Uygulamamın CPI'ı neden yükseliyor veya ROAS'ı neden yerinde sayıyor? Önce neyin değiştiğini bulun.

Bir müşteri bana CPI’ın yükseldiğini söylediğinde müzayede raporuyla başlamam. Değişiklik günlüğünü açarım. Bir CPI artışı ya da ROAS’ın yerinde saymasının kaynağı ürün, ölçüm altyapısı veya cohort’ların yaşı olabilir ve müzayedeyi suçlamak kolaydır, çünkü sistemin hazır bir grafikle gelen parçası o.

Teşhisin tamamını iki eşitlik taşıyor. CPI, CPM’in bin gösterim başına kurulum sayısına bölümüdür. Herhangi bir yaştaki ROAS, o yaştaki kurulum başına değerin CPI’a bölümüdür. İki rakamdan birini hareket ettiren her şey, bu eşitliklerin bir terimidir ya da bir terimin ölçülme biçimindeki bir değişikliktir ve yapılacak iş, hangi terimin önce hareket ettiğini bulmaktır. Aşağıdaki vakalar kendi hesaplarımdan, zaten yayımlandılar ve her biri tek bir hesaba ait. Çözümlü örneklerdeki her rakam örnek olarak etiketlidir, diğer her rakamın kaynağı yanındadır.

Son iki ila üç haftada ne değişti?

Herhangi bir metriğe bakmadan önce, sisteme dokunabilen herkesin son iki ila üç haftadaki her değişikliğini yazarım. Uygulama sürümleri ve SDK güncellemeleri. Paywall, fiyat, trial süresi ve onboarding testleri. Mağaza sayfası, ekran görüntüleri, puan. Event’ler, event eşlemesi, conversion value şeması, mobile measurement partner’ın (MMP) attribution pencereleri, reklam platformunun attribution ayarı, BI’daki yeni bir connector. Teklifler, bütçeler, optimizasyon event’leri, yeni kampanyalar, birleştirmeler. Yeni creative’ler ve son yeni konseptin yayına girdiği tarih. Sonra metrikteki kırılmayı bu listenin yanına koyarım.

Kendi vakalarımdan ikisi, nedenin nerede durabileceğini gösteriyor. Bir casual oyunda 6. haftada gelen bir store featuring CPI’ı 4 £ ile 6 £ arasından 10 £’e, sipariş değerini 10 £’den 29 £’e çıkardı ve D0 ROAS iki seferde de %20’nin üzerinde çıktı, hem de tamamen farklı bir kullanıcı profiliyle. Featuring günlükte yoksa CPI sıçraması bir müzayede sorunu gibi görünür. Bir fitness uygulamasında trial başına maliyet 15 $’lık hedefe karşı 30 $’ın altına inmedi ve neden hesapta değil, üründeydi. Ürün bir kitleyi dönüştürdü, diğerini churn ettirdi ve dönüştürdüğü kitle Meta’nın ölçekte bulamayacağı kadar küçüktü.

Bir mekanizma, günlüğü göründüğünden daha önemli kılıyor. Optimizasyon event’i trial başlangıcı ya da satın alma ise, o oranı düşüren bir ürün değişikliği platformun öğrenmekte kullandığı sinyali de azaltır. Meta, TikTok ve Google müzayedede öngörülen aksiyon oranlarına ağırlık veriyor, bu yüzden bir ürün gerilemesinden bir ya da iki hafta sonra bir gösterimin etkin fiyatı da yükselebilir. Bir ürün sorunu gecikmeyle görünürde bir müzayede sorununa dönüşür ve müzayede raporu size ilk gelişmeyi değil, ikincisini gösterir.

CPI’ın üç girdisinden hangisi hareket etti?

CPI = CPM ÷ IPM, IPM yani bin gösterim başına kurulum ise 1.000 × tıklama oranı (CTR) × tıklamadan kuruluma oranıdır. Üç girdi var ve CPI’daki %30’luk bir artış, diğer ikisi yerinde dururken tamamen bunlardan birinden gelebilir. Bir nedene isim koymadan önce hareket eden girdiyi bulun.

