Kompleksowa analiza reklamy graficznej

Analiza reklam displayowych nie jest łatwa. Po pierwsze, wiele osób nie rozumie wpływu reklamy graficznej na konwersje i uważa to za zbędny luksus. Po drugie, reklamy displayowe mają tendencję do wyświetlania we wszystkich dostępnych kanałach, a nawet prosta agregacja danych z Facebooka, Google i witryn bezpośrednich staje się dużym wyzwaniem.

W tym artykule newage. podzieli się podejściem do analizy reklam displayowych. Pokażemy Ci, jak zbierać właściwe dane i jak analizować rzeczywistą skuteczność kampanii.

Kompleksowa analiza reklamy displayowej   to metodologia oceny skuteczności kampanii reklamy displayowej. W jej ramach analizujemy jakość pozycjonowania, metryki medialne oraz reakcję na reklamę, którą można zmierzyć za pomocą narzędzi digitalowych.

Jak korzystamy z kompleksowej analizy

Kompleksowa analiza to główne podejście newage.agency do reklamy displayowej. Odnosi się do iteracyjnego cyklu, poprzez który optymalizujemy kampanie. Ta iteracja składa się z 4 części.

1. Kontrola jakości lokowania reklam. Przed zbadaniem jakichkolwiek danych należy upewnić się, że są one poprawne i odzwierciedlają rzeczywisty przebieg kampanii. Jak wygląda sprawa z viewability, czy kontakt reklamowy był widoczny dla użytkownika?

2. Wyświetl analizę metryk. Reklama displayowa to szczególny rodzaj promocji, który ma swoje podstawowe wskaźniki efektywności: wyświetlenia, dotarcie do grupy docelowej, wyświetlenia wideo, wzrost marki itp. Mierzymy je na tym etapie.

3. Reakcja na reklamę. Na podstawie analizy danych o konwersjach post-click, post-view i cross-device można było wyciągnąć wnioski dotyczące wpływu interakcji z reklamą na użytkownika. W rzeczywistości jest to marketing efektywnościowy, ale w przypadku kampanii brandingowych — brandformance.

4. Zwinne podejście. Naszym zadaniem jest wyciągnięcie jak największej liczby wniosków w jak najkrótszym czasie, aby te ustalenia wykorzystać do optymalizacji. Nasze podejście pozwala nam zainwestować Twój budżet marketingowy z maksymalnym zwrotem.

Przyjrzyjmy się bliżej każdemu etapowi.

Kontrola jakości umieszczania reklam

Niepoprawne dane prowadzą do błędnych wniosków i katastrofalnych działań. Dlatego pierwszym i podstawowym krokiem kompleksowej analizy jest walidacja danych.

Reklamy graficzne są wyświetlane w wielu kanałach jednocześnie. Jednocześnie korzystamy z biur reklamowych Google, Facebook oraz innych globalnych i lokalnych graczy oraz zakupów bezpośrednich.

Aby śledzić wszystkie staże, dodatkowo stworzyliśmy system śledzenia (audytora), który pomaga nam porównywać wszystkie wskaźniki. Zbieramy statystyki z biur reklamowych, audytorów i witryn w jednym dashboardzie i sprawdzamy, czy są zbieżne.

Najpierw weryfikujemy otrzymane dane – czy wskaźniki szafek reklamowych, analityki internetowej i audytorów są zbieżne. W końcu błędem jest wyciąganie wniosków, jeśli masz milion wyświetleń na koncie reklamowym, za które zapłaciłeś, a system śledzenia pokazuje tylko 100 tysięcy wyświetleń.

Następnie sprawdzamy wskaźniki jakości samego stażu. Dowiadujemy się, czy użytkownik mógł zobaczyć reklamę, czy planowany format umieszczenia odpowiada faktycznemu, na jakim serwisie i jak często odbiorcy widzą reklamę.

Szczególnie ważny jest tutaj wskaźnik widoczności (widok aktywny). Jeśli widoczność Twoich miejsc docelowych wynosi, powiedzmy, 10%, niepoprawne byłoby mówienie o 100% pokryciu, które tradycyjnie przedstawia się jako całkowity zasięg.

Ważne jest, aby sprawdzić te parametry na etapie kontroli jakości posadzenia.

Wcześniej spotykaliśmy się z sytuacjami, w których dane były śledzone nieprawidłowo. W związku z tym działamy proaktywnie, aby temu zapobiec.

Dzięki opracowanym listom kontrolnym i wynikom pretestu na podstawie 1000 wyświetleń przed głównym uruchomieniem jesteśmy w stanie proaktywnie zapobiegać błędnemu śledzeniu danych. Te metody weryfikacji działają, aw ciągu ostatnich kilku lat takie sytuacje stały się rzadkimi wyjątkami.

Wyświetl analizę metryk

W tej części analizujemy stosunkowo podstawowe wskaźniki medialne:

• wrażenia;
• zasięg grupy docelowej;
• pokrycie grupy docelowej na częstotliwości;
• inspekcje;
• wzrost marki;
• podstawowe wskaźniki kondycji marki;
• wzrost zapytań o markę;
• wzrost ruchu bezpośredniego itp.

