Brandformance — медийный целевой маркетинг. Он позволяет оценить влияние медийных кампаний на последующие действия пользователей. Вместо догадок «Люди, наверное, узнают о нашей компании, если разместить билборд», brandformance дает четкие цифры: «Рекламный ролик увидели 50 тыс. человек, из них 10 тысяч в течение недели зашли на наш сайт».
Пять лет агентство newage. строит такую систему в своей работе. В этой статье сооснователь агентства Алексей Лях расскажет, как считать эффект медийной рекламы на конкретных кейсах.
В основе brandformance лежит методология Целостного анализа медийной рекламы. Она включает:
- контроль качества данных;
- оценку медийных показателей;
- оценку реакции на рекламу;
- agile-подход к оптимизации кампаний.
Основной KPI медийки — быть видимым для рекламодателя и чтобы объявление мог увидеть пользователь. Пока мы не установим как факт, что человек видел креатив, нет смысла дальше анализировать. Если говорить о медийных показателях, то они стандартные — охваты, охваты целевой аудитории, досмотры и т. д. К медийным показателям мы также относим бренд лифты.
Brand Lift — это бесплатное исследование Google для видеокампаний. Из вашей целевой аудитории отбирается до 10 000 пользователей, до 5 000 тех кто просмотрел видеоролик, и до 5 000 тех, кто его не видел. В период от трех часов до трех дней после просмотра пользователям предлагается ответить на один или два вопроса. Потом результаты сравниваются.
Сегодня же мы будем больше говорить о реакции на рекламу. Какие последующие действия совершил человек, который ее увидел, на сайте или в приложении.
Agile-подход заключается в том, чтобы успеть проанализировать данные и сделать правильные выводы. Не спустя месяц, а сделать это в первый-пятый день и оптимизировать кампании.
Есть данные post-view и данные cross-device. Что они значат? Допустим, сидя на работе, вы увидели в ленте интервью с интересным вам человеком. В офисе, конечно, вы смотреть его не будете, а сделаете это уже дома. И вот, вы дома, с чаем, расслабленный, собираетесь смотреть интервью, и показывается реклама — телефон, который вы хотите купить. Как бы актуален ни был ролик, вы его пропустите. Ведь вам хочется смотреть интервью, а не оформлять заказ. Допустим, вы кликните на рекламе, и она откроется в соседней вкладке. Позже вы вернетесь к ней, когда у вас будет время.
Тут важный момент, что пользователи видят рекламу, но не кликают по ней. Данные post-view и cross-device позволяют проследить, что человек, который контактировал с рекламой, делал на вашем сайте. Данные post-view основаны на cookie-мэтчинге.
Теперь пример, что касается cross-device. Например, человек ехал в метро, и ему на смартфоне показалась реклама телефона. Дома он открыл компьютер и более внимательно посмотрел характеристики. Потом в свободное время снова зашел на сайт с рабочего компьютера и заказал телефон. Cross-device может эти данные объединить.
Если при переходе доля post-click достаточно большая, то ниже по воронке она уменьшается — конверсий почти нет. Это обычная история, ведь мы застаем пользователя в неподходящий момент. Например, он смотрит погоду в интернете. Даже кликнув по рекламе, совершать конверсию он не будет, ведь ему пора одеться по погоде и куда-то идти.
Есть разные инструменты для аналитики отложенных действий. Мы используем Campaign Manager от Google. Он позволяет получать cross-device данные на основе данных Google об аккаунтах. Причем мы — единственное агентство, которое получило сертификацию Campaign Manager в Украине.
Мы собираем много данных, порядка 1 Тб в день, объединяем из разных источников и анализируем. Такая автоматизация, как на слайде ниже, помогает нам делать выводы быстро. Да, это стоит ресурсов, но это позволяет за один день оптимизировать кампанию.
Как медийная реклама влияет на источники трафика
Медийная реклама влияет на другие источники трафика. Когда мы анализируем платный трафик и запущена ли медийная кампания или нет — разница есть. У нас выше CTR, ниже CPC, выше конверсия. Почему это влияет? Когда ты видишь в поисковой выдаче два товара, то с большей вероятностью кликнешь на тот, который на слуху.
