Dijital pazarlamanın en büyük zorluklarından biri, bir müşterinin satın alma kararına giden yolda hangi reklamın ne kadar etkili olduğunu anlamaktır. Kullanıcılar bir ürünü ya da hizmeti satın almadan önce genellikle birçok farklı temas noktasından geçer. TikTok’ta gördüğü bir video, Instagram’da karşısına çıkan bir reklam, Google’da yaptığı bir arama ya da e-posta yoluyla aldığı bir kampanya mesajı… Tüm bu adımlar, dönüşüme giden yolculuğun parçalarıdır. İşte tam da bu noktada çok etkileşimli atıf (multi-touch attribution, MTA) devreye girer.

Multi-Touch Attribution Nedir?

Çok etkileşimli atıf, tek bir reklama ya da son tıklamaya değil, dönüşüm sürecindeki tüm temas noktalarına değer atamayı amaçlar. Bu yaklaşım sayesinde, yalnızca “en son tıklanan reklam” değil, farkındalık yaratmaktan satın alma kararını hızlandırmaya kadar rol oynayan tüm kanalların katkısı ölçülebilir. Bu da pazarlamacılara daha adil ve doğru bir bütçe dağılımı yapma imkânı sunar.

Farklı Modellerin Mantığı

MTA’nın farklı yaklaşımları bulunur. En basit modellerden biri, her temas noktasına eşit ağırlık veren lineer modeldir. Ancak bu yöntem, dönüşümde asıl kritik olan adımı ayırt edemez. Zaman çürüklüğü modeli ise dönüşüme daha yakın olan temaslara daha fazla değer verir, fakat ilk adımların etkisini küçümseyebilir. Konum bazlı modelde (örneğin U-shaped) ilk ve son temaslara ağırlık verilir, orta adımlar ise daha düşük puan alır. Daha sofistike olan veri odaklı modeller ise kullanıcıların geçmiş davranışlarını inceleyerek hangi kanalın gerçekten daha etkili olduğunu makine öğrenmesiyle tahmin eder.

Her bir yaklaşımın avantajları ve zorlukları vardır; önemli olan markanın satış döngüsüne ve hedef kitlesine uygun modeli seçmesidir.

Meta’da MTA Kullanımı

Meta (Facebook, Instagram ve Audience Network) uzun süredir atıf modellerini reklamverenlere sunuyor. Son yıllarda özellikle “data-driven attribution” öne çıkmış durumda. Çünkü tek tıklama veya son temas üzerinden analiz, kullanıcı davranışlarının çeşitlendiği günümüzde yeterli olmuyor.

Meta ayrıca offline dönüşümleri izleme imkânı da sunuyor. Örneğin mağazada yapılan bir alışveriş ya da telefonla verilen bir sipariş, Conversion API entegrasyonu sayesinde dijital yolculuğa dahil edilebiliyor. Böylece sadece online reklamlar değil, offline temasların da dönüşüm üzerindeki etkisi ölçülebiliyor.

Bununla birlikte gizlilik regülasyonları, iOS 14 sonrası gelen App Tracking Transparency (ATT) kısıtlamaları ve çerez kullanımındaki daralmalar Meta’yı da etkiliyor. Pixel verilerinin eksilmesi, reklamverenleri sunucu-taraflı izleme yöntemlerine yönlendiriyor. Yani bugün Meta’da doğru MTA analizi yapmak isteyen markalar, Conversion API gibi çözümleri devreye almak zorunda.

Google’da MTA Kullanımı

Google Ads ve Google Analytics, çok etkileşimli atıf modellerinin en bilinen uygulama alanlarından biri. Uzun yıllardır first click, last click, linear ya da time decay gibi kurallı modeller kullanılıyordu. Ancak Google, son dönemde önemli bir değişikliğe gitti: GA4 ile birlikte birçok kural tabanlı modeli kısıtladı ve varsayılan olarak veri odaklı (data-driven) modeli öne çıkardı.