Bir örnek, tek bir kampanyanın iki haftası:

CPI artışının büyük kısmı tıklama oranından geliyor. Paylarını görmek isterseniz her oranın logaritmasını alın. CPM değişimi CPI değişiminin yaklaşık %30’unu, tıklama oranı yaklaşık %70’ini açıklıyor. Mağaza hiçbir şey yapmadı. Yani bakılacak ilk yer creative ve placement karışımı, ikinci yer müzayede, tek başına CPM grafiği ise ters yönü gösterirdi.

Yukarıdaki tablodan, CPI'daki logaritmik değişimin payları. Tam dolu bir çubuk artışın tamamıdır.

Her girdinin kendi neden listesi var.

CPM arttı, tıklama oranı ve tıklamadan kuruluma oranı sabit. Rekabet, mevsimsellik, harcamanın daha pahalı ülkelere veya placement’lara kayması ya da bir event veya kitle değişikliğinden sonra öngörülen aksiyon oranının düşmesi. Belgelenmiş her müzayede bir teklifi bir yanıt tahminiyle birleştirir. Meta’nın yardım sayfası, kazanan toplam değerin parçaları olarak teklifi, tahmini aksiyon oranlarını ve reklam kalitesini sayıyor. TikTok, müzayedesinin reklamları teklif fiyatına ve alaka düzeyine göre sıraladığını söylüyor. Apple Ads, tekliflerin ikinci fiyat ilkeleri üzerinden alaka düzeyi, diğer reklamverenlerin teklifleri, taban fiyatlar ve genel kullanıcı deneyimi ile birleştirildiğini söylüyor. Yani CPM kısmen sizin kendi creative’inizin ve sinyal kalitenizin çıktısıdır ve CPM’deki bir artış pazarın hareket ettiğinin kanıtı değildir. CPM’i ülke ve placement’a göre ayırın ve mevsimsellik demeden önce önceki yılın aynı takvim haftalarına bakın.

Tıklama oranı veya IPM düştü. Creative wearout, diğer adıyla creative fatigue, olağan şüpheli ve en az kontrol edilen şüpheli. Gözlemleyebildiğim belirti, belirli bir creative’in IPM’inin, CPM sabitken frekansı arttıkça düşmesi ve harcamanın daha az reklamda yoğunlaşması. İnsanların saydığı nedenler, örneğin doygun bir kitle ya da algoritmanın onları cezalandırması, çoğunlukla tahmindir. Bildiğim en iyi nedensel kanıt wearout’un tek bir eğri olmadığını söylüyor, ama bu 2010’a ait display reklamcılığı. Lewis’in Yahoo ana sayfasındaki 30 doğal deneyinde, 2,8 milyar gösterimi kapsayan çalışmada dört kampanya bir ya da iki maruziyetten sonra yıprandı, on kampanya elli maruziyetten sonra çok az wearout gösterdi ve naif gözlemsel tahminler 30’un 26’sında wearout’u olduğundan fazla gösterdi. Meta’nın kendi analitik ekibinin vurgusu farklı. 2023 tarihli bir yazıda tıklama olasılığının kabaca (N+1)’in eksi 0,43 kuvveti gibi düştüğünü modelliyor, burada N aynı creative’in önceki görüntülenme sayısı. Dönüşüm olasılığını dört önceki görüntülenmede yaklaşık %45 daha düşük olarak hesaplıyor. Direct response’ta bir “wear in” dönemi bulmuyor, orada her tekrar yalnızca maliyeti artırıyor. Bu, Meta’nın kendi verisi üzerinde yaptığı gözlemsel bir regresyon ve örneklem belirtilmemiş, ben de onu bir rakam olarak değil, bir şekil olarak okuyorum. Fatigue yaşayan ad set’lere yeni creative eklediği split test ise yaklaşık 26.000 vaka genelinde dönüşümü fatigue ile orantılı olarak iyileştirdi. O yüzden sonucu test ediyorum ve nedeni açık bırakıyorum. Bir tROAS kampanyasında algoritma, %30 D0 hedefine hiç ulaşmayan beş reklamı ölçeklemeye devam etti. Kampanyayı onlar olmadan kopyaladım ve ikisini 30 gün çalıştırdım. Orijinalde harcamaya göre ilk beşten hiçbiri hedefe ulaşmadı. Kopyada beşte dördü ulaştı ve algoritma hedefin üzerinde altı yeni creative ortaya çıkardı. IPM tek başına bir sonraki hangi creative’i üreteceğinizi söylemez, ama hangisinin çalışmayı bıraktığını söyler.

