비디오를 사용한 더 나은 소셜 참여

최근 우리는 소셜 미디어 마케팅을 통해 더 나은 참여를 유도하는 방법을 실험하고 있습니다. 소셜 플랫폼에서 여러 텍스트 게시물을 실험했을 뿐만 아니라 시각적 자산이 어떤 차이를 가져오는지 확인했습니다.

소셜 게시물의 비디오 대 정적 이미지

우리는 이미 비디오가 끌어들이는 참여 수준 측면에서 정적 이미지보다 성능이 더 우수하다는 것을 이미 확인했습니다. 많은 사람들이 비디오를 사용하지 않고 움직이므로 더 많은 관심을 받는 것이 합리적입니다. 우리는 서로 다른 동영상이 동일한 메시지에 얼마나 많은 영향을 미칠 수 있는지 알고 싶었기 때문에 정확히 테스트하기 시작했습니다.

이를 테스트하기 위해 Twitter 광고를 사용하기로 결정했습니다. 많은 소셜 미디어 플랫폼과 마찬가지로 Twitter를 사용하면 이상적인 청중을 타겟팅하고 다양한 메시지 및 미디어 변형을 통해 해당 청중으로부터 얼마나 많은 참여를 얻을 수 있는지 테스트할 수 있습니다. 우리가 사용하는 방법과 Twitter 실험에 사용된 수치 및 데이터를 공유할 것입니다. 모든 소셜 광고 플랫폼에서 유사한 접근 방식을 취할 수 있다는 점을 염두에 두십시오.

소셜 영상 자산 테스트를 위한 캠페인 구조

그러한 실험의 구조는 매우 간단합니다. 귀하의 콘텐츠에 관심을 가질 수 있는 충분히 많은 청중을 대상으로 하는 소셜 플랫폼에서 캠페인을 만드십시오. 대부분의 플랫폼은 적절한 규모의 청중을 대략적으로 나타냅니다. 마케팅에 관심이 있고 영어를 구사하는 사람들을 대상으로 신호를 혼합하여 선택했습니다. 우리의 목표는 최근 팟캐스트 에피소드에 대한 참여를 유도하는 것이었으므로 우리는 웹사이트 클릭수/트래픽이라는 캠페인 목표를 선택했습니다. 우리는 캠페인을 실행하기로 한 짧은 시간에 결과를 끌어낼 수 있을 만큼 충분한 인력 풀을 확보하기 위해 캠페인의 지리적 타겟팅을 전 세계 잠재고객에게 공개했습니다.

이 캠페인을 하루 12파운드의 저렴한 비용으로 운영하면서 우리는 디지털 마케팅 팟캐스트의 단일 에피소드를 홍보하기 위해 설계된 여러 트윗을 만들었습니다.

비디오 자산

우리는 팟캐스트 에피소드를 위해 소셜 미디어에서 주목을 끌도록 설계된 2개의 짧은 비디오 프로모션을 만드는 것으로 시작했습니다. 비디오를 만들기 위해 우리는 짧은 스크립트를 로열티 프리 비디오의 거대한 라이브러리와 빠르게 일치시킬 수 있는 Lumen5를 사용했습니다. 마케팅 이사 Ciaran은 마케팅 관리자인 Louise에게 Lumen 5를 사용하는 방법을 보여주면서 하나의 비디오를 만들었습니다. 그런 다음 Louise는 Lumen 5를 사용하여 더 나은 비디오를 만들려고 시도하여 동일한 문자 메시지로 각 비디오를 정면으로 배치할 수 있었습니다.

다음은 Ciaran의 비디오입니다.

그리고 여기 루이스의

우리의 직감은 Louise의 비디오가 더 강력하다는 것입니다. 오프닝 클립에 더 많은 관심을 끌었고 소셜 미디어에서 참여를 얻는 데 잘 작동하는 경향이 있는 사람의 얼굴에 더 집중합니다. 그러나 직감은 틀릴 수 있으므로 이 직감을 테스트하고 대상 청중이 어떻게 반응하는지 확인하고 우리가 거기에 있는 동안 몇 가지 메시지를 테스트하고 싶었습니다.

표준 비디오를 업로드하는 대신 Twitter 비디오 카드를 사용하는 이유는 무엇입니까?

이전의 여러 실험에서 트윗에 직접 업로드된 비디오와 달리 Twitter 비디오 카드에 제공된 비디오에서 더 나은 참여를 얻는 경향이 있는 것으로 나타났기 때문에 우리는 실험을 Twitter 비디오 카드에 집중하기로 결정했습니다.

프로모션 트윗 인터페이스를 사용하여 처음에 2개의 비디오에 대해 테스트하기 위해 2개의 다른 트윗을 만들었습니다. 각 트윗 텍스트 변형을 각 비디오와 일치시키기 위해 우리는 메시지의 4가지 변형으로 이 캠페인을 시작했습니다. 모든 프로모션은 유료 프로모션이었습니다. 즉, 유기농 Twitter 피드에 게시되지 않습니다. 이것은 테스트할 때 매우 중요합니다. 팔로워에게 동일한 동영상의 여러 변형을 폭격하고 싶지는 않습니다. 프로모션 전용 트윗을 사용하면 팔로워를 짜증나게 하거나 화나게 하지 않고 자유롭게 테스트할 수 있습니다.

