Come scoprire e aumentare l'efficacia delle campagne pubblicitarie utilizzando l'"analisi completa"

Durante l'esecuzione di una campagna pubblicitaria display, è possibile analizzare l'impatto della campagna e il modo in cui ha influenzato il comportamento di coloro che hanno visualizzato e interagito con i componenti dell'annuncio in tempo reale.

Questo approccio completo consente agli inserzionisti e alle aziende di valutare l'efficienza dei singoli componenti della campagna pubblicitaria come targeting, posizionamenti, creatività e traffico durante l'esecuzione della campagna. Questo aiuta a valutare l'efficacia di campagne specifiche e ad analizzare il loro ROI. L'"analisi completa" consente agli inserzionisti di implementare correzioni in tempo reale a componenti specifici al fine di migliorare l'efficienza delle singole campagne su base continuativa.

Per noi è essenziale ricordare che la pubblicità display non è la stessa cosa della pubblicità a risposta diretta. La differenza principale quando si tratta di pubblicità display è che gli annunci della rete di ricerca soddisfano la domanda creata dagli annunci display e sono in confronto più in basso nella canalizzazione.

L'"analisi completa" è un processo tecnico che merita un'attenta trazione. Ogni prodotto o servizio che esegue una campagna pubblicitaria display richiede tempistiche e ipotesi diverse. Mentre alcuni prodotti e servizi otterranno una risposta immediata a vari componenti pubblicitari, altri richiederanno metodi di esposizione più lunghi e diversi per creare il massimo impatto sul pubblico di destinazione.

Il metodo di "analisi completa" misura sia il post-clic che la visualizzazione attraverso azioni e analizza le metriche pubblicitarie di visualizzazione come la copertura e la frequenza con cui un annuncio interagisce con il pubblico di destinazione desiderato.

Alcuni dei metodi che utilizziamo nella nostra analisi completa si basano sulla corrispondenza dei cookie e sull'identificazione dell'utente su più dispositivi. Utilizziamo strumenti di monitoraggio avanzati come Campaign Manager e Gemius, misurando e analizzando sia i click-through che visualizzare i dati degli annunci dei nostri clienti.

Questo è il modo in cui otteniamo un quadro chiaro per quanto riguarda conversioni, segmentazione del pubblico e comportamento. Analizziamo anche i dati della corrispondenza degli utenti per darci una maggiore comprensione del pubblico che i nostri annunci pubblicitari stanno raggiungendo. La nostra analisi abbraccia l'utilizzo multipiattaforma.

Ad esempio, se un utente fa clic o visualizza un annuncio sul proprio telefono e quindi effettua un acquisto su un laptop e ha effettuato l'accesso con lo stesso account Google, possiamo tracciare l'utente su entrambi i dispositivi e concordare sul fatto che la nostra pubblicità ha influenzato un decisione di acquisto.

È importante ricordare che basarsi solo sull'analisi post-clic; perdi una notevole quantità di dati, il che cambia drasticamente la tua capacità di interpretare e imparare da una campagna.

Ecco perché, quando analizziamo i dati utilizzando il metodo Comprehensive Analysis, possiamo rispondere alle seguenti domande, che sono estremamente importanti, quando si pianificano e si posizionano campagne pubblicitarie sui media:

• Qual è la frequenza ottimale per la campagna?
• Quale creatività è efficace, quale no?
• Con quale frequenza gli utenti dovrebbero vedere un annuncio pubblicitario, per quanto tempo lo ricorderanno?
• Quali siti/targeting funzionano e quali no?
• Attraverso quale canale (ricerca, diretto, pubblicità) l'utente arriva al sito del cliente, dopo aver contattato il display advertising?

Rispondere a queste domande può migliorare notevolmente l'efficacia delle campagne pubblicitarie. Di seguito, discuteremo esempi pratici per ciascuna delle domande.

Frequenza ottimale della campagna

Analizzando i dati sulla frequenza e sul numero di utenti raggiunti, su come hanno effettuato l'accesso a un sito web, visualizzato un prodotto o comunicato con un nostro cliente, possiamo valutare quanto ci costa ogni contatto. Utilizzando questi dati, possiamo rispondere alla domanda, qual è la frequenza ottimale per la campagna?

Nel primo esempio qui sotto, possiamo vedere che la frequenza di più di 4 impression a settimana per utente non è più ottimale per un cliente (sito di lavoro), mentre nel secondo grafico (sito di vendita al dettaglio) vediamo che è importante per il brand per condurre campagne “vivaci”,

Efficienza dei creativi

Spesso l'inserzionista pensa a quale creatività ha funzionato meglio. A volte possono provare a stimarlo in base al CTR, ma questo è un approccio falso in fondo. Sulla base dei dati dell'analisi completa, utilizzando le metriche, possiamo facilmente dimostrare quale banner ha attirato più pubblico sul sito del cliente e ha portato a più conversioni/azioni desiderate.

Dall'esempio seguente, possiamo vedere che in alcuni casi, i banner pubblicitari possono essere più efficaci di opzioni più costose come le campagne video. Nel caso mostrato di seguito, queste informazioni ci hanno permesso di ottimizzare la campagna pubblicitaria di un cliente di oltre il 30%

Molti utenti avevano già visto un annuncio video in TV; i banner pubblicitari servivano come promemoria che spingeva le persone ad agire dopo essere state esposte agli annunci pubblicitari.

Non devi indovinare quale dei banner funziona meglio, basta eseguire il pre-test, raccogliere le statistiche e lasciare quello che ha risultati migliori.

Quante volte gli utenti devono vedere gli annunci

Questo grafico mostra come gli utenti reagiscono ai tuoi annunci in un determinato periodo.

Avendo questi dati, puoi trarre le conclusioni necessarie quando la pubblicità è inefficiente e quando gli utenti hanno bisogno di vederla di nuovo.

Posizionamenti/ottimizzazione del targeting

Non tutti i siti Web e i tipi di targeting sono efficienti. Pertanto, è necessario valutare quali posizionamenti, targeting e segmenti di pubblico funzionano meglio. Potresti essere sorpreso dai risultati effettivi.

Ottimizzazione del canale

È importante capire che la campagna display genera solo la domanda; le campagne di performance dovrebbero soddisfare questa domanda. Per valutare questo e costruire una mappa di attribuzione, è essenziale raccogliere i dati su come gli utenti visitano il sito dopo l'esposizione per visualizzare gli annunci e quale catena di annunci è la più efficace.

In conclusione, l'importante è prendere nota dei dati e modificare le tue campagne in base alle tendenze. Con l'aiuto di questi dati, puoi rispondere a un numero considerevole di domande che sono così importanti nella pianificazione e ottimizzazione delle campagne pubblicitarie.

In precedenza, per rispondere a tali domande, venivano condotti costosi focus group e studi sul campo, ora è possibile analizzarlo su una campagna live e apportare modifiche sul posto, modificare le impostazioni e testare ipotesi.

Per ulteriori informazioni sulla modifica in tempo reale delle campagne pubblicitarie dal vivo per migliorare l'efficienza, aumentare il ROI e definire veramente il tuo pubblico di destinazione, fai clic qui per visualizzare la nostra presentazione.