Otomatik teklif stratejileri: reklam kampanyalarında makine öğrenmesi nasıl çalışır?

Yapay zekâ23 Ekim 20267 dk okuma
Otomatik teklif stratejileri: reklam kampanyalarında makine öğrenmesi nasıl çalışır?

Otomatik teklif stratejileri, reklam platformlarının makine öğrenmesiyle her açık artırmada teklifi kendiliğinden belirlediği yöntemlerdir. Google Ads’te hedef EBM ve hedef ROAS, Meta’da sonuç başına maliyet ve ROAS hedefi gibi stratejiler; cihaz, konum, saat ve kullanıcı davranışı gibi sinyallere bakarak dönüşüm ihtimali yüksek gösterimlere daha fazla teklif verir. Başarının şartı, sisteme doğru dönüşüm verisi ve yeterli hacim sağlamaktır.

Bu yazıda otomatik teklifin nasıl öğrendiğini, Google Ads ve Meta’daki seçenekleri, hangi durumda hangisinin seçileceğini ve hesaplarda en sık gördüğümüz hataları anlatıyoruz.

Otomatik teklif stratejileri nasıl çalışır?

Manuel teklifte siz “bu anahtar kelimeye tıklama başı en fazla 5 TL veririm” dersiniz. Otomatik teklifte ise sisteme bir hedef verirsiniz: “dönüşüm başı ortalama 300 TL” veya “harcanan her 1 TL için 4 TL ciro”. Teklifi her açık artırma için sistem hesaplar.

Bunu mümkün kılan makine öğrenmesidir. Platform, geçmişte dönüşüm getiren ve getirmeyen gösterimleri karşılaştırarak hangi sinyallerin satın almayla ilişkili olduğunu öğrenir. Google’ın akıllı teklif stratejileri bu sinyalleri her açık artırmada değerlendirir; buna “açık artırma zamanında teklif verme” denir.

Sistemin baktığı sinyallerden bazıları:

  • Cihaz, işletim sistemi ve tarayıcı
  • Konum ve konumun niteliği (ör. kullanıcının bulunduğu yer ile ilgilendiği yer)
  • Günün saati ve haftanın günü
  • Arama sorgusunun tam hâli
  • Kullanıcının daha önce sitenizi ziyaret edip etmediği
  • Reklamın gösterileceği yer ve format

Bir insanın bu kombinasyonların hepsine ayrı teklif vermesi mümkün değil. Otomatik teklifin asıl avantajı burada: insanın göremeyeceği kadar çok sinyali aynı anda tartabilmesi.

Google Ads’te akıllı teklif stratejileri iki ana gruba ayrılıyor. Dönüşüm sayısına odaklananlar ve dönüşüm değerine odaklananlar. Güncel tanımlar için Google’ın akıllı teklif yardım sayfası en güvenilir kaynak.

  • Dönüşümleri artırma (isteğe bağlı hedef EBM): Bütçe dahilinde mümkün olan en çok dönüşümü almaya çalışır. Hedef EBM eklenirse, dönüşüm başı ortalama maliyeti bu hedefe yakın tutmaya çalışır.
  • Dönüşüm değerini artırma (isteğe bağlı hedef ROAS): Dönüşüm sayısı yerine toplam dönüşüm değerini büyütmeye çalışır. Hedef ROAS eklenirse, harcama başına getiriyi bu hedefe yakın tutar.
  • Tıklamaları artırma: Bütçe dahilinde en çok tıklamayı getirir. Dönüşüm verisi henüz yoksa geçici olarak kullanılabilir.
  • Hedef gösterim payı: Reklamın sayfanın üstünde veya belirli bir oranda görünmesini hedefler. Daha çok marka aramalarını korumak için kullanılır.

Eskiden yaygın olan “geliştirilmiş TBM” (eTBM) stratejisi, Google’ın 2024’te duyurduğu kararla arama ve alışveriş kampanyalarında aşamalı olarak kullanımdan kaldırıldı. Bu stratejiyi kullanan eski kampanyalarınız varsa güncel durumu hesabınızda kontrol edin.

