ARAŞTIRMANIN HİKÂYESİ
Aynı reklamı çoğaltmak tıklama oranını nasıl değiştiriyor?
Aynı kullanıcıya aynı reklam yeniden gösterilince ne oluyor?
Bir kişi Facebook veya Instagram’da bir ürün reklamı görüyor. Aynı reklamveren aynı kitleye özdeş bir kampanya daha açtığında bu kişi yine aynı reklamla karşılaşabiliyor. Reklamın daha fazla görünmesi, her gösterimin aynı ölçüde tıklama getireceği anlamına gelmiyor. Araştırmanın reklam deneyi, aynı kitleye yönelen kampanyaları çoğaltmanın bu açıdan neyi değiştirdiğini inceliyor.
Harvard Üniversitesi’nden Justin Katz ile Stanford Üniversitesi ve NBER’den Hunt Allcott, aynı kitleye tek kampanya ya da iki özdeş kampanya yöneltti. Araştırmacılar kampanyaların tıklama oranlarını karşılaştırdı. Tıklama oranı, reklamın gösterimleri içinde tıklamayla sonuçlananların payıdır. Soru, aynı reklamı çoğaltınca gösterim başına alınan tıklamanın nasıl değiştiğiydi.
Bu deney, Facebook ile Instagram’ın birleşmesini ve ayrılmasını inceleyen daha geniş bir çalışmanın parçasıydı. Yazarlar, reklam dağıtımını birlikte düzenleyemeyen platformların aynı kişiye aynı reklamverenden tekrarlı reklam gösterebileceğini düşünüyordu. Deneyi, bu tekrarın tıklama bakımından getirisini ölçmek için yaptı. Buradaki karşılaştırma bir şirket ayrılmasını uygulamak yerine reklam kampanyalarının çoğaltılmasını sınadı.
Reklamları kim verdi ve hangi ürünleri kullandı?
Araştırmacılar beş kategoriden 15 popüler ürün seçti. Kategoriler alışveriş, ambalajlı tüketim ürünleri, medya ve eğlence, sağlık ve zindelik ile yeme-içmeydi. Her kategoride büyük reklamverenlerin popüler ürünlerini belirlediler. Örneğin ambalajlı tüketim ürünleri arasında Tide Pods, Dove Deep Moisture duş jeli ve Nescafe Clasico kahve vardı. Deney tek bir ürünün reklamına dayanmıyordu.
Reklamı veren taraf bu markalar değildi. Yazarlar her kategori için yeni bir Facebook sayfası kurdu. Bu sayfalar seçilen ürünleri öneriyordu. Makale bu sayfaları “product picks”, yani ürün önerileri sayfaları olarak tanımlıyor. Deneydeki kampanyalar bu sayfalardan yayımlandı. Dolayısıyla araştırma, markaların kendi hesaplarından yürüttüğü kampanyaların sonuçlarını karşılaştırmış değildi.
Araştırmacılar reklamları hem Facebook hem Instagram yerleşimlerine uygun hazırladı. Reklamın hangi platformda gösterileceğine Meta’nın reklam yönetim aracı karar verdi. Kitle toplamak için ABD’deki yetişkinleri hedeflediler. Deneyde platform tercihi ile kampanyayı çoğaltma kararı farklı işlemlerdi. Yazarlar bir grubu yalnız Facebook’a, diğerini yalnız Instagram’a ayırarak platformların başarısını yarıştırmadı.
Tek kampanya ile çoğaltılmış kampanyaları nasıl karşılaştırdılar?
Önce araştırmacılar video reklamlarla kullanıcı kitleleri oluşturdu. Meta’nın özel kitle özelliği, videonun belirli bir bölümünü izleyen kişileri sonraki reklamlar için bir araya getirdi. Bir ürün için oluşturulan kitlelerden birine giren kullanıcıyı diğer kitlelerin hedeflemesinden çıkardılar. Her ürün için sekiz ayrı kitle kurdular. Böylece 15 ürün için toplam 120 kitle oluştu.
Ardından her kitleyi rastgele bir deney koşuluna atadılar. Kitlelerin yarısını tek kampanya, kalanını iki özdeş kampanya hedefledi. Araştırmacılar günlük bütçeyi düşük ya da yüksek, reklam hedefini tıklama ya da erişim olarak değiştirdi. Tıklama hedefi bağlantıya tıklanmasını, erişim hedefi günlük farklı kullanıcılara ulaşılmasını artırmayı amaçlıyordu. Karşılaştırma bu bütçe ve hedef koşullarını içeriyordu.
