Web Site Trafik Analizi 2026: Çerez-Siz Çağda Profesyonel İzleme Rehberi

1. 2026'da Trafik Analizinin Dönüşümü

Bakış Açısı

Bir web sitesinin performansını anlamlandırmanın yolu, beş yıl önce çoğunlukla "günlük oturum sayısı" ve "hemen çıkma oranı" gibi yüzeysel metriklere bakmaktan geçiyordu. 2026 itibarıyla bu yaklaşım hem teknik hem stratejik olarak kullanılmaz hale geldi. Üçüncü taraf çerezler Safari, Firefox ve Brave gibi tarayıcılarda yıllardır engelliydi; Chrome'un da bu blokajı tamamen devreye alması ile birlikte klasik istemci taraflı izleme yöntemleri trafiğin neredeyse yarısını kaybeder duruma geldi.

Aynı zamanda AI Overview ve sıfır-tıklama arama sonuçları, klasik organik trafik tanımını alt üst etti. Bir kullanıcı sorusunun cevabını arama motorunun özet panelinde gördüğünde sitenize hiç uğramadan ihtiyacını giderebiliyor; bu da "görünürlüğü" tıklamaya dönüştürmeyen yeni bir gerçeklik yaratıyor. Trafik analiziniz bu gerçeği yansıtmıyorsa, ölçtüğünüz sayılar pazarlama bütçenizi yanlış yönlendiriyor demektir.

Modern trafik analizinin üç temel ilkesi var:

• Birinci taraf veriye odaklanma: Kendi domaininizde toplanan ve sahip olduğunuz veri
• Server-side toplama: Ad-blocker ve tracker-blocker'ların etkisini minimize eden sunucu taraflı yapı
• Aydınlatılmış rıza: KVKK ve GDPR uyumlu, kullanıcıya gerçek kontrol veren onay akışı

Fatih Web Tasarım olarak, kurumsal müşterilerimizin trafik analizini bu üç ilke üzerine kuruyoruz. Tek bir araca bağlı kalmak yerine, GA4'ün toplu eğilim verisini birinci taraf bir Plausible veya Matomo örneği ile destekleyen hibrit bir mimari kuruyoruz. Böylece hem Google'ın ekosisteminden kopmuyor hem de bağımsız bir doğrulama kaynağına sahip oluyoruz.

2. GA4, Plausible, Fathom, Matomo Karşılaştırma

Araç Karşılaştırması

2026'da web trafiği analizi pazarında dört araç açık ara öne çıkıyor. Her birinin teknik mimarisi, fiyatlandırması ve KVKK uyumu farklı; doğru seçim sitenizin ölçeğine ve hassasiyet ihtiyacına bağlı.

Google Analytics 4 (GA4)

GA4, Universal Analytics'in halefi olarak 2023'te tamamen geçişi yapılan, olay tabanlı (event-based) yeni nesil analiz platformu. Ücretsiz tier'ı aylık 10 milyon olaya kadar yeterli. En büyük avantajı Google Ads, Search Console, Looker Studio ve BigQuery ile derin entegrasyonu. Dezavantajı ise arayüzünün karmaşıklığı ve KVKK uyumunun ek konfigürasyon (IP anonimleştirme, veri saklama süreleri, signals devre dışı) gerektirmesi.

Plausible Analytics

Plausible, Estonya merkezli açık kaynak ve gizlilik öncelikli bir araç. Toplam script boyutu 1 KB altında, çerez kullanmıyor, kişisel veri toplamıyor. KVKK ve GDPR ile uyumu varsayılan olarak sağlıyor. Aylık 9 USD'den başlayan fiyatlandırma ile küçük ve orta ölçekli kurumsal siteler için ideal. Kendi sunucunuzda da host edebilirsiniz (self-hosted).

Fathom Analytics

Fathom, Kanada merkezli, Plausible'a benzer felsefe ile çalışan başka bir gizlilik öncelikli çözüm. Aylık 15 USD'den başlıyor. Güçlü tarafı dashboard'unun sadeliği ve hız metrikleri için entegre raporlar. Türkiye'den kullanılırken Avrupa edge node'ları üzerinden çalışıyor.