Tıklamadan kuruluma oranı düştü. Reklam tıklamayı hâlâ alıyor, mağaza sayfası ise onu kaybediyor. Bir ekran görüntüsü değişikliği, bir puan düşüşü, artık sayfada gösterilen bir fiyat, sona eren bir featuring ya da reklamın vaat ettiği ile sayfanın gösterdiği arasındaki bir uyumsuzluk. Apple’ın product page optimization’ı orijinale karşı en fazla üç treatment’ı en fazla 90 gün test etmenize izin veriyor ve Apple’ın bu konudaki kendi tech talk’u beklenen kazananın kaybettiği iki testi anlatıyor. Tatil temalı bir ekran görüntüsü seti evergreen kontrole kaybetti ve başka bir testte bir ekran görüntüsü, yerini aldığı app preview’u geçti. Bir mağaza sayfası değişikliği, müzayede devreye girmeden CPI’ı oynatır ve biri yazdıysa değişiklik günlüğünde durur.

Ayrıştırmanın kendisiyle ilgili bir ölçüm çekincesi. Bir view’a atfedilen kurulumların tıklaması yoktur, bu yüzden kurulumları tıklamalara bölmek dönüşüm oranını olduğundan yüksek gösterir. İki kaynaktan gelen tıklama oranı çarpı dönüşüm yerine tek bir kaynaktan IPM kullanın ve platformun ve MMP’nin sürümlerinin farklı çıkmasını bekleyin. AppsFlyer, Meta’nın hesapladığı eCPI ile AppsFlyer’ın hesapladığının genellikle farklı olduğunu söylüyor, çünkü maliyeti Meta sağlıyor ve kurulumları AppsFlyer kendi kurallarına göre sayıyor.

CPI sabit kalırken ROAS düşebilir mi?

Evet. t yaşındaki ROAS, t anındaki kurulum başına değerin CPI’a bölümüdür. Bir subscription uygulamasında kurulum başına değer kabaca kurulumdan trial’a × trial’dan paid’e × ilk ödeme başına proceeds × (1 + t’ye kadar gerçekleşen renewal’lar) olur. Bir oyunda ise payer oranı × payer başına değer + kurulum başına reklam geliri olur. CPI dışındaki her terim reklamdan sonra gelir ve t yaşı da başlı başına bir terimdir.

Yine oyun vakası, çünkü elimdeki en temiz vaka bu. Dört hafta boyunca aynı kampanyada, aynı kurulumda ve aynı optimizasyon hedefinde sipariş değeri 29 £’den 25 £’e, sonra 23 £’e, sonra 18 £’e düştü ve CPI neredeyse hiç kımıldamazken D0 ROAS %22’den %11’e yarıya indi. Oyunun tamamı zayıflıyordu. ARPDAU %30, kullanıcı başına satın alma geliri %33 ve kullanıcı başına reklam geliri %25 düştü. Gelir karışımı %85 satın almadan reklamla yarı yarıya bir dağılıma gelmişti, bu yüzden sipariş değeri artık reklam eCPM’lerine de bağlıydı. Bu, onu bir acquisition sorunundan fazlası yapıyordu. Sabit kalan sayı satın alma başına maliyetti, D0’ın %20’yi aştığı her haftada 30 £’in altındaydı.

