まだ問題のあるデジタル広告の3つの分野

私のデジタル広告への情熱は、データという1つの特定の項目から来ています。 私たちが調べて分析する機会がある情報の量は驚くべきものです。 インプレッションやクリックなどの基本的な指標から、ウェブサイトのナビゲーションパスやカートへの追加などのより興味深い洞察まで、複雑な質問や問題に簡単に取り組むためのすべてが整っているようです。

それでも、私の経験から、デジタルマーケティングの一部の領域にはまだ改善が必要であることがわかりました。 特に、私がかつて私たちが持っている技術によって解決されたと思っていたいくつかの問題は、今でも私が行っている仕事に関連していて繰り返し発生しています。 ここに、デジタル広告で問題が残っている3つの領域があります。

1.帰属：百万ドルの質問

ラジオ局やテレビチャンネルで広告を掲載することを想像してみてください。
インプレッション、ストリーム、またはビューを測定するために自由に使えるツールは何ですか？
個人が広告を聞いたり見たりするのに費やした平均時間をどのようにして知ることができますか？

あなたが数字でどれほど優れていても、その情報を入手することはおそらくそれがかかる時間の価値がありません。

デジタル広告は私たちに非常に多くのデータの贅沢を与えてくれるので、それをどうすればいいのかさえわからないことがあります。 とはいえ、広告が購入決定にどのように影響したかを判断することになると、有料メディアの世界は依然として苦労しています。 多くの場合、私はブランドが言うのを聞いたことがあります：

• 「ええ、Facebookのリターゲティング動画広告の再生回数は10,000回でしたが、とにかく何回のコンバージョンが発生したでしょうか？」 また…
• 「ディスプレイ広告が実際に大きな影響を与えているかどうかはわかりません。」

ここでは、何年にもわたる技術的改善を経て、ビデオ広告または画像広告の影響を比較的正確に評価していません。

ある程度、厳密に設計されたテストは、さまざまなチャネルの影響についての洞察を与えることができます。 これには、オーディエンスを隔離し、データが関連するのに十分な長さの期間、しっかりと準備されたキャンペーンを実行する必要があります。 ディスプレイ広告は、最も直接的な意味で消費者に影響を与えない可能性がありますが、ブランドを頭に入れておくのに役立ちます。 それをテーブルから外した結果、ブランドへの関心と対価がゆっくりではあるが着実に低下する可能性があります。 知るか？

2.追跡：他の百万ドルの質問

これは実際には、上記の最初の問題の背後にある技術的な問題です。 私たちの生活を非常に困難にしているのは、指標の解釈ではなく、指標自体が利用できないという事実である場合があります。

ユーザーは携帯電話にディスプレイ広告を表示し、数日後にデスクトップコンピューターで調査を行い、ラップトップコンピューターでコンバージョンを達成します。 この場合、デバイスとチャネルを適切に追跡およびクレジットすることは困難です。 はい、ブラウザベースとユーザーベースの追跡を組み合わせて使用​​できるFacebookなどのいくつかの大きなプラットフォームで改善が行われましたが、変換パスで一部のデータが失われていることに簡単に気付くことができます。 Google Analyticsは、データを「利用不可」、「設定されていない」、または「直接」と呼ぶことがありますが、実際には、広告主導のインセンティブがなく、ウェブサイトへの直接アクセスではありませんでした。

インターネット上のプライバシーについてますます心配し、CCPAやGDPRなどの関連ポリシーが実装されるにつれて、追跡システムはより多くの課題に直面するようになります。 私たちが疑ったクライアントの1つに関する問題は、プライバシーの懸念も原因でした。それは、実際には前のユーザーの複製であると結論付けることができた場合に、GoogleAnalyticsが新しいユーザーを登録していたことでした。 この点について簡単に結論を下すと、カスタマージャーニー全体について重要な洞察がありますが、追跡は十分な可能性を秘めておらず、すぐにその点に到達しない理由があります。 今のところ、精度はまだありませんが、マーケターとして影響力のある意思決定を行うのに十分なデータがあるという事実に感謝したいとしましょう。

3.自動化：金額を帰属させます

数値について注意が必要なのは、その数学的性質が精度の欠如を隠していることです。 同じことがアルゴリズムにも当てはまります。アルゴリズムはその名前からすると非常に強力ですが、実際には、その弱点を認識できます。 自動最適化システムは、人間の行動を論理的に追跡できる限り効果的です。

自動最適化システムは、1つのことを非常にうまく実行します。それは、カウント可能な傾向を検出し、それを非常に高速に実行することです。

しかし、人間の重要な特徴が論理的に考える能力である場合、別の重要な特徴は論理的な傾向から抜け出す能力です。 マーケティングでは、人間を扱います。 つまり、ロジックに大きく依存して逆効果になるツールを過度に使用する場合は、十分に注意する必要があります。 アカウントで機能し、予期せず別のアカウントで失敗した自動化された戦略を試したことがありますが、それは完全ではなく、戦略的ガイダンス、つまり他の人間と市場の現実を理解している人間からのインプットが必要なためです。

たとえば、GoogleのターゲットROASなどの一部の自動入札システムは、支出に失敗する傾向があり、ROASの目標が高く設定されすぎるとすぐに非常に保守的になります。

私が協力しているクライアントでのテストでは、最初にキャンペーンの実際のROASが設定されたROASよりもはるかに高いキャンペーンのセットを特定し、次にキャンペーンがより多くのトラフィックをキャプチャできるようにターゲットROASを低くしました。 私たちが期待していたのは、ROASは低くなりましたが、支出は増え、もちろん収益も増えました。 一部のキャンペーンでは機能し、他のキャンペーンでは失敗しました。 これにより、ROASターゲットを単純に下げることはスケーラブルな戦略ではないことが明らかになりました。 自動化は完璧ではありませんが…

希望を失う理由はありません

今日のテクノロジーと10年前のテクノロジーを比較すると、誰もその改善を否定することはできません。 不可能なことは何もありません。すべてを限界まで押し続け、かつては不可能と考えられていたことを達成することが私たちの仕事です。 私たちの献身を維持し、テストと研究を続けましょう。

たぶん、あなたは上記の百万ドルの質問の1つに答える人になるでしょう、ただそれを私と共有することを忘れないでください！