Como usar exclusões geográficas para medir o valor do anúncio da marca

No outono de 2019, o PPC Twitter-versse foi recentemente alvoroçado com uma pergunta que existe desde que a indústria existe: vale a pena dar um lance em palavras-chave de marca? Na época, nós escrevemos sobre esse tópico extensivamente - veja “O grande debate sobre palavras-chave da marca: O que você precisa considerar” de Matt Umbro para uma recapitulação detalhada.

Tal como acontece com muitas perguntas, a resposta à questão de saber se deve ou não licitar em palavras-chave de marca pode ser frustrantemente resumida em duas palavras: “Depende”. Para algumas marcas, os lances de palavras-chave de marca podem ser parte integrante de sua estratégia de marketing. Para outros, gastar com essas palavras-chave pode ser tão frívolo quanto investir em embalagens Juicero. Neste post, vou delinear uma estratégia que os anunciantes podem empregar para ajudar a si próprios e a seus clientes a isolar e medir o valor dos anúncios de marca: exclusões geográficas.

Como funciona a análise (e um exemplo)

Estarei descrevendo como configurar esse teste no Google Ads e no Google Analytics, mas podemos imaginar o processo básico funcionando para qualquer plataforma de publicidade que permita excluir e medir áreas geográficas específicas. Se estiver trabalhando no Google Ads, você poderá configurar a experiência excluindo uma área geográfica representativa da campanha de marca cujo valor você está tentando medir. Se você estiver anunciando nos Estados Unidos, recomendo dividir os estados em dois grupos de 25, de modo que suas populações sejam iguais, e escolher aleatoriamente um conjunto de estados para excluir da campanha que está por vir.

Depois de excluir essa área geográfica de sua campanha, crie dois segmentos na conta do Google Analytics associada: um para os estados excluídos e outro para os estados restantes. Agora, avançando, você pode medir o aumento / declínio relativo em seu KPI para cada grupo de pesquisa orgânica e paga combinados . É importante ressaltar que você deseja certificar-se de que está medindo o aumento / diminuição período após período, em vez de simplesmente a quantidade total de conversões para cada canal. Isso deve ajudar a controlar as variáveis ​​confusas que podem afetar o tráfego pago ou orgânico no agregado.

Digamos, por exemplo, que você deixou a campanha ser executada com exclusões geográficas por 30 dias, com um grupo de 25 estados qualificados para ver seus anúncios de marca e um grupo de 25 estados não qualificados. Por causa deste exemplo, podemos imaginar que há apenas um objetivo no qual o anunciante está interessado. Para dar alguma textura a essa hipótese, verifique a tabela de resultados fabricados abaixo:

Esses dados sugerem que, para os estados que foram excluídos da campanha da marca, o aumento nas conversões de tráfego orgânico quase que totalmente compensa a perda nas conclusões de meta do tráfego pago. Em termos do mundo real, isso sugere que a grande maioria dos usuários que teria clicado em um anúncio e convertido teria convertido em canais orgânicos de qualquer maneira. Em um caso como esse, pode-se concluir razoavelmente que provavelmente não "valeu a pena" veicular a campanha da marca, pois seu impacto nas conversões líquidas parece ser insignificante.

Outros fatores a considerar

O exemplo acima é aquele que foi simplificado ao essencial para fins ilustrativos. Na prática, existem muitos fatores que devem ser considerados ao configurar esta análise e avaliar seus dados. Esses fatores incluem:

Você pode pagar uma exclusão geográfica de 50%? Talvez você suspeite fortemente que o tráfego pago é um forte impulsionador do tráfego de marca que, de outra forma, você perderia. Se for esse o caso, recomendo começar com uma exclusão geográfica muito menor. Enquanto estiver medindo o aumento / declínio líquido, você ainda deve ser capaz de obter insights de grupos de medição de tamanhos diferentes. Se os resultados da exclusão menor sugerirem que o tráfego de marca não é realmente tão valioso quanto você pensou que seria, você sempre pode passar para uma exclusão geográfica maior para reunir um tamanho de amostra maior.

Dica profissional: se você quiser começar com um único estado excluído de sua análise, Illinois foi considerado o estado mais representativo em termos de composição demográfica. Se tocar em Peoria ...

Quanto lucro está associado a cada conversão de marca? Talvez sua análise sugira que a maioria (mas não todas) das conversões de marca pagas aconteceriam organicamente se sua campanha paga parasse de ser exibida. Se você deseja ou não encerrar totalmente a campanha, depende do lucro associado a cada conversão. Por exemplo, se cada conversão gera US $ 1.000 de lucro e o CPL é de apenas US $ 0,05, mesmo perder algumas conversões pode ter um impacto enorme e pode fazer sentido continuar a veicular a campanha a todo vapor.

Que variáveis ​​confusas podem ter escapado? Por mais que tentemos, esse tipo de análise nunca será um experimento científico perfeito e, como tal, você desejará levar em conta o máximo de variáveis ​​confusas que puder ao interpretar os resultados. Por exemplo,

• Talvez os anúncios de marca incluam um especial que ainda não foi refletido no resultado orgânico para seu cliente. Se fosse esse o caso, o poderia impactar a lucratividade relativa de conversões orgânicas e conversões pagas.
• Talvez houvesse campanhas publicitárias off-line que afetassem diferentes áreas geográficas. Se o que você estava anunciando também fosse tema de uma campanha regional de TV, por exemplo, isso poderia estimular o aumento orgânico em certas áreas e distorcer seus resultados.
• Até mesmo campanhas não geográficas específicas em outros canais podem afetar a forma como você interpreta os resultados. Se houvesse uma grande campanha de mala direta que afetasse tanto os geos incluídos quanto os excluídos, essa campanha poderia gerar um aumento de marca tão grande que abafaria a mudança que você estava realmente tentando medir.

Portanto, no final, esse tipo de análise provavelmente não responderá de uma vez por todas à questão de saber se os gastos com campanhas de marca realmente produzem valor. Mas, esperançosamente, pode induzir alguns dados e nuances em suas investigações dessa questão. Cada anunciante enfrenta diferentes desafios e oportunidades, então é hora de jogar fora chavões dogmáticos como "licitar em termos de marca sempre vale a pena porque eles são baratos de qualquer maneira e os concorrentes podem fazer isso se não fizermos isso" ou "nunca licitar por marca termos porque você deve ter uma classificação elevada para eles de qualquer maneira ”. Em vez disso, aborde cada caso com a mente aberta e faça o melhor para reunir dados para apoiar sua estratégia eventual. As análises de exclusão geográfica são uma forma de fazer exatamente isso.