— Merhabalar, Zeo'dan ben Sevda. Hoş geldin Onur.
— Hoş bulduk, herkese merhaba. Eee.
— Evet.
— Sözü sana bırakayım.
— Tekrardan hoş geldin. Biz daha önce PPC Talks içeriklerimizde dijital funnel stratejisine bir giriş yapmıştık. Dijital funnel stratejisi nedir, önemi nedir, neler yapıyoruz performans pazarlamada; bunlara bir giriş yapmıştık. İkinci oturumumuzda da İlker'le birlikte marka bilinirliğinin önemini ve marka bilinirliğini artırmak için de neler yapabiliriz, hangi kampanya modellerinden yararlanıyoruz; bunlara giriş yapmıştık. Bugün de Onur'la birlikte hedef kitle analizi ve persona oluşturmaya değineceğiz. Neden hedef kitle analizini yapmak gerekiyor, hangi noktalarda biz doğru hedef kitleyi seçip ilgili kampanyalarda kurguluyoruz ve bu doğrultuda hedeflerimiz doğrultusunda neler yapıyoruz; biraz ona giriş yapacağız.
Onurcuğum, sen uzun yıllardır PPC yani performans pazarlama tarafındasın ve birçok markayı da yönettin. Bu tarafta bir markayı ele alırken öncelikle hedef kitle analizinde dikkat ettiğin noktalar neler oluyor, hangi araçlardan yararlanıyorsun? Biraz bunlardan bahsederek startı verebiliriz.
— Öncelikle herkese tekrar merhaba. Eee, ben Zeo'da yaklaşık bir buçuk yıla yakın bir zaman süreci olacak. Eee, performans alanında executive olarak çalışmaktayım, dijital performans alanında. Eee, umarım bu kayıt da verimli olarak herkese istirahat eder, iyi dönüşler alabiliriz bu doğrultuda. Eee, çok reklam alanında, dijital reklamcılık alanında birçok akslar var. Bu aksların önemli noktalarından biri de hedef kitle ve persona oluşturma. Bu personalar, eğer bir aşağı yukarı dijital platformun, panelin; eee, Meta paneli olsun, Google Ads olsun, Yandex olsun, LinkedIn olsun, bu alanların eee inşa etmemizi, bu alanları optimize edip güçlendirmemizi, eee, o saç ayaklarının doğru bir aksta ilerlemesini ve eee hedef kitlemize doğru şekilde ulaşmamızı sağlayan ana parçalarıdır.
Eee, gerçekten reklamcılık alanında eee iki üç ana başlık sayacaksam, bunlardan biri hedef kitle ve persona oluşturma olacaktır. Önemli olarak eee yaş kırılımları, demografik kırılımlar, bu kırılımların alt olarak sektörel olarak farklılaşması eee ve kendimizi eee sektördeki markamızla birlikte doğru konumlandırarak, yani kendi biz bir müşteri olarak düşünecek olursak, bir ya da kullanıcı olarak düşünecek olursak, o personada hangi alandayız, hangi demografideyiz, hangi zevk ve ihtiyaçlarda, pazardaki konumumuzun ne olduğuna dair birçok kırılım var. Eee, şöyle başlayabiliriz. Şimdi örneğin eee pazarda birçok meslek var bildiğiniz üzere. Yani pazarda eee sektörel olarak mimarlık ofislerinden tutun, eee işte hazır giyim, hazır yiyecek eee birçok biçimde. Sektörde eee kendini konumlandırmış, eee pazar sektöründe kendini konumlandırmış eee yapı var.
Bu yapı taşlarını bizim eee kendi markamızda kurduğumuz dinamik ölçüsünde yaklaşmamız gerekiyor. Nedir bu dinamik? Örneğin eee bir mimarlık ofisinin reklamını vereceksek. Örneğin bir eee işte emlakçılık sektöründe bir eee alanda reklamımızı inşa edeceksek, eee pazardaki ölçütlerimizi eee piyasanın, insanların sektörel demografik beklentileriyle örtüşecek şekilde personasını ele almak, hedef kitleyi de buna göre organize etmek gerekiyor. Eee, in market alanında eee bu şekilde olduğunu söyleyebilirim. Pazarda eee doğru alışkanlıkları olan kullanıcıya gitme açısından. Eee, ayrıca bizim Google Ads'te ve Meta'da eee özel olarak benzer hedef kitle yapacağımız alanlar var. Google Ads'te burada demotion kampanyası da yapabiliyoruz artık.