Meta’da otomatik teklif seçenekleri

Meta tarafında teklif, reklam seti düzeyinde “teklif stratejisi” olarak belirlenir:

  • En yüksek hacim: Bütçeyi harcayarak en çok sonucu almaya çalışır. Varsayılan seçenektir.
  • Sonuç başına maliyet hedefi: Ortalama sonuç başı maliyeti belirlediğiniz değere yakın tutmaya çalışır.
  • ROAS hedefi: Satın alma değeri gönderen e-ticaret hesaplarında, harcama başına getiriyi hedefe yakın tutar.
  • Teklif sınırı: Her açık artırmada verilecek en yüksek teklifi siz belirlersiniz; daha çok deneyimli ve sıkı maliyet kontrolü isteyen hesaplar içindir.
  • En yüksek değer: Toplam satın alma değerini büyütmeye odaklanır.

Meta’da reklam seti, son önemli düzenlemeden sonraki 7 gün içinde yaklaşık 50 optimizasyon etkinliği aldığında öğrenme aşamasından çıkar. Bu eşiğe ulaşamayan reklam setleri “Sınırlı öğrenme” durumunda kalır ve sonuçları daha dalgalı olur.

Hangi otomatik teklif stratejisi ne zaman seçilmeli?

Strateji seçiminde belirleyici olan iki şey var: elinizdeki dönüşüm verisinin hacmi ve dönüşümlerin değer olarak ne kadar farklılaştığı. Yönettiğimiz hesaplarda kullandığımız karar tablosu:

Durum Google Ads önerisi Meta önerisi
Dönüşüm takibi yok veya çok yeni Önce takibi kurun; geçici olarak tıklamaları artırma Takip kurulmadan satış hedefli kampanya açmayın
Az dönüşüm (ayda birkaç tane) Dönüşümleri artırma, hedefsiz; kampanyaları birleştirin Daha üst bir etkinliğe (ör. sepete ekleme) optimize edin
Düzenli dönüşüm, değerler benzer (form, randevu) Dönüşümleri artırma + hedef EBM En yüksek hacim, sonra sonuç başına maliyet hedefi
Düzenli satış, sepet tutarları farklı Dönüşüm değerini artırma + hedef ROAS En yüksek değer veya ROAS hedefi
Marka aramalarını korumak Hedef gösterim payı —
Çok sıkı maliyet sınırı Hedef EBM’yi düşük tutun veya manuel teklif Teklif sınırı

Pratik bir kural: önce hedefsiz “artırma” stratejisiyle başlayın, sistem birkaç hafta veri topladıktan sonra gerçekleşen ortalamaya yakın bir hedef EBM veya hedef ROAS ekleyin. İlk günden çok iddialı bir hedef koymak, sistemin teklifi fazla kısıp gösterim alamamasına yol açar.

Örnek: hedef EBM ve hedef ROAS nasıl belirlenir?

Hedefi tahminle değil, iki rakamla belirlemek gerekir: kârlılık eşiğiniz ve kampanyanın gerçekleşen performansı. Aşağıdaki rakamlar tamamen örnektir.

Hizmet işletmesi, hedef EBM: Bir teklif talebinin satışa dönme oranı yaklaşık %20, satış başına reklam öncesi katkı kârı 5.000 TL olsun. Bu durumda bir talep size ortalama 5.000 × 0,20 = 1.000 TL katkı getirir. Talep başına 1.000 TL’den fazla ödemek zarar demektir. Kampanya son dört haftada talep başına 600 TL ile çalışıyorsa, hedef EBM’yi 600–700 TL aralığında başlatıp sonuçlara göre kademeli ayarlamak mantıklıdır.

E-ticaret, hedef ROAS: Başa baş ROAS’ınız 2,5, kampanyanın son dört haftadaki gerçekleşen ROAS’ı 3,2 olsun. Hedefi doğrudan 4’e çekmek, sistemin teklifleri sert biçimde kısıp hacmi düşürmesine yol açabilir. Önce 3 civarında bir hedefle başlayıp, hacim korunuyorsa adım adım yükseltmek daha sağlıklıdır.

Her iki örnekte de mantık aynı: hedef, kârlılık eşiğinin içinde ve gerçekleşen performansa yakın olmalı. Eşiği bilmeden konan hedef, sistemi ya zarar ettiren ya da hiç harcayamayan bir noktaya iter.

Öğrenme dönemi ve veri ihtiyacı

Her otomatik teklif stratejisi bir öğrenme döneminden geçer. Bu dönemde performans dalgalı olabilir; sistem farklı tekliflerin sonuçlarını deniyor.