Matomo

Matomo, en olgun açık kaynak analiz platformu. GA4'e en yakın özellik setine sahip — kohort, dönüşüm hunisi, davranış akışı, heatmap, session recording (Matomo Pro). Self-hosted ise tamamen ücretsiz ve veri %100 sizde kalıyor. Bulut versiyonu aylık 23 EUR'dan başlıyor. Kurumsal müşterilerimizin önemli bir kısmı için Matomo'yu birinci tercih olarak öneriyoruz.

Karşılaştırmanın özeti:

• Tam özellik + ücretsiz + Google ekosistemi: GA4
• Minimum karmaşıklık + maksimum gizlilik: Plausible veya Fathom
• Tam veri sahipliği + zengin özellik: Matomo (self-hosted)
• Hibrit yaklaşım: GA4 + Plausible/Matomo birlikte

3. Çerez-Siz (Cookieless) Analitik

2026 Standardı

Çerez-siz analitik, kullanıcıyı tanımlamak için tarayıcı çerezi yerine geçici, anonim bir parmak izi (fingerprint) veya günlük dönen bir hash kullanan yaklaşım. KVKK ve GDPR perspektifinden, kişisel veri toplanmadığı sürece kullanıcıdan rıza istemeden çalışabilir.

Çerez-siz bir izleme akışı tipik olarak şöyle çalışır:

1. Kullanıcı sayfayı yükler; tarayıcı User-Agent ve IP adresi sunucuya gelir
2. Sunucu tarafı, IP'yi anonimleştirir (son oktet sıfırlanır), User-Agent + tarih + gizli salt ile bir hash üretir
3. Hash, 24 saat boyunca bu kullanıcı için kullanılır; gece yarısı salt değişir ve eski hash unutulur
4. Hiçbir çerez, hiçbir kalıcı tanımlayıcı diske yazılmaz

Plausible ve Fathom bu modeli varsayılan kullanıyor. Matomo'da "Cookieless Tracking" seçeneği ile aktif edilebiliyor. GA4'ün de "consent mode v2" özelliği, rıza alınmadığında modelleme tabanlı bir çerez-siz akış sunuyor — ancak buradaki veri istatistiksel tahmin, gerçek ölçüm değil.

Çerez-siz analitiğin kayıpları da var: aynı kullanıcının farklı cihazlarda davranışı birleştirilemiyor, gerçek "geri dönen ziyaretçi" oranı ölçülemiyor, dönüşüm atıfı zayıflıyor. Bu kayıpları kabullenip gizliliği ön plana almak, 2026'da artık ahlaki bir tercih değil — yasal bir gereklilik haline geldi.

4. Server-Side Tracking Mimarisi

İleri Teknik

İstemci tarafında çalışan analitik script'leri, kullanıcının ad-blocker veya tracker-blocker uzantıları tarafından engellenebilir; Safari'nin Intelligent Tracking Prevention özelliği gibi tarayıcı seviyesinde engeller de devrede. Sektör ortalamasında istemci taraflı izleme, gerçek trafiğin yalnızca %55-70'ini yakalayabiliyor. Server-side tracking, bu kaybı %5'in altına indiriyor.

Server-side bir mimari şu bileşenlerden oluşur:

• İlk parti endpoint: Kendi domaininizde /events gibi bir API uç noktası
• Edge worker: Cloudflare Workers, Vercel Edge Functions veya AWS Lambda@Edge ile olayları toplama
• Toplu analiz hedefi: GA4 Measurement Protocol, Matomo HTTP Tracking API veya doğrudan BigQuery
• Tag yönetimi: Google Tag Manager server-side container veya açık kaynak alternatifi

Tipik bir server-side akış şöyle işler: tarayıcı, sitenize özel bir alt domainden (örneğin m.siteniz.com) küçük bir loader script'i alır. Loader, kullanıcı etkileşimlerini aynı alt domaine POST eder. Edge worker, bu POST'u alır, IP'yi anonimleştirir, gerekli zenginleştirmeyi yapar (ülke, cihaz, kaynak) ve hedef analiz platformuna iletir.

Server-side mimarinin yan faydaları:

• İstemci tarafında çalışan kodu ciddi şekilde küçültür — Core Web Vitals iyileşir
• Üçüncü taraf çerez engellerinden etkilenmez
• Veri zenginleştirme (CRM eşleştirme, lead skorlama) sunucu tarafında yapılabilir
• API anahtarları ve hassas yapılandırma istemciye sızmaz

Kurulum karmaşıklığı yüksek; Cloudflare Workers + GA4 Measurement Protocol kombinasyonunda bile uçtan uca 40-80 saat geliştirme süresi gerektiriyor. Bu nedenle server-side tracking, aylık 50.000+ ziyaretçi alan kurumsal siteler için ROI'si en yüksek yatırımdır.