Takip kampanyaları 24 Şubat-3 Mart 2025 arasında yürütüldü. Başlangıçta 180 kampanya vardı. Bir uygulama hatası üç kampanyayı etkileyince 177 kampanya kaldı. Araştırmacılar çoğaltılmış kampanyaların kitle örtüşmesi %50’nin altında olan bir karşılaştırma grubunu da çıkardı. Bu grup üç kampanyadan oluşuyordu. Ana analiz böylece 174 kampanyaya dayandı; bu sayı kullanıcı sayısı değildi.
Kampanyalar gerçekten aynı kişilere ulaştı mı?
Aynı kitleyi hedeflemek, kampanyaların ulaştığı herkesin aynı olduğu anlamına gelmiyordu. Araştırmacılar her kampanyanın gösterim ve erişim verilerini topladı. Erişim, burada başlangıç kitlesinin takip kampanyasında reklam gören payını ifade ediyordu. Ayrıca çoğaltılmış kampanyaların birlikte kaç farklı kişiye ulaştığına ilişkin Meta tahminlerini aldılar. Ortak kullanıcı payını bu bilgilerden hesapladılar.
Ortalama çoğaltılmış pay 0,855’ti. Makalenin açıklamasına göre, ortalama çoğaltılmış takip kampanyasındaki gösterimlerin %85,5’i diğer kampanyayı da görmüş kullanıcılara gitti. Bu değer tam çoğaltmanın gerçekleşmediğini gösteriyor. İki özdeş kampanya aynı hedef kitleye yönelse de fiilî dağıtımda kısmen farklı kullanıcılara ulaştı. Araştırmacılar tahminlerinde bu eksik örtüşmeyi hesaba kattı.
Kampanyalarda sıklık, bir kullanıcının ortalama kaç gösterim aldığıydı. Ana örneklemde bu sayı haftada 4,07 oldu. Ortalama tıklama oranı %1,4’tü. Bunlar deneyin genel koşullarını anlatan değerlerdi. %1,4 yalnız tek kampanyalı grubun başlangıç oranı değildi. Araştırmacıların çoğaltma etkisini bulmak için yaptığı karşılaştırma, bu genel ortalamadan ayrıydı. Deney her kullanıcıya yalnız bir veya iki reklam gösterilmesi üzerine kurulmadı.
Yaklaşık %28 düşüş ne anlama geliyor?
Çoğaltılmış pay arttıkça çoğaltılmış kampanyaların göreli tıklama oranı düştü. Araştırmacılar ürün, bütçe ve reklam hedefini hesaba katan hesaplar yaptı. Ana tahminlerinde sıklık ile erişimi de dikkate aldılar. Hesap, her kampanyanın tıklama oranının logaritmasını alıyor, bu değerlerin çoğaltılmış ve tek kampanyalı gruplardaki ortalamaları arasındaki farkı kullanıyordu. Logaritma, bu hesapta oranlar arasındaki göreli değişimi incelemeye yarayan matematiksel dönüşümdü.
Yazarlar bu farkı ortalama çoğaltılmış paya göre büyüterek tam çoğaltma durumuna taşıdı. Ana katsayı -0,335 oldu. Bu katsayı doğrudan bir yüzde değildi. Yazarların yüzdeye çevirdiği hesap, 1-exp(-0,335), yaklaşık %28 veriyordu. Burada exp, logaritmik farkı yeniden oran olarak ifade eden işlemdir. Sonuç, tam çoğaltılmış kampanyanın ortalama tıklama oranının tek kampanyaya göre yaklaşık %28 düşük olacağı tahminiydi.
Bu, göreli farktı; 28 yüzde puanlık düşüş değildi. Deneydeki gruplar arasında doğrudan ölçülen ortalama fark olarak da okunamazdı. Hesap, fiilen kısmi olan örtüşmeyi tam çoğaltmaya ölçekliyordu. Ayrıca sonuç, yalnız ikinci kampanyanın tıklama oranını göstermiyordu. Karşılaştırılan değer, tam çoğaltılmış bir kampanyanın ortalama tıklama oranıydı. Yazarlar tekrarlanan gösterimlerin tıklama bakımından daha az getiri sağladığını belirtti.
Farklı hesaplar aynı sonucu verdi mi?
Araştırmacılar ana hesapta aşırı düşük tıklama oranlarının etkisini sınırladı. Bu işlem, düşük değerleri belirlenen alt sınıra çekiyordu. Ayrıca düşük kitle örtüşmesi olan karşılaştırma grubunu ana analizden çıkarmışlardı. Sonucun bu tercihlere bağlı olup olmadığını anlamak için düşük oranları değiştirmeyen ve düşük örtüşmeli grubu dışlamayan ek bir analiz yaptılar. Çoğaltma etkisine ilişkin tahminler benzer kaldı.