Google, arama ve alışveriş kampanyalarında hedef ROAS için son 30 günde en az 15 dönüşüm öneriyor. Dönüşüm değeri göndermeye yeni başladıysanız, stratejiyi açmadan önce birkaç hafta veya birkaç dönüşüm döngüsü beklemenizi tavsiye ediyor. Meta’daki eşiği yukarıda anlattık.

Öğrenmeyi bozan başlıca değişiklikler:

  1. Bütçeyi bir anda çok yüksek oranda artırmak veya düşürmek
  2. Hedef EBM veya hedef ROAS’ı sert biçimde değiştirmek
  3. Dönüşüm işlemini veya birincil dönüşümü değiştirmek
  4. Kreatifleri ve hedeflemeyi aynı anda baştan kurmak
  5. Kampanyayı sık sık durdurup yeniden başlatmak

Değişiklik gerekiyorsa küçük adımlarla ve aralıklı yapmak, öğrenmeyi korumanın en güvenli yoludur.

Makine öğrenmesini doğru beslemek

Otomatik teklif stratejileri yalnızca kendilerine verilen hedef kadar iyidir. Hesap denetimlerinde gördüğümüz en pahalı sorunlar algoritmadan değil, ona verilen veriden kaynaklanıyor.

Sistemi doğru beslemek için kontrol listesi:

  • Birincil dönüşüm gerçek iş sonucu olsun. Satın alma, nitelikli form veya randevu. Sayfa görüntüleme veya sepete ekleme birincil olmamalı.
  • Dönüşüm değeri doğru gönderilsin. Hedef ROAS, gönderilen değeri gerçek kabul eder. KDV, kargo ve iade kuralları tutarlı olmalı.
  • Çift sayım olmasın. Aynı satın alma iki kaynaktan sayılıyorsa sistem iki kat başarılı olduğunu sanır.
  • Yeterli hacim sağlansın. Bütçeyi çok sayıda küçük kampanyaya bölmek, her birini veri açlığına sokar. Benzer amaçlı kampanyaları birleştirmek öğrenmeyi hızlandırır.
  • Kreatif çeşitliliği olsun. Özellikle Meta’da sistem, farklı kreatiflerle farklı kitle parçalarını bulur.
  • Çevrimdışı satışlar geri yüklensin. Satış telefonda veya mağazada kapanıyorsa, bu bilgiyi platforma geri göndermek sistemi gerçek müşteriye yönlendirir.

Altyapının kurulumu için Google Ads dönüşüm takibi ve Meta Conversions API yazılarımıza bakabilirsiniz.

Otomatik teklifte sık yapılan hatalar

Yönettiğimiz kampanyalarda devraldığımız hesaplarda tekrar eden hatalar:

  • Hedef ROAS’ı ciroya göre belirlemek. Hedef, kârlılık eşiğinizin üzerinde olmalı. Başa baş noktasını hesaplamadan konan hedef ya zarar ettirir ya da kampanyayı boğar. Hesabın ayrıntısı ROAS nedir yazımızda.
  • Her gün hedef değiştirmek. Birkaç günlük dalgalanmaya tepki vermek öğrenmeyi sürekli sıfırlar.
  • Performance Max’i takip eksikken açmak. Tamamen otomatik kampanya türleri, yanlış sinyalle en hızlı yanlış yere giden kampanyalardır. Bu konuda Performance Max yazımıza göz atabilirsiniz.
  • Arama terimlerini kontrol etmemek. Otomatik teklif, alakasız aramalara da teklif verebilir; negatif anahtar kelimeler hâlâ sizin sorumluluğunuzda.
  • Sezonu hesaba katmamak. Kısa süreli kampanya dönemlerinde (ör. büyük indirim günleri) dönüşüm oranı sıçrar; Google bu durumlar için mevsimsellik ayarı sunar.

Otomasyon ile insan kontrolü arasındaki denge

Otomatik teklif stratejileri teklif hesaplamasını devralır, ama stratejiyi devralmaz. Hangi ürünün reklamı yapılacağı, kâr hedefi, bütçenin kanallar arasında dağılımı, kreatif mesajı ve ölçüm doğruluğu hâlâ insan kararıdır.

