Sponsored Brands-Video hilft dabei, Verkäufe und Klickraten zu steigern

1. Kurzfristig verzeichneten Marken, die zum ersten Mal Sponsored Brands-Videos einsetzten, im nächsten Monat einen Verkaufsanstieg von 21 % im Vergleich zu denjenigen, die dies nicht taten.

2. Langfristig konnten Marken, die Sponsored Brands-Videos zu Sponsored Products- und Sponsored Brands-Kampagnen hinzufügten, ihren Umsatz um 10 % und die Klickrate um 25 % steigern.

Bei der Untersuchung eines kausalen Zusammenhangs ist es wichtig festzustellen, ob und wann Ergebnisse auftreten. Um zu testen, ob oder wann sich Ergebnisse zeigen, wenn Sie zum ersten Mal Videos hinzufügen, haben wir eine Kurzzeitstudie durchgeführt, die die Auswirkungen des Hinzufügens von Sponsored Brands-Videos im nächsten Monat analysierte. Wir haben herausgefunden, dass Marken, die Sponsored Brands-Videos mit bereits bestehenden Sponsored Products- und Sponsored Brands-Kampagnen kombinierten, im Folgemonat einen Anstieg der Verkäufe von 21 % verzeichneten.

Um den Einfluss von Sponsored Brands-Video auf die Kampagnen zu bestimmen, haben wir Marken, die alle drei Produkte 12 Monate lang verwendet haben, mit Marken verglichen, die nur Sponsored Products und Sponsored Brands verwendet haben. Wir haben festgestellt, dass Marken, die Sponsored Brands-Videos in ihren Mix aufgenommen haben, im Jahresvergleich 10 % mehr Verkäufe und eine um 25 % höhere Klickrate hatten.

Mithilfe eines Zwei-Methoden-Ansatzes haben wir getestet, ob die „besseren gemeinsamen“ Ergebnisse (in Bezug auf Verkäufe und Klickraten) von Sponsored Products und Sponsored Brands zunehmen, abnehmen oder gleich bleiben würden, wenn sie mit Sponsored Brands-Videos kombiniert würden. Unsere Analyse ergab, dass Marken, die Sponsored Brands-Videos einsetzen, sowohl kurz- als auch langfristig einen positiven, kausalen Einfluss haben.

Für diese Studie verwendeten wir einen Zwei-Methoden-Ansatz, der aus einer kurzfristigen, beiläufigen Analyse bestand, die sich darauf konzentrierte, festzustellen, ob Marken, die Sponsored Brands-Videos mit Sponsored Products und Sponsored Brands kombinierten, ihre Verkäufe oder die CTR (im nächsten Monat) steigern würden, und einer längerfristigen, kausalen Analyse, die sich auf das jährliche Wachstum der Verkäufe und der CTR konzentrierte.

Um die kausalen Auswirkungen von Werbetreibenden zu messen, die zum ersten Mal Sponsored Brands-Video einsetzen, haben wir eine Methode des maschinellen Lernens zur kausalen Inferenz angewandt, die von Techniken [1], [2], [3] inspiriert ist, um die Auswirkungen einer Aktion auf die Leistung des Werbetreibenden in einem kürzeren Zeitraum von einem Monat zu bestimmen. Unsere aktuelle Methodik folgt einer Methode namens 2-stage GP (2-stage Gaussian Process), die im Vergleich zu bestehenden Methoden wie Double Machine Learning [1] und Causal Forests [2] bessere Ergebnisse bei verschiedenen kausalen Leistungsstatistiken zeigt, wenn sie im Kontext von Werbung angewendet wird.

Für diese Studie haben wir über 78 000 Werbetreibende auf dem US-Markt ausgewählt und 25 000 von ihnen mit dieser Methode abgeglichen. 78 000 Werbetreibende waren im Input-Datensatz für die Auswertung enthalten, und 25 000 Stichproben (behandelte und nicht behandelte) wurden für den Propensity Score verwendet.

Um die Auswirkungen auf die Verkäufe und die Klickrate (click-through-rate, CTR) längerfristig zu messen, haben wir Techniken der Kausalanalyse eingesetzt, um die Auswirkungen einer Maßnahme auf die Leistung des Werbetreibenden über einen längeren Zeitraum von 12 Monaten zu ermitteln. Zunächst haben wir zwei Bins erstellt. In Bin eins haben alle Werbetreibende Sponsored Products und Sponsored Brands verwendet. In Bin zwei haben Werbetreibende Sponsored Brands-Video mit Sponsored Products und Sponsored Brands kombiniert. Um andere Kampagnenattribute zu kontrollieren, stellten wir sicher, dass die Marken in Bezug auf Kampagnenattribute ähnlich waren, wie z. B. Gesamtverkäufe, verkaufte Einheiten, durchschnittlicher Verkaufspreis und Gesamtausgaben für Anzeigen.

So konnten wir Gruppen von Bins mit ähnlichen Wahrscheinlichkeiten für den Einsatz von Sponsored Brands-Video vergleichen. Zu diesem Zweck haben wir mit Hilfe von maschinellem Lernen die Neigungswerte für jede Marke auf der Grundlage ihrer Ausgaben für Anzeigen, des Gesamtumsatzes, der verkauften Einheiten, der gesamten Impressions, der gesamten Klicks und des durchschnittlichen Verkaufspreises ermittelt.

Bei der Berechnung des Propensity Score verwendete Attribute: Natürlicher Logarithmus des Gesamtumsatzes 2020, der verkauften Stückzahlen 2019, des durchschnittlichen Verkaufspreises 2020, der Gesamtzahl der Impressions 2019, der Gesamtzahl der Klicks 2019, der gesamten Werbeausgaben 2019, der gesamten Werbeausgaben 2020 und der Gesamtverkäufe 2020.

Antwortvariable: Natürlicher Logarithmus der CTR, natürlicher Logarithmus der Wachstumsrate der Gesamtverkäufe im Jahr 2020.