Predictive Audiences
📌 Nereden Geliyoruz?
Trafik ve UTM Segmentleri dersinde kullanıcıları trafik kaynaklarına göre segmentlemeyi ve kitle oluşturmayı öğrenmiştik. Şimdi uzmanlaşma seviyesine geçiyoruz: GA4'ün makine öğrenmesi tabanlı predictive metriklerini (satın alma olasılığı, churn riski) kullanarak tahmine dayalı kitleler oluşturacak ve bunları reklam kampanyalarında kullanacağız.
💡 Basit Anlatım
GA4'ün tahminleme özelliği, geçmiş davranışlara bakarak geleceği tahmin eder — tıpkı bir deneyimli satıcının "bu müşteri alacak gibi duruyor" demesi gibi, ama veriye dayalı. Sistem diyor ki: "Bu 500 kullanıcının %60'ı önümüzdeki 7 gün içinde muhtemelen satın alacak" — ve sen bu kitleye özel reklam gösterebiliyorsun. Aynı şekilde "bu 300 kişi muhtemelen bir daha gelmeyecek" diyerek onlara özel geri kazanım kampanyası yapabiliyorsun.
1. Predictive Metrikleri
GA4, makine öğrenmesi kullanarak kullanıcıların gelecekteki davranışlarını tahmin eder. Bu tahminler "predictive metrics" olarak adlandırılır.
a) Mevcut Predictive Metrikler
| Metrik | Ne Tahmin Eder | Zaman Dilimi |
|---|---|---|
| Purchase probability | Kullanıcının sonraki 7 gün içinde satın alma olasılığı | 7 gün |
| Churn probability | Son 7 günde aktif olan kullanıcının sonraki 7 günde geri dönmeme olasılığı | 7 gün |
| Revenue prediction | Kullanıcının sonraki 28 gün içinde oluşturacağı tahmini gelir | 28 gün |
graph TD
PRED["🤖 GA4 Predictive AI"] --> PP["💰 Purchase Probability\n7 günde satın alma olasılığı"]
PRED --> CP["👋 Churn Probability\n7 günde terk etme olasılığı"]
PRED --> RP["📈 Revenue Prediction\n28 günde tahmini gelir"]
PP --> PPA["Yüksek olasılıklı kullanıcılara\nretargeting"]
CP --> CPA["Terk riski yüksek kullanıcılara\nre-engagement"]
RP --> RPA["Yüksek değerli kullanıcılara\nözel kampanyalar"]
style PP fill:#DCFCE7,stroke:#22C55E
style CP fill:#FEE2E2,stroke:#EF4444
style RP fill:#FEF3C7,stroke:#F59E0B
b) Ön Koşullar
💡 Basit Anlatım
Tahminleme çalışması için Google'ın yeterli veri görmesi gerekir — en az 1000 satın alan + 1000 satın almayan kullanıcı. Bu, doktorun teşhis koyması için yeterli hasta görmesi gibi. Yeni veya düşük trafikli sitelerde bu eşik karşılanmayabilir. O zaman "Not eligible" mesajı görürsün — panik yapma, alternatif olarak kural tabanlı kitleler (ör. "son 7 günde 3+ ürün görüntüleyen ama satın almayan") oluşturarak benzer hedefleme yapabilirsin.
Predictive metriklerin çalışması için belirli veri eşiklerinin karşılanması gerekir:
- Son 28 gün içinde en az 1000 purchase event'i (pozitif örnek).
- Son 28 gün içinde en az 1000 satın almayan aktif kullanıcı (negatif örnek).
- Model kalitesi 7+ gün boyunca "eligible" durumunda olmalıdır.
🚫 Yaygın Yanılgı
❌ Yanlış: "Predictive audiences her site için çalışır"
✅ Doğru: Predictive audiences yalnızca yeterli veri eşiklerini karşılayan siteler için aktif olur. Son 28 günde en az 1000 purchase event'i (pozitif örnek) VE en az 1000 satın almayan aktif kullanıcı (negatif örnek) gerekir. Küçük ve orta ölçekli sitelerin çoğu bu eşiklere ulaşamaz. "Not eligible" mesajı görüyorsanız yeterli veri toplanmamış demektir. Alternatif olarak kural tabanlı kitleler (örn. "son 7 günde 3+ ürün görüntüleyen ama satın almayan") oluşturarak benzer hedefleme yapabilirsiniz.
