Bugün, davranışsal reklamcılık dünyasını çevreleyen az bilinen bazı ayrıntılara ve hizmetlere bakacağız. Ve “davranışsal reklamcılık” terimi kafanızı karıştırıyorsa, hemen tanımlayalım:
Davranışsal reklamcılık, çevrimiçi reklamcılar tarafından, tarama davranışları hakkında bilgi toplayarak tüketicilere hedefli reklamlar sunmak için kullanılan bir tekniktir.
Birkaç veri parçası kullanılabilir, örneğin:
Bir web sitesinde gezinen sayfalar
sitede geçirilen süre
Yapılan tıklamalar
Ziyaretin yeniliği
Site ile genel etkileşim
Tüm bu veriler, kitleyi belirli türlere ayırmak için kullanılabilecek bir kullanıcı kişiliği veya profili oluşturur. Benzer çevrimiçi davranışlara sahip kişiler tek bir segmentte gruplandırılabilir. Daha sonra bu kesimlere ilgi alanlarına hitap eden reklamlar gösterilir.
Network Advertising Initiative tarafından 12 reklam ağıyla yürütülen bir ankete göre, kullanıcı davranışına dayalı olarak hedeflenen reklamlar, %2,8 ile hedeflenmeyen reklamlara kıyasla %6,8 dönüşüm sağladı.
Davranışsal reklamcılık nasıl çalışır?
Pek çok platform, bir ziyaretçinin sabit diskine bir çerez yerleştirerek çalışır. Reklam ağlarının emrinde daha geniş bir kullanıcı demografisi vardır. Farklı sitelere hizmet verebilmeleri sayesinde halkı kolayca segmentlere ayırabilirler.
Önerilen makale: küçük sermayeli işler hakkında bilgi almak ve güncel iş fikirleri haberlerine ulaşmak için ilgili sayfayı ziyaret edebilirsiniz.
Davranışsal reklamlar sunmanın ilk adımı, kullanıcıların kim olduğunu ve çevrimiçi olarak ne yaptıklarını izlemektir.
İzleme, veri toplama ve işleme sürecini ifade ederken hedefleme, bu verileri kişiselleştirilmiş çözümler veya reklamcılık sunmak için kullanmayı ifade eder.
İzlemenin nasıl çalıştığını anlamak için birkaç terim tanımlamamız gerekiyor:
HTTP isteği: Genellikle bir izleme pikseli veya JavaScript, müşteri bilgilerini reklam sunan şirkete gönderir.
Kullanıcı, benzersiz kimliklerin saklandığı bir çerez yardımıyla tanımlanır.
Ayrıca, HTTP istek başlıklarını UserAgent dizeleriyle birleştirmek, daha da kesin Kullanıcı Tanımlaması sağlayabilir.
Flash Çerezler: Flash, reklamverenlerin, müşteri bilgilerini depolama yeteneği ile yerel paylaşılan nesneler olarak bilinen Flash çerezleri yerleştirmesine olanak tanır. Bilgiler, tercih edilen ses ayarlarından ve hatta benzersiz tanımlayıcılardan değişebilir.
Flash tanımlama bilgilerinin göze çarpan avantajlarından biri, tarayıcının dışında olmalarıdır. Kullanıcı tarayıcıyı kapattığında bile devam eder ve başka bir tarayıcı açtığında devam eder.
Standart HTML tanımlama bilgileri 4 kb veri depolarken, Flash tanımlama bilgileri 100 kb’a kadar veri depolayabilir.
Kullanıcı çerezi sildiğinde dahi takip eden mekanizmalar mevcuttur. Örneğin, 144587 adlı çerezin IP adresime eklendiğini varsayalım. Tanımlama bilgisini sildiğimi hayal edin. Bir sonraki oturum açışımda sunucu, örneğin 8654977 gibi farklı bir adla bir tanımlama bilgisi ekliyor, ancak yazılım her iki tanımlama bilgisinin de aynı kişiyle ilgili olduğunu biliyor. Buna çerez yeniden doğuşu denir.
ETag’ler: ETag’ler, tarayıcı önbelleğinin bir özelliğidir. Önbellek, daha önce ziyaret edilen bir web sitesini belleğe kaydeder ve bir ziyaretçi siteyi tekrar ziyaret etme eğilimindeyse, kaydedilen site gösterilir. Reklamverenler, kullanıcıyla ilgili benzersiz tanımlayıcıları depolamak için önbelleği kullanır.
Önbelleği silmek göz atmayı yavaşlatacağından ETag’lerin kaldırılması zordur.
