Bağımsız uygulamaları sinyal odaklı bir stratejiye nasıl dönüştürebilirsiniz?

Streaming TV (STV), talep tarafı platformu ve perakende medya artık modern medya karmasının vazgeçilmez parçaları olsa da pek çok reklamveren bunları hâlâ bağımsız şekilde kullanıyor. Kampanyalar kanal bazında planlanıyor, bağımsız olarak ölçülüyor ve kitlelerin keşiften satın almaya nasıl geçtiğini yansıtmayan kısa vadeli istatistiklere göre optimize ediliyor. Sonuçlar ise şaşırtmıyor: boşa harcanan gösterimler, örtüşen kitleler ve huninin üst kısmındaki son temas ilişkilendirmesi altında verimsiz görünen yatırımlar.

Temelde bu bir kanal sorunu değil, sinyal parçalanması sorunudur. Performansı anlamak için gereken analizler mevcuttur ancak bunlar, biçimler genelinde birbirinden kopuk olduğundan bilinirliğin değerlendirmeyi nasıl yönlendirdiğini veya huninin orta kısmındaki etkileşiminin nasıl dönüşüme evrildiğini görmeyi zorlaştırmaktadır. Pratikte bu parçalanma, işletme genelinde giderek büyüyen maliyetlere neden olur: satış riski, verimsiz harcama, iş gücü kaynaklı verimsizlikler ve sürekli kâr kaybı. Pacvue'da bunu "BAĞIMSIZ vergi" olarak adlandırıyoruz. Bu durum, günümüzde markaların karşılaştığı en kalıcı zorluklardan biridir. Üstelik bu maliyet yalnızca kitle planlaması ve ölçümle sınırlı değildir. Kanallar genelinde sinyaller aktarılamadığında reklam materyalleri de müşterinin satın alma yolculuğunda gerçekte bulunduğu noktaya uyum sağlayamaz. Bu durum ise reklamların ilgi seviyesinin düşmesine olmasına neden olur.

Burada belirtilen beş taktik, önde gelen reklamverenlerin gerçek dünyadaki sonuçlarından yararlanarak bağımsız streaming TV uygulamasının sinyal odaklı bir sisteme nasıl dönüştürüleceğini özetlemektedir.

1. Birinci taraf sinyalleriyle temel oluşturma

"Pazarda" veya "benzer kitle" gibi varsayılan kitle ön ayarları hassasiyet odaklı değil, ölçek odaklı olarak tasarlanmıştır. Bütçeler büyüdükçe mevcut kitlelerle örtüşme de artar. Bu da performansın durağanlaşmasına yol açar.

Daha etkili bir yaklaşım olarak CRM veya web sitesi etkinliğiniz gibi kaynaklardan elde edilen birinci taraf davranış sinyallerini, Amazon Marketing Cloud'un (AMC) benzersiz sinyalleriyle (satın alma niyeti, göz atma sinyalleri ve kanallar arası reklam gösterimi gibi) birleştirebilirsiniz. Bu birleşik temel, iki eylemi aynı anda yapmanızı sağlar: hangi kitlelere erişeceğinizi ve hangi kitleleri hariç tutacağınızı belirlemek.

Birinci taraf analizleri, hem kitle genişletmeyi hem de kitle hariç tutmayı desteklediğinde müşteri edinme verimliliği iki açıdan iyileşir: Genişletme, yüksek değerli müşteri davranışını yansıtan yeni kitlelere erişir. Hariç tutma ise organik olarak dönüşüm sağlaması muhtemel kitleler için ücretli medya harcamasını engeller.

Pratikte bu durum, güncellik veya benzerlik yerine zengin alışveriş ve göz atma sinyallerinden (ör. satın alma modelleri, ilgi alanları) yararlanarak AMC kitleleri oluşturmak anlamına gelir. Ardından, bu kitleleri hem genişletme hem de hariç tutma amacıyla Amazon DSP ve arama genelinde uygulayın. Kitle sinyalleri geliştikçe segmentleri sürekli güncelleyin. Bir güzellik markası için bu yaklaşım, standart görüntülü reklamlar içeren bilinirlik kampanyalarıyla kıyaslandığında markaya yeni müşteri ROAS'ında 17 kat artış ve markalı arama başına maliyette %87 düşüş sağladı.¹

Uzman ipucu: Birinci taraf analizleri, değiştirme aracı olarak değil, iyileştirme katmanı olarak kullanıldığında en güçlü etkiyi gösterir. AMC'den türetilen sinyalleri (ürün detay sayfanızı görüntüleyen ancak henüz satın alma işlemi gerçekleştirmemiş kitleler gibi) standart bir pazarda kitlesinin en üstüne katman olarak eklemek, ölçekten ödün vermeden hassasiyeti artırır.

