GA4 trafik kaynakları üzerinde oturum kalitesine göre anomali tespiti

GA4 trafik kaynakları üzerinde oturum kalitesine göre anomali tespiti

Birçok dijital analiz senaryosunda, trafik kaynaklarının oturum kalitesi ile ilişkisini anlamak, dönüşüm için anahtar sinyalleri ortaya çıkarır. GA4, oturumları kullanıcı davranışı, etkileşim süresi ve olaylar üzerinden değerlendirerek kaynak bazında farklılıklar gösterebilir. Bu yazıda, oturum kalitesi kavramını netleştirecek, anomali tespitinin hangi alanlarda faydalı olacağını ve pratik bir iş akışını paylaşıyorum.

1) Oturum kalitesi nedir ve hangi metriklerle ölçülür?
Oturum kalitesi, kullanıcıların sayfalarla etkileşimini, değerli etkileşimleri (ör. scroll depth, video plays, form tamamlamaları) ve hedeflere doğru ilerlemeyi kapsar. GA4’te bu kaliteyi yakalamak için şu metrikler kullanılır:

• Avg engagement time: Oturum başına ortalama etkileşim süresi, kullanıcı aktif olduğunda ölçülür.
• Engagement rate: Etkileşimli oturumların yüzdesi.
• Conversions/Events: Belirlenen hedef olaylarının gerçekleşme sıklığı.
• Engaged sessions per user: Bir kullanıcı başına etkileşen oturum sayısı.
• Funnel step completion: Dönüşüm hunghinin adımlarının tamamlanma oranı.
• Scroll depth veya specific events: Sayfanın belirli bölümlerine erişim, video/form tetiklemeler.

2) Anomali tespiti için bir çerçeve
[a] Veriyi temizle ve hizala: Kaynak/medium, kampanya, cihaz gibi boyutlarda oturum verisini toplu olarak çıkarın. Spam veya zararlı trafik filtrelerini uygulayın.
[b] Temel baz doğruluk: Kaynak bazında medyan oturum kalitesi metriğini belirleyin (ör. median engagement time, median conversion rate). Anomali için aşırı sapmaların referansını kurun.
[c] Zaman penceresi: Günlük yerine haftalık/iki haftalık bazda mevsimsel etkileri azaltın. Özellikle kampanya başlangıç/sona yakın dönemleri ayrı inceleyin.
[d] Anomali yöntemleri: Basit istatistiksel yaklaşımlar (Z-score, IQR) ile uç değerleri belirleyin; zaman serisi modelleri (Holt-Winters, Prophet) ile trend ve mevsimselliği çıkarmak faydalı olur. GA4 exportlarınız üzerinde bu hesapları kendi araçlarınızda yapabilirsiniz.
[e] Uyarı ve aksiyon: Belirlenen anomalide, kaynağa göre filtre uygulanması, bütçe yapılması veya hedef olaylarının güncellenmesi gibi adımlar planlayın.
[/list]

3) Uygulama örneği:
[list]

Adım 1: Kaynak/Medium bazında oturumları ve Engaged sessions per user değerlerini çıkarın.

Adım 2: Her kaynak için Engaged rate ve Avg engagement time için z-score hesaplayın.

Adım 3: Üst kategori için z>2 veya z