30 мая, 14:40

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.

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.

Куда пойти прокачивать свои digital-навыки?


RUWARD опубликовал рейтинг образовательных структур в digital за 2019 год. Срезы онлайн-школ/университетов по всему digital, разработке, дизайну, маркетингу, менеджменту и аналитике. Оценка популярности и качества образования.

Реклама

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».

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.

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.

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.

Куда пойти прокачивать свои digital-навыки?


RUWARD опубликовал рейтинг образовательных структур в digital за 2019 год. Срезы онлайн-школ/университетов по всему digital, разработке, дизайну, маркетингу, менеджменту и аналитике. Оценка популярности и качества образования.

Реклама

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».

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.