GA4 trafik kaynakları üzerinde dönüşüm değerine göre zaman serisi karşılaştırması

Günümüz dijital ölçüm dünyasında, trafik kaynaklarının dönüşüm performansını tek bir metrikle özetlemek çoğu zaman yetersiz kalır. Özellikle kullanıcı yolculuğunu zaman içinde görmek ve hangi kaynakların dönüşüm değerine katkı yaptığını net biçimde karşılaştırmak için zaman serisi analizine ihtiyaç duyulur. Bu yazıda, GA4'te dönüşüm değerine göre trafik kaynaklarını nasıl karşılaştırabileceğimizi adım adım ele alacağım.

• GA4'te dönüşüm değerini iki temel yoldan ele alabiliriz: birincisi olay tabanlı dönüşümler (purchase, sign_up, lead gibi) ve bunların değer parametreleri. İkincisi, kullanıcı başına atanan tahmini değer veya raporlarda bulunan "revenue" benzeri ölçüler. Hangi dönüşüm değerinin temel alındığına karar verin: toplam gelir mi, ortalama sipariş değeri mi, yoksa bir dönüşüm başına değer.
• Uygun olaylar için değer parametresi (ör. value, revenue) eklemek, zaman içinde toplam değer ve dönüşüm başına değer hesaplarını kolaylaştırır.

• Temel metrikler: dönüşüm değerine dayalı toplam değer (total_value), dönüşüm sayısı (conversions), dönüşüm başına değer (value_per_conversion).
• Zaman aralığı seçimi: günlük veya haftalık seviyede karşılaştırmalar. Pazar dalgalanmalarını azaltmak için hareketli ortalamalar (ör. 7 günlük SMA) dahil edin.
• Trafik kaynakları için segmentasyon: Organic, Direct, Paid, Social, Referral gibi kanallar kendi içinde dönüşüm değerini ölçmelidir. Ayrıca medium (ör. cpc, cpm) veya kampanya düzeyinde ayrıntılandırma yapılabilir.

• Keşfet>Dönüşüm değerleriyle ilgili özel rapor veya keşif raporu açın.
• Ölçüt olarak dönüşüm değerine dayalı metriği seçin: total_value veya value_per_conversion.
• Boyut olarak trafik kaynaklarını (session_source, medium, campaign) ekleyin.
• Zaman serisi görselleştirme için date (tarih) boyutunu ekleyin ve karşılaştırma için önceki dönem veya aynı dönem karşılaştırma seçeneğini kullanın.
• Gerekirse filtre ile belirli kampanyaları veya coğrafyayı izole edin.

• Zaman içindeki trendleri analiz edin: belirli bir kaynaktan gelen dönüşüm değeri ani yükseliyorsa, bu kampanya veya landing page değişikliğinin etkisi olabilir.
• Dönüşüm değeriyle ilişkilendirme: yüksek trafik hacmi olan kaynaklarda dönüşüm değeri düşüyorsa, kalite sorunu veya hedef sayfaya yönlendirme sorunları olabilir.
• Sezonluk etkiler ve dwell time: zaman serisi içinde mevsimsel dalgalanmaları görmek için haftalık veya aylık seviyede dekompozisyon uygulanabilir.

• Veriyi dışa aktarıp kendi BI aracınızda analiz etmek isterseniz GA4 API üzerinden tarih aralıkları, source/medium ve dönüşüm değerlerini çekin; toplam_value ve conversions değerlerini zaman serisi olarak birleştirin.
• Eğer otomatik karşılaştırma istiyorsanız, hareketli ortalama ve değişim yüzdesi hesaplarını kendi tabloya ekleyin: değişim_yuzdesi = (son_period_value - onceki_period_value) / onceki_period_value.
• Bazı durumlarda dönüşüm değerinin uç değerler taşıyabileceğini unutmayın; temizleme adımlarında outlier yok sayımı veya log dönüşümü gibi teknikler değerlendirilebilir.