Title: İlişkilendirme Modelleri (Attribution Modeling)
Author: Kriko
Published: 1 Mart 2021
Last modified: 13 Temmuz 2026

---

 1.  [Anasayfa](https://kriko.io/tr/) /
 2.  [Sözlük](https://kriko.io/tr/sozluk) /
 3.  İ Harfi

# İlişkilendirme Modelleri **(Attribution Modeling)**

İlişkilendirme Modelleri, bir markanın yayına aldığı reklam için gerçekleşen arama
ya da tıklama gibi kullanıcı etkileşimlerinin, dönüşümün ne kadarından sorumlu olduğunu
gösteren modeller bütünüdür.

**İlişkilendirme modelleri**, İngilizcede Attribution Models olarak adlandırılan
ve bir dönüşüm gerçekleşmeden önce kullanıcının temas ettiği pazarlama kanallarına,
reklamlara veya etkileşimlere dönüşüm kredisinin nasıl dağıtılacağını belirleyen
ölçümleme yaklaşımlarıdır. Bir kullanıcı satın alma, form doldurma, üyelik oluşturma
veya teklif talebi gibi bir dönüşüm gerçekleştirmeden önce markayla birden fazla
kez etkileşime girebilir. İlişkilendirme modelleri, bu etkileşimlerin dönüşüme ne
ölçüde katkı sağladığını anlamaya yardımcı olur.

Dijital pazarlamada kullanıcı yolculuğu genellikle tek bir temas noktasından oluşmaz.
Bir kullanıcı önce organik arama üzerinden markayı keşfedebilir, daha sonra sosyal
medya reklamını görebilir, birkaç gün sonra [Google Ads](https://kriko.io/tr/servisler/google-ads-reklamlari)
reklamına tıklayabilir ve son aşamada doğrudan siteye girerek dönüşüm gerçekleştirebilir.
Bu durumda dönüşümün tamamını yalnızca son kanala vermek, önceki temas noktalarının
etkisini görmezden gelebilir. Bu nedenle ilişkilendirme modelleri, kanal performansını
daha doğru yorumlamak ve bütçeyi daha sağlıklı yönetmek için kullanılır.

En bilinen ilişkilendirme modellerinden biri **son tıklama** modelidir. Bu modelde
dönüşüm kredisi tamamen kullanıcının dönüşümden önceki son tıklamasına verilir. 
Son tıklama modelinin avantajı basit ve anlaşılır olmasıdır. Ancak bu yaklaşım, 
kullanıcının dönüşüm yolculuğundaki önceki reklamları, organik temasları, e-posta
etkileşimlerini veya sosyal medya temaslarını dikkate almaz. Bu nedenle özellikle
uzun karar süreçlerinde ve çok kanallı pazarlama yapılarında eksik bir değerlendirme
sunabilir.

**İlk tıklama** modeli ise dönüşüm kredisini kullanıcının markayla ilk temas ettiği
kanala verir. Bu model, marka keşfi ve yeni kullanıcı kazanımı açısından hangi kanalın
etkili olduğunu anlamak için faydalı olabilir. Örneğin kullanıcı markayı ilk kez
organik arama üzerinden keşfetmiş, daha sonra farklı kanallardan tekrar temas kurmuş
ve sonunda dönüşüm gerçekleştirmişse, ilk tıklama modeli tüm krediyi organik aramaya
verir. Ancak bu model de dönüşüme yakın temas noktalarını göz ardı ettiği için tek
başına yeterli değildir.

Bazı analiz yaklaşımlarında **doğrudan olmayan son tıklama** modeli de kullanılır.
Bu model, doğrudan trafik dışındaki son etkileşime kredi verir. Örneğin kullanıcı
önce bir reklamdan siteye gelmiş, daha sonra tarayıcıya alan adını yazarak doğrudan
dönüşüm gerçekleştirmişse, kredi önceki pazarlama kanalına verilebilir. Bu yaklaşım,
doğrudan trafiğin çoğu zaman önceki pazarlama etkilerinin devamı olabileceğini dikkate
alır. Ancak doğrudan trafiğin kaynağı her zaman net bilinmediği için yorum yaparken
dikkatli olunmalıdır.

Daha gelişmiş modellerde dönüşüm kredisi birden fazla temas noktasına dağıtılır.
Lineer modelde her etkileşim eşit kredi alır. Zaman azalan modelde dönüşüme daha
yakın temas noktaları daha fazla kredi alır. Pozisyon bazlı modelde ise ilk ve son
temas noktalarına daha yüksek, aradaki etkileşimlere daha düşük kredi verilir. Bu
modeller, kullanıcı yolculuğunu son tıklamaya göre daha geniş ele alır ancak yine
de önceden tanımlanmış kurallara dayanır.

