitle Belirleme: Toplanan ve analiz edilen verileri kullanarak, hedef kitlenizi belirlemelisiniz. Bu genellikle demografik bilgilere, alışkanlıklara, tercihlere ve satın alma davranışlarına dayalı olarak belirli müşteri segmentlerini hedeflemeyi içerir.
4. Kişiselleştirilmiş Reklamlar: Hedef kitleyi belirledikten sonra, bu kitleye özel reklamlar oluşturabilirsiniz. Bu, genellikle kullanıcının geçmiş davranışlarına, tercihlerine ve demografik bilgilerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş bir mesaj içerir.
5. Reklam Yayını: Reklamınızı, hedef kitlenizin en çok etkileşimde bulunduğu platformlarda yayınlamalısınız. Bu, genellikle dijital reklam platformları, sosyal medya siteleri ve arama motorları gibi yerler olacaktır.
6. Performansı İzleme ve İyileştirme: Reklam kampanyanızı oluşturduktan ve yayınladıktan sonra, performansını izlemeli ve gerekli yerlerde iyileştirmeler yapmalısınız. Bu, hangi reklamların en iyi sonuçları verdiğini ve hangi tür kullanıcıların en çok yanıt verdiğini anlamanıza yardımcı olur.

Veri odaklı reklam, kullanıcıların gerçek davranışlarına ve tercihlerine dayanarak çok daha kişiselleştirilmiş ve etkili reklamlar oluşturmanıza olanak sağlar. Bu, genellikle daha yüksek dönüşüm oranları ve daha yüksek müşteri memnuniyeti ile sonuçlanır. Ancak, kullanıcıların gizlilik haklarına saygı göstermek ve tüm verileri güvenli ve yasal bir şekilde toplamak ve kullanmak çok önemlidir.

Veri odaklı reklam, akıllı reklamcılıktır. Daha alakalı, daha ölçülebilir ve daha değerli: Tüketiciler, reklam verenler, yayıncılar genelde bu reklam türünü kullanmaktadırlar.  Çünkü akıllı reklamcılık sayesinde doğru kişiye doğru zamanda doğru mesajı göndermektedir.

Reklamlarda veri kullanımının reklamcı için geniş kapsamlı sosyal, kültürel ve ekonomik etkileri vardır. Veri odaklı reklamcılık, insanların İnternet deneyimini, çevrimiçi geçirdikleri süreyi ve ziyaret ettikleri sitelerin çeşitliliğini ve türlerini tanımlar.

Veri Odaklı Reklam Ne Kadar Önemlidir?

Veri odaklı reklamcılığın etkisi çok geniş olduğundan, ölçülmesi zor olabilir. Çevrimiçi kaynaklar bu boşluğu gidermeyi ve şu soruyu cevaplamayı amaçlamaktadır: Veri odaklı reklamcılık ne kadar önemlidir?

Veri odaklı reklamlar sayesinde kitlenizi tanıyacak ve onlara hangi mesajın ne zaman gideceğine karar verebileceksiniz. Bu muhteşem bir şey değil mi?  Ayrıca veri odaklı reklam sayesinde ürünlerde başarısız olma ihtimaliniz azalacaktır.

Veri odaklı reklam, son yıllarda dijital pazarlamanın vazgeçilmez bir parçası haline gelmiştir ve önemi giderek artmaktadır. İşte veri odaklı reklamın önemli olduğu bazı nedenler:

1. Kişiselleştirme: Veri odaklı reklam, pazarlamacılara müşteri tercihlerini ve davranışlarını daha iyi anlamalarını sağlar. Bu, daha kişiselleştirilmiş ve etkili reklam kampanyaları oluşturma yeteneği demektir. Araştırmalar, kişiselleştirilmiş reklamların genel reklamlardan çok daha etkili olduğunu göstermiştir.
2. Optimizasyon: Veri odaklı reklam, hangi reklam kampanyalarının en iyi sonuçları verdiğini anlamanıza yardımcı olur. Bu, reklam bütçenizi en etkili şekilde kullanmanıza ve kampanyalarınızı sürekli olarak iyileştirmenize olanak sağlar.
3. Daha İyi Hedefleme: Veri odaklı reklam, belirli müşteri segmentlerini daha doğru bir şekilde hedeflemenize olanak sağlar. Bu, genellikle daha yüksek dönüşüm oranları ve daha yüksek müşteri memnuniyeti ile sonuçlanır.
4. Karar Verme: Veriler, iş kararları alırken hayati öneme sahiptir. Veri odaklı reklam, hangi ürünlerin veya hizmetlerin en çok talep gördüğünü, hangi pazarlama stratejilerinin en etkili olduğunu ve hangi müşteri segmentlerinin en karlı olduğunu anlamanıza yardımcı olur.
5. Daha İyi Müşteri Deneyimi: Son olarak, veri odaklı reklam, müşterilerinizin genel deneyimini iyileştirebilir. Kişiselleştirilmiş reklamlar ve hedefli pazarlama çabaları, müşterilerinize değer verildiğini ve anlaşıldığını hissettirir.

