Bağlamsal Hedefleme

Sınıflandırma kişide değil sayfada gerçekleşir. Bir tarayıcı bir URL'nin metnini, başlıklarını, bağlantılarını ve kimi zaman görsellerini okur; sayfayı bir taksonomideki kategorilere, bir güven değeri ve çoğu zaman bir duygu okumasıyla birlikte atar. Reklamverenler bu kategorilere veya anahtar kelime listelerine teklif verir ve açık artırma, kullanıcı profili olmadan sayfanın sınıflandırması ile reklam alanı üzerinden yürür. Yeni motorlar tek tek kelimeler yerine tam cümleleri okur; böylece bir konuya yönelik uyarıyı övgüden ayırabilir.

Kesinlik ile ölçek birbirini çeker. Dar bir anahtar kelime listesi sizi tam olarak doğru yazıların yanına koyar ama hacim bulamaz; geniş bir kategori erişim satın alır ve gevşek ilgili sayfaları da sürükler. Tazelik de önemlidir, çünkü yeni yayımlanan bir sayfa sınıflandırılmadan önce saatlerce sunulabilir ve hiçbir motorun okumadığı envanter ya atlanır ya tahmin edilir. Karşı ağırlık dışlama listeleridir: mesajınızın utandıracağı terim ve kategorileri engellemek biraz erişim götürür ve markayı korur.

Kendi mülkünüzdeki sayfalarda aynı mantık reklam platformu olmadan çalışır. Ziyaretçinin okuduğu yazının konusu satır arası alanda hangi teklifin görüneceğine karar verir; uyumluluk yazısı uyumluluk değerlendirmesi, işe alım yazısı işe alım değerlendirmesi çıkarır. Bir scorecard'ı çevreleyen yazıyla eşleştirmek, katılımcının ölçülen sorunu zaten düşünürken gelmesi demektir; bu tamamlanmayı yükseltir ve boş meraktan değil güncel bir kaygıdan doğan yanıtlar üretir.

Bağlam birinin ne okuduğunu anlatır; kim olduğunu veya satın alıp alamayacağını değil. Aynı yazıyı bir öğrenci, bir rakip ve bir alıcı okur ve hedefleme bunları ayıramaz; bu yüzden bağlamsal trafik niyet tabanlı kitlelerden daha sert bir aşağı akış nitelemesi ister. Konusu belirsiz olan ya da asıl içeriği tarayıcının okuyamadığı video veya görselde duran sayfalarda da başarısız olur. Uzun değerlendirme döngüleri başka bir sınırdır; iyi eşleşmiş tek bir gösterim tek başına satın alma taşımaz.

Performansı kampanya başına değil içerik kümesi başına karşılaştırın. Yerleşimleri konuya göre gruplayın ve her grup için dönüşüm oranını ve nitelikli lead başına maliyeti hesaplayın; kampanya ortalaması sonucun tamamını taşıyan tek kümeyi gizler. Çevreleyen yazının görülebilirliğini ve sayfada geçen süreyi de izleyin, çünkü kimsenin sonuna kadar okumadığı bir sayfadaki iyi eşleşmiş reklam dikkat değil gösterim üretir.

Kendi sayfalarınızda en temiz test teklif değişimidir. Konuya eşleşmiş değerlendirmeyi aynı yazılarda genel bir değerlendirmeye karşı ziyaretçi bazında bölerek çalıştırın ve başlama ile tamamlanma oranlarını karşılaştırın. Hacme değil kaliteye bakmak için daha aşağıyı izleyin: eşleşmiş sürüm daha az lead ama satış görüşmesine ulaşan daha yüksek bir pay üretiyorsa eşleşme çalışıyordur.

Alışılmış hata, yanlış anlamda geçen bir anahtar kelimeyle eşleşmektir. Bir terim, tam da sattığınız şeye karşı uyaran bir yazıda geçebilir ve kelime düzeyinde çalışan bir motor teklifinizi doğrudan eleştirinin altına yerleştirir. Cümle bağlamını okuyan motorlar kullanın, yalnızca kategori raporuna değil gerçek yerleşimlerden bir örneğe bakın ve dışlama listesini lansmandan önce yazılmış bir listeden değil orada bulduklarınızdan kurun.

İkinci hata, her bağlamsal yerleşimde tek bir genel teklif yürütmektir. Bordro yazısındaki ziyaretçi ile işe alım yazısındaki ziyaretçi aynı bülten kutusunu görüyorsa hedefleme çabası hiçbir şey satın almamıştır; alaka yerleşimde yaratılmış ve varış noktasında çöpe atılmıştır. Yerleşimleri satın almadan önce her içerik kümesini belirli bir teklife eşleyin ve eşleşen teklifi olmayan kümeleri bırakın.