Наша задача — показать, как влияет медийная реклама и почему. Ниже самый простой вариант, как это можно делать:
Мы анализируем, видел ли пользователь рекламу до того, как зашел на сайт, или вообще не видел, или видел после. Так мы можем сравнить, как отличаются эти люди. Есть гораздо больше параметров для аналитики, но я специально показываю упрощенный вариант.
Один из наших клиентов — Bodo, магазин подарков. В период праздников он много средств вкладывает в медийную рекламу. Сравните конверсию людей, которые не контактировали с рекламой и контактировали, при переходе из платного поиска:
Имея такие данные, вы можете посчитать, насколько инвестиции в тех, кто видел рекламу, оправдывают себя. Как видим, основные инструменты выросли. Та же картина у Prom.ua. Низкие показатели только у платного поиска и органики. Это круто, потому что речь не об одиночных кампаниях, а о постоянных.
Бывает, что у небольших клиентов невысокие показатели. Зато мы можем решить, что делать, чтобы их улучшить. Ведь у нас уже есть метрика для оценки.
Оптимизация площадок и таргетингов
На иллюстрации ниже пример анализ переходов по сегментам. Наш клиент запретил показывать таргетинги, которые у них есть — поэтому мы назвали их просто Level. Здесь, разделив аудиторию по инструментам, мы видим разную реакцию:
В банерке Level 1 работает очень классно. Дальше добавляем данные post-view и cross-device.
Важно, если ваша цель показать медийный контакт, никогда не опирайтесь на показатель CTR.
Теперь давайте выстроим их от самого эффективного и ниже:
И тут встает дилемма. Акцентироваться на том, что работаем хорошо, или прокачивать то, что работает плохо? Это самый важный вопрос. Если есть потребность в коротком эффекте и бюджет ограничен — прогревайте горячую аудиторию. Если можете играть в долгий маркетинг — то делайте тесты, меняйте креативы, ставки, чтобы поднимать значения хотя бы до среднего.
Эффективность креативов
Приведу в качестве примера два ролика с рекламой наушников. В первом известный ведущий рассказывает, как они ему удобны при поездках. Второй молодежный, с упором на визуальную и музыкальную составляющую. Когда я увидел первый, то думал, что он будет более конверсионным за счет нативной манеры подачи. Я ошибался.
Сложно заранее понять, какой креатив сработает лучше. Мы даже в компании иногда пари заключаем. Нужно только анализировать по данным.
Еще пример. Тут было предсказуемо, что зашли второй и третий банер. Потому что на других вообще непонятно, что рекламируется. Показатель тут не CTR, а процент переходов. Человек увидел рекламу и перешел на сайт рекламодателя.
Время действия медийного эффекта
Система фиксирует, что человек увидел рекламу, и ставит таймер, когда же пользователь вернется на сайт. Полоска, которую вы видите — это данные по post-click. Вот так люди возвращаются на OLX. Всего за 15 дней было 9% post-click и 91% post-view. Это нетрадиционно, обычно пользователи возвращаются в течение недели.
Например, известный бренд Ajax измеряют конверсию в установку приложения и first open. Их покупатель может принимать решение 50 дней. Тоже самое, например, с BMW — ведь машины не покупают сразу.
Определение оптимальной частоты
Допустим, люди помнят рекламу 7 дней, и мы показываем им рекламу с конкретной частотой. И эту частоту показа можно измерить. Аудитор дает выгрузку, сколько мы охватили людей на частоте 1, 2, 3, 4. И сколько вернулись из тех, кто был так охвачен. Ниже пример «Ракета». Тут тоже данные изменены. Только на четвертой частоте мы выходим на эффективность. Т. е. мы можем, например, дать рекомендацию — давайте покажем 4+ раза определенной аудитории, и это будет оптимально.
А вот «Алло», у которых частота 1 была долгое время самой эффективной:
Так выглядит частота по форматам. Чтобы анализировать это быстро, нужна та автоматизация, о которой я говорил:
К счастью, мы в диджитал можем проследить за пользователем. Мы нашли метод, который оцифровывает медийные кампании и можем вовремя их оптимизировать. Конечно, мы не можем гарантировать, что у вас сойдутся бренд лифты с реакцией на рекламу. Но вы, по крайней мере, должны это анализировать.
Источник: Newage.agency