Günümüzde birçok platformda **veriye dayalı ilişkilendirme** yaklaşımı daha fazla
önem kazanmıştır. Data-driven attribution olarak bilinen bu model, dönüşüm yolculuklarındaki
etkileşimleri hesap verilerine göre analiz eder ve her kanalın ya da reklam etkileşiminin
dönüşüme katkısını daha dinamik şekilde dağıtmaya çalışır. Kural tabanlı modellerden
farklı olarak sabit bir dağıtım mantığına değil, gerçek kullanıcı davranışlarına
ve dönüşüm verilerine dayanır. Bu nedenle yeterli veri bulunan hesaplarda daha dengeli
ve gerçekçi bir değerlendirme sunabilir.

İlişkilendirme modelleri bütçe optimizasyonu için önemli içgörüler sağlar ancak 
bütçe kararları yalnızca bu modellere göre verilmemelidir. Kanal bazlı CPA, ROAS,
gelir, müşteri yaşam boyu değeri, lead kalitesi, dönüşüm oranı, yeni müşteri oranı
ve satışa dönüşme performansı da birlikte değerlendirilmelidir. Örneğin bir kanal
son tıklamada düşük katkı gösterse bile marka bilinirliği, ürün keşfi veya yeniden
pazarlama yolculuğunda önemli rol oynayabilir. Bu nedenle attribution verisi, performans
analizinin tek kaynağı değil, önemli bir parçası olarak ele alınmalıdır.

İlişkilendirme modelini seçerken iş modeli, satış döngüsü, kanal karması ve dönüşüm
türü dikkate alınmalıdır. Kısa karar süreçlerinde son tıklama modeli bazı durumlarda
yeterli olabilirken, uzun değerlendirme süreci olan B2B, finans, SaaS, otomotiv 
veya yüksek sepet tutarlı e-ticaret projelerinde çok temaslı modeller daha anlamlı
sonuçlar verebilir. Ayrıca [Google Ads](https://kriko.io/tr/servisler/google-ads-reklamlari),
GA4 ve diğer reklam platformlarında kullanılan ilişkilendirme mantıkları birbirinden
farklı olabileceği için raporlar karşılaştırılırken bu farklar göz önünde bulundurulmalıdır.

Kısacası **ilişkilendirme modelleri**, kullanıcıların dönüşüm öncesinde hangi kanallarla
ve hangi temas noktalarıyla etkileşime girdiğini anlamaya yardımcı olan önemli ölçümleme
araçlarıdır. Doğru kullanıldığında kanal performansını daha sağlıklı yorumlamayı,
bütçeyi daha bilinçli dağıtmayı ve müşteri yolculuğunu daha iyi analiz etmeyi sağlar.
Ancak her modelin güçlü ve zayıf yönleri vardır; bu nedenle ilişkilendirme verileri
mutlaka iş sonuçları, satış kalitesi ve müşteri değeriyle birlikte değerlendirilmelidir.

## Sözlükte keşfedin

###  No Code

No Code, geleneksel kodlama ve programlama becerilerine gerek kalmadan uygulama 
ya da yazılım çözümleri oluşturmaya yardımcı olan bir yazılım geliştirme yaklaşımıdır.

###  Mekansal Analiz

Coğrafi mekan analizi, verilerin konumlarına göre işlendiği ve konumlar arasındaki
ilişkilerin saptandığı bir analiz yöntemidir.

###  Anahtar Performans Göstergesi (Key Performance Indicator – KPI)

Anahtar performans göstergesi (Key Performance Indicator - KPI), firma veya işletmelerin
belirlenen hedeflerine göre şu anda nerede bulunduğunu gösterir.

###  İçerik Optimizasyonu

İçerik optimizasyonu (Content Optimization), bir web sayfasındaki metnin, görsellerin,
bağlantıların ve sayfada yer alan diğer ögelerin kullanıcıya fayda sunacak şekilde
özelleştirilmesidir.

###  E-Posta Pazarlaması

E-posta pazarlama (E-Mail Marketing), firmaların hedef kitlelere ulaşmak üzere yaptığı
tanıtım, bilgilendirme gibi mesajların elektronik posta üzerinden gönderilmesidir.

###  Anahtar Kelime Doldurma

Anahtar kelime doldurma, yani Keyword Stuffing bir yazıyı gereğinden fazla ve alakasız
bir biçimde anahtar kelimeler ile doldurmak anlamına geliyor.

###  Hizmet Olarak Yazılım (SaaS)

Hizmet Olarak Yazılım, internet yazılımlarının müşterilere belli bir ücret karşılığında
sunulması mantığına dayandırılan bir bulut tabanlı dağıtım modeli olarak açıklanır.

###  Link İnşası (Link Building)

Link inşası (Link Building), SEO çalışmalarının en önemli ayaklarından biri olup,
farklı siteler ile link bağlantıları kurmak anlamına geliyor.

###  Bulut Bilişim

Bulut bilişim, veri veya güvenlik yazılımlarının tamamen dijital ortamda sunulduğu
bir hizmet modelidir.

## Dijitalin nabzını  bizimle takip et

Dijital dünyayı şekillendiren seçilmiş içgörüler, haberler ve fikirlerden haberdar
olmak için abone olun.

  Bu kutucuğu işaretleyerek [gizlilik ve aydınlatma](https://kriko.io/tr/gizlilik-politikasi)
metnimizi kabul ettiğinizi onaylamış olursunuz.