Hâlâ pek çok kampanya, bir hesabın profilinde yazan tek bir rakama bakılarak planlanıyor. Oysa elimizdeki veriler ve yapay zekâ destekli analiz araçları, bir içerik üreticisinin markaya gerçekten ne katacağını çok daha net gösterebiliyor.
Bir ajans toplantısında sık duyulan bir cümle vardır: “Şu hesabın 800 bini var, onunla gidelim.” Kimse o 800 binin kaç tanesinin gerçekten videoyu izlediğini, kaçının Türkiye’de yaşadığını ya da kaçının üç yıl önce bir çekiliş için takip edip unuttuğunu sormaz. Rakam büyüktür, toplantı biter.
Influencer marketing kampanyaları planlayan ekiplerin artık bu alışkanlıktan kurtulması gerekiyor. İyi haber şu ki bunun için büyük bir veri bilimi ekibine ihtiyaç yok.
İlk filtre: Kimse izlemiyorsa takipçi neye yarar?
En basit kontrol etkileşim oranı. Bir içeriğe gelen beğeni, yorum ve paylaşımların takipçi ya da izlenme sayısına oranı. Formül ilkokul matematiği ama ilginç sonuçlar veriyor. Aynı sektörde, benzer takipçi sayısına sahip iki hesap arasında etkileşimin kat kat fark ettiği çok görülür.
TikTok’ta bu hesabı elle yapmak sıkıcıysa TikTok etkileşim oranı hesaplama aracı gibi ücretsiz bir araç işi birkaç saniyeye indiriyor. Yine de rakamla yetinmemek lazım. Yorumları açıp okumak hâlâ en iyi testlerden biri. “Harika 🔥🔥” yazan yüz yorum ile ürün hakkında soru soran on yorum aynı şeyi söylemiyor.
Yapay zekâ burada ne yapıyor, ne yapamıyor?
Binlerce hesabı tek tek gezip içeriklerini okumak bir insanın haftalarını alır. Doğal dil işleme ve görüntü analizi yapan araçlar ise bir hesabın hangi konulardan bahsettiğini, hangi tonla konuştuğunu, takipçi artışında tuhaf sıçramalar olup olmadığını dakikalar içinde özetleyebiliyor. Kitlenin yaş ve konum dağılımını hedef müşteriyle karşılaştırmak da bu araçların iyi yaptığı işlerden.
Fakat bir yerde duruyorlar. Bir içerik üreticisinin geçen yıl başka bir markayla nasıl bir sorun yaşadığını, kamera karşısında ürünü gerçekten sevip sevmediğinin hissedilip hissedilmediğini ya da markanızın diliyle uyuşup uyuşmadığını bir model size söylemiyor. Söylese bile ona körü körüne güvenmek istemezsiniz. Araç listeyi daraltır, son kararı yine insanlar verir.
Bir de zamanlama meselesi var. Bir hesabın son üç ayı ile son üç yılı aynı hikâyeyi anlatmayabilir. Bazı içerik üreticileri bir dönem çok parlayıp sonra sessizleşiyor, bazıları ise yavaş ama istikrarlı büyüyor. Geçmiş paylaşımlara biraz geriye doğru bakmak, hangi grupta olduklarını anlamanın en ucuz yolu. Takipçi grafiğinde bir gecede on binlerce kişinin eklendiği bir gün görüyorsanız, o günün ne olduğunu sormakta fayda var. Bazen bir video gerçekten patlamıştır, bazen de başka bir açıklaması vardır. İkisini ayırt etmek birkaç dakikanızı alır ama kampanya bütçesinin boşa gitmesini önleyebilir.
Ölçümü kampanya bitince düşünmek
Raporlama aşamasında “bu kampanya işe yaradı mı?” sorusuna cevap verilemiyorsa, sorun genellikle raporda değil, başlangıçtadır. Hedef bilinirlik mi, siteye trafik mi, doğrudan satış mı? Bu üçü farklı metriklerle ölçülür ve hepsini aynı anda kovalamak çoğu zaman hiçbirini netleştirmez.