Bizim çalışma biçimimizde makine teklifi yönetir, biz ise sisteme ne öğreteceğini yönetiriz: doğru dönüşüm, doğru değer, doğru hedef ve doğru kampanya yapısı. Bu dengeyi kendi hesabınızda kurmak isterseniz Google Ads yönetimi ve Meta Ads yönetimi sayfalarımızda yaklaşımımızı görebilirsiniz.

Kısaca

  • Otomatik teklif stratejileri, makine öğrenmesiyle her açık artırmada teklifi sinyallere göre belirler.
  • Google Ads’te temel seçenekler hedef EBM’li dönüşümleri artırma ve hedef ROAS’lı dönüşüm değerini artırma; Meta’da en yüksek hacim, maliyet hedefi, ROAS hedefi ve teklif sınırı.
  • Benzer değerli dönüşümlerde hedef EBM, farklı sepet tutarlarında hedef ROAS daha uygundur.
  • Öğrenme dönemine saygı gösterin: büyük değişiklikleri küçük adımlara bölün.
  • Sistem verdiğiniz hedefi iyi yapar; birincil dönüşüm ve değer yanlışsa bütçe de yanlış yere gider.
İS
İbrahim SarıtaşKurucu · Performans Pazarlama Uzmanı, Sartex
SSS

Sık sorulan sorular

Otomatik teklif stratejisi için kaç dönüşüm gerekir?

Platforma ve stratejiye göre değişir. Google, arama ve alışveriş kampanyalarında hedef ROAS için son 30 günde en az 15 dönüşüm öneriyor. Meta’da reklam setinin öğrenme aşamasından çıkması için son önemli düzenlemeden sonraki 7 gün içinde yaklaşık 50 optimizasyon etkinliği gerekir. Veri azsa daha üst seviyedeki bir etkinliğe veya daha az sayıda kampanyaya geçmek çoğu zaman daha iyi sonuç verir.

Öğrenme döneminde kampanyaya dokunmalı mıyım?

Büyük değişikliklerden kaçınmak gerekir. Bütçeyi bir anda çok artırmak, hedefi sert değiştirmek, kreatifleri topluca değiştirmek veya hedeflemeyi baştan kurmak öğrenmeyi sıfırlayabilir. Değişiklik gerekiyorsa küçük adımlarla ve aralıklı yapın.

Hedef EBM mi, hedef ROAS mı seçmeliyim?

Tüm dönüşümler aşağı yukarı aynı değerdeyse (ör. form, teklif talebi) hedef EBM daha basit ve uygundur. Sepet tutarları farklı olan e-ticaret sitelerinde ve doğru dönüşüm değeri gönderiliyorsa hedef ROAS, sistemin daha değerli siparişlere öncelik vermesini sağlar.

Manuel teklif artık hiç kullanılmamalı mı?

Çoğu dönüşüm odaklı kampanyada otomatik teklif daha iyi sonuç verir, çünkü sistem her açık artırmada insanın göremeyeceği sinyalleri kullanır. Ancak dönüşüm takibi olmayan, çok düşük hacimli veya çok sıkı maliyet kontrolü gereken durumlarda manuel TBM veya teklif sınırı hâlâ mantıklı olabilir.

Otomatik teklif bütçeyi neden hızlı harcıyor?

Dönüşüm veya dönüşüm değeri artırma stratejileri, hedef verilmediğinde günlük bütçenin tamamını harcamaya çalışır. Bütçenin kontrolsüz harcandığını düşünüyorsanız hedef EBM veya hedef ROAS ekleyin ve dönüşüm takibinin doğru çalıştığını kontrol edin.

Makine öğrenmesi yanlış dönüşüme optimize olursa ne olur?

Sistem kendisine verdiğiniz hedefi iyi yapar, ama hedef yanlışsa yanlış şeyi çok iyi yapar. Örneğin sayfa görüntüleme birincil dönüşüm seçilmişse bütçe, satın alma ihtimali düşük ama sayfa açan kullanıcılara gider. Bu yüzden birincil dönüşüm gerçek iş sonucunu temsil etmelidir.

Ücretsiz analiz

Hesabınıza birlikte bakalım.

Reklam, sosyal medya, web ve arama görünürlüğünüzü birlikte inceleyelim. 1–2 gün içinde yazılı bir yol haritası gönderelim.