Bir subscription uygulaması için örnek. CPI 2,00 $’da sabit kalıyor, kurulumdan trial’a oranı %10’da sabit kalıyor ve bir paywall yeniden tasarımından sonra, 40 $’lık bir ilk ödemede trial’dan paid’e oranı %40’tan %30’a düşüyor. D30 kurulum başına değer 1,60 $’dan 1,20 $’a, D30 ROAS %80’den %60’a düşüyor, müzayede, creative ve targeting ise olduğu gibi duruyor. Tersi de olur. Harcamayı bir kurulumun daha değerli olduğu ülkelere kaydırırsanız CPI 2,00 $’dan 2,50 $’a çıkarken kurulum başına değer 1,60 $’dan 2,40 $’a çıkar ve ROAS %80’den %96’ya gider. Pahalı kampanyayı yalnızca CPI’a bakarak keserseniz daha iyi olanı kesmiş olursunuz. ROAS’ı niyet çarpı uyum çarpı funnel gücü, bölü maliyet olarak düşünüyorum ve CPI yalnızca paydadır.

Sorun performansta değil, ölçümde mi?

Birkaç şey, kullanıcılarda hiçbir değişiklik olmadan raporlanan rakamı değiştirir ve ben bunları, herhangi bir şeye dokunmadan önce elerim.

Attribution pencereleri. Meta’nın Ads Insights API’si 12 Ocak 2026’da 7 günlük view ve 28 günlük view pencerelerini döndürmeyi bıraktı. Meta bunu Ekim 2025’te geliştiricilere bildirmişti ve Supermetrics connector’ı için belgeledi. Bu pencereleri hâlâ isteyen her rapor, performans değişikliği değil raporlama değişikliği olan bir conversion düşüşü gösterdi. Bunu kendi hesaplarımda görmedim, bu yüzden bu bir gözlem değil, kaynağa dayanan bir kontrol. MMP ile platform tasarım gereği de farklılaşıyor. AppsFlyer, Meta için maksimum ve varsayılan olarak 7 günlük click ve 1 günlük view’ı listeliyor ve ölçtüğüm bir hesapta 1 Day View kampanyaları kurulumlarda MMP’nin yaklaşık %20 önünde gitti. Sabit bir fark bir kalibrasyon katsayısıdır. Belirli bir tarihte kayan bir fark ise bir ayar değişikliğidir.

SKAN ve AdAttributionKit. SKAN 4’te bir kampanya üç postback alır, gün 0 ila 2, 3 ila 7 ve 8 ila 35, fine value yalnızca ilkinde olur. iOS 18.4’ten itibaren AdAttributionKit, her network’ün kendi pencerelerini yapılandırmasına izin veriyor, bu yüzden bu süreleri varsaymayın, kendi kurulumunuzdakilere bakın. Apple’ın dokümantasyonu conversion value’nun koşullu olduğunu ve yalnızca crowd anonymity eşikleri karşılandığında dahil edildiğini söylüyor. Düşük hacim bir kampanyayı bir tier aşağı düşürüp value’larını null yapabilir, böylece RevenueCat’teki gelir değişmezken iOS ROAS’ı dashboard’da çöker. Bir şema ya da pencere düzenlemesi de aynısını yapar. Trial ödemesinin bu pencerelere nasıl düştüğünü ve Google Ads, MMP ve SKAN’ın neden birbirini tutmadığını yazdım.

Event eşleme, para birimi ve çift kayıtlar. Value olmadan gönderilen bir satın alma. Yerel para biriminde olup dolar olarak etiketlenmiş gelir. Birbiriyle yer değiştirmiş trial ve paid event’leri. Gönderilmeyen refund’lar veya renewal’lar. Production’a düşen test event’leri. Aynı satın almayı gönderen iki pipeline, ki bu önemli çünkü AppsFlyer, Meta’nın kurulumları MMP’ler arasında tekilleştirdiğini ama uygulama içi event’lerde tekilleştirmediğini not ediyor. Bir de sessizce brütten proceeds’e geçen bir BI katmanı. SDK sürüm tarihlerini metrikteki kırılmayla hizalarım ve bir düşüşe inanmadan önce platform, MMP ve RevenueCat arasındaki üç karşılaştırmayı yaparım.

Yeni cohort’lar sadece genç mi?

