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. Ciò aiuta a valutare l'efficacia di campagne specifiche e ad analizzarne il ROI. L'"Analisi Completa" consente agli inserzionisti di implementare correzioni in tempo reale a componenti specifici al fine di migliorare costantemente l'efficienza delle singole campagne. È fondamentale ricordare che la pubblicità display non è la stessa cosa della pubblicità a risposta diretta. La differenza principale nella pubblicità display è che gli annunci di ricerca soddisfano la domanda creata dagli annunci display e si trovano più in basso nel funnel di vendita. L'"Analisi Completa" è un processo tecnico che merita un'attenta analisi. Ogni prodotto o servizio che utilizza una campagna pubblicitaria display richiede tempistiche e ipotesi diverse. Mentre alcuni prodotti e servizi generano una risposta immediata a diverse componenti pubblicitarie, altri richiedono metodi di esposizione più lunghi e diversificati per ottenere il massimo impatto sul pubblico di destinazione. Il metodo di "Analisi Completa" misura sia le azioni post-clic che quelle di visualizzazione e analizza metriche pubblicitarie come la portata 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 sul matching dei cookie e sull'identificazione degli utenti su più dispositivi. Utilizziamo strumenti di tracciamento avanzati come Campaign Manager e Gemius per misurare e analizzare sia i clic che i dati di visualizzazione degli annunci dei nostri clienti. In questo modo otteniamo un quadro chiaro in termini di conversioni, segmentazione del pubblico e comportamento. Analizziamo anche i dati derivanti dal matching degli utenti per avere una comprensione più approfondita del pubblico raggiunto dai nostri annunci. La nostra analisi copre l'utilizzo multipiattaforma. Ad esempio, se un utente clicca o visualizza un annuncio sul proprio telefono e poi 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 confermare che il nostro annuncio ha influenzato la decisione di acquisto. È importante ricordare che basandosi solo sull'analisi post-clic si perde una notevole quantità di dati, il che altera drasticamente la capacità di interpretare e apprendere da una campagna.
Ecco perché, analizzando i dati utilizzando il metodo di Analisi Completa, possiamo rispondere alle seguenti domande, estremamente importanti quando si pianificano e si posizionano campagne pubblicitarie sui media:
Non devi indovinare quale dei banner funziona meglio, basta eseguire il pre-test, raccogliere le statistiche e lasciare quello che ha dato i risultati migliori.
Grazie a questi dati, è possibile trarre le conclusioni necessarie quando un annuncio pubblicitario è inefficace e quando gli utenti hanno bisogno di rivederlo.
In conclusione, la cosa principale è prendere nota dei dati e adattare le campagne alle tendenze. Con l'aiuto di questi dati, è possibile rispondere a un numero considerevole di domande, fondamentali nella pianificazione e nell'ottimizzazione delle campagne pubblicitarie. In precedenza, per rispondere a tali domande venivano condotti costosi focus group e studi sul campo; ora è possibile analizzarli su una campagna live e apportare modifiche al momento, modificare le impostazioni e testare le ipotesi. Per maggiori informazioni sull'editing in tempo reale delle campagne pubblicitarie live, per migliorare l'efficienza, aumentare il ROI e definire con precisione il proprio target di riferimento clicca qui per vedere la nostra presentazione.
Alcuni dei metodi che utilizziamo nella nostra Analisi Completa si basano sul matching dei cookie e sull'identificazione degli utenti su più dispositivi. Utilizziamo strumenti di tracciamento avanzati come Campaign Manager e Gemius per misurare e analizzare sia i clic che i dati di visualizzazione degli annunci dei nostri clienti. In questo modo otteniamo un quadro chiaro in termini di conversioni, segmentazione del pubblico e comportamento. Analizziamo anche i dati derivanti dal matching degli utenti per avere una comprensione più approfondita del pubblico raggiunto dai nostri annunci. La nostra analisi copre l'utilizzo multipiattaforma. Ad esempio, se un utente clicca o visualizza un annuncio sul proprio telefono e poi 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 confermare che il nostro annuncio ha influenzato la decisione di acquisto. È importante ricordare che basandosi solo sull'analisi post-clic si perde una notevole quantità di dati, il che altera drasticamente la capacità di interpretare e apprendere da una campagna.
Ecco perché, analizzando i dati utilizzando il metodo di Analisi Completa, possiamo rispondere alle seguenti domande, estremamente importanti quando si pianificano e si posizionano campagne pubblicitarie sui media:
- Qual è la frequenza ottimale per la campagna?
- Quale creatività è efficace e quale no?
- Con quale frequenza gli utenti dovrebbero vedere un annuncio pubblicitario e 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 la pubblicità display?
Frequenza ottimale della campagna
Analizzando i dati sulla frequenza e sul numero di utenti raggiunti, sulle modalità di accesso a un sito web, visualizzazione di un prodotto o comunicazione 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 una frequenza di oltre 4 impressioni a settimana per utente non è più ottimale per un cliente (sito web di ricerca lavoro), mentre nel secondo grafico (sito web di vendita al dettaglio) vediamo che è importante per il brand condurre campagne "di successo"
Efficienza dei creativi
Spesso, l'inserzionista pensa a quale creatività abbia funzionato meglio. A volte può provare a stimarlo in base al CTR, ma questo è un approccio errato. 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 generato 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 fungevano da promemoria, spingendo le persone ad agire dopo essere state esposte agli annunci.
Non devi indovinare quale dei banner funziona meglio, basta eseguire il pre-test, raccogliere le statistiche e lasciare quello che ha dato i risultati migliori.
Con quale frequenza gli utenti devono visualizzare gli annunci pubblicitari
Questo grafico mostra come gli utenti reagiscono ai tuoi annunci in un determinato periodo di tempo.
Grazie a questi dati, è possibile trarre le conclusioni necessarie quando un annuncio pubblicitario è inefficace e quando gli utenti hanno bisogno di rivederlo.
Posizionamenti / Ottimizzazione del targeting
Non tutti i siti web e i tipi di targeting sono efficaci. Pertanto, è necessario valutare quali posizionamenti, targeting e segmenti di pubblico funzionano meglio. I risultati effettivi potrebbero sorprenderti.
Ottimizzazione del canale
È importante comprendere che la campagna display genera solo domanda; le campagne a performance dovrebbero soddisfare tale domanda. Per valutare questo aspetto e creare una mappa di attribuzione, è essenziale raccogliere dati su come gli utenti visitano il sito dopo l'esposizione agli annunci display e su quale catena di annunci sia la più efficace.
In conclusione, la cosa principale è prendere nota dei dati e adattare le campagne alle tendenze. Con l'aiuto di questi dati, è possibile rispondere a un numero considerevole di domande, fondamentali nella pianificazione e nell'ottimizzazione delle campagne pubblicitarie. In precedenza, per rispondere a tali domande venivano condotti costosi focus group e studi sul campo; ora è possibile analizzarli su una campagna live e apportare modifiche al momento, modificare le impostazioni e testare le ipotesi. Per maggiori informazioni sull'editing in tempo reale delle campagne pubblicitarie live, per migliorare l'efficienza, aumentare il ROI e definire con precisione il proprio target di riferimento clicca qui per vedere la nostra presentazione.Contenuti dei nostri partner
