Maximize Lift — автостратегия для повышения конверсии
Тестирование нового инструмента в YouTube.
С самого начала активного использования форматов OLV в медийном сплите вставал вопрос, как именно замерить эффективность данного размещения. Например, можно использовать данные Google Analytics, чтобы понять, какую именно аудиторию приводит на сайт тот или иной канал трафика и как этот трафик работает на сайте. Это прекрасно подходит для анализа результатов размещения в digital в целом, но не учитывает особенности некоторых каналов.
В случае с OLV, например, помимо стандартных метрик, так же, как и на ТВ, важно понимать, дошло ли наше сообщение до потенциального клиента, насколько хорошо оно усвоилось и как повлияло на решение купить товар. В мире ТВ это решалось опросами по телефону, экстраполяцией статистических данных и просто результатами продаж в магазинах или точках продаж.
IT-конференция МТС True Tech Day 17 мая
Что будет:
- 5 тематических треков: Main, Development, AI/ML, Cloud, Science;
- 50 спикеров с докладами про архитектуру, облачные платформы, NLP4Code, вероятностное программирование, безопасность контейнеров и другое;
- 10 часов нетворкинга;
- Цифровые зоны и digital-интеграции;
- А ещё вечеринка со звездой.
Реклама. ПАО «МТС». ИНН 7740000076. ОГРН 1027700149124
Поэтому вполне ожидаемо, что для OLV был выбран проверенный метод опроса тех, кто посмотрел рекламу, но на более технологически продвинутом уровне. В этом особенно преуспел Google, одним из первых предложив способ учёта эффективности кампании, теперь известный как исследование Brand Lift Survey.
Логика работы Brand Lift Survey достаточно проста: проводится опрос группы пользователей, которые посмотрели рекламный ролик, а затем, для чистоты эксперимента, и контрольной группы, которая ролик не видела. Ответы на вопросы позволяют понять, насколько хорошо пользователь запомнил рекламу и сам бренд (метрики AdRecall и Brand Awareness).
Затем список доступных вопросов расширился. И вот уже благодаря исследованию можно определить, насколько выросло число людей, которые рассматривали какой-либо товар и услугу к покупке (метрика Consideration) или предпочитали определённые товары и услуги (метрика Favorability), а также и те, кто был готов купить (метрика Purchase Intent).
Таким образом, в какой-то момент исследование Brand Lift стало показывать влияние OLV в YouTube на всю воронку продаж, что позволяло клиентам точнее понимать, к каким результатам приводят рекламные активности в рамках OLV.
Однако до конца 2018 года данные Brand Lift представляли только статистический интерес для рекламодателей, будучи просто набором данных, по которым можно сделать какие-либо выводы. Всё изменилось, когда Google анонсировал новую версию исследования Brand Lift 2.0 и следом за ним представил новую стратегию автооптимизации — Maximize Lift.
Суть этой стратегии в использовании данных, собранных исследованием Brand Lift, для рекламной кампании клиента. Исследование собирает ответы пользователей на разные вопросы, в том числе на вопрос «Рассматриваете ли вы данный товар к покупке?». Затем автооптимизация берёт все данные о тех, кто ответил на этот вопрос положительно (пол/возраст/интересы и подобные), и на этой основе стратегия выстраивает усреднённый профиль людей, которые должны потенциально заинтересоваться товаром или услугой.
Затем стратегия отдаёт приоритет показа рекламных роликов именно этим пользователям, игнорируя остальные настройки кампании. Её цель — привести как можно больше таких потенциально заинтересованных пользователей по минимальной цене.
Разумеется, как только появилась возможность работать с данными исследования, команда iConText этим заинтересовалась. Мы могли использовать эту стратегию, в первую очередь, для клиентов с длительным периодом между первым рекламным контактом и заказом, например, в сегменте «электроника».
Для таких клиентов очень важна работа с «тёплой» аудиторией, так как конкуренция в таких сегментах крайне высока, и пользователи перетекают от одного продавца к другому достаточно быстро.
Наши партнёры, компания «Корпорация Центр», крупный региональный игрок в сфере ecommerce-сегмента Электроники, согласились протестировать данную стратегию. Мы ожидали, что сможем улучшить и так достойные результаты по OLV-кампаниям. Нашей конечной целью было повышение общей конверсионности кампаний в рамках YouTube-размещения.
Пример ролика компании «Корпорация Центр» в YouTube
Чтобы тест новой стратегии был максимально корректным, мы провели его в двух крупных городах: Екатеринбурге и Уфе — двух городах-миллионниках. В столицах слишком разогретый аукцион.
Сроки тестирования были ограничены — всего неделя на обычную кампанию и столько же на кампанию с Maximize Lift. Бюджет на тест мы выделили одинаковый, чтобы объёмы трафика не оказывали влияние на результаты. Что касается креативов, то ролики, которые прислал нам наш клиент, были анимационные с акцией и скидками — идеальные креативы для тестирования конверсионных показателей.
Пример визуала рекламной кампании в YouTube
Почти сразу после запуска стало заметно, что кампании, которые используют автостратегию, работают гораздо хуже с точки стандартных видеометрик учёта эффективности OLV-размещения в YouTube.
Процент досмотра роликов был в среднем в три раза ниже, а стоимость за просмотр почти в два раза выше, чем у кампании без автоматической стратегии. С точки зрения качества трафика, по данным Google Analytics, также не было заметно каких-то кардинальных улучшений. Показатели отказов, время на сайте, глубина просмотра — всё было в рамках средних значений для OLV-кампаний клиента. Казалось бы, автостратегия себя не оправдала — результаты, мягко говоря, слабые.
Пример визуала рекламной кампании в YouTube
Однако если посмотреть на другие метрики, то ситуация в корне другая. Кликабельность роликов при использовании автостратегии выросла в 4 раза, и, как следствие, стоимость клика упала в пять раз и сравнялась по стоимости с результатами размещения в социальных сетях или даже контексте.
Но лучше всего эффективность автостратегии показала себя на примере конверсионных метрик. По данным Google Analytics, last-click конверсий зафиксировано в пять раз больше, а ассоциированных конверсий мы получили в 16 раз больше, чем при использовании обычных кампаний.
В Google AdWords мы зафиксировали в два раза больше конверсий по показам. Соответственно, СРО снизилось в среднем на 67%, а процент конверсии вырос примерно на 10%.
По итогам размещения получилось, что кампании с автостратегией Maximize Lift дороже с точки зрения количества просмотров. При этом прирост конверсий и снижение стоимости СРО полностью окупали рост стоимости просмотра. На длинной дистанции такие кампании могут стать отличным источником ассоциированных конверсий, а в рамках Google AdWords кампании смогут генерировать большой объём конверсий по показам, что, в свою очередь, приводит к росту эффективности прочих каналов трафика.
 |
|
Михаил Гудков
Руководитель отдела онлайн -маркетинга «Корпорация Центр» |
«Мы давно работаем с агентством iConText в рамках размещения видеорекламы в YouTube. За время нашего сотрудничества мы успели попробовать разные форматы и настройки, но поскольку наша цель — конверсии и их рост, коллеги из iConText искали решение, которое может максимизировать число целевых действий.
Под февральские праздники у нас была акция со скидкой на второй товар, и команда iConText предложила воспользоваться новой фишкой YouTube — Maximize lift. Результаты этого размещения, на мой взгляд, получились неплохие: выросло число целевых действий по данным Google Analytics и Google AdWords, снизилось среднее СРО. Стоимость по показам выросла, но это небольшая цена за такой прирост конверсионности».
Рекомендуем:
Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.