Ölçekleme blended ROAS’ı kendiliğinden düşürür. Cohort yaşına göre örnek bir kümülatif ROAS eğrisi alın, 0. haftada %10, 1. haftada %25, sonra 5. haftaya kadar %33, %38, %42 ve %45. Altı hafta boyunca haftada 10.000 $ harcarsanız, bugüne kadarki her şeyin blended ROAS’ı %32,2 olur. En eski dört haftayı 10.000 $’da tutup en yeni iki haftayı 20.000 $’a katlarsanız, cohort kalitesi aynıyken, bugüne kadarki blended ROAS %28,5 olur. Hesap kötüleşmedi. Gençleşti. Bir bütçe kesintisi blended rakamı mekanik olarak düzeltirdi, tuzak da bu.

Çözüm, cohort yazısındaki kuraldır. Aynı yaşta karşılaştırın, D7’yi D7 ile ve D28’i D28 ile, kurulum haftasına göre. Harcamayı ölçekledikten sonraki asıl soru, azalan getiri gerçek olduğundan, marjinal cohort’ların aynı yaşta öncekilerden daha kötü olup olmadığıdır ve bu soru blended bir rakamdan hiç okunamaz. Erken okuma için D0’ı kullanıyorum, çünkü 606K $’lık çalışmamda D0, 38 kampanyayı D28’le neredeyse aynı şekilde sıraladı.

Hesabın yapısı mı değişti?

Ülke ve placement karışımı. Her ülkenin CPI’ı değişmese bile blended bir CPI yükselebilir, çünkü harcama ülkeler arasında kaydı. Değişimi, her ülkenin içinde gerçekleşen kısım ve karışımdan gelen kısım olarak ikiye ayırın ve placement’lar için de aynısını yapın, çünkü düşük IPM’li ucuz gösterimler CPM’i düşürürken aynı anda CPI’ı yükseltir. Ülke audit’imde bir ülke, %70 gösteren bir kampanyanın içinde üç ay boyunca %28 ROAS ile çalıştı ve blended rakam hiç kıpırdamadı.

Öğrenme sıfırlanmaları. Optimizasyon event’ini, bid stratejisini ya da yapıyı değiştirmek öğrenmeyi yeniden başlatır ve platformun hangi kullanıcıları satın aldığını değiştirir. TikTok, reklamverenlere öğrenme aşamasında bir teklifi %10’dan fazla ayarlamamalarını söylüyor. Google, Smart Bidding’i en az 30 conversion olan dönemler üzerinden, target ROAS için 50 değerlendirmenizi söylüyor ve gerçekleşen CPA hedefi yakından izlediğinde ya da ara sıra aştığında bir App campaign’e bid constrained diyor. Meta’nın kendi sayfası, bir ad set’in genellikle son önemli düzenlemesinden sonraki hafta içinde yaklaşık 50 sonuca ulaştığında öğrenme aşamasından çıktığını söylüyor, bu da bir Meta rakamı, bir yasa değil. Önemli bir düzenlemeyi içine alan her karşılaştırmada etkiler birbirine karışır, bu yüzden hüküm vermeden önce bir öğrenme döngüsü bekleyin.

Çok fazla kampanya. Bir ABD hesabında sekiz kampanyanın dördü haftada hiç 50 optimizasyon event’ini geçemedi ve aralarında toplam 70 event üretti, yani dört kampanyaya yayılmış tek bir kampanyalık sinyal. Bütçenin %23’ünü aldılar ve gün 28’de %54 getirdiler, diğer dört kampanya ise %80 getirdi. Lansman yaşı sabit tutulunca ise %54 getirdiler, diğer dördü %75. Bu tek bir hesap ve bu hesapta bütçe performansı izledi. 50 event sayısını bir kural olarak değil, önce yapılacak bir kontrol olarak ele alın.

Mevsimsellik mi?

Yalnızca kendi baseline’ınıza karşı gösterebiliyorsanız. Mobil CPM mevsimselliği üzerine birincil bir veri seti bulamadım ve ajansların ve araç sağlayıcılarının aktardığı Q4 primleri birbirinden iki kattan fazla ayrışıyor, bu yüzden hiçbiri burada yer almıyor. Kontrol, geçen yılın aynı takvim haftalarına ülke ve placement bazında bakmaktır, kendi harcamanıza göre normalize ederek. Tıklama oranı ve tıklamadan kuruluma oranı sabitken CPM’in artması rekabetle tutarlıdır. Tıklama oranı düşerken CPM’in artması, mevsimsel bir bahaneyle süslenmiş bir creative sorusudur. Mevsimsellik ürün tarafını da oynatır, yani bir fitness uygulamasının ocak ayındaki trial oranının artması pay tarafındaki mevsimselliktir.

