Трекинг медийной рекламы: как повысить эффективность размещений и не тратить бюджет впустую

Коротко. Привычная аналитика не оценивает вклад медийной рекламы в целевые конверсии, лиды и продажи, поэтому многие компании отказываются от медийки. Корректно измерить её эффективность помогают методы Post-view (отслеживает конверсии пользователей, которые ранее видели рекламу), Conversion Lift (сравнение KPI сегментов, видевших и не видевших рекламу) и Brandformance (узнаваемость и продажи в единой стратегии). Для этого данные медийного трекера, рекламных кабинетов и сайта связывают в единую отчётность с грануляцией до каждого креатива.

Многие компании сталкиваются со сложностью эффективного распределения бюджета на медийные кампании: как измерить эффективность распределения бюджета? Как оценить влияние медийной рекламы на ключевые показатели бизнеса? Как снизить издержки на медийку?

Мы провели серию маркетинговых исследований в формате опросов среди компаний, которые используют или использовали медийную рекламу как один из каналов привлечения целевого трафика. Основным инсайтом стало то, что многие компании отказались от медийки из-за невозможности оценить её реальный вклад в целевую конверсию.

Как правило, это связано с тем, что компании разово запускают флайты на крупные бюджеты, но затем не могут корректно оценить влияние на продажи и опасаются запускать медийную рекламу снова. Методы оценки, описанные в статье, помогают решить эту проблему и точнее оценить влияние медийной рекламы на бизнес-показатели.

В статье обсудим:

• с какими сложностями сталкиваются аналитические проекты при работе с медийной рекламой;
• какие методы мы используем для оценки рекламных кампаний в медийке;
• brandformance-кампании: узнаваемость и продажи в единой стратегии;
• DataGo Media Tracker: чем наше решение отличается от других сервисов на рынке.

В чём сложности с оценкой эффективности медийной рекламы?

• Привычная аналитика не позволяет оценить влияние медийной рекламы на ключевые метрики — целевые конверсии, количество лидов и продаж.
• Недостаточно данных для data-informed медиапланирования: как распределить бюджет по каналам для роста продаж и как измерить эффективность.
• Управление performance- и media-кампаниями происходит на основе инструментов, не учитывающих взаимное влияние каналов (Brandformance) — особенно если отчёты готовят разные, не пересекающиеся между собой агентства.
• При закупке не хватает информации об оптимальной частотности показов, поэтому маркетинг сталкивается с избыточными расходами.
• Структурирование данных для объединения рекламного кабинета, медийного трекера и сайта занимает много ресурса у аналитиков и не исключает ошибки из-за человеческого фактора.

Данные могут быть заведены в трекер и рекламные кабинеты с разными неймингами, грамматическими или пунктуационными ошибками. А при построении медийной отчётности нужна подробная грануляция, чтобы оценивать эффективность вплоть до каждого креатива и оперативно перераспределять бюджеты. Для этого приходится искать пути мэтчинга — составлять словари или менять нейминг заведения рекламы в кабинеты (например, прокидывать id каждого размещения), что отнимает много ресурса аналитиков.

В результате бизнес теряет время и деньги.

Метод Post-view — must have для аналитики медийных кампаний

Post-view-анализ исследует поведение пользователей, которые уже видели рекламу какое-то время назад. Например, пользователю могла попасться реклама скидки на товар, который тогда не был нужен. Спустя время товар понадобился — пользователь вспомнил бренд и нашёл его сайт в поисковике. С помощью post-view-анализа можно отследить такой лид.

Сложность оценки медийки без методологии Post-view

Рассмотрим на пути пользователя. Первое касание произошло через показ баннера (медийная реклама), а не через Яндекс.Директ, как показал бы веб-счётчик. Значит, на решение о покупке повлияли сразу несколько каналов: медийка и performance. Но эти данные существуют в разных системах.

При отсутствии связки медийной и performance-рекламы маркетологи принимают неверные решения по оптимизации, потому что имеют на руках фрагментарные данные, и теряют бюджеты из-за недостаточного объёма знаний о касаниях пользователя.

Метод Conversion Lift

Conversion Lift похож на классическое A/B-тестирование:

• пользователи разделяются на два сегмента — видевшие и не видевшие медийную рекламу;
• сравниваются KPI для этих сегментов;
• подсчитывается количество дополнительных конверсий (conversion lift), полученных за счёт медийной рекламы.

Почему метод важен

Известная поговорка гласит: «Половина денег, которые я трачу на рекламу, потрачена впустую; проблема в том, что я не знаю, какая половина». Чем больше каналов и инструментов вы используете, тем выше риск путаницы: как на целевую конверсию влияет медийная реклама и влияет ли вообще.

Метод помогает оценить влияние и окупаемость инвестиций маркетинговых кампаний. Сравнивая коэффициенты конверсии разных групп, вы определяете, какие кампании эффективнее, и оптимизируете стратегию. Когда у маркетологов есть точные, ежедневно измеряемые данные, они лучше подготовлены к защите распределения бюджета: вместо того чтобы сравнивать CPA медийки с performance, они смотрят на CR, чтобы оценить, как медийная реклама повлияла на конверсии других каналов.

Влияние медийной рекламы на Performance

Brandformance-маркетинг — это смесь брендинговой рекламы и performance-маркетинга. Простыми словами, Brandformance — это одновременное продвижение бренда и лидогенерация, то есть всё, что прямо и косвенно влияет на продажи. Подход предусматривает обязательную аналитику, которая помогает отследить ключевые показатели бизнеса и не тратить деньги впустую.

На какие вопросы помогает ответить связка медийной рекламы и performance?

• Какая связка «медийная площадка — канал привлечения — креатив» наиболее эффективна?
• Какой путь проделал пользователь от первого касания с медийной рекламой до конверсии?
• Сколько касаний с каждым каналом в этой цепочке оптимально и эффективно?

Ожидаемый результат: прозрачная аналитика на всех этапах воронки, снижение риска роста затрат на кампанию, усиление результатов всей маркетинговой активности, повышение лояльности аудитории и качества брендинга.

Решение DataGo для анализа медийных размещений

DataGo Media Tracker — решение для сбора и анализа данных об эффективности медийных кампаний, разработанное на основе опыта взаимодействия с лидерами рынка.

Мы разработали медийный трекер, позволяющий бизнесу оценивать эффективность медийного размещения и осмысленно распределять рекламный бюджет. С помощью DataGo Media Tracker компании собирают точные сырые данные об эффективности медийных кампаний без сэмплирования и практически в реальном времени, формируют прикладные отчёты и принимают верные стратегические решения.

Этапы реализации

1. Собираем данные в едином месте. Появляется возможность оценивать эффективность медийных и performance-размещений вместе и анализировать их взаимное влияние. Доходы и расходы позволяют делать оценку с помощью метрик ROI/ROMI.
2. Оцениваем вклад каждого канала. Собрав все данные в единый пайплайн, с помощью современных методов атрибуции корректно распределяем ценность между всеми каналами взаимодействия.
3. Оптимизируем бюджет. Помогаем выявить наиболее доходные цепочки взаимодействий с медийной и performance-рекламой и усиливать performance, таргетируясь на аудиторию из медийки.