Pratik bir alışkanlık: Kampanya başlamadan önce her içerik üreticisine ayrı bir UTM parametreli link tanımlamak. Böylece Analytics ekranında “sosyal medya” diye tek bir yığın değil, hesap hesap ayrışmış bir tablo görürsünüz. Bunun için kampanya URL oluşturma aracı gibi basit bir araç yeterli. Kampanya bittiğinde de sadece erişim rakamlarını sıralamak yerine hangi hesabın hangi hedefe ne kattığını yazmak, bir sonraki bütçe toplantısını çok kolaylaştırıyor.
Veriyle çalışmanın bir de sorumluluk tarafı var. Kitle analizinde yalnızca platformların izin verdiği verilerle çalışmak, kişisel verileri hassasiyetle ele almak ve reklam içeriklerini açıkça etiketlemek bu işin pazarlığa açık olmayan kısmı.
Araç değil, yorum farkı
Bugün birçok analiz aracına herkes erişebiliyor. Fark, çıkan rakamları kimin nasıl okuduğunda ortaya çıkıyor. Yüzde üçlük bir etkileşim oranı bir kategoride iyi, başka bir kategoride vasat olabilir. Bir videonun neden patladığını anlamak bazen veriden çok sahayı tanımayı gerektiriyor.
Bir influencer ajansı olarak Influencer Ajansı da 2019’dan beri influencerları takip etmek için geliştirdiği kendi yönetim sistemini kullanıyor ve seçim ile raporlama süreçlerinde bu veriyi ekibin saha deneyimiyle birlikte değerlendiriyor.
Belki de en sağlıklı yaklaşım şu: Takipçi sayısını tamamen çöpe atmayalım, ama toplantının ilk ve son cümlesi olmaktan çıkaralım. Önce kimlerin izlediğine, sonra nasıl tepki verdiklerine, en son da ne kadar olduklarına bakalım. Sıralamayı değiştirmek bile kampanyaların yarısını kurtarır.
Influencer Seçerken Takipçi Sayısına Bakmayı Ne Zaman Bırakacağız?
Spot: Hâlâ pek çok kampanya, bir hesabın profilinde yazan tek bir rakama bakılarak planlanıyor. Oysa elimizdeki veriler ve yapay zekâ destekli analiz araçları, bir içerik üreticisinin markaya gerçekten ne katacağını çok daha net gösterebiliyor.
Bir ajans toplantısında sık duyulan bir cümle vardır: “Şu hesabın 800 bini var, onunla gidelim.” Kimse o 800 binin kaç tanesinin gerçekten videoyu izlediğini, kaçının Türkiye’de yaşadığını ya da kaçının üç yıl önce bir çekiliş için takip edip unuttuğunu sormaz. Rakam büyüktür, toplantı biter.
Influencer marketing kampanyaları planlayan ekiplerin artık bu alışkanlıktan kurtulması gerekiyor. İyi haber şu ki bunun için büyük bir veri bilimi ekibine ihtiyaç yok.
İlk filtre: Kimse izlemiyorsa takipçi neye yarar?
En basit kontrol etkileşim oranı. Bir içeriğe gelen beğeni, yorum ve paylaşımların takipçi ya da izlenme sayısına oranı. Formül ilkokul matematiği ama ilginç sonuçlar veriyor. Aynı sektörde, benzer takipçi sayısına sahip iki hesap arasında etkileşimin kat kat fark ettiği çok görülür.
TikTok’ta bu hesabı elle yapmak sıkıcıysa TikTok etkileşim oranı hesaplama aracı gibi ücretsiz bir araç işi birkaç saniyeye indiriyor. Yine de rakamla yetinmemek lazım. Yorumları açıp okumak hâlâ en iyi testlerden biri. “Harika 🔥🔥” yazan yüz yorum ile ürün hakkında soru soran on yorum aynı şeyi söylemiyor.
Yapay zekâ burada ne yapıyor, ne yapamıyor?