변형 미세 조정

그래서 처음에 Ciaran의 비디오로 두 개의 텍스트 변형을 만들고 Louise의 비디오로 두 개를 만들었습니다. 각 트윗 변형은 캠페인 내에서 광고로 생성되어 계속 실행되었습니다. 캠페인 초점이 웹사이트 트래픽이었기 때문에 성과를 측정할 때 우리는 클릭률에 초점을 맞췄습니다. 각 메시지가 얼마나 잘 수행되었는지 보여주기 위해 충분한 노출을 얻어야 했습니다. 다소 임의적인 수치이지만 성능을 검토하기 전에 각 변형에 대해 1000회 이상의 노출을 얻는 데 중점을 두었습니다.

실험이 시작되면서 문제는 테스트를 실행한 짧은 시간에 임의의 조회수 1000회에 도달할 수 있는 텍스트 및 비디오 조합을 찾는 것이었습니다. Twitter 광고가 높은 수준의 참여를 보이지 않으면 광고가 표시되는 속도가 느려집니다. 6시간 이내에 메시징에 대한 우리의 초기 시도는 참여가 좋지 않았기 때문에 이를 달성하기 위해 고군분투했습니다. 일반적으로 트위터 알고리즘이 귀하가 홍보하는 것에 대한 관심을 유지하기 위해서는 귀하가 0.8%-1% 또는 더 나은 참여를 원한다는 사실을 알게 되었습니다.

다음은 초기 텍스트 변형입니다.

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이 두 가지 변형은 성능이 좋지 않았고 0.5%의 참여 장벽을 깨는 데 어려움을 겪었습니다. 반성하면서 그들은 그들을 보는 청중이 @Target_Insights 또는 @bonjoroApp이 누구인지 알고 있다고 가정합니다. 우리 모두는 우리 브랜드가 진정으로 보편적이고 모든 사람의 마음 속에 존재한다고 상상하고 싶지만 현실은 그렇지 않다는 것입니다. 첫 번째 변형은 팔로워를 위한 트윗을 작성하는 것처럼 작성되었습니다. 이는 우리의 글로벌 타겟인 마케터와도 어울리지 않을 뿐 아니라 최근에 유기적 트윗을 하지 않는 활동을 했다면 팔로워와도 어울리지 않을 수 있습니다!

"처음에 성공하지 못하면 다시 시도하십시오."

그래서 우리는 비디오와 함께 더 짧고 타겟이 분명한 메시지를 만들고 믹스에 두 가지 변형을 더 추가했습니다. 우리가 아는 진부한 말이지만 "처음에 성공하지 못하면 다시 시도하십시오." 많은 마케팅이 이렇습니다. 우리가 하는 모든 것은 최선의 추측이며 데이터 주도적이라 할지라도 항상 작동하지는 않습니다. 따라서 결과를 원한다면 반복하고 배워야 합니다. 그것이 바로 우리가 한 일입니다. 일정하게 유지된 한 가지는 각각의 새로운 변종에는 우리가 테스트하는 각 비디오에 대한 버전이 있다는 것입니다. 다음 2개의 메시지가 믹스에 푸시되었습니다.

오픈율이 85%인 마케팅 이메일!? 어떻게 끝났어? 이 시도..

잘못 만든 개인화 된 비디오는 심각하게 짜증날 수 있습니다! 하지만 올바른 도구로... :-)

첫 번째 새로운 변형은 Bonjoro의 웹사이트에서 본 블로그 게시물에서 영감을 받아 고객이 보고한 결과 중 일부를 강조 표시했습니다. 헤드라인 결과가 흥미롭게 보였기 때문에 우리는 이를 이전에 성공한 문구와 혼합하여 Twitter 청중에게 잘 맞았음을 발견했습니다. " 이것을 시도하십시오… 몇 가지 아이디어에 대한 효과적인 헤드라인 작성에 대한 기사.

오히려 아이러니하게도 - (그리고 예상대로 논쟁할 수도 있습니다!) "심각하게 빨아요" 메시지 … 트위터가 그것을 보여주기조차 거부할 정도로. 예. 너무 가난해서 사람들에게 보여주기 위해 트위터에 돈을 지불할 수도 없었습니다. (이것은 구두점이나 부정적인 감정 또는 둘 다의 과도한 사용으로 인한 것일 수 있습니다!) 아무데도 가지 않는다는 것을 확인하고 금요일 늦게 일시 중지하고 more에서 '85% 공개율 변동'의 새로운 변형을 만들었습니다. 잘라내고 간결한 형태.