Bu değişimin arkasında yine gizlilik kaygıları ve kullanıcı verilerinin daha doğru, daha anonim yöntemlerle işlenmesi var. Google’ın Privacy Sandbox girişimi ve Attribution Reporting API’si, reklam gösterimleri ile dönüşümler arasındaki bağlantıyı çerezlere bağımlı olmadan anlamaya çalışıyor. Bu da reklamverenler için daha güvenli ama aynı zamanda daha karmaşık bir ortam demek.

Sonuç olarak, Google tarafında artık “hangi modeli seçmeliyim” sorusunun yanıtı genellikle veri odaklı model oluyor. Ancak bu modelin sağlıklı sonuçlar verebilmesi için yeterli miktarda dönüşüm verisine ihtiyaç olduğunu unutmamak gerekiyor.

TikTok’ta MTA Kullanımı

TikTok’un yükselişiyle birlikte, özellikle farkındalık yaratma ve genç kitleye ulaşma noktasında platformun etkisi giderek büyüyor. Ancak TikTok çoğu zaman kullanıcı yolculuğunun ilk basamağı oluyor. Yani kullanıcı reklamı orada görüyor ama satın alma kararı daha sonra başka bir platformda şekilleniyor. Eğer sadece last-click modeli kullanılsa, TikTok’un katkısı ciddi biçimde küçümseniyor.

TikTok bu sorunu çözmek için TransUnion gibi iş ortaklarıyla MTA çözümleri geliştirdi. Yapılan bir analize göre, last-click modeline göre TikTok reklamlarının dönüşüme katkısı yaklaşık 1,4 kat daha fazla çıkıyor. Bu da gösteriyor ki MTA kullanıldığında TikTok’un dönüşümlerdeki gerçek payı ortaya çıkıyor.

Ayrıca TikTok, lookback window sürelerini genişletme ve görüntülenme (impression) verilerini de ölçümlere dahil etme seçenekleriyle daha bütünlüklü raporlamalar sunuyor. Bu sayede yalnızca tıklamalar değil, reklama maruz kalmanın da satın alma üzerindeki etkisi hesaba katılabiliyor.

Güncel Zorluklar

MTA’nın en büyük zorluğu, verilerin artık eksiksiz toplanamıyor olması. Çerez kısıtlamaları, kullanıcı izinleri ve cihaz bazlı engellemeler nedeniyle bazı temas noktaları görünmez hale geliyor. Bu durumda makine öğrenmesiyle olasılıksal tahminler devreye giriyor. Yine de kesinliğin azaldığı bir gerçek.

Bir diğer konu ise offline temasların hesaba katılması. Dijital kampanyaların mağaza satışlarına etkisini ölçmek, ancak CRM entegrasyonları ve offline dönüşüm verisiyle mümkün oluyor. Bu noktada Meta, Google ve TikTok’un sunduğu API çözümleri reklamverenler için kritik hale geliyor.

Bir Senaryo Üzerinden

Örneğin bir e-ticaret markası olduğunuzu düşünelim. TikTok reklamlarıyla farkındalık yaratıyor, Google Ads ile kullanıcıların aramalarını yakalıyor, Meta üzerinden remarketing yapıyorsunuz. Eğer last-click modelini uygularsanız, bütün başarı remarketing kampanyasına yazılır. Oysa MTA ile bakıldığında TikTok’un farkındalık yaratmadaki rolü, Google’ın satın alma niyetini tetiklemedeki etkisi ve Meta’nın son dokunuş işlevi daha dengeli şekilde ortaya çıkar. İşte MTA’nın gerçek gücü de burada yatıyor.

Sonuç

Çok etkileşimli atıf modelleri, dijital pazarlama dünyasında artık bir tercih değil, neredeyse zorunluluk haline geldi. Meta, Google ve TikTok gibi büyük platformlar bu konuda farklı çözümler sunsa da ortak nokta şu: Tek bir tıklamaya bakarak karar vermek artık yeterli değil.

Doğru modeli seçmek, verilerinizi mümkün olduğunca eksiksiz toplamak ve kampanyalarınızı bu içgörülerle optimize etmek, reklam harcamalarınızdan alacağınız verimi ciddi biçimde artırabilir.