Davranışsal hedefleme, alışveriş yapanlara geniş demografik tahminlere dayanmak yerine çevrimiçi ortamda gerçekte yaptıklarına (görüntüledikleri sayfalar, sepete ekledikleri ürünler, geçmiş satın alımlar, tekrarlanan aramalar) göre ürün gösteren bir dijital reklamcılık tekniğidir. Reklam platformları ve yeniden pazarlama araçları bu gezinme ve etkileşim verilerini toplar, ardından ziyaretçi web'de dolaşırken bir satıcının kataloğundaki hangi ürünlerin o kişiye gösterileceğine karar vermek için bu verileri kullanır. Feed tabanlı reklamcılıkta bu, statik bir ürün kataloğunu duyarlı ve kişiselleştirilmiş bir deneyime dönüştüren katmandır.
Davranışsal Hedefleme Feed Tabanlı Reklamcılık İçin Neden Önemlidir?
Bir ürün feed'i yalnızca ham kataloğu (başlık, fiyat, görsel, stok durumu) sağlar; ancak bu binlerce üründen hangisinin belirli bir alışverişçiye gerçekten gösterileceğine davranışsal hedefleme karar verir. Doğru davranışsal sinyal olmadan, mükemmel şekilde optimize edilmiş bir feed bile herkese aynı genel ürün yelpazesini sunar; alışverişçinin zaten ilgilenmediği ürünlere gösterimler harcanır ve yalnızca küçük bir hatırlatmaya ihtiyaç duyan sepeti terk eden bir kullanıcı gibi bariz fırsatlar kaçırılır. Yeniden pazarlama kampanyalarının edinme başına maliyet açısından yeni müşteri kazanma kampanyalarından genellikle daha iyi performans göstermesinin nedeni budur: Feed verilerini sitede yakalanan gerçek etkileşim metrikleriyle birleştirirler; böylece gösterilen reklam soğuk bir tahmin yerine kanıtlanmış niyetle eşleşir. Bunu doğru yapmak, feed'deki ürün tanımlayıcıları ile mağaza vitrininde çalışan izleme kodu arasında sıkı bir uyum gerektirir; çünkü ikisi arasındaki bir uyumsuzluk bağlantıyı koparır ve bir görüntüleme veya sepete ekleme olayı hiçbir zaman satılabilir bir ürünle eşleşmez.
Davranışsal Hedefleme Nasıl Çalışır?
Platformlar, ziyaretçileri her biri feed'deki belirli bir ürün kimliğine bağlı olaylarla (ürün görüntülendi, sepete eklendi, satın alındı) etiketleyerek davranışsal kitleler oluşturur. Aynı alışverişçi daha sonra bir reklam gördüğünde, platformun dinamik reklam motoru statik bir kreatif göstermek yerine kişinin olay geçmişini canlı feed ile karşılaştırarak eşleşen ürünü, güncel fiyatını ve stok durumunu getirir. Perakendeciler bunu genellikle daha dar bir segmentasyonla birleştirir; kitleleri kategoriye, fiyat aralığına veya satın alma yakınlığına göre ayırarak koşu ayakkabılarına bakan bir müşteriye kataloğun alakasız bir bölümünden reklam gösterilmemesini sağlar. Davranışsal veriler niş hedefleme çalışmalarını da besler; bir satıcının küçük ama yüksek niyetli bir grubu (örneğin belirli bir sınırlı üretim serisini defalarca görüntüleyen alışverişçileri) ayırmasına ve onları geniş bir yeniden pazarlama havuzuna katmak yerine onlara özel bir kampanya sunmasına olanak tanır.
Örnek: Bir Ürün Feed'inde Davranışsal Hedefleme
<item>
<g:id>SKU-77120</g:id>
<title>Trail Running Shoe - Slate Grey, Men's 10</title>
<link>https://example-shop.com/products/trail-running-shoe-slate-10</link>
<g:price>129.00 USD</g:price>
<g:availability>in stock</g:availability>
<g:custom_label_0>cart_abandoner_7d</g:custom_label_0>
<g:custom_label_1>viewed_not_purchased</g:custom_label_1>
</item>Buradaki custom_label alanları ürünün organik olarak nasıl görüntülendiğini değiştirmez; feed'in davranışa dayalı kampanya gruplarına filtrelenebilmesi için vardır. Böylece reklamveren, yalnızca bu şekilde etiketlenmiş ürünleri son feed yenilemesindeki fiyat ve stok bilgileriyle çeken bir sepet terk edenler reklam seti oluşturabilir.
İlgili Kavramlar
Davranışsal hedefleme en iyi sonucu daha geniş bir segmentasyon üzerine kurulduğunda verir; çünkü kitle segmentleri, davranışsal sinyallerin uygulandığı havuzları tanımlar. Bir satıcı ilgili tüm alışverişçilere aynı şekilde davranmak yerine belirli bir yüksek değerli grubu ayırmak istediğinde, davranışsal hedefleme genellikle niş hedeflemeye doğru daralır. Bunların hiçbiri, sisteme en baştan güvenilir etkileşim metrikleri aktarılmadan işlemez; bu üst kaynak verisi olmadan hedeflenecek bir davranış da olmaz.