Binlerce hesabı tek tek gezip içeriklerini okumak bir insanın haftalarını alır. Doğal dil işleme ve görüntü analizi yapan araçlar ise bir hesabın hangi konulardan bahsettiğini, hangi tonla konuştuğunu, takipçi artışında tuhaf sıçramalar olup olmadığını dakikalar içinde özetleyebiliyor. Kitlenin yaş ve konum dağılımını hedef müşteriyle karşılaştırmak da bu araçların iyi yaptığı işlerden.
Fakat bir yerde duruyorlar. Bir içerik üreticisinin geçen yıl başka bir markayla nasıl bir sorun yaşadığını, kamera karşısında ürünü gerçekten sevip sevmediğinin hissedilip hissedilmediğini ya da markanızın diliyle uyuşup uyuşmadığını bir model size söylemiyor. Söylese bile ona körü körüne güvenmek istemezsiniz. Araç listeyi daraltır, son kararı yine insanlar verir.
Bir de zamanlama meselesi var. Bir hesabın son üç ayı ile son üç yılı aynı hikâyeyi anlatmayabilir. Bazı içerik üreticileri bir dönem çok parlayıp sonra sessizleşiyor, bazıları ise yavaş ama istikrarlı büyüyor. Geçmiş paylaşımlara biraz geriye doğru bakmak, hangi grupta olduklarını anlamanın en ucuz yolu. Takipçi grafiğinde bir gecede on binlerce kişinin eklendiği bir gün görüyorsanız, o günün ne olduğunu sormakta fayda var. Bazen bir video gerçekten patlamıştır, bazen de başka bir açıklaması vardır. İkisini ayırt etmek birkaç dakikanızı alır ama kampanya bütçesinin boşa gitmesini önleyebilir.
Ölçümü kampanya bitince düşünmek
Raporlama aşamasında “bu kampanya işe yaradı mı?” sorusuna cevap verilemiyorsa, sorun genellikle raporda değil, başlangıçtadır. Hedef bilinirlik mi, siteye trafik mi, doğrudan satış mı? Bu üçü farklı metriklerle ölçülür ve hepsini aynı anda kovalamak çoğu zaman hiçbirini netleştirmez.
Pratik bir alışkanlık: Kampanya başlamadan önce her içerik üreticisine ayrı bir UTM parametreli link tanımlamak. Böylece Analytics ekranında “sosyal medya” diye tek bir yığın değil, hesap hesap ayrışmış bir tablo görürsünüz. Bunun için kampanya URL oluşturma aracı gibi basit bir araç yeterli. Kampanya bittiğinde de sadece erişim rakamlarını sıralamak yerine hangi hesabın hangi hedefe ne kattığını yazmak, bir sonraki bütçe toplantısını çok kolaylaştırıyor.
Veriyle çalışmanın bir de sorumluluk tarafı var. Kitle analizinde yalnızca platformların izin verdiği verilerle çalışmak, kişisel verileri hassasiyetle ele almak ve reklam içeriklerini açıkça etiketlemek bu işin pazarlığa açık olmayan kısmı.
Araç değil, yorum farkı
Bugün birçok analiz aracına herkes erişebiliyor. Fark, çıkan rakamları kimin nasıl okuduğunda ortaya çıkıyor. Yüzde üçlük bir etkileşim oranı bir kategoride iyi, başka bir kategoride vasat olabilir. Bir videonun neden patladığını anlamak bazen veriden çok sahayı tanımayı gerektiriyor.
Bir influencer ajansı olarak Influencer Ajansı da 2019’dan beri influencerları takip etmek için geliştirdiği kendi yönetim sistemini kullanıyor ve seçim ile raporlama süreçlerinde bu veriyi ekibin saha deneyimiyle birlikte değerlendiriyor.
Belki de en sağlıklı yaklaşım şu: Takipçi sayısını tamamen çöpe atmayalım, ama toplantının ilk ve son cümlesi olmaktan çıkaralım. Önce kimlerin izlediğine, sonra nasıl tepki verdiklerine, en son da ne kadar olduklarına bakalım. Sıralamayı değiştirmek bile kampanyaların yarısını kurtarır.