Karar ağacı neye benziyor?

1. Ölçüm değişti mi? SDK, MMP ayarları, attribution pencereleri, conversion value şeması, connector’lar, para birimi, brüt ya da net. Değiştiyse onu düzeltin ve herhangi bir bütçe kararından önce yeni bir baseline belirleyin.
2. Cohort’lar aynı yaşta mı? Değilse, kurulum haftasına göre sabit bir günde yeniden kurun.
3. CPI hareket etti mi, ettiyse hangi girdi? CPM rekabeti, karışımı veya sinyal kalitesini işaret eder. Tıklama oranı veya IPM creative’i ve placement’ı işaret eder. Tıklamadan kuruluma oranı mağaza sayfasını işaret eder.
4. Kurulumdan sonraki conversion hareket etti mi? Kurulumdan trial’a, trial’dan paid’e, payer oranı, uygulama sürümüne göre, sürüm günlüğüne karşı.
5. Payer başına değer hareket etti mi? Fiyat, plan karışımı, refund’lar, renewal’lar, sipariş değeri, reklam eCPM’leri, mediation kurulumu.
6. Fark yalnızca platform ile MMP arasında mı? O zaman sorun pencereler ya da çift kayıtlardır, kullanıcılar değil.
7. Eşleşen cohort’larda ve güvenilir veride hiçbir şey hareket etmedi mi? O zaman bu verimlilikte talebin marjındasınız ve sıradaki adım bir holdout ya da geo test, ardından bir bütçe kararı.

Bütçeyi kesmek ne zaman doğru karardır?

Kuralım, aynı yaştaki cohort’lar uzlaştırılmış veride CPA tavanını tutturamıyorsa ve değişiklik günlüğündeki hiçbir şey bunu açıklamıyorsa kesmektir. Fitness uygulaması elimdeki en yakın vaka, 15 $’lık bir hedef tavanın yerini tutuyor. Gün 25’e gelindiğinde trial başına maliyet, Meta, App Store Connect, RevenueCat ve Mixpanel genelinde kurduğumuz ölçüm üzerinde, 15 $’lık hedefe karşı 30 $’da duruyordu. 40’tan fazla creative yayına girmişti ve algoritma harcamanın %90’ını yine de hedefi kaçıran ikisine yığmıştı, teşhis ise ürünün iki kitleye tek bir funnel ile hizmet vermesiydi. Durduk, ürün çalışmasını ve geri dönüş koşullarını yazıya dökerek. 30 $’lık trial başına maliyet gerçek bir tabandı ve küçük ayarlar onu oynatmazdı.

Bir kesintinin yapamadıkları. Paywall gerilemesini düzeltmez, çünkü ROAS her harcama seviyesinde düşük kalır. Event eşleme hatasını düzeltmez, çünkü platform yanlış sinyale doğru optimize etmeye devam eder. Wearout’u düzeltmez, çünkü düşük harcama bir hafta boyunca frekansı kırpabilir ama hiçbir şeyi yenilemez. Genç cohort’ları düzeltmez, çünkü blended rakamı yalnızca kozmetik olarak iyileştirir. Üstelik Meta, TikTok veya Google’daki büyük bir düzenleme öğrenmeyi yeniden başlatabilir ve ilk soruna ikinci bir sorun ekleyebilir. Karar büyükse kesintiden önce bir holdout ya da geo test gelir, bir network için yürüteceğim gibi.

Bir sonraki bütçe değişikliğinden önce neyi kontrol etmelisiniz?

