Yapay zekayla pazarlama performansını analiz ederken sonuçların doğruluğu, kullanılan verilerin nasıl hazırlandığına bağlıdır. Google Ads, Meta Ads, GA4 ve Search Console aynı performansı farklı ölçüm yöntemleriyle raporlayabilir. Aralarındaki farklar dikkate alınmadığında, reklam platformunun raporladığı dönüşüm değeri ile gerçekleşen satış geliri birbirine karıştırılabilir. AI için veri hazırlama sürecinde AdsLuma, bağlı pazarlama hesaplarındaki verilere erişimi kolaylaştırarak farklı kanalların performansını ortak bir ortamda inceleme imkanı sunar.
AI'dan daha iyi pazarlama içgörüleri almak için öncelikle doğru hesap, tarih aralığı ve metrikler belirlenmelidir. AdsLuma panelindeki performans sonuçları Luma AI ile yorumlanabilirken, MCP bağlantısı üzerinden reklam, analitik ve SEO verileri uyumlu AI istemcilerinde sorgulanabilir. Her iki yöntemde de veri güncelliğinin kontrol edilmesi, ölçüm farklılıklarının dikkate alınması ve analiz sorusunun açıkça tanımlanması gerekir.
AI Analizi İçin Hangi Pazarlama Verileri Gerekli?
Analize başlamadan önce hangi sorunun yanıtlanacağı belirlenmelidir. Reklam maliyetlerinin neden yükseldiği, dönüşümlerin neden azaldığı veya organik trafiğin hangi sayfalarda gerilediği farklı verilerle araştırılır. AdsLuma üzerinden kullanılacak kaynaklar da bu sorulara göre seçilebilir.
Kampanya maliyetlerini incelerken harcama, tıklama, dönüşüm ve CPA değerleri birlikte değerlendirilebilir. Google Ads'te bütçeyi tüketen arama terimlerini araştırmak için sorguların maliyet ve dönüşüm verileri kullanılabilir. Trafik kaynaklarında yaşanan değişimleri anlamak için ise GA4 oturumları, kullanıcı sayıları ve gelir bilgileri incelenebilir.
Organik performans tarafında Search Console'un tıklama, gösterim ve ortalama konum verileri, hangi sayfaların görünürlük kaybettiğini araştırmaya yardımcı olur. Shopping ve Performance Max kampanyalarında ürün bazındaki harcama, dönüşüm ve gelir bilgileri üzerinden satış performansı incelenebilir.
AdsLuma ile Veriler Analize Nasıl Hazırlanır?
AdsLuma'da analiz yapılırken önce ilgili reklam hesabı ve tarih aralığı seçilir. Birden fazla müşteri hesabı yöneten ajanslarda doğru çalışma alanından ilerlemek, farklı markaların verilerinin karışmasını önler.
Sonraki adım, karşılaştırılacak metrikleri belirlemektir. Diyelim ki son 14 günün sonuçları önceki 14 günle karşılaştırılacaksa, tamamlanmış günler üzerinden ilerlemek daha sağlıklıdır. Yakın tarihli dönüşümlerin sonradan güncellenebileceği de hesaba katılmalıdır.
Farklı platformların raporladığı dönüşüm ve gelir değerlerini aynı ölçüm gibi değerlendirmemek gerekir. Google Ads ve GA4 arasındaki farklar çoğu zaman attribution ve raporlama yöntemlerinden kaynaklanır. Konunun ayrıntıları Google Ads ve GA4 dönüşüm farkları rehberinde yer alıyor.
Luma AI ile Kampanya Performansı Nasıl Analiz Edilir?
Luma AI, AdsLuma panelinde incelenen kampanya, kanal ve tarih aralığını dikkate alarak performansla ilgili soruları yanıtlayabilir. Ekranda bulunan metriklerle çalışırken ayrıca CSV veya Excel dosyası hazırlamadan analiz başlatılabilir.
Google Ads ekranında son 14 günlük kampanya sonuçlarının açık olduğunu düşünelim. Hangi kampanyalarda dönüşüm maliyetinin yükseldiğini öğrenmek için Luma AI'a doğrudan soru yöneltilebilir.
Örnek Luma AI sorusu:
Son 14 günde CPA artışı yaşanan Google Ads kampanyalarını belirle. Harcama, tıklama ve dönüşüm değişimlerini karşılaştır. Maliyet artışına hangi metriklerin eşlik ettiğini göster. Verilerin açıklamadığı olası nedenleri ayrıca belirt.
Burada amaç maliyet artışını yalnızca CPA üzerinden yorumlamak yerine harcama ve dönüşüm değişimlerinin etkisini görmek. Luma AI'ın sunduğu bulgular incelendikten sonra hangi kampanyaların daha ayrıntılı kontrol gerektirdiğine karar verilebilir.
AdsLuma MCP ile Pazarlama Verileri Nasıl Çekilir?
