logo

Audi повысил эффективность рекламы с помощью новой метрики «внимания»

50 0

Метрики «внимания»  («attention rate») ранее в основном использовались для измерения таких KPI как узнаваемость бренда, обычно в верхней части воронки.

Но теперь рекламодатели начинают относиться к метрике «внимания», как к способу измерения влияния рекламной кампании на нижнюю часть воронки, включая процент конверсии.

(Прим.пер.: Из раздела FAQ компании Adelaide следует, что 
метрика «внимания» рассчитывается на основе множества факторов, таких как размер рекламного места, плотность других элементов на странице, лабораторные данные о движении глаз.  Алгоритм измерения внимания обучается на миллиардах точек данных — https://adelaidemetrics.com/leaderboard-faq)

Производитель автомобилей Audi недавно экспериментировал с использованием метрики внимания, чтобы алгоритмически корректировать ставки на аукционе для различных рекламных позиций в зависимости от количества «внимания», которое эти позиции могут привлечь.

Затем Audi измерила влияние мест размещения с высоким «вниманием» на конверсию после клика.

Идея эксперимента возникла из желания понять, как определенные места размещения рекламы, которые не очень ценятся с точки зрения видимости рекламы, могут повлиять на эффективность кампании с более низкой воронкой, сказал Филип Пужич, который присоединился к Audi в качестве руководителя группы цифрового маркетинга в феврале после работы в MediaCom Switzerland, агентстве Audi.

Эксперимент базировался на рекламной кампании по продвижению электромобилей Audi. Кампания, которая проходила с июня по июль, была таргетирована на пользователей из Швейцарии.

Audi работала с MediaCom Switzerland, стартапом Adelaide и Xaxis GroupM, чтобы разработать программатический алгоритм торгов, который бы делал более высокие ставки для инвентаря, показатель внимания (attention rate) которого превышает определенный порог.

В Adelaide есть собственная метрика внимания под названием AU (что означает «attention unit — единица внимания»), чтобы определить, какие рекламные позиции могут привлечь наибольшее внимание потенциальных клиентов.

Audi активировала аналитику Adelaide в DSP Xandr, чтобы измерить показатель AU для доступных мест размещения рекламы, которые использовались в открытом программатик-аукционе и на PMP-ресурсах (PMP, private marketplace – механизм «частных сделок», пер.). Инвентарь PMP включал существующие PMP, настроенные Xaxis для прошлых кампаний Audi.

Новый алгоритм назначения ставок увеличивает стоимость покупки показа для источника с более высоким показателем «внимания» и снижает ставки для позиций с более низким показателем «внимания» в режиме реального времени.

В кампании не использовались никакие параметры таргетинга, кроме показателя «внимания» Attention Unit от компании Adelaide.

Когда кампания закончилась, Audi измерила пост-клик конверсии для выигранных размещений, хотя Пужич отказался указать, какие типы конверсий измерял бренд.

Затем Audi провела A/B-тестирование результатов своей кампании в сравнении с алгоритмом назначения ставок, который по умолчанию использует Xaxis.

Новая кампания с алгоритмом на базе метрики «внимания» обеспечила на 69 % выше процент конверсии на инвентаре открытого аукциона, чем алгоритм, который использовался по умолчанию. Общие алгоритмические конверсии выросли на 60%.

Результаты были намного выше, чем типичный рост процента конверсий, который Adelaide видят при оптимизации мест размещения с высоким Attention Unit, сказал Марк Гульдиманн, основатель и генеральный директор Adelaide. «Обычно мы видим улучшение на 20-40%, — сказал он, — поэтому 69% — это исключение».

Хотя результаты были обнадеживающими с точки зрения Audi, бренд привлек внимание не на 100%. По словам Пужича, Audi нужно больше данных, чтобы определить, насколько показатели внимания могут стимулировать постепенный рост KPI в нижней части воронки.

«Следующие шаги — интегрировать измерение AU во все наши программатик кампании», — сказал он. «Нам необходимо иметь более широкий набор данных для анализа и посмотреть, можно ли повторять такие результаты на постоянной основе».

«Эти результаты говорят нам, что оптимизация на основе «внимания» — хорошая замена тем данным, которые мы использовали раньше», — сказал он. «Я бы не стал пока говорить, что это смена парадигмы, но это похоже на изменение точки зрения на то, как мы покупаем цифровой инвентарь».

Вы можете поделиться этой статьей!
Похожие статьи

Warning: Use of undefined constant rand - assumed 'rand' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /var/www/u0735743/data/www/cpmnews.ru/wp-content/themes/Burning/single.php on line 192
Комментарии

Обсуждения закрыты для данной страницы