요약:
1. 업계 디스플레이 광고의 클릭률은 0.1%도 채 되지 않을 정도로 미미한 수준입니다.
2. 디스플레이 후 최적화의 수익 증가는 클릭 후 최적화의 수익 증가보다 10배 더 높습니다.
3. 통제된 테스트에서 IMVU(가상 세계의 이름) 광고를 본 고객은 광고 클릭 여부와 관계없이 유료 사용자가 될 가능성이 10% 더 높았습니다.
100년 전, John Wanamaker는 "내가 광고에 지출하는 돈의 절반이 낭비되는데, 문제는 어느 절반이 낭비되는지 모른다는 것입니다."라고 말했습니다. 오늘날 온라인 마케터들은 여전히 측정 분석에서 동일한 문제를 극복하려고 노력하고 있습니다. .
대답은 간단해 보입니다. 왜냐하면 온라인 세계에서는 클릭을 추적할 수 있기 때문입니다. 문제는 클릭수와 클릭 기반 분석이 유지되지 않는다는 것입니다. 클릭 수가 전체 진실을 말해주지 못할 뿐만 아니라, 특히 단독으로 사용하는 경우에는 뒤집어질 수도 있습니다.
웹 분석 도구의 가용성으로 인해 많은 마케팅 담당자는 웹사이트 활동(참여, 전환 – semwatch 편집자 주)을 디스플레이 광고 클릭과 같은 클릭 기반 캠페인에만 적용합니다. 그러나 이는 매우 제한된 접근 방식입니다.
디스플레이 광고는 클릭률(CTR)이 매우 낮기 때문에 온라인 광고를 본 대부분의 사람들이 클릭하지 않습니다. 또한 클릭수는 클릭수에 비례하지 않습니다. 클릭의 약 85%는 8%의 사람들로부터 발생합니다. 이 문제에 대해 많은 업계 연구가 수행되었습니다.
그러나 클릭률이 낮다고 해서 광고가 작동하지 않는 것은 아닙니다. 실제로는 그 반대입니다. 소비자는 광고를 본 후 클릭하지 않고 곧바로 구매하는 경우가 많습니다.
최근 테스트에서는 가상 아이템을 구매할 수 있는 가상 소셜 네트워크 IMVU가 무료 IMVU 사용자(마케팅 이메일을 받고 가상 세계에서 광고를 본 사용자)가 현실 세계에 있을 때 어떤 일이 일어나는지 알아보려고 했습니다. IMVU의 온라인 광고를 보면 유료 사용자가 될 가능성이 더 높습니까?
통제된 테스트에서 IMVU 광고를 본 고객은 광고 클릭 여부에 관계없이 유료 고객이 될 가능성이 10% 더 높았습니다. 이 10% 증가는 대조군과 비교하여 기존의 모든 마케팅 노력에 추가되는 것입니다. 통제 그룹은 테스트 그룹과 마찬가지로 다른 마케팅 캠페인을 볼 가능성이 동일했습니다. 두 그룹의 유일한 차이점은 실제로 광고를 봤는지 여부였습니다. 테스트 그룹은 IMVU 광고를 본 반면, 통제 그룹은 관련 없는 광고를 보았습니다.
IMVU는 유료 사용자가 현실 세계에서 소비를 자극하는 광고를 본 경우 더 많은 돈을 지출할 의향이 있는지 테스트하기 위해 동일한 방법을 사용했습니다. 평균적으로 가상 제품을 홍보하는 광고를 보는 IMVU 회원은 광고 클릭 여부에 관계없이 관련 없는 광고를 보는 회원보다 2배 이상 지출합니다. 다시 말하지만, 이 부스트는 이메일과 가상 세계를 통한 프로모션에 추가됩니다. IMVU와 같은 회사는 마치 돈을 인쇄하듯 가상 아이템을 판매합니다.
다시 전자상거래 회사에 대해 살펴보겠습니다. 회사는 클릭 후 사용자 행동 데이터를 분석하기 위해 웹사이트 분석 도구에 크게 의존합니다(마케팅 캠페인 효과 최적화를 위해 - semwatch 편집자 주)(클릭 후 날짜)(웹사이트의 트래픽과 수익은 광고로 인해 발생함). 광고주는 클릭 후 사용자 행동 데이터만을 최적화의 기반으로 사용하기를 원합니다. 클라이언트는 디스플레이 관련 수익(조회 후 수익)을 추적하지 않기 때문에 이를 최적화할 수 있는 방법은 없습니다.