Bu nedenle, veri odaklı reklam, modern pazarlamanın hayati bir parçasıdır. Ancak, kullanıcıların gizlilik haklarını ve veri koruma düzenlemelerini dikkate almak çok önemlidir. Verilerin güvenli ve etik bir şekilde toplanması ve kullanılması, tüm veri odaklı pazarlama çabalarının temelini oluşturmalıdır.

Veri Odaklı Reklamcılık İnsanların İnternet Kullanımı

Yapılan araştırmalara göre insanların internet kullanımının veri odaklı reklamcılığa nasıl bağlı olduğunu göstermektedir.

Dijital reklamcılık sayesinde, insanların % 68’i web sitelerine, çevrimiçi haberlere veya e-posta gibi temel internet hizmetlerine erişmek için hiç ödeme yapmamıştır.

İnsanların % 69’u haber makaleleri ve çevrimiçi video gibi dijital içeriğe ücretsiz olarak erişmek için tarama verilerinin reklam için paylaşılmasını istiyor.

İnternet kullanıcılarının% 80’i, içerikli reklamları olan ücretsiz siteleri tercih ettiklerini söylüyor.

Reklam yönetimi örneğimiz: E-Bağcı

Veri odaklı reklamcılık, insanların internet kullanımı üzerinde bir dizi etkiye sahip olabilir. Bazıları pozitifken, diğerleri tüketiciler ve internet kullanıcıları için bazı sorunları gündeme getirebilir.

Pozitif Etkiler:

1. Kişiselleştirilmiş Deneyimler: Veri odaklı reklamcılık, kullanıcıların çevrimiçi deneyimlerini kişiselleştirmelerine yardımcı olabilir. Örneğin, bir kullanıcı belirli bir ürün türüne ilgi gösterirse, reklamlar bu ürünle ilgili olabilir, böylece kullanıcıların ilgileri doğrultusunda daha alakalı içerikler bulmalarına yardımcı olur.
2. Geliştirilmiş Ürün ve Hizmet Önerileri: Veri analizi, şirketlere kullanıcıların ne tür ürünler ve hizmetlerle ilgilendiğini anlama yeteneği sağlar. Bu, kullanıcılara daha alakalı ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmalarına yardımcı olabilir.

Olumsuz Etkiler:

1. Gizlilik Endişeleri: Veri odaklı reklamcılık, kullanıcıların çevrimiçi aktivitelerini izler. Bu, kullanıcıların gizlilik haklarını ihlal edebilir ve kişisel verilerinin nasıl ve ne zaman kullanıldığı konusunda endişelere yol açabilir.
2. Veri Güvenliği: Veri odaklı reklamcılık, büyük miktarda kişisel verinin toplanmasını ve saklanmasını gerektirir. Bu verilerin güvende tutulması gereklidir. Ancak, siber saldırılar ve veri ihlalleri, kullanıcıların kişisel bilgilerini tehlikeye atabilir.
3. Reklam Yorgunluğu: Kullanıcılar, çevrimiçi olarak her adımda kendilerine hedeflenen reklamlardan yorgun hissedebilirler. Bu, reklamlara karşı duyarsızlığa veya tükenmişliğe yol açabilir.

Sonuç olarak, veri odaklı reklamcılık hem olumlu hem de olumsuz etkileri olan karmaşık bir alan. Şirketlerin, kullanıcıların gizlilik haklarına saygı gösterirken aynı zamanda daha kişiselleştirilmiş ve etkili reklamlar sunmak için veriyi nasıl kullanabileceği konusunda dikkatli bir denge bulmaları gerekmektedir.

Veri Odaklı Reklamı Kullanmanın 4 Yolu

1.Yeniden Hedefleme

Yeniden hedefleme, verilerin dijital reklamcılıkta devrim yaratmasının birçok yolundan biridir. Elde edilen kullanıcı verileri, kullanıcının çevrimiçi etkinliğini ve davranışını yakalayarak yeniden pazarlama kampanyalarını artırmaya yardımcı olur.