Hı hı. Eee, ama Meta'da bu çok yoğun bir şekilde benzer hedef kitleler kurgulayabiliyoruz. Eee, bu şekliyle eee bizim Google Ads panelinde yine daha detayına ineceksek, özel hedef kitlelerde eee siber alanda yani dijital alanda insanların ayak izlerini takip edecek eee biçimde sektörümüzü konumlandırmamız gerekiyor. Nedir bunlar? Eee, bir fast food zinciri örneğini verelim. Fast food zincirinde insanların hangi benzer markaları takip ettiğini ayak izlerinden yapmak bir eee investigate olarak, yani bir araştırmacı olarak aslında onu keşfetmek, o eee alanlarda insanların siber izlerini takip ederek eee panele personaya uygun şekilde.
Bizim personamız nedir? Hazır giyim sektörü, hazır giyim diyorum, pardon düzeltiyorum. Eee, hazır yemek sektöründe, hazır tüketim ürünlerinde fast food, hızlı eee bir şekilde tüketilen fast food gıdalarına eee örtüşecek şekilde o personamızı tanımlandırmamız gerekiyor. Bunda da işte benzer markaları eee ziyaret etmiş kullanıcıları biz panelden ekleyebiliriz.
— Evet. Evet. Orada custom internet hedef kitlelerine de gitmekte fayda oluyor. Onur, senin de dediğin gibi, evet bir markayı ele alırken yaş, cinsiyet, eee markanın daha önce analiz ettiği bir pazar araştırması ekstra varsa hem eee offline tarafta bu verileri alıp hem de online tarafta eğer geçmiş datası varsa zaten çok kolay bir şekilde orada yaş, cinsiyet, eee ilgi alanları, alışkanlıklar gibi noktalarda uygun hedef kitlelere gidilebiliyor. Ama sıfırdan bir markayı düşündüğümüz zaman, dediğin gibi burada benzer eee işler yapan markaların eee custom intent hedef kitleleriyle hem bunları hedeflemek hem de biraz daha böyle ilgi alanını geniş tutarak ilerlemekte fayda olabiliyor.
Custom intent'te hem belirli web sitelerini, rakipleri ziyaret edenler, hem belirli sorguları arayan kullanıcıların karşılarına çıkmak için birden fazla aslında custom intent hedef kitlesi de oluşturulabiliyor. Eee, bu da bize hem datayı toplamada ve bu datayı işleme tarafında büyük kolaylık sağlıyor. Bazı markalar hani ya bu işte ilgi alanlarını biraz daha daraltalım, daha nokta atışlı gidelim dedikleri zaman datayı ne kadar küçültürsek aslında biraz daha işimiz zorlaşıyor. Ama o yüzden biraz daha yakın alakalı hedef kitlelere de giderek oradaki eee AB testleriyle de biz nasıl sonuçlar elde ediyoruz noktasında eee markalarımızı da yönlendiriyoruz bu alanda.
Yani illaki nokta akışlı birebir işte hazır giyim sektöründe sadece e tekstille ilgilenen, işte kadın giyim, erkek giyim, çocuk giyimle ilgilenen değil de bu hedef kitlenin ekstra diğer ilgi alanları doğrultusunda da hedef kitlelerle çalışmakta büyük fayda oluyor. Bizler de zaten çalışmalarımızda hiç beklemediğimiz eee hedef kitlelerden daha fazla verim aldığımızı da görebiliyoruz.