Yazarlar yüksek ve düşük bütçe koşullarını da karşılaştırdı. Yüksek bütçeli kampanyalarda kullanıcılar daha sık reklam görüyordu. Buna rağmen çoğaltmanın getirisindeki azalmaya ilişkin ana tahmin büyük ölçüde değişmedi. Araştırmacılar bu bulguyu, farklı gösterim sıklıkları arasında benzer sonuç alınabileceğini destekleyen bir işaret olarak yorumladı. Bu karşılaştırma, bütün olası bütçe ve sıklık düzeylerini kapsamıyordu.
Yazarlar gösterim sayısının sonuç için hâlâ önemli olduğunu vurguladı. Daha az gösterim içeren kampanyaları çoğaltmakla daha çok gösterim içeren kampanyaları çoğaltmak aynı etkiyi vermeyebilir. Deneyin farklı kampanyalara aktarılması, incelenen sıklıkların ne kadar temsil edici olduğuna veya sıklık ile tıklama arasındaki ilişkinin biçimine bağlıydı. Ek analizler, bu koşulları ortadan kaldırmadı.
Araştırma neyi ölçmedi ve yazarlar ne sonucuna vardı?
Deneyin reklam sonucuna ilişkin ölçütü tıklama oranıydı. Araştırmacılar satış, dönüşüm veya marka etkisi ölçmedi. Gösterim ve erişim bilgilerini kampanyaların dağıtımını açıklamak için kullandı. Bu nedenle tıklama oranındaki düşüş, aynı oranda satış ya da gelir kaybı olarak yorumlanamaz. Araştırma ayrıca ürün öneri sayfalarından verilen reklamları inceledi; marka hesabından verilen her reklam için aynı sonucu göstermedi.
Yazarlar popüler ürünler seçti, fakat bütün reklamlar ve kullanıcılar arasından rastgele bir örneklem almadı. Meta dışından çalıştıkları için her kullanıcıya kaç kez reklam gösterileceğini doğrudan rastgele belirleyemediler. Kampanya ve kitle araçlarıyla bu deneye yaklaşmaya çalıştılar. İncelenen metin NBER çalışma makalesidir ve hakem değerlendirmesinden geçmemiştir. Bu sınırlar, bulunan tıklama farkının hangi koşullarda yorumlanabileceğini belirliyor.
Katz ve Allcott’un deneyden çıkardığı sonuç, aynı kullanıcıya yönelen özdeş kampanyaların tekrarlanan gösterimlerinde tıklama getirisinin azalabildiğiydi. Yazarlar, reklam dağıtımını koordine edemeyen platformlarda bu çoğaltmanın ekonomik kayıp yaratabileceğini belirtti. Bu son yorum daha geniş modelin bağlamına aitti. Deneyin doğrudan gösterdiği sonuç ise belirli ürünler, kitleler ve kampanya koşulları altında tıklama oranına ilişkin tahmindi.
- Yaklaşık %28
- Tam çoğaltmaya ölçeklenen tahminde ortalama tıklama oranı tek kampanyaya göre göreli olarak yaklaşık %28 düşük.
- %85,5
- Ortalama çoğaltılmış kampanyanın gösterimlerinde, diğer kampanyayı da görmüş kullanıcılara giden pay.
- 174
- Ana analizdeki takip kampanyası sayısı; kullanıcı sayısı değil.
Çerez tercihleri
DİJİTALPİ’NİN YORUMU
Bu araştırma işletmeler için ne anlama geliyor?
Aynı kitleye özdeş kampanyalar açarken gösterim artışını tıklama veriminden ayrı değerlendirmek gerekir.
Bir örnek düşünün
Temsili bir kahve mağazası, aynı ürün reklamını aynı kitleye çoğaltınca daha fazla gösterimi tek başına daha iyi sonuç saymaz.
İşinizde ne yapabilirsiniz?
Özdeş kampanyaları aynı ürün, bütçe ve hedef koşullarında tıklama oranı, erişim ve gösterim sıklığıyla birlikte inceleyin.
Aynı kitleye yönelen kampanyalarda erişim, gösterim sıklığı ve tıklama oranını birlikte incelemek gerekir. Çalışmadaki tam çoğaltma tahmini, her reklam hesabında beklenen kayıp oranı olarak kullanılamaz.
Tıklama oranı tek başına satış başarısını açıklamaz. Kampanyaları birleştirmenin veya kapatmanın satışa etkisini bu deneyden hesaplayamayız.
Özdeş kampanyalarınız aynı kişilere ne ölçüde ulaşıyor ve bu tekrarın tıklama ile satış sonuçlarını ayrı değerlendirecek veriniz var mı?
DijitalPi’nin uygulama yorumu. Örnekler konuyu açıklamak için hazırlanmıştır.