Bir süredir web analiz araçlarının nasıl bu kadar detaylı ve doğru verilere ulaştığını merak ediyorum. Özellikle SimilarWeb gibi siteler:
• Web site trafiklerini nasıl tahmin ediyor?
• Oturum süreleri, ziyaretçilerin sitede geçirdiği ortalama süreler, hemen çıkma oranı gibi detaylı verileri hangi yöntemlerle elde ediyor?
Bu tarz araçların kullandığı veri kaynaklarını anlamaya çalışıyorum. Bildiğim kadarıyla bu veriler genellikle:
1. Tarayıcı uzantılarından (browser extension) toplanabiliyor.
2. ISP (internet servis sağlayıcılarından) gelen anonimleştirilmiş verilerle destekleniyor.
3. Kendi analitik yazılımlarını kullanan sitelerden veya iş ortaklarından alınabiliyor.
4. Çerezler ve piksel takipleri üzerinden trafik eğilimleri analiz ediliyor.
Ancak beni en çok şaşırtan şey, bu tahminlerin genelde oldukça doğru olması ve oturum süresi gibi detayların bile neredeyse gerçek verilerle örtüşmesi. Peki bu kadar iddialı ve detaylı tahminleri nasıl yapabiliyorlar?
Kendi fikrinizi ya da bildiklerinizi paylaşabilirseniz çok sevinirim. 😊
Şimdiden teşekkürler!
Sizce nasıl çalışıyor? Yorumlarınızı bekliyorum
1
●108
- 28-01-2025, 05:15:15
- 28-01-2025, 09:18:30
1. Tarayıcı Uzantıları (Browser Extensions)
- Nasıl çalışır?: Kullanıcılar, çeşitli hizmetler sunan (örneğin reklam engelleme, fiyat karşılaştırma, SEO analiz araçları gibi) tarayıcı uzantılarını indirir. Bu uzantılar, ziyaret edilen siteler, sayfa görünümleri, oturum süreleri ve gezinme davranışları gibi verileri anonim bir şekilde toplar.
- Gücü: Bu yöntem, bireysel kullanıcı davranışlarını analiz etmekte oldukça etkilidir. Kullanıcı tabanı genişse, elde edilen veriler istatistiksel olarak güçlü bir örnekleme sağlar.
- Limitleri: Herkes tarayıcı uzantısı kullanmaz, bu yüzden bu veri kümesi genellikle diğer kaynaklarla desteklenir.
2. İnternet Servis Sağlayıcılarından (ISP) Gelen Veriler
- Nasıl çalışır?: ISP'ler, kullanıcıların internetteki aktivitelerini anonimleştirerek trafik verilerini paylaşabilir. Bu veri seti, hangi sitelere ne kadar trafik aktığını genel hatlarıyla gösterir.
- Gücü: ISP verileri, genellikle büyük ölçekte ve geniş bir demografik temsille gelir, bu da daha kapsamlı analizlere olanak tanır.
- Limitleri: Veri genellikle anonimleştirildiği için, kullanıcıların sitedeki spesifik davranışları hakkında bilgi vermez. Ayrıca, bazı bölgelerde gizlilik yasaları (örneğin GDPR) nedeniyle ISP'lerin bu tür verileri paylaşması sınırlanmıştır.
3. Kendi Analitik Yazılımları veya İş Ortaklarından Gelen Veriler
- Nasıl çalışır?: Bazı siteler, SimilarWeb gibi platformlarla veri paylaşmayı kabul eder. Bu, özellikle büyük iş ortaklıkları kurulduğunda yaygın bir yöntemdir. Bu veri, kullanıcıların bir sitedeki detaylı davranışlarını (örneğin hemen çıkma oranı, oturum süresi) ölçmek için kullanılabilir.
- Gücü: Bu veriler doğrudan site sahiplerinden geldiği için genellikle çok doğru ve detaylıdır.
- Limitleri: İş ortaklığı olmayan siteler için bu yönteme başvurulamaz, bu da diğer veri kaynaklarının kullanımını gerektirir.
4. Çerezler ve Piksel Tabanlı İzleme
- Nasıl çalışır?: Çerezler ve izleme pikselleri, kullanıcıların bir sitedeki aktivitelerini kaydeder. Reklam ağları ve sosyal medya platformları (örneğin Facebook, Google) bu tür izleme yöntemlerini sıkça kullanır ve analiz araçlarına anonim veri sağlayabilir.
- Gücü: Ziyaretçi davranışlarını detaylı bir şekilde anlamak için idealdir.
- Limitleri: Tarayıcılar (örneğin Safari, Firefox) son yıllarda çerez izlemeyi sınırlandırdığı için bu yöntemin etkinliği azalmaktadır.
5. Makine Öğrenimi ve İstatistiksel Modeller
- Nasıl çalışır?: Yukarıdaki veri kaynaklarından elde edilen ham veriler, makine öğrenimi ve istatistiksel tahmin modelleriyle işlenir. Bu modeller, belirli bir sitenin geçmiş verileri ve sektörel trendlere dayalı olarak tahminler üretir.
- Örneğin: Bir e-ticaret sitesinin kullanıcı davranışıyla benzer sektörlerdeki diğer siteler karşılaştırılarak tahminleme yapılabilir.
- Gücü: Eksik verilerin doldurulmasında veya anonimleştirilmiş verilerin anlamlı hale getirilmesinde güçlüdür.
- Limitleri: Tamamıyla tahminlere dayandığı için birebir doğru sonuçlar garanti edilemez.
6. Kamuya Açık Veriler
- Nasıl çalışır?: Şirket raporları, web sitelerindeki trafik bilgilerini paylaşan blog yazıları, API'ler (örneğin Twitter API) gibi kaynaklar kullanılır. Bazı siteler, kendi trafiğini açık bir şekilde paylaşır.
- Gücü: Doğrudan şirketlerden geldiği için doğruluk oranı yüksektir.
- Limitleri: Kamuya açık veriler genellikle sınırlıdır ve yalnızca belirli siteler için kullanılabilir.
7. Panel Verisi ve Kullanıcı Anketleri
- Nasıl çalışır?: Bazı şirketler, belirli kullanıcı gruplarını (örneğin, binlerce kişiden oluşan bir "panel") sürekli olarak takip eder. Panel üyeleri, ziyaret ettikleri siteler veya online davranışları hakkında bilgi paylaşır.
- Gücü: Hedef kitlenin detaylı bir analizini sağlar.
- Limitleri: Panel boyutu sınırlı olduğundan, bu veri genellikle diğer kaynaklarla desteklenir.
Sonuç: Nasıl Bu Kadar Doğru Olabiliyorlar?
- Kaynak Çeşitliliği: Yukarıda sıralanan kaynaklardan elde edilen veriler bir araya getirilir ve birbirini tamamlayacak şekilde kullanılır.
- Tahmin ve Modelleme: Eksik veya sınırlı veriler, gelişmiş algoritmalarla modellenerek tamamlanır.
- Örneklem Genişliği: Tarayıcı uzantıları ve ISP verileri gibi büyük veri kaynakları, örneklemin geniş olmasını sağlar.
- Sürekli İyileştirme: Veriler zamanla toplanıp analiz edildikçe modeller daha doğru hale gelir.