— Evet. Eee, tamamen katılıyorum. Bir de şöyle bir şey olabilir. Biz analiz ve raporlar kısmında Google Ads panelinden tekrar devam edecek olursak, eee, beğeni ve alışkanlıkların eee hangi datada iyi istirahat ettiğini, hangi datadan bir dönüt aldığımızı rahatlıkla panelden görebiliyoruz. Dolayısıyla o alandaki analizler doğrultusunda da ilerleyen dönemde ilgiyi in market de olsun, custom intent de olsun e ek çıkarma yapabilip e kampanyayı optimize edebiliyoruz. Bu da önemli bir unsur. Eee, aynı zamanda eee app alanında da bu custom intentlerin birçok kırılımı var. Ben orayı da doldurmasının eğer pazar bir eee uygulama kullanan, aynı sektörde olan, aynı eee portföy üzerinden ilerleyen eee app'leri de oraya eklemenin, e benzer eee işte aplikasyonları üzerinden onları eklemenin çok daha doğru olduğunu düşünüyorum.
E işte web sitesi kırılımları ekleyebiliyoruz. Bunlar rakip web siteler olması gerekiyor. Biz zaten bir.
— Hı hı.
— Fotanalizi de yaptıysak eee markadan gelmeden önce daha işimizi kolaylaştırıyor. Rakiplerin eee elimizde bir listesi oluyor. Bu listeler üzerinden web sitelerini oraya ekleyerek custom intent'i de geliştirmiş oluyoruz. Personaları da eee buna dair eee sinyallerden doğru bir şekilde oluşturmak eee reklam performansımızı çok olumlu şekilde eee ileriye eee götürecektir diye düşünüyorum bu noktada.
— Kesinlikle öyle. Bir de eee doğru hedef kitle analizini yapmak neden önemli? Biraz da ona değinmek istedim. Eee, şimdi bu gelişen eee dinamiklerle işte Google'da birçok aslında daha otomatikleştirilmiş, daha yapay zeka destekli kampanya modelleri var. Ve bu taraftaki kampanyaların yapay zekanın daha doğru çalışabilmesi için aslında bizim manuel olarak kurguladığımız hedef kitlelerde de doğru datayla içeriği ne kadar beslersek o kadar yapay zeka destekli PMAX dediğimiz, demand gen dediğimiz kampanyalarda o kadar verimli çalışıyor ve hem bizim kitlemiz, hedef kitlemiz doğrultusunda kitle sinyallerini daha doğru konumlandırıyor ve demand gen kampanyalarında da benzer kitle odaklı kampanyalarda o doğrultuda eee daha verimli bir şekilde eee çalışacaktır.
O yüzden eee bir hesabı ele aldığımızda aslında ilk bakmamız gereken hedef kitle pazar araştırması eee ve burada da doğru personaları oluşturmak diyebiliriz. Gerçekten en önemli etaplardan biri bu.
— Evet. Eee, bir de şöyle bir durum var. Biz eee paneldeki sinyalleri doğru okurken metriklerden eee benzer hedef kitleleri kurup kurmamamızdan bağımsız olarak eee bu in market alanından eee ek olarak besleyici custom intent girdiysek eee ilgili kampanyaya eee custom intent kırılımları da dönüşüm sütun panelinden segmentlerini ayrıştırarak custom intent'ten gelen dataları da analiz ederek biz raporlar kısmında eğer iyi çalıştığını gözlemliyorsak eee ayrı bir eee bende öyle olan bir eee birkaç kampanya gelişti çünkü custom intent'i araştırarak farklı bir kampanyada onu tekrar sadece o custom intent'le kurmak da çok verimli olabiliyor.
Yani saç ayaklarını aslında hem eee AB testi gibi kurguluyoruz. O custom intent bize olumlu sinyaller verdiyse o custom intent ayrıştırarak eee o alandaki eee o köprüyü büyütmek, o oradan gelen sinyali büyütmek eee kampanyalar için çok olumlu eee metrikler oluşturduğunu söyleyebilirim ben.
— Evet, kesinlikle öyle. Zaten bu çalışmalar yapıldıktan sonra biz bir optimizasyon yaparken hesapta hangi hedef kitleden daha fazla verim aldık? Eee, bütçeyi ne tarafta kullanalım? Bütçe optimizasyonunu yapalım. Bu doğrultuda yeni hedef kitleler kurgulayalım noktasında da bize yol göstermiş de oluyor diyebiliriz.