Bir kullanıcı web sitenizi her ziyaret ettiğinde, yeniden pazarlama kodu (piksel veya etiket olarak bilinir) tetiklenir ve kullanıcının tarayıcısında bir çerez dosyası saklanır. Kullanıcı diğer web sitelerine göz attığında, reklam platformu aracılığıyla ürünleriniz ile alakalı reklamlarınızı görebilir.

Yeniden hedefleme (retargeting), genellikle bir markanın web sitesini daha önce ziyaret etmiş veya belirli bir eylemi tamamlamamış kullanıcıları hedefleyen bir online reklamcılık türüdür. İşte yeniden hedefleme sürecinin genel bir bakışı:

1. Piksel ve Çerez Kullanımı: Yeniden hedefleme genellikle bir web sitesinde yerleştirilmiş özel bir JavaScript etiketi (genellikle “piksel” olarak adlandırılır) aracılığıyla gerçekleştirilir. Bir kullanıcı siteyi ziyaret ettiğinde, piksel tarayıcılarına anonim bir “çerez” yerleştirir.
2. Kullanıcı İzleme: Daha sonra, bu çerez sayesinde, kullanıcı interneti taramaya devam ederken onları izleyebilirsiniz. Bu, genellikle bir kullanıcının markanızın web sitesinde belirli bir eylemi (örneğin, bir ürünü sepete eklemek veya belirli bir sayfayı görüntülemek) tamamlaması durumunda gerçekleşir.
3. Reklam Yayını: Daha sonra, bu çerez bilgisi kullanılarak, kullanıcılara belirli reklamlar yayınlanabilir. Örneğin, kullanıcı belirli bir ürünü sepete eklemiş ve satın almayı tamamlamamışsa, bu ürünle ilgili bir reklam gösterebilirsiniz. Bu genellikle Google Display Network veya Facebook Ads gibi platformlar aracılığıyla gerçekleştirilir.
4. Dönüşümün Teşviki: Yeniden hedeflemenin nihai amacı, kullanıcıları web sitenize geri çekmek ve dönüşümü (genellikle bir satın alma) tamamlamalarını teşvik etmektir.

Yeniden hedefleme, kullanıcıların satın alma sürecini tamamlamalarını teşvik etme ve potansiyel müşterilere markanızı hatırlatma konusunda son derece etkili bir yöntem olabilir. Ancak, kullanıcıların gizlilik haklarına saygı göstermek ve gerekli çerez politikalarına uymak önemlidir.

2.Programlı Reklamcılık

Geleneksel reklam kullananlar genellikle “yap ve bekle” yaklaşımını izler. Reklam verenler reklamlarını TV’de yayınlamak veya gazetelerde banner reklam görüntülemek için çok para harcayacaklardır.

Ama programlı reklamlar, hangi reklamların satın alınacağına karar vermek için verileri analiz ederek alır ve satın alma işlemini otomatik hale getirir. Daha sonra dijital bir değişim üzerinden gerçekleştirilen ‘gerçek zamanlı’ tekliflerde kişilere teklif verir. 

Programlı olarak, reklam verenler kullanıcıları herhangi bir insan müdahalesi olmadan demografi, coğrafya, ilgi alanları, davranışlar vb. gibi kullanıcı özelliklerine göre hedefler.

Kullanıcı verileri, veri yönetim platformu (DMP) olarak bilinen bir platformda saklanır. DMP, birinci ve üçüncü taraf kullanıcı verilerini PPC, sosyal medya, web sitesi, mobil uygulamalar vb. gibi çeşitli pazarlama çabalarıyla birleştirir.

Üçüncü taraf verileri, müşterilere kitlelerini daha iyi anlamaları için geniş bir veri noktası aralığı sunar. Ayrıca bir kişinin, birinci taraf verilerini özel olarak satın alabilirsiniz.

