Resumo:
1. A taxa de cliques de anúncios gráficos na indústria é notoriamente insignificante, inferior a 0,1%.
2. O aumento da receita da otimização pós-exibição é dez vezes maior do que o da otimização pós-clique.
3. Em testes controlados, os clientes que viram anúncios IMVU (o nome de um mundo virtual) tiveram 10% mais probabilidade de se tornarem utilizadores pagantes, independentemente de terem clicado nos anúncios.
Há um século, John Wanamaker disse certa vez: "Metade do dinheiro que gasto em publicidade é desperdiçado; o problema é que não sei qual metade." Hoje, os profissionais de marketing on-line ainda estão tentando superar os mesmos problemas na análise de medição. .
A resposta parece simples, porque no mundo online é possível rastrear cliques. O problema é que os cliques e as análises baseadas em cliques não se sustentam. O número de cliques não só não consegue dizer toda a verdade, como pode até virar tudo de cabeça para baixo, especialmente quando usado sozinho.
Devido à disponibilidade de ferramentas de análise da web, muitos profissionais de marketing atribuem a atividade do site (engajamento, conversões – nota do editor semwatch) apenas a campanhas baseadas em cliques, como cliques em anúncios gráficos. No entanto, esta é uma abordagem muito limitada.
Como a taxa de cliques (CTR) da publicidade gráfica é muito baixa, menos de 0,1% a maioria das pessoas que veem a publicidade online não clica nela; Além disso, o número de cliques não é proporcional ao número de cliques. Cerca de 85% dos cliques vêm de 8% das pessoas. Muitos estudos da indústria foram realizados sobre esta questão.
No entanto, uma taxa de cliques baixa não significa que o anúncio não esteja funcionando – muito pelo contrário, na verdade. Muitas vezes, os consumidores fazem uma compra logo depois de ver um anúncio, sem clicar nele.
Em um teste recente, uma rede social virtual chamada IMVU, que permite a compra de itens virtuais, tentou descobrir o que acontece quando usuários gratuitos do IMVU (aqueles que receberam e-mails de marketing e viram anúncios no mundo virtual) estão no mundo real. é mais provável que você se torne um usuário pagante ao ver os anúncios online do IMVU?
Em testes controlados, os clientes que viram um anúncio IMVU tiveram 10% mais probabilidade de se tornarem clientes pagantes, independentemente de terem clicado no anúncio. Este aumento de 10% se soma a todos os esforços de marketing existentes em comparação com o grupo de controle. O grupo de controle teve a mesma chance de ver outras campanhas de marketing que o grupo de teste. A única diferença entre os dois grupos era se eles realmente viram os anúncios. O grupo de teste viu anúncios IMVU, enquanto o grupo de controle viu anúncios irrelevantes.
O IMVU usou o mesmo método para testar se os usuários pagantes estariam dispostos a gastar mais dinheiro se vissem anúncios que estimulassem o consumo no mundo real. Em média, os membros do IMVU que veem anúncios promovendo produtos virtuais gastam mais que o dobro daqueles que veem anúncios irrelevantes, independentemente de clicarem ou não nos anúncios. Novamente, esse impulso se soma às promoções via e-mail e mundos virtuais. Empresas como a IMVU vendem itens virtuais como se estivessem imprimindo dinheiro.
Vamos nos concentrar novamente em uma empresa de comércio eletrônico. A empresa depende fortemente de ferramentas de análise de sites para analisar dados de comportamento do usuário pós-clique (para otimizar os efeitos da campanha de marketing - nota do editor semwatch) (data pós-clique) (o tráfego e a receita do site são gerados pela publicidade). Os anunciantes esperam usar apenas dados de comportamento do usuário pós-clique como base para otimização. Como o cliente não rastreia a receita relacionada à exibição (receita pós-visualização), não há como otimizá-la.
