Gennady Nagornov: “Şu an harcama zamanı değil, verimliliği optimize etme zamanı”

Gennady Nagornov: “Şu an harcama zamanı değil, verimliliği optimize etme zamanı”

Trafik Hakkında Her Şey” adlı podcast'te Genius Group'un kurucusu Gennady Nagornov ve sunucu Aleksey Romanenkov, Rusya'daki programatik reklamcılığın durumu ve geleceğini tartıştı. Rusya'daki dijital reklam pazarı ciddi bir yeniden yapılanma süreci yaşıyor: büyüme yavaşlıyor, bütçeler azalıyor ve rekabet artıyor. Şu an harcama zamanı değil, verimliliği optimize etme zamanı.

Sohbetin tamamını bu bağlantıdan izleyebilirsiniz.

Genius Group — dijital reklam ve pazarlama alanında çözümler sunan Rusya merkezli bir AdTech holdingidir. Şirketin çeşitli birimleri vardır: Genius Desk (çok kanallı reklam satın alma platformu), Genius Production (yaratıcı içerik ve prodüksiyon) ve Genius X (performans ve strateji). Teknolojileri arasında hedef kitle pazarı, analiz araçları ve yapay zekâ destekli reklam çözümleri bulunmaktadır. Ayrıca holdingin farmasötik firmalar için oluşturduğu bir veri platformu olan Pharmatic de mevcuttur.

Temel eğilimler:

  • Reklamverenler ve ajanslar için öncelikler: verimlilik, fiyat, hizmet, hız ve uzmanlık.
  • Programatik olgunluk aşamasına ulaştı: analiz, sahtekarlık koruması, marka güvenliği ve hedef kitleyle etkileşim kalitesine yönelik talepler arttı.
  • Veri yönetimi, hedefleme, self-service platformlar ve analiz derinliği daha da önem kazandı.

? Pazar ne yaşıyor:

  • Tüketici faaliyetlerinde azalma.
  • Bütçe planlamasında temkinlilik.
  • Veri koruma ve dolandırıcılıkla mücadele önceliği.
Programmatik kıyamet günü

? Yayıncılar ve ajanslar için temel sinyaller:

  • Self-service artık zorunlu – reklamverenler ve ajanslar şeffaflık ve kullanıcı dostu arayüzler talep ediyor.
  • PostView, satışlara etkisi ve işin temel metrikleriyle entegrasyona odaklanan çözümler aranıyor.
  • Kaliteli işlevsellik ve güçlü Ar-Ge ekipleri yüksek değer taşıyor.

Post-view — bu, bir kullanıcı reklamı gördüyse ama tıklamadıysa ve daha sonra istenen eylemi (örneğin bir satın alma veya kayıt) gerçekleştirdiyse dönüşümün sayılma yöntemidir. Örneğin, bir kişi bir banner gördü, hiçbir şeye tıklamadı, ancak bir gün sonra siteye kendi başına girdi ve satın alma yaptı — bu post-view dönüşüm olarak sayılabilir.

Bu yaklaşım, banner'ların kullanıcı davranışı üzerindeki etkisini anlamaya yardımcı olur; bu etki doğrudan ve hızlı olmasa bile. Marka reklamının işe yarayıp yaramadığını ve tanınırlığı veya satın alma kararlarını etkileyip etkilemediğini anlamak için post-view takibi önemlidir.

? Global platformlar geri dönerse ne olur:

  • Rus şirketleri hâlâ dolandırıcılık önleme, yeniden hedefleme ve veri işleme alanlarında geride.
  • Ancak son 3 yılda yerel oyunculara güven arttı ve ekipler güçlendi.
  • Reklamverenler artık daha temkinli: "tüm yumurtaları aynı sepete koymak" istemiyorlar.

? Pazar fazla ısındı: 50'den fazla DSP var, ama gerçekte sadece 15 tanesi ciddi:

  • Diğerleri — white label çözümler, yeniden satıcılar ve kendi teknolojisi veya uzmanlığı olmayan satış evleri.
  • Ajanslar için önemli olan — gerçek ürünü olanları yalnızca pazarlama yapanlardan ayırabilmek.
  • Olgunluk göstergesi — kendi ekibi, arayüzleri ve somut özellikleri olan şirketlerdir.