Programlı reklamcılık (programmatic advertising), reklam alım, yerleştirme ve optimizasyon süreçlerini otomatikleştiren bir pazarlama stratejisi türüdür. İşte programlı reklamcılığın genel bir bakışı:

1. Reklam Alımı: Programlı reklamcılık, dijital reklamları elle satın almak yerine, veriye dayalı bir otomatik sistem kullanır. Bu, genellikle bir programlı reklam platformu veya bir talep tarafı platformu (DSP) aracılığıyla gerçekleştirilir.
2. Veri Kullanımı: Programlı reklam, hedefleme ve optimizasyon için geniş bir veri seti kullanır. Bu, genellikle demografik bilgiler, kullanıcı davranışları, coğrafi konum ve daha fazlasını içerir. Bu veriler, reklamların doğru kullanıcıya, doğru zamanda ve doğru bağlamda ulaşmasını sağlar.
3. Reklam Yerleştirme: Programlı sistem, belirli bir kullanıcının bir reklamı görmesi gerekip gerekmediğini, hangi reklamı görmesi gerektiğini ve reklamın hangi cihaz veya platformda gösterilmesi gerektiğini belirler.
4. Otomatik İhale (Real-time Bidding): Programlı reklam genellikle otomatik bir ihale süreci ile gerçekleşir, bu da her bir reklam gösteriminin (veya kullanıcıya bir reklamın görüntülendiği her bir örneğin) gerçek zamanlı olarak ihale edildiği anlamına gelir.
5. Performans İzleme ve Optimizasyon: Programlı reklam platformları genellikle gelişmiş izleme ve analitik özellikleri sunar. Bu, hangi reklamların en etkili olduğunu ve kampanyanın nasıl optimize edilebileceğini belirlemeye yardımcı olur.

Programlı reklamcılık, pazarlamacılara dijital reklam kampanyalarını ölçeklendirme, otomatikleştirme ve optimizasyon yeteneği sağlar. Bununla birlikte, veri gizliliği ve kullanıcı izni gibi konularda dikkatli olunması gerekir.

3.Öngörülü Reklamcılık

Öngörücü analiz, yanıtları ve sonuçları tahmin etmek için veri, yapay zekâ ve istatistiksel algoritmalar kullanır.

Tahminli reklamcılık sayesinde, potansiyel bir kitleyi tanımlayabilir ve doğru platformlarda yüksek düzeyde hedeflenmiş mesajlaşma ile onlara ulaşabilirsiniz. Yapay zekâ, gelecekteki satışları ve yanıtları tahmin etmek için müşteri davranışlarını, özelliklerini, geçmiş yanıtları ve satın alma işlemlerini istatistiksel algoritmalar yardımıyla analiz eder.

Örneğin, Facebook, özel kitlelerden türetilen benzer kitleyi hedefleme sunar. Müşteri listenizi, web sitesi ziyaretçilerini, sayfa beğenilerini Facebook’a aktarabilir ve özelliklerine göre Facebook, benzer özelliklere ve davranışlara sahip kullanıcıların bir listesini hazırlayacaktır.

Kısacası Facebook, mevcut müşterilerinizle benzer özelliklere sahip daha geniş bir kitleye ulaşmanıza yardımcı olur. Bu potansiyel kitleler markanıza aşina olmasa da mevcut müşterilerinize çok benzediği için müşteriniz olma olasılığı daha yüksektir.

Öngörülü reklamcılık veya tahmine dayalı reklamcılık (predictive advertising), yapay zeka ve makine öğrenmesi teknolojilerini kullanarak gelecekteki tüketici davranışlarını ve trendleri tahmin etmeye dayalı bir pazarlama stratejisidir. İşte öngörülü reklamcılığın genel bir bakışı:

1. Veri Toplama: Öncelikle, müşterilerin veya potansiyel müşterilerin davranışları, alışkanlıkları, tercihleri ve demografik bilgileri gibi çeşitli veri noktalarını toplamak gereklidir. Bu, çerezler, satış verileri, sosyal medya etkileşimleri ve daha fazlası aracılığıyla yapılabilir.
2. Veri Analizi: Bu veriler, algoritmalara ve makine öğrenmesi modellerine beslenir. Bu modeller, kullanıcıların belirli eylemleri gerçekleştirme olasılığını tahmin etmek için genellikle regresyon, sınıflandırma veya kümeleme gibi çeşitli istatistiksel ve makine öğrenmesi tekniklerini kullanır.
3. Reklam Hedefleme: Bu tahminler, reklam hedeflemeyi ve içerik kişiselleştirmeyi daha doğru hale getirir. Örneğin, bir model, belirli bir kullanıcının belirli bir ürünü satın alma olasılığının yüksek olduğunu tahmin edebilir. Bu durumda, bu kullanıcıya bu ürünle ilgili reklamlar gösterilebilir.
4. Optimizasyon: Ayrıca, bu tahminler kampanyaları sürekli olarak iyileştirmek ve optimizasyon stratejilerini bilgilendirmek için de kullanılabilir. Örneğin, hangi kullanıcı segmentlerinin en yüksek dönüşüm oranına sahip olduğunu veya hangi tür reklam metninin en iyi performansı gösterdiğini belirlemek için kullanılabilirler.

