Looker Studio’da Verileri Pratik Örneklerle Karıştırma

Looker Studio’da (eski adıyla Google Data Studio) veri birleştirme, birden çok kaynaktan gelen verileri tek bir raporda veya görselleştirmede birleştirmenize olanak tanıyan güçlü bir tekniktir.

Verilerinizin kapsamlı bir görünümünü sağlayan ve birden çok veri kaynağından gelen içgörüleri bir araya getiren özel grafikler ve raporlar oluşturabilirsiniz.

Bu teknik, farklı kaynaklardan gelen verileri karşılaştırmanız gerektiğinde SEO uzmanları ve dijital pazarlamacılar için özellikle yararlı olabilir.

SEO Uzmanları Veri Karıştırmayı Nasıl Kullanabilir?

Google Search Console (GSC) ve Google Analytics (GA) farklı veri platformları olduğu için sosyal medyadaki makale trafiğini ve ortalama konumu aynı anda göremezsiniz.

Sosyal popülerlik ile aramadaki sıralama konumu arasında bir ilişki olup olmadığını analiz etmek özellikle önemli olabilir. Looker Studio oluşturma ile artık bu tür korelasyon raporları oluşturabilirsiniz.

Web sitesi trafiği, hemen çıkma oranı ve sitede geçirilen süre ile ilgili verileri anahtar kelime sıralama verileriyle harmanlamak, SEO uzmanlarının web sitesi performansının arama motoru sıralamalarını nasıl etkilediğini daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir.

PPC Pazarlamacıları Veri Karıştırmayı Nasıl Kullanabilir?

PPC pazarlamacıları, Google Reklamları, Facebook Reklamları ve LinkedIn Reklamları gibi birden çok reklam platformundaki verileri karşılaştırabilir.

Pazarlamacılar, bu platformlardan gelen verileri harmanlayarak, hangi platformun en iyi performansı gösterdiğini belirlemek için tıklama başına maliyet (TBM), dönüşüm oranları ve YG gibi ölçümleri karşılaştırabilir.

Ayrıca, birden fazla kampanyadan alınan verileri birleştirerek, genel kampanya performansları hakkında daha bütünsel bir görüş elde etmelerine ve tek tek kampanyalarda görünmeyebilecek kalıpları veya eğilimleri belirlemelerine olanak tanır.

Şimdi dalışa geçelim ve kullanım durumu örnekleriyle öğrenelim.

Google Analytics 4 ve Google Arama Konsolu Verilerini Nasıl Karıştırırsınız?

Sosyal medya trafiği ile Google Keşfet görünürlüğünün birbiriyle ilişkili olup olmadığını öğrenmek için karma bir veri kaynağı oluşturacağız.

Özellikle Gary Illyes’in yakın zamanda sosyal medyanın endekslenebilirliği geliştirmede önemli bir rol oynayabileceğini söylediği göz önüne alındığında, bu ilginç bir deney olacak.

Looker Studio’da iki kaynaktan gelen verileri harmanlamak için her iki kaynağı da projemize eklememiz gerekecek.

Henüz kaynakları eklemediyseniz, bunu nasıl yapacağınızı adım adım öğrenelim. Bunu nasıl yapacağınızı zaten biliyorsanız, atlayıp aşağıdan devam edebilirsiniz.

Google Analytics 4’ü Looker Studio’ya Nasıl Eklersiniz?

git Kaynaklar > Üstesinden gelmek veri kaynakları eklendi.

Açılır iletişim kutusunda, Veri kaynağı ekle köprüyü tıklayın ve Google Analytics 4 (GA4) mülkünüzü seçin.

Arama Konsolu Verilerini Looker Studio’ya Nasıl Eklersiniz?

git Kaynaklar > Eklenen veri kaynaklarını yönetin önceki adımda olduğu gibi ve bir bağlayıcı bulmak için açılan iletişim kutusunda “arama konsolu”nu arayın.

Seçme URL gösterimleri > Keşfetmek Google Discover verilerini Looker Studio’ya eklemek için.

Şimdi gösterge tablomuza her kaynaktan veri tabloları ekleyelim.

Tüm bu adımlardan sonra, her kaynaktan veri göreceksiniz, ancak GSC’nin tam bir URL’ye sahip olduğunu, GA4 tablosunun ise yalnızca yola sahip olduğunu fark edeceksiniz.

Harmanlayabilmek için her iki veriyi de aynı formata getirmeli ve boyut alanı için aynı ID’yi ayarlamalıyız.

Karıştırmak istediğiniz alanların kimliklerinin (veya Adlarının) ve türlerinin tüm veri kaynaklarında tutarlı olmasını sağlamak önemlidir.

(Looker Studio, alan adına göre de eşleşir, ancak aynı Alan Kimliklerini de kullanmanızı önemle tavsiye ederim.)

Genel olarak, en hızlı Verileri karıştırmanın yolu, her iki tabloyu da seçmek, üzerlerine sağ tıklamak ve menüden “Verileri harmanla”yı seçmektir. Menü.

Ancak farklı kaynaklarla denerseniz, aşağıda gösterildiği gibi harmanlanmış verilerin bir anlam ifade etmediğini fark edeceksiniz.

