3 области цифровой рекламы, которые все еще остаются проблемными

Моя страсть к цифровой рекламе проистекает из одного аспекта: данных. Количество информации, которую мы имеем возможность просматривать и анализировать, поражает воображение. От базовых показателей, таких как количество показов и кликов, до более интригующих сведений, таких как пути навигации по веб-сайту или добавление в корзину, кажется, все готово для решения сложных вопросов и проблем.

Тем не менее, мой опыт показал мне, что некоторые области цифрового маркетинга все еще нуждаются в улучшении. В частности, некоторые проблемы, которые, как я когда-то думал, были решены с помощью имеющихся у нас технологий, все еще актуальны и повторяются в моей работе. Вот три области, которые остаются проблемными в цифровой рекламе.

1. Атрибуция: вопрос на миллион долларов

Представьте себе рекламу на радиостанции или телеканале.
Какие инструменты есть в вашем распоряжении для измерения показов, потоков или просмотров?
Как узнать среднее время, затрачиваемое человеком на прослушивание или просмотр вашей рекламы?

Независимо от того, насколько вы хороши в числах, получение этой информации, вероятно, не стоит потраченного на это времени.

Цифровая реклама дает нам возможность получать столько данных, что иногда мы даже не знаем, что с ними делать. Тем не менее, когда дело доходит до определения того, как реклама повлияла на решение о покупке, мир платных СМИ все еще испытывает трудности. Во многих случаях я слышал, как бренды говорят:

• «Да, у нашей видеорекламы с ретаргетингом на Facebook было 10 000 просмотров, но сколько конверсий все равно произошло бы?» или…
• «Я не уверен, действительно ли медийная реклама оказывает значительное влияние».

Здесь, после многих лет технологических усовершенствований, мы все еще с относительно небольшой точностью оцениваем влияние видео- или графической рекламы.

В определенной степени тщательно разработанные тесты могут дать представление о влиянии различных каналов. Для этого требуется изолировать аудиторию и проводить тщательно подготовленные кампании в течение периода времени, достаточного для того, чтобы данные были актуальными. Ваши медийные объявления могут не влиять на потребителя в самом прямом смысле этого слова, но они помогают держать ваши бренды в центре внимания. Последствием отказа от этого может быть медленное, но неуклонное снижение интереса к бренду и его внимания, а может и нет. Кто знает?

2. Отслеживание: еще один вопрос на миллион долларов.

На самом деле это техническая проблема, стоящая за первой проблемой, упомянутой выше. Иногда нашу жизнь очень затрудняет не интерпретация показателей, а тот факт, что сами показатели недоступны.

Пользователь видит медийную рекламу на телефоне, через пару дней проводит некоторое исследование на своем настольном компьютере, а затем конвертирует на своем портативном компьютере. В этом случае трудно правильно отслеживать и кредитовать устройства и каналы. Да, были внесены улучшения в некоторые крупные платформы, такие как Facebook, которые могут использовать сочетание отслеживания на основе браузера и пользователя, но можно легко заметить, что некоторые данные теряются на пути конверсии. Иногда Google Analytics называл данные «недоступными», «не заданными» или относил к «прямым» то, что на самом деле не было прямым посещением веб-сайта без рекламных стимулов.

Поскольку мы все больше и больше беспокоимся о нашей конфиденциальности в Интернете и по мере реализации соответствующих политик, таких как CCPA или GDPR, системы отслеживания будут сталкиваться с большим количеством проблем. Проблема с одним из наших клиентов, которая, как мы подозревали, также была связана с проблемами конфиденциальности, заключалась в том, что Google Analytics регистрировал новых пользователей в тех случаях, когда мы могли сделать вывод, что это на самом деле дубликат предыдущего пользователя. Подводя итоги вкратце по этому поводу, хотя мы обладаем значительным пониманием всего пути клиента, отслеживание не полностью раскрывает свой потенциал, и есть причины, по которым оно не достигнет этого уровня в ближайшее время. А пока предположим, что мы хотим быть благодарными за то, что у нас достаточно данных для принятия эффективных решений в качестве маркетологов, даже если точность еще не достигнута.

3. Автоматизация: я позволю вам указать сумму в долларах

Сложность чисел заключается в том, что их математическая природа скрывает их неточность. То же верно и для алгоритмов, которые по названию очень мощные, но на практике вы можете ощутить их слабые стороны. Автоматизированные системы оптимизации эффективны до тех пор, пока человеческое поведение можно отслеживать логическим способом.

Автоматизированные системы оптимизации делают одно очень хорошо: они обнаруживают счетные тенденции, и делают это очень быстро.

Но если ключевой характеристикой людей является их способность мыслить логически, то другой ключевой характеристикой является их способность выходить за рамки логических тенденций. В маркетинге мы имеем дело с людьми. Другими словами, мы должны быть очень осторожны с чрезмерным использованием инструментов, которые настолько полагаются на логику, что становятся контрпродуктивными. Если вы когда-либо пробовали автоматизированную стратегию, которая сработала на одной учетной записи и неожиданно потерпела неудачу на другой, то это потому, что они несовершенны и по-прежнему нуждаются в стратегическом руководстве, что означает вклад человека, который понимает других людей и реальность рынка.

Некоторые системы автоматического назначения ставок, такие как целевая рентабельность инвестиций в рекламу Google, например, имеют тенденцию не расходовать средства и становятся очень консервативными, если цель рентабельности инвестиций в рекламу становится слишком высокой.

Тест с клиентом, с которым я работаю, заключался в том, чтобы сначала определить набор кампаний, для которых фактическая рентабельность инвестиций в рекламу была намного выше, чем установленная рентабельность инвестиций, а затем снизить целевую рентабельность инвестиций, чтобы кампания могла привлечь больше трафика. Мы ожидали более низкой рентабельности инвестиций в рекламу, но более высоких затрат и, конечно же, более высоких доходов. Для одних кампаний это сработало, а для других - нет. Это показало нам, что простое снижение целевой рентабельности инвестиций в рекламу не является масштабируемой стратегией. Автоматика не идеальна, но ...

НЕТ ПРИЧИН ТЕРЯТЬ НАДЕЖДУ

Рассматривая современные технологии по сравнению с тем, что существовало 10 лет назад, никто не может отрицать улучшений. Нет ничего невозможного, и наша работа - продолжать доводить все до предела и добиваться того, что когда-то считалось невозможным. Давайте сохраним нашу приверженность и продолжим тестирование и исследования.

Возможно, именно вы ответите на один из упомянутых выше вопросов на миллион долларов, просто не забудьте поделиться им со мной!