AdsLuma MCP (Model Context Protocol) bağlantısıyla Google Ads, Meta Ads, GA4 ve Search Console gibi kaynaklardan gelen desteklenen verilere, ChatGPT veya Claude gibi uyumlu AI istemcileri üzerinden erişilebilir. Böylece farklı platformlardan manuel rapor indirmeden belirli dönemlerin performansı sorgulanabilir.
Bağlı hesapların genel sonuçlarına ulaşmak için query_metrics, Google Ads ve Meta Ads kampanyalarını listelemek için list_campaigns kullanılabilir. Harcama ve dönüşüm sonuçlarına göre kampanyaları karşılaştırmak isteyen ekipler, ilgili tarih aralığını belirleyerek sorgularını daraltabilir.
Google Ads tarafında kullanıcıların yaptığı aramaları araştırmak için get_search_terms sorgusu bulunur. Bu veriler sayesinde bütçe harcayan fakat dönüşüm üretmeyen aramalar görülebilir. Negatif anahtar kelime önerileri hazırlanırken sorgunun arama niyeti ve yeterli veri hacmine sahip olup olmadığı ayrıca incelenmelidir.
Web sitesi trafiğini değerlendirmek isteyen ekipler, GA4 kaynak ve ortam bilgilerine get_traffic_sources üzerinden ulaşabilir. Organik sayfaların Search Console ve GA4 performansını incelemek içinse get_landing_pages kullanılabilir. Entegrasyonların son eşitleme durumları get_sync_status sorgusuyla kontrol edilebilir.
Örnek: MCP ile Reklam Performansını Karşılaştırmak
Bir pazarlama yöneticisinin son 28 tamamlanmış günlük Google Ads ve Meta Ads sonuçlarını karşılaştırmak istediğini düşünelim. AdsLuma MCP bağlantısı üzerinden ilgili çalışma alanı seçildikten sonra veri eşitleme durumu kontrol edilebilir. Ardından her iki platformun kampanya performansı sorgulanabilir.
Örnek MCP talimatı:
AdsLuma bağlantımdan son 28 tamamlanmış günün Google Ads ve Meta Ads kampanya verilerini getir. Önce veri eşitleme durumunu kontrol et. Kampanyaları harcama, tıklama ve dönüşüm açısından platform bazında karşılaştır. Önceki 28 günlük dönemle de kıyaslayarak maliyeti en fazla artan kampanyaları belirle. Olası nedenleri ilgili metriklerle açıkla. Farklı platformların dönüşüm değerlerini doğrudan toplama.
Sorgu sırasında get_sync_status entegrasyon bilgilerini, list_campaigns ise seçilen dönemlerin kampanya sonuçlarını getirir. Böylece her platformun maliyet ve dönüşüm değişimleri kendi ölçüm koşulları içinde incelenebilir.
MCP bağlantısı salt okunur çalışır. Analiz sonucunda önerilen kampanya değişiklikleri reklam hesaplarına otomatik olarak uygulanmaz.
Luma AI ve MCP Arasındaki Fark Nedir?
AdsLuma panelinde çalışan Luma AI ile MCP bağlantısı arasındaki temel fark, verilere nereden erişildiğidir. Luma AI kullanıcının görüntülediği performans ekranını bağlam olarak kullanır, örneğin belirli bir Google Ads kampanyası incelenirken maliyet artışı veya dönüşüm değişimi hakkında soru sorulabilir.
MCP ise AdsLuma'ya bağlı kaynaklardaki desteklenen verilere harici AI istemcilerinden ulaşmayı sağlar. ChatGPT üzerinden belirli kampanyaların sonuçları alınabilir, farklı tarih aralıkları karşılaştırılabilir veya GA4 trafik kaynakları üzerine ayrı bir analiz yapılabilir.
Paneldeki performansı incelemek için Luma AI, harici bir ortamda veri sorgulamak için MCP kullanılabilir. Seçim, ekibin hangi veriye ihtiyaç duyduğuna ve analizini nerede yürütmek istediğine bağlıdır.
AI Analizinde Veri Kalitesi Nasıl Kontrol Edilmeli?
AdsLuma üzerinden veri çekerken raporlama döneminin ve kaynakların güncel olup olmadığı kontrol edilmelidir. MCP'deki get_sync_status sorgusu, entegrasyonların son eşitleme bilgilerini gösterir. Bununla birlikte başarılı bir eşitleme, reklam platformlarındaki bütün dönüşümlerin kesinleştiğini garanti etmez.
Manuel raporlarla çalışılan durumlarda eksik veya tekrarlanan kayıtlar da hatalı yorumlara yol açabilir. Örneğin bir kampanyanın 5.000 TL'lik harcaması dosyaya iki kez eklendiğinde CPA gerçekte olduğundan yüksek hesaplanır. AdsLuma MCP üzerinden aynı dönemin maliyeti sorgulanarak manuel rapordaki rakamla karşılaştırılabilir.