— Evet. Eee, bir de eee şöyle bir eee dipnot ekleyebilirim bu noktaya. Google'ın temsilcilerinden de dönüt alabiliyoruz ara sıra. Eee, bizim eee o personalar oluşturmamızda hangi eee sektördeki, hangi markette, hangi pazar alanında eee bizim eee sektörümüzün eee örtüşebileceği eee segmentleri bize söyleyebiliyor ara sıra eee Google ekibimiz. O da elimizi kolaylaştırıyor olduğunu söyleyebilirim. Eee, çünkü sektörde inanılmaz bir eee rekabet var, artış var. Her sektördeki eee alanların motivasyonu, zorlukları farklılaşabiliyor. Bu zorlukları ötesinden gelmek için eee ufak trinkleri açığa çıkarmak gerekiyor. O tricklerden eee yeni yeni eee doneler elde ederek o kampanyaların güçlendirilmesi çok önemli oluyor. Bu da Google temsilcileri de burada yardımcı olabildiğini söyleyebilirim bu alanda da.
— Evet. O taraftan da destek almak bizim için önemli oluyor. E ama aslında en önemli desteği de markamızdan da almamız gerekiyor. Çünkü kendi hizmeti ve ürünleri en iyi tanıyan ve hedef kitleyi en iyi tanıyan taraf markamız oluyor. Onlardan ne kadar detaylı bir bilgi alırsak aslında bu tarafta biz eee tüm bilgi birikimini eee bir araya getirip daha eee iyi bir sonuç çıkartmamıza katkıda bulunuyor. Ama sıfırdan piyasaya giren yani sıfırdan hiçbir data olmadan herhangi bir pazar araştırması yapmamış olan markalarımızda da sektör deneyimlerimizden zaten yola çıkarak bir eee hangi hedef kitlelere gitmemiz gerekiyor? Hangi kampanya modellerinden yararlanabiliriz?
Ekstra dediğin gibi Google temsilcileriyle yapılan görüşmelerde bize eee oldukça fayda sağlıyor diyebilirim.
— Evet. Yani geri bildirim almak eee müşteriden yani pazar müşteriden geri bildirim almak markayla o müşterinin geri bildirimini kestirmek karşılaştırmak eee daha verimli sonuçlar açığa çıkaracaktır bu alanda.
— Evet. Hatta öyle farklı sonuçlarla karşılaşabiliyoruz ki hani marka ön araş çalışmasını yaptığı zaman bize daha farklı bir hedef kitle kırılımıyla geldikten sonra bizim verim aldığımız gerçek sonuçları ve dataları gördüğümüzde bambaşka sonuçlar da çıkabiliyor. Eee, örneğin, eee, hani örnek vermek gerekirse bir işte pırlanta, eee, sektörü, kuyumcu sektörü diyelim. Oradaki işte ana hedef kitlemiz kadın olarak gelen bir markada aslında bu ürünleri erkeklerin daha fazla satın aldığını, evet, kadın hedef kitlesinin de bu ürünleri incelediğini, sepete eklediğini ama dönüşüm satışında tamamen erkek profilinden geldiğini de görebiliyoruz.
O tarafta biraz sürpriz sonuçlar da olabiliyor. Eee, ama yine de ilk etapta eee ne kadar doğru bir eee hedef kitleyle, yakın alakalı hedef kitleyle gidersek o doğrultuda daha iyi datayı elde etmiş oluyoruz.