Bazı durumlarda, örneğin aynı kaynaktan gelen verileri karıştırdığınızda bu işe yarayabilir – ancak farklı kaynaklardan gelen verileri karıştırırken, aynı biçime ve kimliğe sahip olacak yeni bir alan ayarlı “Sayfa yolu” oluşturmamız gerekir.

Ana bilgisayarı URL’den kaldırmak için REGEXP_REPLACE formülünü kullanacak yeni bir alan olarak GSC kaynağında bir “Sayfa yolu” oluşturalım.

Buradaki kilit nokta, alan kimliğini GA4’te oluşturduğumuzda aynı olacak olan “yol” olarak ayarlamaktır.

Böylece Looker Studio, boyutları eşleştirebilir ve birleştirebilir.

GA4 kaynağı için de aynısını yapın ve “yol” kimliğiyle bir “Sayfa yolu” alanı oluşturun.

Şimdi tablolarda, yeni oluşturulan “Sayfa yolu” alanıyla değiştirme boyutunu ekledik (bunları kolayca ayırt etmek için herhangi bir ad verebilirsiniz, anahtar “Alan Kimliği”nin aynı olması).

Artık yukarıda gösterilen sağ tıklama iletişim kutusundaki “Verileri harmanla” seçeneğini kullanarak verileriniz harmanlanmaya hazır. Ancak ondan önce, yalnızca GA4’ten gelen sosyal trafiğimiz olduğundan emin olmak istiyoruz. Bunun için aşağıdaki adımları izleyerek GA4 tablosuna bir filtre uygulamamız gerekiyor:

Ekle filtre > Filtre Oluştur, ve açılan iletişim kutusunda, filtre adını ve Ortamın “sosyal” içerdiği koşulunu ayarlayın.

Artık verileri harmanlayabilir ve sosyal trafik ile Google Keşfet gösterimlerini yan yana elde edebilirsiniz.

Aşağıda, harmanlamanın ne anlama geldiğini gösteren basitleştirilmiş bir diyagram bulunmaktadır.

Peki ya gösterimlerin ve sosyal trafiğin zaman içinde nasıl geliştiğini de görmek istiyorsak?

Bunun için harmanlanmış veri kaynağını düzenlememiz ve onu bir boyutlar listesine sürüklememiz ve ayrıca bir Tarih alan.

(Diğer durumlarda, boyutları aynı biçime ve kimliğe dönüştürme adımını Tarih alanıyla da çoğaltmanız gerekebilir. Ancak bu durumda, zaten aynı biçimde oldukları ve aynı ada sahip oldukları için çalışacaktır. , Looker Studio alan adını kullanarak da eşleştiği için.)

Şimdi seçebilirsiniz Zaman serisi Google Keşfet gösterimlerinin ve sosyal trafiğin birbiriyle nasıl uyumlu olduğunu görmek için grafik türü.

Gösterimler sosyal medya trafiğinden çok daha yüksek olduğundan, daha iyi görselleştirme için logaritmik bir ölçek seçmek yardımcı olur.

Verileri analiz ettikten sonra, Google Keşfet’teki gösterimler ile sosyal trafik arasında güçlü bir ilişki olduğu açıktır. Gösterimlerdeki inişler ve çıkışlar, sosyal trafik modelleriyle çok yakından uyumludur; bu da, artan sosyal medya trafiğinin Google Keşfet’teki görünürlüğü artırmaya yol açtığını gösterir.

(Lütfen her zaman korelasyonun nedensellik olmadığını unutmayın.)

Google Keşfet’in sıralama algoritması, Google Arama’dan çok farklıdır.

Şimdi, sıralama ile sosyal trafik arasında bir ilişki olup olmadığını sorabilirsiniz. Bunu da keşfedelim.

Tüm adımlar aynıdır, tek fark, GSC’nin web veri tablosunu eklemeniz ve bir metrik olarak ortalama konumu dahil etmenizdir.

Aynı Alan Kimliği “yol” ile yeni bir alan “Sayfa yolu” oluşturup harmanladıktan sonra, sosyal trafik ile arama motoru sonuç sayfasındaki (SERP) sıralama konumu arasında bir ilişki olmadığını görüyoruz.

Sosyal trafik yukarı ve aşağı hareket ederken sıralama konumunun değişmediğini görebilirsiniz. Böylece, sıralama konumunun sosyal medya trafiği ile ilişkili olmadığı sonucuna varabiliriz.

Çözüm

Bu örneklerle, farklı veri kaynaklarından gelen verileri birleştirerek ne kadar yararlı veri içgörüsü elde edebileceğinizi görebilirsiniz.

Çoğunuzun herhangi bir başka SEO aracında Ahrefs, Semrush’a erişimi var ve geri bağlantılarınızın web sitenizin trafiği üzerindeki etkisini anlamak için geri bağlantı verilerini Google Analytics yönlendirme trafiği verileriyle karıştırmayı deneyebilirsiniz.

Buradaki temel ilke, karıştırmada kullanılacak aynı Alan Kimliklerine sahip iki veri kümesinde boyutlar oluşturmaktır.

Daha fazla kaynak:

---

Öne Çıkan Görsel: Andrey_Popov/Shutterstock