2. Paralel kanallar yayınlamak yerine kitleleri sıralı olarak düzenleme

Kanallar genelinde etkinleştirme oldukça basittir. Sıralı olarak düzenlemek ise daha zor (ve daha değerli) bir eylemdir.

Her kanal bağımsız olarak optimize edildiğinde kitle gösterimi parçalanır. Müşteriler, reklamların güvenilir hissettirmesine yardımcı olan huninin üst kısmındaki hikayeyle hiç karşılaşmadan sponsorlu reklamları üç kez görebilir. Sıralı olarak düzenleme, bir aşamadan gelen sinyallerin sonraki aşamayı şekillendirmesini sağlayarak bu sorunu çözer.

Pratikte bu durum, medya türleri ve kanallar genelinde gösterimi koordine etmek anlamına gelir. AMC, hangi reklam biçimi kombinasyonlarının ve gösterim yollarının aşağı yönde en yüksek etkileşimi sağladığını belirlediğinde, bu kombinasyonlar kanal bazında optimizasyon yerine kitlelerin sıralı olarak nasıl düzenlenmesi gerektiğine dair bir plan hâline gelebilir. Böylece markalar, huninin üst kısmındaki etkileşimlerden (ör. Prime Video reklam izleyicileri) yeniden pazarlama havuzları oluşturabilir ve her etkileşimin bir öncekini pekiştirmesi için reklam materyallerini buna uyumlu hâle getirebilir. Amazon Ads'in dinamik reklam materyali optimizasyonu (DCO) ve Duyarlı E-ticaret Reklam Materyali (REC) özelliklerinin sinyal hikayesinin parçası olduğu yer bu noktadır: AMC hangi gösterim yollarının aşağı yönde en güçlü sonuçları sağladığını gösterdiğinde, bu bilgi yalnızca kimlerin yeniden pazarlamaya dahil edileceğini değil, bu kişilerin ne göreceğini de şekillendirmelidir. Bir evcil hayvan markasının yayınladığı kampanyada AMC yol analizi, koordine edilmiş çok biçimli gösterimle karşılaşan kitlelerin markayı arama olasılığının tek bir biçimi gören kitlelere kıyasla 290 kat daha yüksek olduğunu gösterdi.²

3. Streaming TV'yi bir sinyal motoru olarak kullanma

Streaming TV genellikle gösterimler, tamamlanma oranları veya Brand Lift üzerinden değerlendirilir. Bu istatistikler, aşağı yöndeki önemli unsurlarla nadiren bağlantılıdır: arama, dönüşüm ve yeni müşteri edinme. Buradaki fırsat, streaming TV'yi huninin alt kısmındaki performansı güçlendiren bir sinyal üreticisi olarak değerlendirmektir. Streaming TV kitle sinyalleri AMC'de yakalanıp huninin alt kısmındaki kanallar genelinde etkinleştirildiğinde, huninin üst kısmındaki gösterim bağımsız bir erişim ve bilinirlik stratejisi olmaktan çıkarak aşağı yönde performansı giderek artırır. Video izleyicileri, sponsorlu reklamlar ile Amazon DSP'nin dönüşmelerine yardımcı olabileceği eyleme açık kitle segmentlerine dönüşür. Aşağı yöndeki her gösterim de daha samimi ve satın alma niyeti daha yüksek kitlelerden fayda sağlar. Çoklu temas noktası ilişkilendirme özelliği, markaların huninin üst kısmındaki gösterimin huninin alt kısmındaki kanalların verimliliğini nasıl etkilediğini ölçmesini sağlar.

Aynı sinyaller reklam materyallerini de şekillendirebilir. AMC, STV'yi gören kitleleri belirlediğinde DCO da önceki etkileşimi yansıtan reklamları aşağı yönde sunabilir. Böylece kitlelerin sıradaki konumuna göre geniş çaplı marka mesajlarından daha çok dönüşüm odaklı içeriklere geçiş yapılabilir.