클릭 후 데이터(클릭 후)를 기반으로 전환 기여도를 할당하는 최적화와 노출 후 데이터(조회 후)를 기반으로 전환 기여도를 할당하는 최적화라는 두 가지 상황을 검토해 보겠습니다. 노출 후 최적화의 증가 수익은 클릭 후 최적화보다 10배 더 높습니다. 클릭 후 관점에서 수익을 분석할 때 가장 좋은 광고를 A 광고, 가장 나쁜 광고를 C라고 부릅니다. 그러나 공연 후 관점에서 분석해 보면 결과는 정반대다. C가 최고이고 A가 최악이다. 이는 완전히 다른 최적화 솔루션으로 이어집니다.
누군가는 그 반대를 주장하고 노출 후 분석이 온라인 광고 작업을 과장한다고 주장할 수도 있습니다. 잠재 소비자는 온라인 광고 시청 여부에 관계없이 제품을 구매할 가능성이 높으며 이러한 광고는 아마도 그들의 결정에 영향을 미치지 않았기 때문입니다. 그러나 계속해서 테스트한 결과 결과는 정반대였습니다. 광고를 본 후 제품을 구매하기까지의 시간 간격을 분석했습니다. 데이터에 따르면 소비자가 광고를 본 후 짧은 시간 내에 전환율이 급격히 증가하는 것으로 나타나며 이는 노출 후 기여의 영향을 반영합니다. 아래 예에서는 전환의 절반이 광고 게재 후 6시간 이내에 발생했고, 전환의 70%는 광고 게재 후 24시간 이내에 발생했습니다. 노출 후 기여가 그러한 효과가 없다면 시간이 지남에 따라 곡선 패턴이 아닌 선형 패턴을 따르도록 무작위로 분포된 전환율을 볼 수 있습니다.
결론은 모든 광고 캠페인이 다르다는 것입니다. 가능한 한 많은 데이터를 기반으로 모두 최적화되어야 합니다. 클릭 기반 분석에만 의존하지 마십시오. 자신의 강점과 자원을 최대한 활용하는 것이 좋습니다.
천안(Tianan)의 논평:
디스플레이 광고의 효과 분석에서는 다음과 같은 다양한 요소를 더 많이 참조해야 합니다.
1. 디스플레이 광고의 목적은 무엇입니까? 브랜딩을 위한 것인가, 아니면 판매 촉진을 위한 것인가? 이 광고는 소비자 의사결정의 어느 단계에서 영향을 미치기를 원하는가?
2. 귀하가 종사하는 업계의 특징은 무엇입니까? 소비자 의사결정 주기는 얼마나 됩니까?
실제로 디스플레이 광고는 유료 미디어이고 클릭 후 들어가는 웹사이트는 소유 미디어입니다. 그러나 실제로는 둘 다 광고주가 표시할 내용, 방법 및 내용을 결정할 수 있습니다. 광고주의 경우 클릭은 한 정보 모듈 표시에서 다른 정보 모듈 표시로의 전환일 뿐입니다.
소비자의 관점에서 보면 둘 다 정보를 전달하는 것입니다. 차이점은 정보의 양과 자신의 독서 초점뿐입니다. 클릭은 상대적으로 강한 참여도를 나타내지만 디스플레이는 정보의 전달이기도 합니다. 이러한 정보 전송의 영향은 의사 결정에서 "최상위"입니다. 예를 들어, 운동기구 광고를 본 경우에는 흘끗 보기는 했지만 클릭하지 않았을 수도 있지만, 비슷한 요구사항이 있어서 다시 검색엔진을 통해 운동기구를 검색하면 동일한 이름이 표시됩니다. 두 번째 광고 노출로 인해 친숙함/신뢰감을 갖게 되어 클릭이 발생할 수 있습니다.
디스플레이 광고 데이터 분석 현황은 데이터 수집의 어려움으로 인해 크게 제한될 수 있습니다. 오운드 미디어에서는 웹사이트 분석 기술의 대중화로 클릭 데이터가 쉽게 수집되어 실무에 쉽게 적용할 수 있지만, 유료 미디어, 특히 국내 디스플레이 광고 시장의 미디어 환경에서는 많은 양의 데이터를 수집할 수 없습니다. 또는 광고주와 공유하므로 분석 및 최적화에서 무시될 수밖에 없습니다. 게다가 위의 결론에 도달하려면 많은 양의 데이터를 매우 주의 깊게 분석해야 합니다. 이는 업계 발전 과정의 아픔이라고 볼 수 있다.
원문: http://www.imediaconnection.com/content/29020.asp
저자인 Jarvis Mak은 생물학 분야에서 태어나 MegaPanel 프로젝트를 포함한 고객 분석 분야에서 각각 Yahoo와 Neilson을 섬겼습니다. 현재는 소매업계의 디지털 미디어와 마케팅에 주력하고 있습니다. ,
번역 출처: http://semwatch.org/