HTML5: HTML5, HTML5 yerel depolama adı verilen bir tanımlama bilgisi kullanır. Kullanıcı tarayıcıyı kapatsa bile, çerez isteyerek silinene kadar varlığını sürdürür. Flash ve basit HTML tanımlama bilgileriyle karşılaştırıldığında, HTML5 tanımlama bilgileri 5 Mb’a kadar veri depolayabilir.
Kullanıcıların çalıştırmak için Flash gibi herhangi bir eklentiye ihtiyacı olmadığı için tercih edilir.
Evercookie: Evercookie, HTML5 çerezleri, ETag’ler, Flash çerezi vb.’nin birleştirilmiş özelliklerini kullanır. Bir kullanıcı bir tanımlayıcıyı, örneğin Flash çerezini silerse, diğer tanımlayıcı, örneğin ETag’ler, Evercookie’yi etkinleştirmek için yeterlidir.
AOL bunu bir penguen görselleriyle çok güzel açıklamış. Örneğin bir spor sitesini veya gurme sitesini ziyaret ettiğinizde, bir reklam şirketi bilgisayarınıza bir çerez gönderir. Daha sonra başka bir siteyi ziyaret ettiğinizde, reklam şirketi çerezi okur ve gurme veya sporla ilgili bir reklam görüntüler.
Reklamverenlerin kullandığı çevrimiçi davranışlar
Reklamverenlerin hedefli reklamlar oluşturmak için kullandıkları iki veri parçası hakkında daha fazla ayrıntıya girelim:
IP adresi ve coğrafi konum: Kitlenizi yaşadıkları yere göre hedeflemek, yapabileceğiniz en temel segmentasyonlardan biridir. Belirli bir bölgeye hedeflenen indirimleri ve satışları gösterebilirsiniz. Ayrıca, “Bu teklif yalnızca Utah okuyucuları içindir ve 10 saat içinde sona eriyor” gibi mesajlara aciliyet katabilirsiniz.
Kişinin ülkesi, eyaleti, bölgesi ve şehri gibi ekleyebileceğiniz daha fazla ölçüm vardır.
Araştırmalar, pazarlamacıların %70’inin müşterilerinin ilgisini çekmeye yardımcı olmak için mobil konum verilerini kullandığını ortaya çıkardı.
Ziyaretlerin yeniliği ve tekrar gelen ziyaretçiler mi yoksa yeni ziyaretçiler mi olduğu: Tekrar gelen bir ziyaretçiye geçmişte aradıklarına göre ilgili içerik gösterilebilir.
Belirli şeyleri aramak için bazı siteleri ziyaret ettiğinizde, daha sonra başka yerlerde o sitelerin reklamlarını gördüğünüzü kendiniz görmüş olabilirsiniz.
Amazon bunu yapıyor. Hatta kullanıcılara daha önce göz attıkları ürünlere göre e-posta gönderirler.
Personyze, kullanıcı verilerine dayalı olarak gerçek zamanlı kişiselleştirme sunan bir platformdur.
Bu nasıl olur? Buna yeniden hedefleme denir ve bu konuda biraz daha fazla şey öğreneceğiz.
Reklamverenler yeniden hedeflemeyi nasıl kullanır?
Bir kullanıcı bir siteyi ziyaret ettiğinde, siteyle ilgilendiğini ifade etmektedir. Daha sonra kullanıcıya site ile ilgili reklamlar gösterilebilir.
Bir örnekle açıklığa kavuşturalım. Google’da Ifeelgoods adlı bir şirket arıyordum. Dakikalar sonra Facebook’a giriş yaptım ve haber akışımda Ifeelgoods’tan bu reklamı buldum.
Bununla bitmiyor. Günler sonra, Salon’da rastgele bir makale okurken, tam önümde Ifeelgoods’un bir AdSense reklamı var.
Yeniden hedeflemeyi ayrıntılı olarak ele alan birkaç makale:
Yeniden Pazarlama ve Yeniden Hedefleme Hizmetlerinin Derinlemesine Karşılaştırması
Reklamınızı Tıklamayan İnsanlara Ulaşmak İçin Google Adwords Nasıl Kullanılır?
Ücretli Medyayı Hacklemek: Büyük Başarı Sağlayabilecek 5 Küçük Ayar
Peak Design, E-posta Yeniden Pazarlama ile Terk Edilmiş Alışveriş Sepetlerinin %12’sini Nasıl Kurtarıyor?
