디스플레이 광고 종합분석

디스플레이 광고를 분석하는 것은 쉽지 않습니다. 첫째, 많은 사람들이 디스플레이 광고가 전환에 어떤 영향을 미치는지 이해하지 못하고 불필요한 사치라고 생각합니다. 둘째, 디스플레이 광고는 사용 가능한 모든 채널에서 실행되는 경향이 있으며 Facebook, Google 및 직접 사이트의 데이터를 단순 집계하는 것조차 주요 과제가 됩니다.

이 기사에서는 뉴에이지. 디스플레이 광고 분석에 대한 접근 방식을 공유합니다. 올바른 데이터를 수집하는 방법과 캠페인의 실제 효과를 분석하는 방법을 알려드립니다.

디스플레이 광고 종합분석   디스플레이 광고 캠페인의 효과를 평가하기 위한 방법론입니다. 그 일환으로 디지털 도구를 사용하여 측정할 수 있는 배치 품질, 미디어 메트릭 및 광고에 대한 반응을 분석합니다.

종합 분석을 사용하는 방법

포괄적인 분석은 디스플레이 광고에 대한 newage.agency의 주요 접근 방식입니다. 캠페인을 최적화하는 반복적인 주기를 나타냅니다. 그리고 이 반복은 4개의 부분으로 구성됩니다.

1. 광고 배치의 품질 관리. 데이터를 검토하기 전에 데이터가 정확하고 캠페인의 실제 과정을 반영하는지 확인해야 합니다. 조회가능성은 어떻게 되나요? 사용자가 광고 연락처를 볼 수 있었나요?

2. 메트릭 분석을 표시합니다. 디스플레이 광고는 특수한 유형의 프로모션으로 자체적인 기본 성과 지표(노출수, 타깃 오디언스 도달 범위, 동영상 조회수, 브랜드 상승도 등)가 있습니다. 이 단계에서 이를 측정합니다.

3. 광고에 대한 반응. 클릭 후, 조회 후 및 교차 장치 전환에 대한 데이터 분석을 기반으로 사용자가 광고와의 상호 작용에 의해 영향을 받는 방식에 대한 결론을 도출할 수 있습니다. 사실 이것은 퍼포먼스 마케팅이지만 브랜드 캠페인의 경우에는 브랜드 포먼스입니다.

4. 민첩한 접근 방식. 우리의 임무는 이러한 결과를 최적화에 사용하기 위해 가능한 한 짧은 시간에 가능한 한 많은 결론을 도출하는 것입니다. 우리의 접근 방식을 통해 최대 수익으로 마케팅 예산을 투자할 수 있습니다.

각 단계를 자세히 살펴보겠습니다.

광고 배치의 품질 관리

잘못된 데이터는 잘못된 결론과 비참한 행동으로 이어집니다. 따라서 포괄적인 분석의 첫 번째이자 기본 단계는 데이터 유효성 검사입니다.

디스플레이 광고는 한 번에 여러 채널에서 시작됩니다. Google, Facebook 등 글로벌 및 로컬 플레이어의 광고 사무소를 동시에 이용하고 직접 구매합니다.

모든 배치를 추적하기 위해 모든 지표를 비교하는 데 도움이 되는 추적 시스템(감사자)을 추가로 설정합니다. 광고 사무소, 심사원, 사이트의 통계를 하나의 대시보드에 집계하고 수렴하는지 확인합니다.

첫째, 광고 캐비닛, 웹 분석 및 감사자의 지표가 수렴하는지 수신된 데이터를 확인합니다. 결국, 지불한 광고 계정에 백만 건의 노출이 있고 추적 시스템에 10만 건의 노출만 표시된다면 결론을 내리는 것은 잘못된 것입니다.

그런 다음 배치 자체의 품질 지표를 확인합니다. 사용자가 광고를 볼 수 있는지 여부, 계획된 배치 형식이 실제 광고와 일치하는지 여부, 어느 사이트에서 청중이 광고를 보는 빈도를 알아냅니다.

여기에서 조회가능성 지표(활성 보기)가 특히 중요합니다. 예를 들어 게재위치의 조회가능성이 10%인 경우 일반적으로 총 도달 범위로 표시되는 100% 범위를 말하는 것은 잘못된 것입니다.

배치 품질 관리 단계에서 이러한 매개 변수를 확인하는 것이 중요합니다.

이전에는 데이터가 잘못 추적되는 상황이 발생했습니다. 따라서 이러한 일이 발생하지 않도록 적극적으로 대응하고 있습니다.

기본 출시 전에 1000개의 노출에서 파생된 사전 테스트 결과와 개발된 체크리스트를 통해 데이터가 잘못 추적되는 것을 사전에 방지할 수 있습니다. 이러한 확인 방법은 효과가 있으며 지난 몇 년 동안 이러한 상황은 드문 예외가 되었습니다.

디스플레이 지표 분석

이 섹션에서는 비교적 기본적인 미디어 지표를 분석합니다.

• 인상;
• 대상 고객 범위;
• 주파수에서 대상 청중의 범위;
• 검사;
• 브랜드 상승도;
• 기본 브랜드 상태 지표;
• 브랜드 문의 증가;
• 직접 트래픽 증가 등

이 부분의 중요한 측면은 Active View(조회가능성) 노출에 대한 커버리지 평가입니다. 불행히도 시장에서 이것을 따르는 사람은 거의 없으며 이것이 중요한 포인트입니다.