5. KVKK ve GDPR Uyumu

Yasal Gereklilik

2026'da Türkiye'de KVKK denetimleri çok ciddileşti; KVKK Kurulu'nun web sitesi izleme uygulamalarına dair yayınladığı son rehber, çerez ve benzeri teknolojilerin kişisel veri sayılması gerektiği konusunda Avrupa içtihatlarıyla uyumlu bir tutum sergiliyor. AB pazarına satış yapan veya AB vatandaşlarının verisini işleyen siteler için GDPR ihlali ağır cezalar getirmeye devam ediyor.

Uyumlu bir trafik analizi kurulumunun bileşenleri:

• Granular rıza yönetimi: Pazarlama, analitik ve fonksiyonel çerezleri ayrı ayrı seçilebilir kategoriler olarak sunmak
• Rıza öncesi izleme yok: Kullanıcı "Kabul et" demeden hiçbir izleme çerezi düşmemeli, hiçbir kişisel veri toplanmamalı
• Açık ve sade dil: Aydınlatma metni hukuk diline boğulmuş 4000 kelime değil, kullanıcının gerçekten anlayabileceği bir özet olmalı
• Erişim, silme ve taşıma hakları: Veri sahibinin kolayca kullanabileceği bir self-servis portal
• Veri saklama süreleri: GA4'te varsayılan 2 aydan 14 aya kadar yapılandırılabilir; "gerektiği kadar" prensibine uygun belirlenmeli

Pratikte en yaygın yanlış, "Bu siteyi kullanmaya devam ederek çerezleri kabul etmiş sayılırsınız" gibi pasif onay metinleridir. KVKK ve GDPR perspektifinden bu yaklaşım geçersiz; gerçek ve açık bir tıklama eylemi gerekiyor. KVKK Kurulu 2025 yılındaki denetimlerde bu hatayı yapan firmalara idari para cezası verdi.

Cookiebot, OneTrust, Klaro veya Cookieyes gibi Consent Management Platform (CMP) çözümleri Türkiye pazarına uygun yapılandırılabilir. Açık kaynak çözüm tercih ediyorsanız Klaro ve Cookie Consent v3, Almanya menşeli ve GDPR'ye yüksek uyumlu seçeneklerdir.

6. Kullanıcı Yolculuğu Haritalama

Stratejik Analiz

Bir ziyaretçinin sitenize ilk girişinden dönüşüme (form gönderme, sipariş verme, abone olma) kadar geçirdiği adımlar dizisine "kullanıcı yolculuğu" denir. Modern trafik analizi, tek tek sayfaların performansını ölçmenin ötesine geçip bu yolculuğu uçtan uca görünür kılmalıdır.

GA4'te "Path Exploration" raporu, ziyaretçilerin sayfa A'dan sonra en sık hangi sayfaya geçtiğini gösteren bir Sankey diyagramı sunar. Matomo'da benzer bir görselleştirme "Users Flow" altında bulunur. Bu raporları okurken dikkat etmeniz gereken üç gösterge var:

• Beklenmedik çıkış noktaları: Hangi sayfa olmaması gereken bir yerde "çıkış sayfası" oluyor?
• Döngüsel yollar: Aynı sayfa ikinci ya da üçüncü kez ziyaret ediliyorsa, kullanıcı aradığını bulamıyor demektir
• Kısa devre yolları: Beklenen 5 adımlık bir akış, gerçekte 2 adımda tamamlanıyorsa süreciniz kısaltılabilir

Kullanıcı yolculuğunu zenginleştirmek için "event" katmanı kritik. Sayfa görüntüleme tek başına yeterli değil; bir e-ticaret sitesinde view_item, add_to_cart, begin_checkout, purchase gibi olaylar; bir B2B sitesinde scroll_75, video_play, pricing_view, contact_form_submit gibi olaylar yolculuğun anlamlı duraklarını oluşturur.

Mikro etkileşim ve davranış analizi konusunda mikro etkileşim tasarımı rehberimiz ve küçük ayrıntıların büyük etkileri başlıklı yazılarımız tamamlayıcı kaynak olarak iş görür.