— Evet. Ya bir de her panelin bize verdiği segmentasyon eee araçları farklı olabiliyor. Örneğin Google'da üzere hane geliri var ama hane geliri birçok ülkede kullanılmıyorsa da bazı ülkelerde kullanılabiliyor. Eee, işte %10, 6 %50 şeklinde bir geniş skala var. O skaladan dediğimiz hane gelir performansını seçebiliyoruz bazı ülkelerde. Eee, evet. Özellikle yurt dışında bu daha fazla aslında hedef kitleyi doğrudan etkileyen bir şey. Türkiye'de çok büyük bir etkisi yok bunun. Yani çok detaylı kullanılamıyor maalesef. Maalesef ya dataların eee kullanılma biçimine göre GTPR'a göre de biraz daha farklılaşma biçimleri var. E o sebeple kullanılamıyor. İşte biraz metadan bahsedecek olursak burada da orada metada da örneğin eee işte genel bir eee majör bir alandan eee daha minör, daha eee işte siberde insanların daha eee doğru ayak izlerini takip ederek markamızı örtüşen insanlara daha eee oranı tas ederek gitmek daha doğru olabiliyor.
O tasvip ettiğimiz insanlar işte interestlere giriyoruz. O interestler bizim markamızla örtüşen eee doneler içermesi gerekiyor. Yani etkileşimdeki müşteriler olabilir. Eğer web sitesinde biraz data var eklenmişse eee işte eee hazır giyim eee alanda ilgileniyorsa insanların hazır giyim alışverişini internetten alışveriş yapan insanlar olmuş oluyor. Oradan tasvip edilen kitleyi işte benzer hedef kitleler lookalike olarak ya da işte remarketing yaparak daha fazla çeşitlendirebiliyoruz. İşte Advantage Plus burada metada bize önerilen artık güncelde bir eee kolaylık sağlıyor. Yapay zekanın algoritmik eee dinamiklerin daha rahat ölçülerek eee kitleyle buluşmasını sağlamayı amaçlıyor bu paneldeki eee Google Ads'ten farklı olarak orada da o tip dinamikler geliştiğini söyleyebilirim.
Yaş kırılımları daha önce bahsettiğimiz gibi kırılımları oradaki eee senin de örnek verdiğin şeklinde çok önemli olabiliyor. İşte ağırlıklı olarak cinsiyetlerin eee ağırlıklı olarak konumlanma biçimlerine göre alışveriş alışkanlıkları ya da eee biçim internetteki nasıl kullanma biçimlerine göre farklılık gösterebiliyor. O şekilde eee önemli durumlar oluştuğunu söyleyebilirim.
— Evet, kesinlikle öyle. Zaten meta tarafında hani genellikle şöyle bir algı da var. Evet, biz Google'dan daha fazla işte dönüşüm alıyoruz. Orada daha fazla satış yapıyoruz dediğimiz noktada detaylı bir inceleme yaptığımızda markamızla birlikte meta tarafında eee bahsettiğin bu daha fazla daha farklı hedef kitlelere giderek yakaladığımız kitlenin sonrasında gelip Google'dan alışveriş yaptığını da görebildiğimiz için o yüzden meta tarafında da aynı hassasiyetle ilgili hedef kitleleri kurgulayıp buradan da bir data yakalamak önemli oluyor.
— Evet. Yani eee o iki alanı birbiriyle birleştirmek, aynı zamanda birbirini besleyecek hale getirmek eee sadece iki alan da değil. Örneğin LinkedIn'de de öyle bir ihtimal doğurabilir. Yandex'te de doğurabilir. Haliyle çok verimli hale getirebiliyor kitleyi.
— Twitter, TikTok gibi diğer farklı mecralar da aslında bizim tam olarak hangi hedef kitleye hitap ediyoruz, hangi ürün ve hizmeti sunuyoruz. Bununla alakalı en doğru mecrayı bulup o mecra üzerinden de ilgili hedef kitleler üzerinden bir çalışmayı zaten planlıyor oluyoruz en baştan.
— Evet. Evet. Persona iç görüt yani bir panelden aldığımız iç görü panelin kendi başına bir iç görüsü var aslında. Yani LinkedIn'de B2B'ye daha rahat ulaşabilme ihtimalimizin işte onun kendi alternatif araçlarıyla birlikte sales navigatör gibi eee B2B'ye daha rahat ulaşabilme ihtimalimizden işte daha kitleye Google S ve metadan eee yoğun kitleye marka bilinirliği işte fazındaki yoğun kitleye bu tip araçlarla daha rahat ulaşabilme gibi ihtimalimizden aslında personayı biz kendi içimizde oluşturuyoruz. Bir markadan dönüt alıyoruz. Onunla oluşturuyoruz. O personanın kesiştiği ölçüde eee panele sinyalleri onunla girmek yani segmente etme biçimimizi ona göre kesiştirmek çok daha olumlu sonuçlar veriyor. Eee bazen hiç hasbel kader denediğimiz kitle bazen iyi sonuç verebiliyor.
