GA4 trafik kaynakları için ülke ve bölge bazında veri modelleme yaklaşımı

Giriş ve bağlam
Google Analytics 4 (GA4), kullanıcı hareketlerini çevreleyen çok boyutlu bir veri modeli sunar. Trafik kaynaklarını ülkeler ve bölgeler temelinde modellemek, kullanıcı akışını coğrafi bağlamla eşleştirmek için kilit bir adımdır. Bu yaklaşım, pazarlama kampanyalarının etkinliğini mevsimsel coğrafya etkileriyle birlikte değerlendirmenize olanak tanır. Ancak GA4’te bu verileri doğru şekilde çıkarmak ve birleştirmek için birkaç temel kavramı netleştirmek gerekir: kullanıcı kimliği, trafik kaynağı (source/medium), coğrafi boyutlar ve zaman boyutu arasındaki ilişki.

• Temel tablo yapısı
  
  • kullanıcı boyutu: kullanıcı_id, ilk_giriş_tarihi, ülkesi, bölgesi, cihaz_türü
  • trafik-boyutu: session_id, kaynak (source), medya (medium), kampanya (campaign), orta_altyapı (channel)
  • coğrafya-boyutu: ülke, bölge, şehir, dil
  • olaylar-tablosu: event_id, session_id, event_adı, zaman damgası

Ulke ve bölge-hiyerarşisi

• Ülke bağlamı: tek bir kullanıcı için birden çok oturumda bile tek ülke değeri tutarlı olur. Ülke değeri, kullanıcı profilinde saklanabilir veya oturum başlangıcında deduplikasyonla güncellenir.
• Bölge kırılımı: ülke içindeki en anlamlı alt düzey olarak il/eyalet yerine bölge (state/region) kullanılması önerilir; bu, kampanya hedefleme ve kütle analizi için daha istikrarlı bir kırılım sağlar.
• Zamanla ilişki: zaman boyutunda saatlik/daily granularityyla coğrafi değişim ihtimali düşüktür; günün belirli saatlerinde kullanıcıların hangi bölgelerden geldiğini görmek için zaman filtrelerini eklemek yeterlidir.

• Ülke/ bölge eşleşmeleri: farkli kaynaklar (IP ile coğrafi tahmin, kullanıcı profilinden gelen veliler) arasında çakışma olabilir. En tutarlı yaklaşım, tek bir güvenilir kaynaktan (kullanıcı profilindeki başlangıç ülkesi) gelen değeri prim olarak kullanmaktır.
• Filtreleme: içselleştirilmiş trafik kaynaklarını, organik arama, reklam tıklamaları ve sosyal referanslar gibi ana sınıflara ayırmak için bir sınıflandırma tablosu kurun.
• Zaman kayması ve veri gecikmesi: coğrafi atamaların bazı oturumlar için gecikebileceğini göz önünde bulundurun; özellikle dinamik IP’ler veya VPN kullanımı olan oturumlarda bu etki görülebilir.

• Özet tablo yaklaşımı: kullanıcı düzeyinde ülkeler ve bölgeler için oturum başına değerler ve dönüşüm olayları hesaplanabilir.
• Funnel ve path analizi: trafik kaynağı ile coğrafya arasındaki dönüşüm yollarını adım adım izlemek için bölge bazlı funnel’lar oluşturun.
• BigQuery entegrasyonu: GA4 verilerini BigQuery’ye aktarıp coğrafi boyutu time window ile birleştirerek ileri düzey modelleme (segmentasyon, coğrafi tırtı kıymetleri) yapılabilir.