Öngörülü reklamcılık, daha etkili ve verimli pazarlama kampanyaları oluşturmayı sağlar. Bununla birlikte, tahminlerin doğruluğu ve güvenilirliği genellikle kullanılan modellerin kalitesine ve analiz için kullanılan veri setinin doğruluğuna bağlıdır. Dahası, kullanıcı gizliliği ve veri koruma düzenlemeleri konusunda dikkatli olmak önemlidir.

4.Veri Odaklı Arama Motoru Pazarlaması

Yalnızca Google’da günlük olarak 3,5 milyardan fazla arama yapıldığından, pazarlamacıların ellerinde çok sayıda veri bulunmaktadır. Ancak, pazarlamada kullanmak için kalıpları sıralayamaz ve bulamazsanız, tek başına veriler anlamlı olmaz. Büyük arama motorları arama geçmişine, arama amacı sorgularına ve dil kullanımına göre kendilerini güncelledi.

Google Arama Trendleri ve Google Anahtar Kelime Planlayıcı gibi araçların yardımıyla reklam verenler arama eğilimlerini bulabilir; alakalı anahtar kelimeleri, rakipler tarafından kullanılan anahtar kelime stratejisini, kalıpları ve zaman içinde nasıl geliştiklerini öğrenebilirsiniz. Linkteki yazımız Google Ads Ajansı çalışma şekillerini anlatmaktadır, okuyabilirsiniz.

Bu verilere dayanarak, reklam verenler arama ve satın alma işlemlerinin yüksek olduğu en yüksek süreyi belirleyebilir ve arama pazarlama stratejisini buna göre uygulayabilir. Arama pahalı olabilir, ancak düşük maliyet için bir yöntem vardır ve stratejik olarak ele alınırsa, daha az ücret karşılığında bazı değerli anahtar kelimeler elde edebilirsiniz.

Bu 4 temelden başlayarak, veri odaklı reklamın hakim olduğu bir gelecek için güçlü bir temel oluşturmanızı sağlayacaktır.

Veri odaklı arama motoru pazarlaması (data-driven search engine marketing), arama motorları üzerinden yapılan pazarlama çabalarını yönlendirmek ve optimize etmek için veri analizini kullanma pratiğidir. Bu tür bir pazarlama, genellikle Arama Motoru Optimizasyonu (SEO) ve Tıklama Başına Ödeme (PPC) reklam kampanyaları gibi taktikleri içerir. İşte veri odaklı arama motoru pazarlamasının genel bir bakışı:

1. Veri Toplama: İlk adım genellikle kullanıcı davranışları, web sitesi trafik metrikleri, anahtar kelime performansı, tıklama oranları, dönüşüm oranları vb. gibi verilerin toplanmasıdır. Bu, genellikle Google Analytics, Google Search Console ve Google Ads gibi araçlar kullanılarak yapılır.
2. Veri Analizi: Bu veriler daha sonra analiz edilir ve çıkarımlar yapılır. Bu, hangi anahtar kelimelerin en yüksek trafik ve dönüşüm oranlarını ürettiğini, hangi web sayfalarının en iyi performans gösterdiğini ve kullanıcıların web sitenizle nasıl etkileşim kurduğunu anlamanıza yardımcı olabilir.
3. Strateji Oluşturma: Bu bilgilere dayanarak, SEO ve PPC stratejileri oluşturulur ve uygulanır. Bu genellikle hangi anahtar kelimelerin hedefleneceğini, hangi tür içeriğin oluşturulacağını ve hangi tür reklamların yayınlanacağını belirlemeyi içerir.
4. Optimizasyon ve Test: Veri odaklı arama motoru pazarlaması ayrıca sürekli test ve optimizasyon gerektirir. Örneğin, A/B testleri, hangi tür reklam metninin veya hangi tür landing page tasarımının en iyi performansı gösterdiğini belirlemeye yardımcı olabilir.

Veri odaklı arama motoru pazarlaması, daha etkili ve verimli kampanyalar oluşturmayı ve arama motorlarından gelen trafik ve dönüşümleri artırmayı sağlar. Bununla birlikte, verinin doğru bir şekilde toplanması, analiz edilmesi ve kullanılması önemlidir, ve elbette ki kullanıcı gizliliği ve veri koruma düzenlemelerine uyulması gerekmektedir.