디지털 리드를 참여시키는 데 실패했습니까? 당신은 이것을 필요로

더 쉬운 추적

Twitter 광고 인터페이스에서 이러한 다양한 변형을 모두 추적하는 것은 항상 약간의 도전이었습니다. 따라서 가장 많은 클릭이 발생한 동영상을 파악하는 데 도움이 되도록 우리는 두 개의 bit.ly 링크(각 동영상당 하나씩)를 만들고 최종 링크를 표시했습니다. 링크가 Ciaran의 비디오 또는 Louise의 비디오에서 온 것인지 나타내는 적절한 Analytics UTM 추적 코드가 포함된 URL. Twitter의 광고 보고는 다양한 변형에 대한 세부 정보를 제공하지만 두 개의 bit.ly 링크는 가장 많은 클릭을 얻은 비디오에 대한 전반적인 그림을 제공할 수 있습니다. 이와 같은 집계 성능을 측정하기 위해 Bit.ly를 사용하는 것은 훌륭합니다. 생성하는 모든 bit.ly 링크에는 분석이 첨부되어 있어 각 bit.ly 링크가 얼마나 많은 클릭을 하고 있는지 간단히 비교할 수 있습니다.

월요일에 최종 bit.ly 링크 결과는 다음과 같았습니다.

Louise의 비디오는 롱 샷으로 확실한 승자였습니다. 성능을 주도하는 조합에 더 많은 예산을 허용하기 위해 성능에 실패했을 때 Ciaran의 많은 변형을 껐다는 사실이 도움이 되었습니다. Ciaran은 주말에 스위치를 당겨서 그들에게 최고의 작업 기회를 주었다고 확신할 수 있습니다. 그는 매우 경쟁적이어서 최종 결과가 다소 재미있습니다! 이렇게 하는 것이 의미가 있는지 의문이 들 수도 있지만 경험에 따르면 캠페인에 일일예산이 적은 변형을 너무 많이 남겨두면 일부 광고의 실적이 좋지 않아 성공적인 광고 조합이 떨어질 수 있습니다. 우리의 조언은 느슨한 변형이 멈추면 빠르게 제거하여 추진력을 잃고 전체 캠페인을 지연시키지 않도록 하는 것입니다.

이 과정이 끝날 때 우리는 10가지 다른 조합을 테스트했고 50파운드 미만을 지출했고 분명히 성공적인 조합을 얻었습니다. 모든 변형에서 Louise의 비디오가 더 나은 성능을 보였습니다. 다음 메시지 중 하나와 짝을 이루는 Louise의 비디오는 우리가 찾던 0.8% 이상의 참여율을 보여주는 마법을 선사했습니다.

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그리고

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최종 결과는 다음과 같았습니다. 각 비디오/텍스트 조합에서 얻은 성능 결과를 볼 수 있도록 그룹화된 쌍을 강조 표시했습니다.

최종 비디오 결과와 관련하여 주말 실험에 따라 이 기간이 끝날 때 우리가 얻은 조합이 10일 정도 실행되도록 했습니다.

Louise의 비디오는 1638 클릭을 달성했고 Ciarans 비디오는 달성했습니다… 드럼 롤 주세요… 91번의 클릭. 그 결과 한 동영상이 다른 동영상보다 17배 더 많은 클릭을 얻었습니다. 이제 분명히 수상작에 더 많은 예산과 더 많은 노출이 주어졌기 때문에 실제로 17배 더 낫다고 주장할 수 없었습니다. 그러나 더 강력한 자산이므로 더 오래 동안 더 중요한 부스트를 받을 가치가 있었습니다.

결론

테스트가 진행됨에 따라 이 모든 것이 그다지 과학적이지 않았습니다. 그럴 의도가 아니었다. 우리가 시작한 일은 다양한 비디오가 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인하는 것이었습니다. 우리가 배운 것은 그것이 그렇게 간단하지 않다는 것입니다. 비디오 주변의 문자 메시지는 여전히 큰 영향을 미칩니다. 그러나 분명히 모든 테스트에서 Louise의 비디오가 Ciaran의 비디오를 능가했습니다.

이 글을 통해 자신만의 독창적인 조합 몇 가지를 테스트해 볼 수 있기를 바랍니다. 그리고 그렇게 하면 어떻게 진행되었고 무엇을 배울 수 있었는지 듣고 싶습니다. 계속 진행하기 전에 하나의 변형을 밀어내는 틀에 박히지 마십시오. 이와 같은 몇 가지 테스트를 실행하면 많은 학습과 재미가 있으며, 보시다시피 비용도 많이 들지 않습니다. 자산을 만들고 추적을 설정하는 데 시간이 조금 더 걸리므로 성능과 시간을 모니터링하여 승리한 콤보를 푸시하거나 그 변형을 만들어 메시지를 실제로 미세 조정할 수 있습니다. 더 많은 우승 문구나 CTA를 발견하면 이메일 제목 라인 A/B 테스트에 학습 내용을 적용해 볼 수도 있습니다.

다양한 변형을 실험할 수 있는 창의적 자유를 허용한 다음 청중이 어떤 것이 좋은지 결정할 수 있도록 하는 것입니다. 이것을 할 때마다 무엇이 효과가 있는지 배우고 조금씩 나아질 것입니다.

이 실험에 대한 더 많은 정보를 원하십니까? Ciaran이 Daniel Exactly와 그들이 한 일과 모든 것이 어떻게 작동했는지 공유하는 팟캐스트 에피소드를 들어보십시오.