⚠️ Uyarı: Predictive metrikler yeterli veri olmadan aktif olmaz. Küçük veya orta ölçekli sitelerde bu eşiklere ulaşmak zor olabilir. Admin > Audiences bölümünden predictive audience oluşturmaya çalıştığınızda "not eligible" mesajı görürseniz, henüz yeterli veri toplanmamış demektir.
2. Predictive Audience Oluşturma
Predictive metriklerini kullanarak otomatik güncellenen kitleler oluşturabilirsiniz.
a) Hazır Şablonlar
- Likely 7-day purchasers: 7 gün içinde satın alma olasılığı yüksek kullanıcılar.
- Likely 7-day churning users: 7 gün içinde siteye dönmeyecek kullanıcılar.
- Likely 7-day churning purchasers: Daha önce satın almış ama terk etme riski olan müşteriler.
- Predicted 28-day top spenders: Yüksek harcama potansiyeli olan kullanıcılar.
b) Özel Predictive Audience
Predictive metrikleri diğer koşullarla birleştirerek özelleştirilmiş kitleler oluşturabilirsiniz:
- Purchase probability > %70 AND Cihaz = Mobil
- Churn probability > %80 AND Önceki satın alma sayısı >= 2
- Revenue prediction > 500 TL AND Kaynak = meta
graph LR
GA4A["📊 GA4 Audiences"] --> PRED_AUD["🤖 Predictive Audience"]
PRED_AUD --> GADS["📢 Google Ads\nExport"]
PRED_AUD --> DV360["📺 DV360\nExport"]
GADS --> CAMPAIGN["Kampanya Hedefleme\nSmart Bidding"]
GADS --> SIMILAR["Similar Audiences\nBenzer kitleler"]
style PRED_AUD fill:#DCFCE7,stroke:#22C55E
style GADS fill:#FEF3C7,stroke:#F59E0B
3. Audience Triggers
Kullanıcı bir audience'a ilk kez dahil olduğunda otomatik bir event tetiklenir. Bu event başka amaçlarla kullanılabilir.
a) Nasıl Çalışır?
- Audience oluştururken "Also log an event when a user joins this audience" seçeneğini aktif edin.
- Event adını belirleyin (ör.
audience_likely_purchaser). - Bu event tetiklendiğinde bir dönüşüm olarak işaretleyebilir veya başka bir araca gönderebilirsiniz.
b) Pratik Kullanım
- "Churn riski yüksek" audience'ına giren kullanıcıya otomatik re-engagement e-postası gönderme.
- "Purchase olasılığı yüksek" audience'ına giren kullanıcıyı Meta Custom Audience'a ekleme.
4. Google Ads Export
GA4'te oluşturulan predictive audience'lar Google Ads'e aktarılarak kampanya hedeflemesinde kullanılabilir.
a) Export Gereksinimleri
- GA4 ve Google Ads hesapları bağlı olmalıdır.
- Admin > Product Links > Google Ads Links
- Audience Admin > Audiences'da Google Ads hedefi aktif edilmelidir.
b) Kampanya Kullanımı
- Observation mode: Audience'ı kampanyaya hedefleme olarak değil, gözlem olarak ekleyin. Teklif ayarlaması yapın.
- Targeting mode: Yalnızca bu audience'a reklam gösterin.
- Smart Bidding: Audience sinyal olarak kullanılır — algoritma bu kullanıcılar için teklif artırabilir.
🎯 Benzetme: Predictive audiences bir hava durumu tahmini gibidir. Meteoroloji (GA4 AI), geçmiş verilere (kullanıcı davranışları) bakarak yarının havasını (satın alma olasılığı) tahmin eder. Tahmine göre şemsiye alırsınız (retargeting kampanyası) veya piknik planı yaparsınız (upsell kampanyası).
💡 İpucu: Predictive audience'ları doğrudan hedefleme yerine, Smart Bidding'e "sinyal" olarak vermek genellikle daha etkilidir. Algoritma bu sinyali diğer verilerle birleştirerek daha iyi kararlar alır.
🎯 Bu Dersten Öğrenmen Gerekenler
- GA4'ün predictive metriklerini (purchase probability, churn probability, revenue prediction) anlayıp kullanabilirsin.
- Predictive audiences oluşturup Google Ads'e aktararak yüksek dönüşüm olasılıklı kitlelere ulaşabilirsin.
- Predictive modellerin çalışması için gereken minimum veri gereksinimlerini (1000+ purchase, 1000+ non-purchase) bilirsin.
- Churn riski yüksek kullanıcıları tespit edip proaktif retention kampanyaları planlayabilirsin.