1. Dondurun ve günlüğe yazın. Son iki ila üç haftadaki her değişiklik, uygulamadan, mağaza sayfasından, event’lerden, attribution ayarlarından ve kampanyalardan.
2. Uzlaştırın. Kurulumlar, trial’lar ve satın almalar için platform, MMP ve RevenueCat’in karşılaştırılması. Pencereler hizalı, para birimi ve gelir bazı doğrulanmış, çift event yok.
3. Pencereleri kontrol edin. Hiçbir rapor, platformun artık döndürmediği bir pencereyi hâlâ istemiyor.
4. iOS sinyalini kontrol edin. Postback hacmi, null veya coarse value payı, herhangi bir şema ya da pencere düzenlemesi.
5. Aynı yaştaki cohort’larda yeniden kurun. Kurulum haftasına göre D0, D7 ve D28, asla blended bir takvim rakamı değil.
6. CPI’ı ayırın. Ülke ve placement’a göre CPM, tıklama oranı veya IPM ve tıklamadan kuruluma oranı.
7. Karışımı orandan ayırın. Her ülkenin içindeki değişim ile harcamanın ülkeler arasındaki kayması.
8. Funnel’ı uygulama sürümüne göre kontrol edin. Kurulumdan trial’a, trial’dan paid’e, payer oranı, payer başına değer, renewal’lar, sürüm günlüğüne karşı.
9. Creative’leri kontrol edin. Creative yaşına ve frekansa göre IPM, harcama yoğunlaşması, son yeni konseptin tarihi.
10. Öğrenme durumunu kontrol edin. Karşılaştırma penceresinin içinde önemli bir düzenleme varsa bir döngü bekleyin.
11. Mevsimselliği geçen yılla karşılaştırın, ya da hipotezi bırakın.
12. Sonra karar verin, aynı yaştaki marjinal ROAS’a göre ve tavanla karşılaştırarak, rakam büyükse önce bir holdout ile.

Birinci adımdaysanız ve kimse tutmadığı için değişiklik günlüğü boşsa, onu bir hesap için growth audit içinde yeniden kuruyorum ve on iki kontrolü yürütüyorum, audit’i her harcama seviyesinde tek başına alabilirsiniz.

Kaynaklar ve kapsam

Hepsi 5 Ekim 2026’da kontrol edildi. Platform dokümantasyonu haber verilmeden değişir, bu yüzden bir eşiği ya da pencereyi aktarmadan önce tarihe bakın. CPI ayrıştırması, paywall örneği, ülke karışımı örneği ve ölçekleme örneği, belirtilmiş varsayımlar üzerinde yapılan aritmetiktir, bir hesap değil. Bağlantısını verdiğim vakalar üzerinde çalıştığım hesaplardır, her biri tek bir hesap, kontrollü deney değil. Meta’nın yardım sayfaları otomatik erişimi engelliyor, bu yüzden onları bir tarayıcıda açtırdım.

• Meta: About ad auctions ve About the learning phase, Meta Business Help Center
• TikTok: Available bidding methods ve Available bid strategies for App Event Optimization, TikTok Ads Manager Help
• Google: Best practices for App campaigns ve About Smart Bidding, Google Ads Help
• Apple: Apple Ads glossary, Create a product page optimization test, Make the most of product page optimization (Tech Talk) ve Measuring ad performance with AdAttributionKit
• Adjust: How SKAdNetwork 4 works, Adjust Help Center
• AppsFlyer: Meta ads FAQ ve Measuring attribution with multiple MMPs, AppsFlyer Help Center
• Meta: Ads Insights API Metric Availability Updates, Meta for Developers, 16 Ekim 2025
• Supermetrics: Facebook Ads: new historical limitations, attribution window and metric removals, January 12, 2026, aynı değişikliğe dair bir connector sağlayıcısının dokümantasyonu
• Lewis: Worn Out or Just Getting Started? The Impact of Frequency in Online Display Advertising, AEA 2015, hakemli bir sürümü bulunamayan çalışma kâğıdı, yazar o sırada Google’da, 2010 Yahoo ana sayfası display reklamları
• Analytics at Meta: Creative Fatigue, Medium, 10 Mayıs 2023, Meta’nın kendi gözlemsel regresyonu ve yaklaşık 26.000 vakalık bir split test, sağlayıcının kendi araştırması