Öyle bir motto yok aslında ama eee önemli olan paneli iyi okumak. O nölerden olumlu bir şey çıkarmak burada ana eee hadise oluyor. O yüzden eee bu açıdan çok verimli şekilde kullanmak çok eee panelleri iyi kullanmak bu açıdan çok önemli olduğunu söyleyebilirim.
— Evet. Ağzına sağlık Onurcuğum. Ekstra eklemek istediğin, dikkat çekmek istediğin bir nokta var mıdır?
— Eee benim yok. Aldığım notlarda birçok noktaya temas ettiğimi umuyorum. Eee dinleyen insanlar, izleyen insanlar için de eee çok olumlu dönükler verdiğimi eee umuyorum. Eee herkes size sevgiler, saygılar.
— Peki tekrar PPC Top'ta görüşmek üzere o halde. Kendinize iyi bakın.
— Hey everyone, I'm Sevda from Zeo. Welcome, Onur.
— Thanks for having me. Hi, everyone. So.
— Right.
— I'll hand it over to you.
— Welcome back. We kicked off the digital funnel strategy in an earlier PPC Talks episode. What a digital funnel strategy is. Why it matters. What we actually do in performance marketing. We covered the basics there. In our second session, İlker and I talked brand awareness. Why it matters. What you can do to grow it. Which campaign types we lean on. That was the intro. Today Onur and I are digging into audience analysis and persona building. Why do you even need audience analysis? Where do we pick the right audience and build it into campaigns? And what do we do to hit our goals? Let's get into it.
Onur, you've been on the PPC side, performance marketing, for years now. You've run a lot of brands. When you take on a brand, what do you look at first in audience analysis? Which tools do you lean on? Let's kick things off with that.
— First off, hi again, everyone. So, I've been at Zeo for about a year and a half. I work as an executive on the performance side. Digital performance, specifically. Hopefully this recording is useful for everyone. And hopefully we get good feedback on it. So, there are a lot of moving parts in advertising. In digital advertising, I mean. One of the big ones is audience and persona building. These personas are the core pieces. Whether it's the Meta panel, Google Ads, Yandex, or LinkedIn. They help us build out those spaces. They help us optimize and strengthen them. They keep all the moving parts on the right track. And they get us to our target audience the right way.
If I had to name two or three big themes in advertising. One of them would be audience and persona building. Age brackets matter a lot. So do demographic splits. And those splits shift by industry, too. You have to position yourself correctly alongside your brand in that industry. Think of yourself as the customer. Or as the user. Which space are you in within that persona? Which demographic? What tastes and needs? There are a ton of splits around where you sit in the market.
Let's start here. There are a lot of professions out there, as you know. By industry, you've got everything from architecture firms to ready-to-wear and fast food. All kinds of businesses. Every one of them has positioned itself in its industry. They've all staked out a spot in the market. We need to approach these building blocks based on the dynamic we've set up for our own brand. So what is that dynamic? Say we're running ads for an architecture firm. Say we're building an ad in the real estate space. You have to look at your market benchmarks. Build the persona so it matches what people in that sector actually expect. Then organize the target audience around that.
That's how it works with in-market audiences. It's about reaching users with the right habits in the market. We also have places in Google Ads and Meta for similar audiences. In Google Ads we can even run a demotion campaign now. Mm-hmm. But on Meta we can build lookalike audiences heavily. If we go deeper in the Google Ads panel, it's the same idea. With custom audiences, we position our sector to follow people's digital footprints. What are those? Take a fast food chain as an example. You look at which similar brands people follow. You trace their footprints like an investigator. You actually discover it through research. You follow their digital traces and feed that into the panel, matched to the persona.
