Google'ın ve benzeri dijital reklam platformlarının kullandığı algoritmalar, kişiye özel reklamlar sunmak için geniş veri toplama yöntemlerine dayanır. Bu süreç, kullanıcıların internet üzerindeki davranışlarını izleyen gelişmiş algoritmalar ve veri analiz yöntemleriyle gerçekleştirilir. İşte algoritmanın kişiye özel reklamlar göstermesini sağlayan ana adımlar:
1. Veri Toplama:
Algoritmalar, kullanıcıların çevrimiçi davranışları hakkında çeşitli veriler toplar. Bu veriler şunları içerebilir:
Çerezler (Cookies): Ziyaret ettiğiniz web siteleri çerez adı verilen küçük veri dosyalarını tarayıcınıza kaydeder. Bu dosyalar, sizin hangi sayfaları gezdiğinizi, ne kadar süre kaldığınızı ve hangi bağlantılara tıkladığınızı takip eder.
Arama Geçmişi: Google gibi platformlar, kullanıcıların yaptığı aramaları kaydeder ve bu bilgileri reklam hedefleme amacıyla kullanır.
Konum Verileri: Mobil cihazlardan veya IP adreslerinden elde edilen konum verileri, bulunduğunuz bölgeye göre reklamlar gösterilmesini sağlar.
Sosyal Medya ve Uygulama Kullanımı: Sosyal medya platformlarındaki beğeniler, paylaşımlar ve takip edilen hesaplar, reklamların ilgi alanlarınıza göre hedeflenmesini sağlar.
Cihaz Bilgileri: Kullanılan cihaz türü, işletim sistemi, tarayıcı gibi teknik bilgiler, reklamların cihazınıza uygun olarak uyarlanmasına yardımcı olur.
2. Veri Analizi ve Segmentasyon:
Toplanan veriler, büyük veri analitiği ile işlenir. Bu analizle kullanıcılar çeşitli demografik gruplara (yaş, cinsiyet, gelir düzeyi, meslek vb.) ve ilgi alanlarına göre sınıflandırılır. Algoritmalar, kullanıcıların geçmiş aramaları, satın alma alışkanlıkları, ziyaret ettiği siteler gibi verileri kullanarak onların gelecekte neyle ilgilenebileceği konusunda tahminler yapar. Bu süreçle kullanıcılar ilgi alanlarına göre segmentlere ayrılır.
3. Makine Öğrenmesi:
Makine öğrenmesi algoritmaları, kullanıcıların önceki davranışlarından ve geri bildirimlerinden öğrenerek, hangi reklamların en etkili olduğunu tahmin etmeye çalışır. Örneğin, daha önce bir ürünle ilgili reklama tıklamışsanız, benzer ürünlerin reklamlarını daha sık görme olasılığınız artar.
4. Reklam Hedefleme:
Kullanıcının topladığı verilere dayanarak algoritmalar, en uygun reklamı seçer ve gösterir. Bu, şu hedefleme kriterlerine dayalı olabilir:
İlgi Alanı Hedeflemesi: Örneğin, sürekli spor malzemeleri arayan bir kullanıcıya spor ürünleri ile ilgili reklamlar gösterilir.
Demografik Hedefleme: Yaş, cinsiyet veya gelir düzeyi gibi demografik bilgiler kullanılarak kullanıcıya uygun reklamlar seçilir.
Konum Hedeflemesi: Kullanıcının bulunduğu bölgedeki yerel işletmelerin reklamları ön plana çıkar.
Davranışsal Hedefleme: Kullanıcının çevrimiçi davranışlarına göre reklam gösterilir. Örneğin, bir kullanıcı bir e-ticaret sitesinde gezip bir ürünü satın almadan ayrıldıysa, o ürünün reklamları başka sitelerde karşısına çıkabilir.
5. Dinamik Reklamlar:
Algoritmalar, kullanıcıların kişisel bilgilerine göre dinamik reklam içerikleri oluşturabilir. Örneğin, bir kullanıcı bir e-ticaret sitesine girmiş ve bir ürünü sepete ekleyip satın almamışsa, daha sonra bu ürünün fiyatı veya özellikleri hakkında kişiye özel reklamlar görebilir.
6. Gerçek Zamanlı Bidding (RTB):
Kişiye özel reklam gösteriminde gerçek zamanlı açık artırma (RTB) yöntemi kullanılır. Bu süreçte, reklamverenler reklamlarını göstermek için belirli kullanıcı segmentlerine gerçek zamanlı olarak teklif verirler. En yüksek teklifi veren reklamveren, o kullanıcının ekranında reklamını gösterme hakkı kazanır.
7. Geri Bildirim Döngüsü:
Algoritmalar, hangi reklamların daha fazla tıklanıp dönüşüm sağladığını izler ve bu bilgileri kullanarak sürekli olarak reklamların etkinliğini optimize eder. Örneğin, bir kullanıcı belirli reklam türlerine daha fazla ilgi gösteriyorsa, algoritma bu kullanıcıya benzer reklamları daha sık göstermeye başlar
Google'ın kişiye özel reklamları, kullanıcıların çevrimiçi davranışlarını toplayan ve analiz eden gelişmiş algoritmalar aracılığıyla hedeflenir. Bu süreçte çerezler, arama geçmişi, konum verileri ve sosyal medya etkileşimleri gibi çeşitli veriler kullanılarak, reklamlar kullanıcının ilgi alanlarına, demografik özelliklerine ve çevrimiçi alışkanlıklarına uygun şekilde seçilir.
Yorum Gönder