Önde gelen bir sağlık ve sağlıklı yaşam markası, bu yaklaşımın etkisini gözler önüne seriyor: Marka, streaming TV ile Prime Video reklamlarından elde edilen önceki bağımsız analizleri Pacvue'da bir araya getirdi ve sponsorlu reklamlar ile Amazon DSP aracılığıyla örtüşen kitleleri etkinleştirdi. Bu sayede Amazon DSP ile hem yıldan yıla ROAS'ta %58 artış hem de markaya yeni müşteri satışlarında %45 artış elde etti.³

Uzman ipucu: Gerçek streaming TV hikayesini anlatan iki KPI bulunuyor: streaming TV gösterimlerinin huninin alt kısmındaki kanallarda dönüşümleri ne sıklıkla başlattığını ölçen dolaylı etkiye sahip satın almalar ve STV öncelikli kitlelerin aşağı yönde daha verimli dönüşüm sağlayıp sağlamadığını ölçen çoklu temas ROAS'ı.

5. Sinyal odaklı optimizasyonla döngüyü tamamlama

En gelişmiş strateji bile analizler uygulamaya aktarılmadığında sekteye uğrayabilir. AMC'ye ek olarak ticaret analizleri ve kanal performansı sürekli sinyal üretir ancak bu sinyaller uygulama katmanına geri beslenmediğinde işe yaramadan panellerde öylece kalır. Başarıya ulaşmak için markaların yalnızca kampanya sonunda değil, düzenli olarak gösterim yollarını yeniden değerlendirmesi gerekir. Aynı zamanda bütçeleri sadece kanal seviyesinde değil, tam huni genelindeki performansa göre yeniden tahsis etmesi de gereklidir. Teklifler ile bütçeler gibi taktiksel ayarlamalar için otomasyonu ve kural tabanlı optimizasyonu kullanın. Çoklu temas yolu analizini ise düzenli olarak aylık incelemelerde yapın.

Sürekli testler ve optimizasyonlar sayesinde tam huni genelindeki analizleri uygulamaya koyan reklamverenlerimiz, statik stratejilere sahip reklamverenlere kıyasla daha iyi performans göstermektedir. Pratikte bu durum ölçülebilir verimlilik kazanımlarına yol açmıştır. Örneğin, önde gelen bir saç bakım markası optimize edilmiş yaklaşımları ölçeklendirirken detay sayfası görüntüleme başına maliyette %27 düşüş elde etmiş ve markaya yeni müşteri performansı da önemli ölçüde iyileşmiştir.

Yalnızca kanalları değil, sinyalleri de bağlama

"BAĞIMSIZ vergi" hem ölçüm zorluğu hem de performans kısıtlamasıdır. Bunu azaltmak için yalnızca kanalları değil, medyanızın arkasındaki sinyalleri de birbirine bağlamanız gerekir. Bu sinyaller birleştirildiğinde streaming TV ölçülebilir talepleri destekleyebilir, gösterim yolları koordine edilmiş şekilde sıralı olarak düzenlenir, analizler de bütçelerin nereye aktarılacağını sürekli olarak şekillendirir.

Amazon Ads bunu mümkün kılacak çözümleri sunmaktadır: Ölçüm katmanı olarak AMC, etkinleştirme kanalları olarak Amazon DSP ve STV, her sinyalin daha ilgili bir reklama dönüşmesini sağlayan reklam materyali katmanı olarak DCO ile REC. Daha fazlasını yapmakla değil, işleri daha bağlantılı bir şekilde yürütmekle BAĞIMSIZ vergiyi azaltmak mümkündür.

Anne Harrell, Kıdemli Stratejik Projeler Direktörü, Pacvue

Pacvue'nun Ürün Savunuculuğu ve Yetkinleştirme ekibi başkanı olan Anne Harrell, dijital ile perakende medya alanında on yıldan fazla deneyime sahiptir. Harrell, bu deneyimlerini Pacvue'nun en büyük kurumsal marka ve ajans iş ortaklarıyla yaptığı iş birlikleri aracılığıyla yenilikleri desteklemek için kullanmaktadır.