What is our persona? Ready-to-wear sector, I said ready-to-wear, sorry, let me correct that. Ready-to-eat sector, fast-moving consumer goods, fast food. We need to define that persona so it matches fast food items people consume quickly. Here too, we can add users who visited similar brands right from the panel.
— Yeah. Exactly. It also helps to go after custom intent audiences there. Onur, like you said, when you take on a brand. You look at age and gender. If the brand has extra market research it already analyzed. You pull that offline data in. And if there's historical data online, it gets easy. You can reach the right audiences on age, gender, interests, and habits. But when we think about a brand starting from zero, it's like you said. You target the custom intent audiences of brands doing similar work. And it helps to keep the interest targeting a bit broader as you go.
With custom intent, you can build more than one audience. One for people visiting specific web sites and competitors. Another for users searching specific queries. That makes collecting the data much easier. It helps on the processing side too. Some brands say let's narrow the interests down and get more precise. But the smaller we make the data, the harder our job gets. So we also go after closely related audiences. We run AB tests there and look at what results we get. That's how we steer our brands in this area.
So you don't have to stick to one-to-one point flows. In apparel, don't just target e-textile people. Women's wear, men's wear, kids' wear. It pays off big to also work audiences built around their other interests. In our own campaigns, we see it too. Audiences we never expected often deliver better returns.
— Yes. Uh, I totally agree. There's one more thing here. On the analysis and reporting side, back in the Google Ads panel. Uh, we can easily see where affinity and habit signals sit well. We can see which data is actually giving us a response. So based on those analyses, we can make extra exclusions later on. That goes for in-market and custom intent alike. Then we optimize the campaign. That's an important piece. Uh, and on the app side too, uh. These custom intents have a lot of breakdowns.
I think you should fill that in as well. If the market has users on an app, uh. In the same sector, running on the same, uh, portfolio. Add those apps in there. Add them through similar, uh, applications. I think that's the far more correct move. And here we can add website breakdowns. These need to be competitor websites. We already have one.
— Mm-hmm.
— If we've done the photo analysis too. It makes our job easier before we even get to the brand. We end up with a list of competitors. We add their websites from that list. That's how we build out custom intent. Building personas correctly from those signals matters too. I think it pushes our ad performance way forward at this point.
— Absolutely. Also, why does correct audience analysis matter? I wanted to touch on that a bit. Now, with these evolving dynamics. Google has a lot of campaign models that are more automated. More AI-powered, really. And for the AI on that side to work better, our manually built audiences matter. The more we feed the content with the right data, the better it runs. That goes for AI-powered campaigns like PMax and demand gen. It also positions audience signals more accurately for our target audience. And in demand gen campaigns, plus similar audience-focused campaigns, it'll run more efficiently that way.
So when we take over an account. The first thing to look at is audience and market research. And building the right personas. It's genuinely one of the most important stages.
— Right. Um, and there's another thing here. While we read the panel signals correctly from the metrics, um. Whether or not we built similar audiences, um. If we fed in a custom intent on top of that in-market pool. Um, then for that campaign, um. We can break out the custom intent segments in the conversion column panel. We analyze the data coming from custom intent. And if we see it performing well in the reports, um, a separate one. That happened to me on a few campaigns. Because researching the custom intent and rebuilding it alone in a different campaign can be really efficient.
So we set up the legs almost like an A/B test. If that custom intent gave us positive signals, we split it out. Then we widen that bridge in that space. We grow the signal coming from there. I'd say it produces really positive metrics for the campaigns.
— Yes, absolutely. Once that work is done, we run an optimization. Which audience gave us more return in the account? Um, which side should we spend the budget on? Let's do the budget optimization. It also guides us on building new audiences along those lines.
— Yeah. Um, I can add a footnote here too. We get feedback from Google reps now and then. Um, when we build those personas. Our Google team sometimes tells us which segments overlap with our sector. Which industry, which market, which space. I'd say that makes our job easier. Um, because the competition out there is insane. It keeps growing. Motivations and challenges differ by sector. To get past those challenges, you have to uncover little tricks. Pulling fresh data out of those tricks matters a lot. That's how you strengthen the campaigns. And I'd say Google reps can help here too.