Vamos revisar essas duas situações: otimização que aloca contribuições de conversão com base em dados pós-clique (pós-cliques) versus otimização que aloca contribuições de conversão com base em dados pós-impressão (pós-visualização). A receita incremental da otimização pós-impressão é dez vezes maior do que a otimização pós-clique. Ao analisar a receita da perspectiva pós-clique, chamamos o melhor anúncio de Anúncio A e o pior anúncio C. Mas quando analisados de uma perspectiva pós-show, os resultados são exatamente o oposto. C é o melhor e A é o pior. Isso leva a soluções de otimização completamente diferentes.
Pode-se argumentar o contrário e argumentar que a análise pós-impressão exagera o trabalho da publicidade online. Porque é provável que um consumidor potencial compre um produto independentemente de ter visto um anúncio online, e esses anúncios provavelmente não influenciaram a sua decisão. No entanto, depois de testar repetidamente, descobrimos que os resultados são exatamente o oposto. Analisamos o intervalo de tempo entre ver um anúncio e comprar um produto. Os dados mostram que o rápido aumento nas conversões ocorre num curto período de tempo depois que os consumidores veem o anúncio, o que reflete o impacto da atribuição pós-impressão. No exemplo abaixo, metade das conversões ocorreu dentro de seis horas após a exibição do anúncio e 70% das conversões ocorreram dentro de 24 horas após a exibição do anúncio. Se a atribuição pós-impressão não tivesse esse efeito, deveríamos ver as taxas de conversão distribuídas aleatoriamente ao longo do tempo para seguir um padrão linear em vez de um padrão curvilíneo.
O resultado final é que cada campanha publicitária é diferente. Todos eles devem ser otimizados com base no máximo de dados possível. Não confie apenas em análises baseadas em cliques. É melhor aproveitar ao máximo seus pontos fortes e recursos.
Comentário de Tianan:
A análise da eficácia da publicidade gráfica deve referir-se mais a vários fatores, tais como:
1. Qual é o propósito da publicidade gráfica? É para promoção de marca ou de vendas Em que fase da tomada de decisão do consumidor este anúncio espera ter impacto?
2. Quais são as características do setor em que você atua? Quanto tempo dura o ciclo de tomada de decisão do consumidor?
Na verdade, os anúncios gráficos são mídias pagas e o site que você acessa após clicar é mídia própria. Mas, na verdade, ambos são mídias que os anunciantes podem controlar. Para os anunciantes, os cliques são apenas uma transferência da exibição de um módulo de informação para a exibição de outro módulo de informação.
Do ponto de vista do consumidor, ambos estão transmitindo informações para ele. A diferença é apenas a quantidade de informação e o seu próprio foco de leitura. Os cliques representam um grau relativamente forte de participação, mas a exibição também é uma transmissão de informação. O impacto desta transmissão de informação é o “top of mind” na tomada de decisões. Por exemplo, se eu vi um anúncio de equipamentos de ginástica, talvez tenha olhado para ele, mas não cliquei nele, mas se eu tiver necessidades semelhantes e procurar novamente por equipamentos de ginástica em um mecanismo de busca, vejo o mesmo nome porque é o; segundas impressões de anúncio, para que eu possa ter uma sensação de familiaridade/confiança que leva a um clique.
O status atual da análise de dados de publicidade gráfica pode ser amplamente restringido pela dificuldade de coleta de dados. Na mídia própria, com a popularização da tecnologia de análise de sites, os dados de cliques são facilmente coletados e podem ser facilmente aplicados na prática. Porém, na mídia paga, especialmente no ambiente de mídia do mercado doméstico de publicidade gráfica, muitos dados não podem ser coletados. ou compartilhado com anunciantes, portanto está destinado a ser ignorado na análise e otimização. Além do mais, para se chegar às conclusões acima, uma grande quantidade de dados precisa ser analisada com muito cuidado. Isso pode ser considerado uma dor no processo de desenvolvimento da indústria.
Texto original: http://www.imediaconnection.com/content/29020.asp
O autor, Jarvis Mak, nasceu em biologia e atuou no Yahoo e Neilson, respectivamente, na análise de clientes, incluindo o projeto MegaPanel. Agora com foco em mídia digital e marketing no setor de varejo. ,
Fonte de tradução: http://semwatch.org/