Как использовать географические исключения для измерения ценности рекламы бренда

Осенью 2019 года в Twitter-стихах, посвященных контекстной рекламе, возник вопрос, который существует с тех пор, как существует индустрия: стоит ли делать ставки на ключевые слова бренда? В то время мы много писали на эту тему - см. «Великие дебаты о ключевых словах бренда: что нужно учитывать» Мэтта Умбро, чтобы получить подробный обзор.

Как и на многие другие вопросы, ответ на вопрос о том, стоит ли делать ставку на брендированные ключевые слова, можно с трудом подытожить двумя словами: «Это зависит от обстоятельств». Для некоторых брендов ставки на их брендированные ключевые слова могут быть неотъемлемой частью их маркетинговой стратегии. Для других расходы на эти ключевые слова могут быть такими же несерьезными, как вложения в пакеты Juicero. В этом посте я опишу стратегию, которую рекламодатели могут использовать, чтобы помочь себе и своим клиентам изолировать и измерить ценность рекламы бренда: географические исключения.

Как работает анализ (и пример)

Я расскажу, как настроить этот тест в Google Рекламе и Google Analytics, но мы можем представить себе основной процесс, работающий на любых рекламных платформах, которые позволяют вам исключать и измерять определенные географические области. Если вы работаете в Google Рекламе, вы можете настроить эксперимент, исключив репрезентативную географическую область из брендированной кампании, ценность которой вы пытаетесь измерить. Если вы рекламируете в США, я бы рекомендовал разделить штаты на две группы по 25, чтобы их население было равным, и случайным образом выбрать один набор штатов, чтобы исключить их из дальнейшей кампании.

После того, как вы исключили этот географический регион из своей кампании, создайте два сегмента в связанной учетной записи Google Analytics: один для исключенных состояний и один для остальных состояний. Теперь, двигаясь вперед, вы можете измерить относительный рост / снижение вашего KPI для каждой группы для обычного и платного поиска вместе взятых . Важно отметить, что вы должны быть уверены, что измеряете рост / уменьшение периода по сравнению с периодом, а не просто общее количество конверсий для каждого канала. Это должно помочь контролировать смешанные переменные, которые могут повлиять на платный или органический трафик в целом.

Предположим, например, что вы позволили кампании работать с географическими исключениями в течение 30 дней с группой из 25 штатов, которые имели право видеть рекламу вашего бренда, и группой из 25 штатов, которые не соответствовали критериям. Для этого примера мы можем представить, что есть только одна цель, которая интересует рекламодателя. Чтобы придать текстуру этой гипотезе, просмотрите приведенную ниже таблицу сфабрикованных результатов:

Эти данные позволяют предположить, что для штатов, которые были исключены из кампании бренда, рост числа конверсий органического трафика почти полностью компенсирует потерю достигнутых целей за счет платного трафика. На практике это означает, что подавляющее большинство пользователей, которые нажали бы на объявление и совершили конверсию, в любом случае совершили бы конверсию по обычным каналам. В подобном случае можно было бы разумно заключить, что, вероятно, «не стоит» проводить кампанию бренда, поскольку ее влияние на чистую конверсию оказывается незначительным.

Другие факторы, которые следует учитывать

Приведенный выше пример упрощен до самого необходимого для иллюстративных целей. На практике существует множество факторов, которые следует учитывать при настройке этого анализа и оценке его данных. Эти факторы включают:

Можете ли вы позволить себе геоисключение на 50%? Возможно, вы сильно подозреваете, что платный трафик является мощным двигателем брендированного трафика, который в противном случае вы бы упустили. Если это так, то я бы рекомендовал начать с гораздо меньшего географического исключения. Пока вы измеряете чистый подъем / спад, вы все равно сможете собирать информацию из групп измерений разного размера. Если результаты меньшего исключения предполагают, что брендированный трафик на самом деле не так ценен, как вы думали, вы всегда можете перейти к большему географическому исключению, чтобы собрать больший размер выборки.

Совет профессионала: если вы хотите начать с одного штата, исключенного из вашего анализа, Иллинойс был назван самым представительным штатом с точки зрения демографического состава. Если он играет в Пеории…

Какая прибыль связана с каждой брендированной конверсией? Возможно, ваш анализ предполагает, что большая часть (но не все) платных брендированных конверсий произойдет естественным образом, если ваша платная кампания прекратит работу. Желаете ли вы полностью прекратить кампанию или нет, зависит от прибыли, связанной с каждой конверсией. Например, если каждая конверсия приносит 1000 долларов прибыли, а CPL составляет всего 0,05 доллара, то даже пропуск нескольких конверсий может иметь огромное значение, и может иметь смысл продолжать кампанию на полную мощность.

Какие мешающие переменные могли ускользнуть? Как бы мы ни старались, такого рода анализ никогда не будет идеальным научным экспериментом, и поэтому вы захотите учесть как можно больше мешающих переменных при интерпретации результатов. Например,

• Возможно, в брендированной рекламе было что-то особенное, что еще не отразилось на органическом результате для вашего клиента. Если бы это было так, это могло бы повлиять на относительную прибыльность органических и платных конверсий.
• Может быть, были офлайновые рекламные кампании, которые затрагивали разные географии. Если то, что вы рекламируете, было также предметом региональной телевизионной кампании, например, это могло бы подорвать органический рост в определенных областях и повлиять на ваши результаты.
• Даже кампании, не привязанные к географическому региону, на других каналах могут повлиять на то, как вы интерпретируете результаты. Если бы существовала масштабная почтовая кампания, которая затрагивала как включенные, так и исключенные гео, эта кампания могла бы создать настолько значительный брендовый рост, что заглушил бы изменение, которое вы на самом деле пытались измерить.

Так что, в конце концов, подобный анализ вряд ли даст раз и навсегда ответ на вопрос, действительно ли затраты на кампании бренда приносят пользу. Но, надеюсь, это может привести к некоторым данным и нюансам в ваших исследованиях этого вопроса. Каждый рекламодатель сталкивается с разными проблемами и возможностями, поэтому пора отбросить догматические банальности вроде: «Ставка на условиях бренда всегда стоит того, потому что они в любом случае дешевы, и конкуренты могут это сделать, если мы этого не сделаем» или «никогда не предлагать цену на бренд. условия, потому что вы в любом случае должны высоко ценить их ». Вместо этого подходите к каждому случаю непредвзято и сделайте все возможное, чтобы собрать данные для поддержки вашей конечной стратегии. Один из способов сделать это - сделать анализ исключения географического местоположения.