Performans değişimlerini yorumlarken şirket içinde yaşanan gelişmeler de hesaba katılmalıdır. Stok problemleri, fiyat değişiklikleri veya promosyon tarihleri sorgulanan verilerde bulunmuyorsa ilgili bilgiler AI'a ayrıca verilebilir. Böylece kampanyadaki değişimin reklam performansı dışındaki olası nedenleri de araştırılabilir.
AdsLuma ile AI Analizine Başlamadan Önce Kontrol Listesi
Luma AI veya MCP üzerinden analiz yapmadan önce temel kontrolleri tamamlamak, özellikle birden fazla müşteri yöneten ekiplerde yanlış hesap veya dönem üzerinden raporlama yapılmasını önlemeye yardımcı olur.
İlgili AdsLuma çalışma alanı ve reklam hesabı doğru mu?
Karşılaştırılacak dönemler ve metrikler belirlendi mi?
Bağlı veri kaynaklarının son eşitleme durumları kontrol edildi mi?
Google Ads, Meta Ads ve GA4 dönüşümleri kendi ölçüm kurallarına göre değerlendiriliyor mu?
Manuel raporlarda eksik veya tekrarlanan kayıt bulunuyor mu?
Stok, fiyat ve promosyon değişiklikleri analize dahil edildi mi?
AI'ın sunduğu sayısal sonuçlar kaynak raporlarla karşılaştırıldı mı?
Harici AI istemcileriyle çalışırken müşteri verilerinin paylaşımı konusunda şirketin gizlilik ve güvenlik kuralları da dikkate alınmalıdır.
AdsLuma ile Pazarlama Verilerinden İçgörüye
Pazarlama verilerini yapay zekayla değerlendirmek için doğru hesabın, dönemin ve metriklerin seçilmesiyle başlanabilir. AdsLuma üzerinden farklı reklam kanallarının performansı izlenirken Luma AI ile incelenen kampanyalara ilişkin sorular sorulabilir. MCP bağlantısı da aynı ekosistemdeki desteklenen verilere harici AI istemcilerinden erişim sağlar.
İlk çalışmada Google Ads hesabının son 28 tamamlanmış günlük performansı Luma AI ile incelenebilir. Daha ayrıntılı bir karşılaştırma gerektiğinde MCP üzerinden kampanya verileri alınarak önceki dönemle kıyaslanabilir. Elde edilen sonuçlar doğrulandıktan sonra maliyet artışı veya dönüşüm kaybı yaşanan kampanyalar için optimizasyon öncelikleri belirlenebilir.
Sıkça Sorulan Sorular
AdsLuma ile yapay zeka analizi için verileri manuel hazırlamak gerekir mi?
AdsLuma'ya bağlı reklam hesaplarının desteklenen performans verileri panel üzerinden görüntülenebilir. Luma AI, incelenen ekrandaki metriklerle ilgili soruları yanıtlayabilirken MCP bağlantısıyla harici AI istemcilerinden veri sorgulanabilir. Analiz için gerekli olup platformda bulunmayan işletme bilgileri ayrıca paylaşılabilir.
Luma AI hangi pazarlama verilerini kullanabilir?
Luma AI, AdsLuma panelinde kullanıcının incelediği kampanya, kanal ve tarih aralığını analiz bağlamına dahil edebilir. Sorulara verilen yanıtlar ilgili ekrandaki bilgilere dayanır. Farklı analiz ihtiyaçlarında önce doğru performans ekranının ve dönemin seçilmesi gerekir.
AdsLuma MCP ile ChatGPT üzerinden analiz yapılabilir mi?
MCP bağlantısı yetkilendirildiğinde desteklenen ChatGPT ortamlarında AdsLuma verileri sorgulanabilir. Google Ads, Meta Ads, GA4 ve Search Console kaynaklarındaki belirli performans bilgileri analiz edilebilir. Bağlantı salt okunur olduğu için kampanya ayarlarında değişiklik yapılmaz.
AdsLuma MCP ile veri güncelliği nasıl kontrol edilir?
Bağlı kaynakların son eşitleme bilgilerine MCP üzerinden get_sync_status sorgusuyla ulaşılabilir. Buradan entegrasyonların başarı veya hata durumları incelenebilir. Yakın tarihli dönüşümlerin sonradan değişebileceği de dönem karşılaştırmalarında dikkate alınmalıdır.
Luma AI ile AdsLuma MCP arasındaki fark nedir?
Luma AI, AdsLuma panelindeki performans sonuçlarını incelemek için kullanılır. MCP ise desteklenen verilere ChatGPT veya başka bir uyumlu AI istemcisinden erişim sağlar. Analizin panel içinde mi yoksa harici bir ortamda mı yapılacağına göre iki yöntemden biri tercih edilebilir.