7. Kohort Analizi ile Sadakat Ölçümü

Stratejik Analiz

Kohort analizi, aynı zaman diliminde (örneğin aynı hafta) ilk ziyaretini yapan kullanıcı gruplarını zaman içinde nasıl davrandıklarına göre takip eden bir yaklaşım. "Bu hafta gelen 1.000 kullanıcının dört hafta sonra hâlâ aktif olan yüzdesi nedir?" sorusunun cevabını verir.

Bir kohort tablosunda satırlar haftaları (kohort), sütunlar geçen zamanı (W0, W1, W2...) gösterir. Sağlıklı bir SaaS sitesinde W1 retansiyonu %30+, W4 retansiyonu %18+ beklenir; içerik sitelerinde bu sayılar çok daha düşüktür ama bunun nedeni mecranın doğasıdır.

Kohort analizini neden yapmalısınız:

• Pazarlama kampanyalarını izole edebilirsiniz: Mart kohortu Şubat kohortundan daha sadıksa, Mart kampanyanız doğru kitleye ulaşıyor demektir
• Ürün değişikliklerinin etkisini görürsünüz: Yeni bir özelliği canlıya almadan önceki ve sonraki kohortları kıyaslamak A/B testin alternatifi olabilir
• Mevsimsel etkileri ayırt edersiniz: Yaz aylarındaki düşüş, kohortun yaşı mı yoksa sezon etkisi mi?

GA4'te "Cohort Exploration" raporu, ücretsiz tier'da haftalık ve aylık kohortları görselleştirir. Matomo'da "Cohorts" eklentisi (Pro'da yerleşik, ücretsizde manuel SQL) benzer bir görünüm sunar. BigQuery'ye akan ham veri varsa, SQL ile özelleştirilmiş kohortlar (örneğin "demo isteyen kullanıcıların retansiyonu") çok hızlı çıkarılabilir.

8. Dönüşüm Hunisi Kurulumu

Ölçüm

Dönüşüm hunisi (conversion funnel), kullanıcının dönüşüme giden adımlarındaki kayıp oranlarını ölçer. İdeal bir huni 3-7 adımdan oluşur; her adımda kayıp oranınızı bilirsiniz, en zayıf adımı bilirsiniz, sürekli iyileştirme döngüsü kurulabilir.

Tipik bir e-ticaret hunisi şu adımlardan oluşur:

1. Kategori sayfası görüntüleme
2. Ürün detay sayfasına giriş
3. Sepete ekleme
4. Ödeme sayfasını açma
5. Ödeme bilgisi giriş
6. Sipariş tamamlama

Tipik bir B2B kurumsal site hunisi:

1. Açılış sayfası
2. Hizmet detay sayfası
3. Fiyatlandırma ya da referans sayfası
4. İletişim/demo talep formu
5. Form gönderim

GA4'te "Funnel Exploration" raporu, açık ya da kapalı huni türlerini, her adımdaki tamamlama ve terk oranlarını görsel olarak verir. "Açık huni" kullanıcının herhangi bir adıma direkt giriş yapmasına izin verir; "kapalı huni" ilk adımdan başlamayanları saymaz. Kurumsal müşterilerimizin çoğunda açık huni daha gerçekçi sonuçlar veriyor çünkü kullanıcılar SEO ile genelde orta sayfalardan giriyor.

Huni analizinin asıl gücü, dropout (terk) noktalarını izole etmek. Bir adımda %75 terk varsa, bu adımın UX, performans veya içerik açısından sorgulanması gerekir. Bu noktada session recording araçları (Hotjar, Microsoft Clarity, FullStory) ile kullanıcı kayıtlarını izlemek, sayısal hipoteze görsel kanıt ekler.

9. Atıf (Attribution) Modelleri

Pazarlama Analizi

Bir dönüşüm gerçekleştiğinde, bu dönüşümün hangi pazarlama kanalına atfedileceği basit bir soru değildir. Kullanıcı haftalar önce LinkedIn reklamından sitenizi tanımış, üç gün önce organik aramadan tekrar gelmiş, bugün doğrudan URL'i yazarak gelip dönüşmüş olabilir. Bu dönüşümü kime yazıyorsunuz?