? Operatörlerin DSP satın alımları:

  • Tüm büyük mobil operatörler bir veya iki platform satın aldı.
  • Ancak yasal ve teknik olarak verilere erişim sağlamak zor — kaynaklar ve olgun ekipler gerekiyor.
  • Başarılı olanlar, yalnızca DSP sahibi olmakla kalmayıp ürünü geliştiren ve altyapıyla sinerji kuranlardır.

? Ajanslar nasıl çalışıyor: full-service ve self-service modelleri:

  • Bazıları tam döngü ister: planlama, başlatma, analiz.
  • Diğerleri sadece arayüze erişim ister ve kendileri yönetmek ister.
  • Platform her iki senaryoya da uyum sağlamalı ve hem alıcılar hem de reklamverenlerle ilişki kurmalıdır.
Dikkat savaşı: dikkat bir para birimidir

? İlaç sektörü: medya deflasyonu ve etkinlik örneği:

  • 2024 yılında ilaç sektörü trafik maliyetlerinde düşüş gösterdi.
  • Nedenleri: in-banner video, hassas ML hedeflemeleri, kaliteli kaynaklar ve marka metriklerine göre optimizasyon.
  • Programmatik reklamcılıkta akıllı yaklaşımın, harcamaları azaltırken büyüme sağlayabileceğine dair bir örnek.

ML hedeflemeleri — makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak doğru kitleleri bulmayı sağlayan teknolojilerdir. Bu algoritmalar kullanıcı davranışlarını (örneğin ziyaret ettikleri siteler veya tıklamalar) analiz eder ve kimin reklama ilgi göstereceğini tahmin eder. Böylece reklamlar, istenen eylemi gerçekleştirme olasılığı en yüksek kişilere gösterilir. Bu, reklam bütçesinin daha verimli kullanılmasına yardımcı olur.

Abartının ötesinde: Pazarlamada AI vs ML

? Dikkat ekonomisi:

  • Odak yalnızca gösterim değil — etkileşim, temas süresi, görünürlük ve yaratıcılık.
  • Bu parametreleri ölçüp optimize edebilenler başarılı oluyor — çünkü bunlar doğrudan marka etkisini ve kullanıcı geri dönüşünü belirliyor.
  • Banner körlüğü ve görünmeyen gösterimler — yeni çözümler gerektiren ciddi zorluklar.
Yüksek dikkat seviyesi

? Self-service platform olgunluğunun göstergesidir:

  • Bugün kimse sadece söze güvenmiyor — arayüz tüm vaat edilen işlevleri göstermelidir.
  • Eğer bir özellik panelde yoksa — gerçekte de yoktur.
  • Şeffaflık ve kampanyaları bağımsız olarak yönetebilme imkanı — güven ve olgunluğun göstergesidir.

? Perspektifler:

  • Veriyle çalışma yeni bir seviyeye çıkıyor: segmentasyon, şeffaflık, özel CDP çözümleri.
  • Yapay zeka: GPT hedeflemeleri, kampanya optimizasyonu için otomatik asistanlar.
  • Dikkat ekonomisi konsepti: temas kalitesi ve izleyici etkileşimi için mücadele.

ML hedeflemeleri klasik makine öğrenimi algoritmalarını kullanır: tıklamalar, görüntülemeler, satın almalar gibi sayısal verileri işler ve bu verilere dayanarak reklamlara kimin daha iyi yanıt vereceğini belirler. GPT hedeflemeleri ise farklı şekilde çalışır — arama sorguları, makaleler veya sohbetler gibi metinleri analiz etmek için büyük dil modelleri kullanırlar ve kişinin bağlamdaki ilgilerini anlamaya çalışırlar. Sonuç olarak, ML hedefleme davranışa, GPT hedefleme ise anlama odaklıdır. GPT kullanıcı motivasyonunu daha derinlemesine anlamayı sağlar ama farklı veri türleri ve eğitim yaklaşımları gerektirir. İkisi birlikte birbirini tamamlayabilir.

? Sonuç:

2025 yılı, teknolojik yeterlilik, azim ve müşteriyle çalışma kalitesinin sınanacağı bir yıl olacak. Başarı, zorlukların üstesinden gelen, anlaşılır arayüzler sunan, şeffaflık sağlayan ve izleyicinin dikkatini kazanabilenleri bekliyor.

📖 Ayrıca okuyun

Bağlamsal beyaz listeler