Hesabın tamamı burada.
Simülatörün kullandığı her formül, her katsayı ve her katsayının nereden geldiği aşağıda. Kaynağı olanları da olmayanları da yazdık — çünkü hangisinin hangisi olduğunu bilmeden bir hesaba güvenilmez.
Zincir: hedeften bütçeye
AI otomasyonu seçiliyse ek cironun bir kısmı mevcut müşteriden gelir; o kısım için reklam ödenmez. Seçili değilse tekrar_payı = 0 ve formül etkisizdir.
Girdiğiniz dönüşüm oranı bugünkü hâlinizi yansıtır. Çarpanlar hedefe giderken ne olacağını modeller: ölçek büyüdükçe kitle soğur ve her profil bundan farklı ölçüde etkilenir.
doygunluk = 1 + log10(1 + ölçek) × doygunluk_katsayısı
Bugünkü bütçenizin kaç katına çıkacağınızı bulur ve tıklama maliyetini ona göre bozar. Logaritmik: on kat ölçek maliyeti on kat artırmaz, ama artırır. doygunluk_katsayısı kanal genişliğine göre değişir — tek kanalda doygunluk erken gelir.
ek_bütçe = ziyaretçi × etkin_tbm
Katsayılar ve dayanakları
Dört boyut hem tıklama maliyetini hem dönüşüm oranını çarpar. Aşağıdaki tablo her kademenin değerini ve dayanağını gösteriyor.
| Kademe | Maliyet | Dönüşüm | Gerekçe |
|---|---|---|---|
| Kurulu değil / eksik | 1,09 | 0,96 | Optimizasyon sinyali zayıf; platform yanlış kitleye gösteriyor |
| Temel kurulum var | 1,03 | 1,00 | Referans kademe |
| Sunucu taraflı, doğrulanmış | 0,97 | 1,03 | Yüksek eşleşme kalitesi; optimizasyon isabetli |
| Kademe | Maliyet | Dönüşüm | Gerekçe |
|---|---|---|---|
| Yeni / bilinmiyor | 1,20 | 0,68 | Tıklama oranı düşük, açık artırmada dezavantajlı; soğuk kitlede güven eşiği yüksek |
| Kısmen tanınıyor | 1,05 | 1,00 | Referans kademe |
| Güçlü marka | 0,90 | 1,42 | Yüksek tıklama oranı maliyeti aşağı çeker; ölçek büyürken dönüşüm korunur |
| Kademe | Maliyet | Dönüşüm | Gerekçe |
|---|---|---|---|
| Hiç çıkmadık | 1,18 | 0,95 | Algoritma öğrenme döneminde; ilk haftalar pahalı |
| Ara ara çıktık | 1,07 | 0,98 | Öğrenme her duraklamada yeniden başlıyor |
| Sürekli çıkıyoruz | 1,00 | 1,00 | Referans kademe |
| Kademe | Maliyet | Dönüşüm | Doygunluk | Otomasyon payı |
|---|---|---|---|---|
| Sadece reklam | 1,06 | 1,00 | 0,44 | — |
| + SEO | 1,02 | 1,03 | 0,40 | %4 |
| + SEO + CRO | 0,97 | 1,11 | 0,35 | %8 |
| + SEO + CRO + AI otomasyonu | 0,95 | 1,13 | 0,32 | %14 |
Kaynaklar
Eşleşme kalitesi yükseldiğinde edinme maliyetinde bildirilen düşüş aralığı. Bizim modelimizde veri boyutunun uçtan uca etkisi 1,21× — aralığın alt-orta bandında.
Bilinen ve bilinmeyen markalar arasında ölçülen dönüşüm oranı farkı. Bizim modelimizde dönüşüm çarpanı 2,09× — kaynağın altında, bilinçli olarak. Maliyet tarafındaki etki ayrı hesaplanır; ikisi birlikte 2,78× eder.
Marka bilinirliği arttıkça performans pazarlama dönüşüm oranlarında ölçülen iyileşme. Aynı yönü bağımsız bir çalışmayla doğruluyor.
Kaynağı olmayanlar. Reklam geçmişi ve kanal genişliği boyutlarının katsayıları için yayımlanmış bir çalışma bulamadık. Bu değerler kendi saha deneyimimize dayanıyor ve tablolarda “Saha deneyimi” rozetiyle işaretli.
Bunu gizlemek yerine yazıyoruz çünkü hangi sayının nereden geldiğini bilmeden bir hesaba güvenilmez. Kendi verinizle kıyaslayın; farklı çıkarsa duymak isteriz.
Modelin sınırları
Panel seçimi hesabı değiştirmez. Tıklama maliyeti düşük olan kanal her zaman ucuz sonuç vermez; dönüşüm oranı da kanala göre değişir.
Arama, doğrudan ve sosyal trafiğin katkısı hesaplanmaz. O katkı sizin lehinize bir paydır — model muhafazakâr davranır.
Sektörünüzü soruyoruz ama hesaba katmıyoruz. Sektör farkı zaten girdiğiniz tıklama maliyeti ve dönüşüm oranında var.
Model aylık ortalama üzerinden çalışır. Kasım kampanya dönemi ile şubat aynı sayılmaz; gerçek planlama takvimle yapılır.