E-ticaret ve SaaS işletmeleri için araçlar
İşte e-ticaret ve SaaS işletmelerinin davranışsal hedefleme için kullanabileceği birkaç araç:
RichRelevance: RichRelevance, 1 milyardan fazla kişiselleştirilmiş ürün önerisi sunmuştur. Walmart, Target, Sears, Best Buy vb. perakende ortaklarına atfedilebilir satışlarda 10 milyar dolardan fazla teslim etti. E-ticaret sitesi sahipleri için mükemmel bir çözüm.
RichRelevance’a buradan kaydolabilirsiniz.
CommerceStack’ten İlgili Ürünler Yöneticisi: Bu, ilgili yukarı satışlar, çapraz satışlar ve aşağı satışlar oluşturarak kullanıcı verilerini alışveriş deneyimine entegre eden bir Magento uzantısıdır. Şu anda ücretsiz bir deneme sunuyor.
Aşağıdaki örnekler, Ürün Yöneticisinin ilgili ürünleri birkaç tıklamayla eklemek ve yönetmek için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir.
CommerceStack kurulum sayfasını buradan ziyaret edin.
Personyze: Personyze, kullanıcı hakkında bilgi toplayan, analiz eden ve gerçek zamanlı önerilerde bulunan davranışsal bir hedefleme aracıdır. Arama için kullanılan anahtar kelimeler, tıklama davranışı vb. gibi bir dizi veriden hedeflenen banner reklamlar görüntüleyebilir.
Aşağıda, Personyze ile kişiselleştirilmiş öneriler sunan bir site örneği gösterilmektedir.
Personyze, web sayfasını her kullanıcı için aşağıdaki şekilde kişiselleştirir:
Gördüğünüz gibi kullanıcıyı “Hoş Geldiniz Brian” adıyla karşılar.
Ürünler önceki aramalara göre gösterilir
Aşağı satışlar ve çapraz satışlar
ek satışlar
Kullanım kılavuzları
Müşteri çekmek için indirimli fiyatlar
Personyze’ye buradan kaydolabilirsiniz.
CNET’ten Akıllı Çapraz Satış: Bu araç, tüketici elektroniği endüstrisindekiler için bir nimettir. CNET, satıcıların çapraz satışlarını optimize etmelerine yardımcı olmak için RichRelevance ile ortaklık kurdu. Araç, CNET’in 5 milyon dijital üründen oluşan veritabanından yararlanır ve ilgili önerilerle gelir.
Aşağıdaki örnek, CNET’teki zengin elektronik ürün veritabanıyla desteklenen bir ürün karşılaştırma tablosunu göstermektedir.
Akıllı Çapraz Satışa buradan başlayın.
IBM’in CoreMetrics Akıllı Teklifi: Araç, geçmiş satın almalara ve iş kurallarına dayalı olarak ürün önerileri oluşturur. E-posta, mobil ve web platformlarında sorunsuz bir şekilde teslim eder.
CoreMetrics’i buradan kullanmaya başlayın.
Facebook ilgi alanına dayalı hedefleme: Buradaki bir gönderide, Tommy Walker bir True Value reklamının haber kaynağına nasıl girdiğini anlatıyor. Kendi sözleriyle: “Şey… 27 yaşındayım, evliyim, erkeğim, ben bir babayım ve diğerlerinin yanı sıra Saving Money, Super Coupon Lady ve DIY Network sayfalarını beğendim. bütçeyle yaşayan ve evdeki şeylerle ilgilenmeyi seven sorumlu bir yetişkin olduğumu gösteren şeyler. Ayrıca, 5 ABD Doları tutarındaki True Value kuponundan heyecan duyacak kişileri hedeflemek için mükemmel bir etiket bulutu önerir.
Facebook Reklamcılığına buradan başlayın.
Facebook’ta insanlar, son derece kişiselleştirilmiş tekliflerle hedeflenmelerini kolaylaştıran çok sayıda veri girer. Sayfaları severler, böylece belirli ürünlere veya işletmelere ilgi duyduklarını gösterirler, nerede yaşadıklarından bahsederler vb.
Davranışsal reklamcılığı denediniz mi?
Gördüğünüz gibi davranışsal reklamcılık, tüketicilere daha kişiselleştirilmiş teklifler sunmanıza yardımcı olur. Onların yerine girmenize ve neye ihtiyaçları olduğunu anlamanıza yardımcı olur. Müşterilerinize daha iyi hizmet vermek için araçları kullanabilirsiniz.
Pazarlama Uygulamaları 