YENİLİKÇİ İŞ ZEKÂSI UYGULAMALARIYLA DİJİTAL PAZARLAMA VERİLERİNİN KULLANILARAK, KENDİ KENDİNİ YÖNETEN OTONOM AKILLI SİSTEMLER GELİŞTİRİLMESİ: GOOGLE ADS UYGULAMASI

Google Ads, firmaların web sitelerini belirli hedeflemeler doğrultusunda anahtar kelime, demografi, ilgi alanı ve belirli bir günlük bütçe dâhilinde kullanıcılara sunabilecekleri bir çevrimiçi pazarlama aracıdır. Reklâm verenler potansiyel müşterilerini web sitelerine çekebilmek için tıklama başına bir ücret öderler. Arama motorunda arama yapan kullanıcılar Ads reklâmları ile sponsorlu arama sonuçlarına tıklayarak reklâm verenlerin web sitelerine yönlendirilir. Dijital pazarlama verilerinin doğru analiz edilememesi hem hedef kitleye ulaşılamamasına hem de gereksiz reklâm harcaması yapılmasına sebep olmaktadır. Bu nedenle işletmelerin web sitelerinden elde edilen dijital pazarlama verilerinin doğru şekilde optimize edilmesi ihtiyacı doğmaktadır. Dijital pazarlama ajanslarının hızla artan müşteri talepleri ve müşteri sayısına istinaden hesap optimizasyonlarında elle yapılan işlemlerin azaltılması, çalışan verimliliği ve katma değerinin artırılması büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle, internet üzerinden ürün ve hizmetlerini potansiyel müşterilerine tanıtmak ve satış yapmak isteyen kullanıcıların hesaplarında biriken dijital pazarlama verilerinin analizi için otonom bir sistem geliştirilmiştir. Hesapların performans takibi ve optimizasyonu amacıyla Günlük Bütçe ve Teklif ayarlamaları, Anahtar Kelime ve Negatif Anahtar Kelime çakışma kontrolleri ve Reklâm, Anahtar Kelime ve Uzantı URL’lerinin çalışmaması gibi durumların kontrolleri için JavaScript programlama dili kullanılarak hazırlanan yazılımlar yardımıyla otomasyon kuralları oluşturulmuştur.

DEVELOPING AUTONOMOUS SMART SYSTEMS BASED ON DIGITAL MARKETING DATA VIA INNOVATIVE BUSINESS INTELLIGENCE APPLICATIONS: A GOOGLE ADS APPLICATION

Google Ads is an online marketing platform that enables companies to present their websites to users within predetermined targets keywords, demographics, area of interests and daily budgets. Advertisers pay cost-per-click in order to draw potential customers to their websites. Users who make search at search engine click to sponsored search results via Ads advertisements and they are directed to advertiser’s websites. Lack of effective management of Ads accounts causes a failure in reaching the target audience and inefficient advertisement expenditures. Thus, accurate optimization of digital marketing data of companies’ websites is needed. Due to high rate of increase in customer demands to digital marketing agencies and number of customers, it is very important for digital marketing agencies to decrease amount of manual operations and; increase employee efficiency and added value in account optimization. Therefore, an autonomous system was developed for analysis of digital marketing data that accumulated with user accounts who want to advertise and sell their products and services to potential customers. With the aim of performance follow-up and optimization, controls of Daily Budget and Bidding adjustments, Keyword and Negative Keyword Conflicts, and Advertisement, Keyword and URL link breakdowns were made with the help of software coded in JavaScript programming language, which provides automation rules

___

  • Chaffey, D. (2007). Total Email Marketing. Oxford: Butterworth.
  • Duan, Y. ve Burrell, P. (1995). A Hybrid System for Strategic Marketing Planning. Marketing Intelligence & Planning, 13 (11): 5-12.
  • Jarvinen, J. ve Karjaluoto, H. (2015). The Use of Web Analytics for Digital Marketing Performance Measurement. Industrial Marketing Management, 50: 117-127.
  • Jayaram, D., Manrai, A.K. ve Manrai, L.A. (2015). Effective Use of Marketing Technology in Eastern Europe: Web Analytics, Social Media, Customer Analytics, Digital Campaigns and Mobile Applications. Journal of
  • Economics, Finance and Administrative Science, 20: 118-132.
  • Kannan, P.K. ve Li, H.A. (2017). Digital Marketing: A Framework, Review and Research Agenda. International Journal of Research in Marketing, 34: 22-45. Kuo, B.C. (1999). Otomatik Kontrol Sistemleri, İstanbul: Literatür Yayıncılık.
  • Leeflang, P.S.H., Verhoef, P.C., Dahlström, P. ve Freundt, T. (2014). Challenges and Solutions for Marketing in a Digital Era. European Marketing Journal, 32: 1-12.
  • Li, S., Li, J.Z., He, H., Ward, P. ve Davies, B.J. (2011). WebDijital: A Web-Based Hybrid İntelligent Knowledge Automation System for Developing Digital Marketing Strategies. Expert Systems with Applications, 38, 10606-10613. McDonald, M. H. B. (1996). Strategic Marketing Planning. London: Kogan Page Ltd. Sheth, J. N. ve Sharma, A. (2005). International e-marketing: Opportunities and Issues. International Marketing Review, 22(6): 611–622.
  • Tiago, M.T.P.M.B. ve Verissimo, J.M.L. (2014). Digital Marketing and Social Media: Why Bother?. Business Horizons, 57: 703-708.
  • Watson, R. ve Zinkhan, G. (1997). Electronic Commerce Strategy: Addressing The Key Questions. Journal of Strategic Marketing, 5(4): 189–210.