많은 미디어 메트릭은 포커스 그룹이 브랜드, 제품 또는 캠페인에 대해 만나고 인터뷰하는 연구를 기반으로 합니다. 이것은 표준 연구 방법이지만 기록된 기술 지표보다 훨씬 더 큰 오류가 있습니다.

이러한 지표는 살펴보고 분석하는 것도 중요하며 종합 분석에서 간과해서는 안 됩니다. 그들은 다양한 매체의 맥락에서 그리고 디지털 광고에 대한 반응을 추적하기 어려운 고객을 위해 캠페인에 대한 일반적인 결론을 보완하는 데 도움이 될 것입니다.

광고에 대한 반응

디스플레이 광고에서 사용자는 제품을 주문하기 위해 링크를 즉시 따라가지 않습니다. 이에 대한 몇 가지 이유가 있습니다.

• 미디어 형식은 불행한 순간에 사용자를 "잡습니다". 예를 들어, 특정 브랜드의 기저귀를 주문하는 대신 YouTube에서 인터뷰를 볼 때.
• 시청자는 처음 디스플레이 광고를 기억하지 않습니다. 사용자가 전환할 만큼 충성도를 높이려면 동영상을 여러 번 표시해야 합니다.
• 판매 주기가 긴 제품은 구매하기 전에 고객을 예열해야 합니다. 브랜드 비디오를 클릭하는 것만으로 장바구니에 아파트를 추가할 수는 없습니다.

숫자가 없으면 이 모든 것이 일종의 마술처럼 들리지만 이것은 매우 현실적이고 측정 가능한 효과, 즉 광고의 미디어 효과입니다. 원하는 수치를 얻고 디스플레이 광고를 성과 지표에 연결하기 위해 광고를 본 후 지연된 사용자 행동을 분석합니다. 여기에는 세 가지 유형의 전환이 있습니다.

1. 포스트 클릭은 광고에서 직접 대상 사이트로 전환하는 것입니다. 사용자는 광고를 보고 즉시 클릭했습니다.

2. 조회 후 전환은 광고를 본 후 잠시 후에 타겟 행동을 실행하는 것입니다. 어제는 광고를 보고 클릭을 안했는데 오늘은 브랜드 요청 사이트에 갔습니다. 추적 시스템은 이 보기와 검색을 연결합니다.

3. 교차 기기 전환은 시간과 다른 기기에서 지연된 작업입니다. 예를 들어 시청자가 지하철에서 스마트폰으로 영상을 보고 다음날 노트북으로 회사를 찾았다.

이 지표는 모든 광고 계정에서 사용할 수 있기 때문에 대부분의 광고주는 클릭 후 전환만 분석합니다. 그러나 이것은 미디어 효과의 작은 부분입니다.

우리의 경험에 따르면 광고를 본 후 사이트를 방문한 사람들 중 광고 클릭은 20-30%에 불과합니다. 그리고 캠페인 후에 전환에 도달한 사람들 중 10% 미만입니다.

조회 후 및 교차 기기 전환에 대한 데이터가 없는 경우 클릭수를 전혀 확인하지 않는 것이 좋습니다. 불완전한 데이터(반응의 20-30%)에서 잘못된 결론을 도출할 수 있습니다. 이 경우 미디어 지표만 분석하는 것이 좋다.

클릭 후 + 조회 후 + 교차 장치 데이터를 사용하여 사용자의 반응을 측정할 수 있으며 가장 중요한 것은 캠페인을 최적화하는 데 도움이 되는 결론을 도출할 수 있습니다.

• 캠페인의 최적 빈도는 얼마입니까?
• 효과적인 크리에이티브와 그렇지 않은 크리에이티브는 무엇입니까?
• 사용자는 광고를 얼마나 자주 보고 얼마나 오래 기억해야 합니까?
• 어떤 사이트/타겟팅이 효과가 있고 어떤 것이 효과가 없습니까?
• 사용자가 디스플레이 광고를 접한 후 어떤 채널(검색, 다이렉트, 광고)을 통해 클라이언트의 사이트를 방문합니까?

민첩한 최적화

디스플레이 광고에 대한 종합적인 분석은 통합적이고 순환적인 접근 방식입니다. 캠페인을 한 번 확인하고 "멋진 사람들, 그들은 모든 것을 잘했습니다. "라고 말하기 위해 필요하지 않습니다. 모든 캠페인의 가장 중요한 구성 요소는 추가 최적화, 지속적인 가설 테스트 및 최대한의 결과를 짜내는 것입니다. 예산.

캠페인을 최적화하려면 분석의 모든 이전 단계를 정기적으로 반복하는 것이 중요합니다. 캠페인이 초기 설정으로 계속 회전했다면 어떤 일이 벌어졌을지 여러 번 예측했습니다.

그리고 편집을 반복할 때마다 예산 사용 효율성이 20~30% 증가하고 이러한 테스트의 시작과 관련된 전체 효율성이 100%에서 증가하는 것으로 나타났습니다.