2026'da yaygın kullanılan atıf modelleri:

• Last-click (son tıklama): Dönüşümden hemen önceki kanal alır. Basit ama erken aşama kanalları görmezden gelir
• First-click (ilk tıklama): Tüm krediyi keşif kanalına verir. Brand awareness odaklı stratejiler için anlamlı
• Linear (doğrusal): Yolculuktaki tüm kanallar eşit pay alır
• Time-decay (zamana göre azalan): Dönüşüme yakın kanallar daha fazla, uzak kanallar daha az pay alır
• Position-based (pozisyona göre): İlk ve son kanal %40'ar, ortadakiler %20'yi paylaşır
• Data-driven (veri tabanlı): GA4'ün makine öğrenmesi modeli; benzer dönüşüm yollarını analiz ederek kanal katkılarını hesaplar

GA4 2024'ten itibaren first-click, linear, time-decay ve position-based modellerini kademeli olarak emekli etti; "data-driven attribution" varsayılan hale geldi. Bu model 300+ dönüşüm/ay olan mülkler için sağlıklı çalışıyor, daha küçük siteler için son tıklama atıfına geri düşüyor.

Bağımsız bir atıf görünümü için Matomo'nun "Multi-Channel Conversion Attribution" eklentisi (Pro) veya kendi BigQuery sorgularınızla SQL-tabanlı atıf modeli kurmak mümkün. SQL ile yapılan atıfların avantajı, kendi iş kurallarınızı ve dahili tanımlarınızı (örneğin "Affiliate kanalı yeni müşteri kazanımı sayılır, mevcut müşteri tekrar siparişi sayılmaz") modele dahil edebilmenizdir.

10. BigQuery Entegrasyonu

Veri Mimarisi

Standart GA4 arayüzü, hazır raporlar ve kısıtlı keşif modülü ile sınırlı. Sorularınız "Sosyal medya kullanıcılarımın e-ticaret AOV'si fiyat sayfasını görmüş kullanıcılardan farklı mı?" gibi spesifikleştikçe, GA4 arayüzü yetmez hale gelir. BigQuery entegrasyonu bu noktada devreye girer.

BigQuery, Google Cloud'un sunucusuz veri ambarı hizmeti. GA4 verisini ham olay tablosu olarak günde bir kez (Standart tier) veya gerçek zamanlı (Streaming tier) BigQuery'ye akıtır. Bu sayede:

• Ham olay verisi üzerinde SQL ile sınırsız özel analiz yapabilirsiniz
• 2 ay-14 ay saklama limitinin ötesinde tarihsel veri saklayabilirsiniz
• CRM, ERP, satış POS verilerinizi GA4 ile birleştirebilirsiniz
• Looker Studio, Tableau veya Power BI'a doğrudan bağlanabilirsiniz

BigQuery maliyeti veri hacminize bağlı. Tipik bir kurumsal kullanım senaryosunda aylık 10-150 USD arası seyreder. Ücretsiz tier 10 GB depolama ve 1 TB sorgu içeriyor — küçük siteler için bu yeterli olabilir.

Tipik bir BigQuery sorgu örneği — son 30 gündeki en yüksek hemen çıkma oranına sahip 20 sayfayı listelemek:

• SELECT page_path, COUNT(*) as sessions, AVG(bounce) as bounce_rate
• FROM `proje.analytics_XXXX.events_*`
• WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20260520' AND '20260619'
• GROUP BY page_path ORDER BY bounce_rate DESC LIMIT 20

BigQuery'ye geçişin ilk haftası çoğu zaman karmaşıktır; events_ tablosunun yapısı, nested ve repeated alanlar (UNNEST kullanımı), event_params içindeki anahtarları çıkarmak için bir öğrenme eğrisi vardır. Ancak bir defa öğrenildiğinde, GA4 arayüzünün cevaplayamadığı yüzlerce sorunun çözücüsüdür.

11. Looker Studio ile Dashboarding

Görselleştirme

Verinin yönetim kararına dönüşmesi için yorumlanabilir görsellere ihtiyaç var. Looker Studio (eski adıyla Google Data Studio), 2026'da hâlâ en yaygın kullanılan ücretsiz dashboard aracı. GA4, BigQuery, Google Ads, Search Console, Google Sheets ve onlarca üçüncü taraf veri kaynağına bağlanır.