Ważnym aspektem tej części jest ocena zasięgu tylko na wyświetleniach w widoku aktywnym (viewability). Niestety, niewiele osób na rynku przestrzega tego, a to ważna kwestia.

Wiele wskaźników medialnych opiera się na badaniach, podczas których grupa fokusowa spotyka się i przeprowadza wywiady na temat marki, produktu lub kampanii. Jest to standardowa metoda badań, ale obarczona znacznie większymi błędami niż w rejestrowanych, technometrycznych wskaźnikach.

Te wskaźniki są również ważne do przyjrzenia się i przeanalizowania i nie należy ich pomijać w kompleksowej analizie. Pomogą uzupełnić ogólne wnioski dotyczące kampanii zarówno w kontekście różnych mediów, jak i dla klientów, którym trudno jest śledzić reakcję na reklamę w digitalu.

Reakcja na reklamy

W reklamie graficznej użytkownik nie klika od razu linku, aby zamówić produkt. Jest tego kilka powodów.

• Format mediów „łapie” użytkownika w niefortunnym momencie. Na przykład, kiedy zamiast zamawiać pieluchy określonej marki, zamierza obejrzeć wywiady na YouTube.
• Widzowie nie pamiętają reklam displayowych za pierwszym razem. Wymagane jest kilkakrotne wyświetlenie filmu, aby użytkownik stał się na tyle lojalny, aby się przełączyć.
• Produkty o długim cyklu sprzedaży wymagają rozgrzania klienta przed zakupem. Nie możesz po prostu dodać mieszkania do koszyka, klikając markowe wideo.

Bez liczb wszystko to brzmi jak jakaś magia, ale jest to bardzo realny i wymierny efekt – efekt medialny reklamy. Aby uzyskać upragnione liczby i powiązać reklamy displayowe ze wskaźnikami wydajności, analizujemy opóźnione działania użytkowników po obejrzeniu reklam. I tutaj są trzy rodzaje konwersji.

1. Post-clicks to przejścia do strony docelowej bezpośrednio z reklamy. Użytkownik zobaczył reklamę i od razu ją kliknął.

2. Konwersja powyświetleniowa to wykonanie ukierunkowanych działań chwilę po obejrzeniu reklamy. Wczoraj zobaczyłem reklamę i nie kliknąłem, ale dzisiaj poszedłem na stronę z prośbą o markę. System śledzenia połączy ten widok i wyszukiwanie.

3. Konwersja między urządzeniami to działanie opóźnione w czasie iz innych urządzeń. Na przykład widz zobaczył film w metrze na smartfonie, a następnego dnia znalazł firmę z laptopa.

Większość reklamodawców analizuje tylko konwersje po kliknięciu, ponieważ ten wskaźnik jest dostępny na każdym koncie reklamowym. Ale to tylko mały wycinek efektu medialnego.

Z naszego doświadczenia wynika, że ​​wśród tych, którzy weszli na stronę po obejrzeniu reklam, kliknięcia z reklam to zaledwie 20-30%. A wśród tych, którzy po kampanii doszli do konwersji, jest ich niecałe 10%.

Jeśli nie masz danych o konwersjach po obejrzeniu i na różnych urządzeniach, lepiej w ogóle nie patrzeć na kliknięcia. Z niepełnych danych (20-30% reakcji) masz gwarancję wyciągnięcia błędnych wniosków. W takim przypadku lepiej jest analizować tylko wskaźniki medialne.

Wykorzystując dane post-click + post-view + cross-device możesz zmierzyć reakcję użytkownika, a co najważniejsze wyciągnąć wnioski, które pomogą zoptymalizować Twoją kampanię:

• Jaka jest optymalna częstotliwość kampanii?
• Która kreacja jest skuteczna, a która nie?
• Jak często użytkownicy powinni widzieć reklamę, na jak długo ją zapamiętają?
• Które witryny/kierowanie działają, a które nie?
• Jakim kanałem (wyszukiwarka, direct, reklama) użytkownik trafia na stronę klienta po kontakcie z reklamą graficzną?

Zwinna optymalizacja

Kompleksowa analiza reklamy displayowej to zintegrowane, cykliczne podejście. Nie trzeba raz sprawdzić kampanii i powiedzieć: „Co za fajni ludzie, wszystko dobrze zrobili”. Najważniejszym elementem każdej kampanii jest jej dodatkowa optymalizacja, ciągłe testowanie hipotez i wyciskanie maksimum z budżet.

Ważne jest, aby na bieżąco powtarzać wszystkie poprzednie etapy analizy w celu optymalizacji kampanii. Kilkakrotnie szacowaliśmy, co by się stało, gdyby kampania nadal kręciła się z początkowymi ustawieniami.

I okazało się, że każda iteracja edycji zwiększa efektywność wykorzystania budżetu od 20-30%, a ogólna efektywność w stosunku do startu w takich testach rośnie od 100%.