— Yeah. Support from that side matters to us. But honestly, the most important support has to come from our brand. They know their own services and products best. They know the target audience best. The more detail we get from them, the better. We pull all that knowledge together and get a stronger result. But some brands enter the market from scratch. No data at all, no market research done. There we lean on our own industry experience. Which audiences should we go after? Which campaign models can we use?
Plus, like you said, it really helps us in meetings with Google reps.
— Yeah. Getting feedback matters. Feedback from the customer, from the market. Then you line that up against the brand's own read. Compare the two. That's what surfaces better results here.
— Right. And sometimes the results are wildly different. A brand does its own upfront research. They come to us with one audience breakdown. Then we look at the real data we're pulling in. Totally different picture. Take the diamond space, say jewelry. A brand comes in with women as the main audience. But the data says men buy these products more. Sure, women browse them. They add to cart. But the converting sales come almost entirely from the male profile. You get some surprises on that side. Still, the closer we get to the right audience upfront, the better. Start with a tightly related audience. That's how you end up with better data.
— Yeah. Also, every panel gives us different segmentation tools. Google has household income, for example. A lot of countries don't use it. Some do. There's a wide scale, from 10% to 50%. In some countries we can pick a household income tier off that scale. Yeah. Abroad, this actually hits the target audience much harder. In Turkey it doesn't move the needle much. You just can't get that granular here, unfortunately. Unfortunately, how the data gets used varies under GDPR too. That's why it isn't available. If we talk about Meta a bit, same story there. You go from a broad, major field down to something more minor. You follow people's actual digital footprints. Then you target the ones who overlap with our brand.
For those people, we go into interests. Those interests need signals that match our brand. So it could be customers already engaging with us. If some data from the web site is hooked up, that helps. If people are into apparel, you're reaching folks who shop for clothes online. From that approved audience we can diversify further. Lookalikes, similar audiences, or remarketing. Advantage Plus is what Meta recommends now. It makes things easier. The goal is letting AI measure the algorithmic dynamics more smoothly. Then it connects you with the audience. Unlike Google Ads on that panel. I'd say those kinds of dynamics are developing there too.
Age breakdowns matter a lot. Just like the example you gave earlier. Shopping habits shift by gender. They shift by where people are located. And by how people actually use the web. So yeah, that's where things get interesting.
— Yes, absolutely. There's a common perception on the meta side. People say they get more conversions there than from Google. They say they sell more there. But when we dig in, we see something else. On the meta side we reach different audiences with the brand. Then those people come back and buy through Google. So you build your audiences on meta with the same care. And you pull real data out of it.
— Right. You connect those two channels. You make them feed each other. And it's not just two channels. LinkedIn can create the same opening. So can Yandex. That makes the audience way more efficient.
— Other channels like Twitter and TikTok work the same way. It comes down to who our audience is. And what product or service we're offering. We find the right channel for that. Then we plan the work around the relevant audiences from the start.
— Yes. Exactly. Persona insight. The insight we pull from a panel. The panel itself carries its own insight. On LinkedIn we can reach B2B more easily. It has its own tools for that, like Sales Navigator. So the odds of hitting B2B are better there. On Google and Meta we reach broader audiences. Those tools work better for brand awareness at scale. We build the persona internally from those odds. We get feedback from the brand. We build it with them. The closer the persona matches, the better. We feed the panel signals based on it. We line up how we segment with that persona. That gives much better results. Sometimes an audience we tried by pure chance performs well.
There's no fixed motto here. What matters is reading the panel well. Pulling something useful out of those numbers is the main thing. So using the panels efficiently matters a lot. I'd say that's the critical part.
— Yeah. Great stuff, Onur. Anything extra you want to add or flag?
— Uh, nothing from me. I think I touched on most of my notes. I hope I gave people listening and watching something useful. Love and respect to everyone.
— Alright, see you next time on PPC Top then. Take care of yourselves.
This transcript was generated using AI speech recognition and verified against subtitle style rules.