Etkili bir trafik analizi dashboard'unun bileşenleri:

• KPI özeti: Bu ay vs. geçen ay karşılaştırması ile aktif kullanıcı, oturum, dönüşüm sayıları
• Kanal performansı: Organik, doğrudan, sosyal, ücretli kanalların trafik ve dönüşüm payı
• Sayfa performansı tablosu: En çok ziyaret edilen 20 sayfa + her birinin LCP, INP, dönüşüm oranı
• Coğrafi dağılım: İl bazlı Türkiye haritası, en aktif şehirler
• Cihaz ve tarayıcı segmentasyonu: Mobil/masaüstü, iOS/Android dağılımı
• Dönüşüm hunisi görseli: Adım adım terk grafiği
• Kohort retansiyonu: Renk ölçekli matris

Dashboard tasarlarken sık yapılan hata, her şeyi tek bir sayfaya sıkıştırmak. Yönetim seviyesi (CEO/CMO) için tek sayfa, 5-7 KPI ile sınırlı bir özet; analist seviyesi için 4-6 sayfalık detaylı bir set ideal. Hedef kitle netleşmeden dashboard'a başlamayın.

Looker Studio'nun ücretsiz katmanı çoğu kurumsal ihtiyacı karşılar. Pro versiyonu (kullanıcı başına aylık 9 USD) gelişmiş paylaşım, sürüm geçmişi ve daha hızlı kullanıcı uyarısı gibi özellikler getirir.

12. Trafik Analizinde Yapılan En Sık Hatalar

Uyarılar

Sahada yüzlerce kurumsal sitede gözlemlediğimiz, kararları yanlış yönlendiren en sık trafik analizi hataları:

• İç IP'lerin filtrelenmemesi: Şirket içi trafik gerçek ziyaretçi sayısını şişirir; statik IP'leriniz GA4 filtrelerine eklenmeli
• Bot trafiğinin temizlenmemesi: Pingdom, UptimeRobot gibi izleme botları aylık binlerce sahte ziyaret üretir; "Known bots and spiders" filtresi varsayılan açılmalı
• Yanlış zaman dilimi: GA4 mülkü oluşturulurken zaman dilimi varsayılan "Pasifik" geliyor; "İstanbul" olarak değiştirilmediğinde gece raporları kaymış görünür
• Dönüşüm sayma kuralı yanlış: Bir kullanıcı aynı oturumda 3 kez form gönderse, "her olay" olarak sayılırsa dönüşüm 3 olur; "oturum başına bir kez" olarak ayarlanmalı
• Hedef olmadan analiz: "Hangi metrikler benim için önemli?" sorusu cevaplanmadan açılan dashboard, doğru-yanlış kararına götürmez
• Veri saklamasının dikkate alınmaması: GA4 varsayılan 2 ay sakliyor; yıllık karşılaştırma için 14 ay'a çıkarmak gerekir
• İstemci taraflı sayma: Server-side olmayan kurulumlarda gerçek trafiğin %25-45'ini kaybettiğinizi unutmamak
• Çerez bannerını test etmemek: "Reddet" butonuna basıldığında izleme gerçekten duruyor mu? Browser DevTools ile Network sekmesinden doğrulanmalı

Bu hataların her biri, alınan kararların gerçekten yanlış bir veriye dayanmasına yol açar. Yıl sonu pazarlama bütçesini "yanlış sayılmış bir Facebook ROI" üzerine kuran kurumsal müşterilerin dramı, sahada her ay karşılaştığımız bir gerçek.

Sonuç: Veri Bir Yatırım, Yorum Bir Disiplindir

Trafik analizi, 2026 itibarıyla teknik ve hukuki olarak çok katmanlı bir konuya dönüştü. Doğru araç seçimi, server-side kurulum, KVKK uyumu, atıf modeli, BigQuery zenginleştirme, Looker Studio dashboard — her biri tek başına eksik kalan, birbirini tamamlayan parçalar. Bu parçaları doğru kuran kurumsal siteler, pazarlama bütçesini doğru kanallara yönlendiriyor; doğru kuramayanlar ise hayalî bir başarı/başarısızlık tablosuna göre karar veriyor.

Fatih Web Tasarım olarak, Antalya merkezli kurumsal müşterilerimize sıfırdan veri katmanı (data layer) tasarımı, GA4 + Plausible hibrit kurulumu, KVKK uyumlu çerez yönetimi, BigQuery veri ambarı ve özelleştirilmiş Looker Studio dashboard hizmetlerini bir bütün halinde sunuyoruz. Sitenizin trafik analizinin 2026 standartlarına ne kadar uzak olduğunu ücretsiz değerlendirmek için bizimle iletişime geçin.