3 tactiques utilisées par les meilleurs annonceurs d'applications pour améliorer l'efficacité des téléchargements

Par : Jessie Liu, directrice principale de l'analytique et des médias

Lors de l'évaluation du succès des campagnes publicitaires dans le secteur des applications de diffusion en continu (SVOD, AVOD, VMVPD), il est utile de se pencher non seulement sur le nombre de téléchargements d'applications, mais aussi sur l'efficacité du téléchargement d'applications. Une étude Amazon Ads 2020 met en évidence l'importance de cet aspect.

Points saillants de l’histoire :

L'industrie des applications de diffusion en continu (SA), qui comprend la vidéo à la demande par abonnement (SVOD), la vidéo à la demande soutenue par la publicité (AVOD) et les distributeurs de programmation vidéo multicanaux virtuels (VMVPD) utilise souvent le nombre de téléchargements d'applications pour comparer les performances de différents annonceurs. Chez Amazon Ads, nous pensons qu'il est important de prendre en compte non seulement le nombre total de téléchargements, mais aussi l'efficacité des téléchargements : la fréquence à laquelle les impressions conduisent aux téléchargements.

Pour calculer l'efficacité des téléchargements d’applications, nous avons analysé les téléchargements par millier d'impressions (DPM) de 38 marques de la catégorie SA sur Amazon en 2020. Nous avons constaté que les annonceurs les plus performants avaient une efficacité de téléchargement d'applications 22 fois supérieure à celle des autres annonceurs. Pour aider les annonceurs à améliorer leur efficacité de téléchargement, nous examinons les tactiques de différenciation utilisées par les annonceurs les plus performants et formulons des recommandations pour les améliorer.

Pour en savoir plus sur la façon dont nous avons recueilli nos données, consultez la section Méthodologie à la fin de cet article.

1. Les annonceurs d'applications les plus performants combinent des Streaming TV ads, des publicités mobiles et des vignettes commanditées sur Fire TV

Cette étude montre que les marques qui combinaient des Streaming TV ads, des vignettes commanditées sur Fire TVet des publicités mobiles ont enregistré une efficacité de téléchargement plus de 22 fois supérieure (et ont livré 2 fois plus d'impressions) que les annonceurs qui utilisaient uniquement des Streaming TV ads..

+22 %

Efficacité des téléchargements

2x

Plus d'impressions

Recommandations

Lors de la planification de campagnes, nos recommandations aux annonceurs sont les suivantes :

  • Envisagez de diffuser des annonces sur Fire TV, tablette Fire et mobile.
  • Adaptez les créations de publicités aux appareils pour vous assurer que les clients bénéficient d'une expérience positive sur tous les appareils.

2. Les annonceurs d'applications les plus performants varient leurs créations de publicités

Les campagnes créatives contenant un plus grand nombre de versions de messages spécifiques peuvent être jugées plus pertinentes par les auditoires, ce qui peut conduire à un engagement plus élevé. En fait, cette analyse montre que les annonceurs les plus performants ont mis en œuvre 1,8 fois plus de créations uniques que les autres annonceurs.

Recommandations

Les annonceurs devraient envisager de rafraîchir continuellement des créations et de réaliser des essais A/B. L’essai A/B est un moyen efficace et rentable de déterminer ce qui interpelle les téléspectateurs et empêche les dépenses inutiles. Nous vous recommandons de tester des éléments tels que différents appels à l'action et types de contenu pour comprendre ce qui fonctionne mieux pour entraîner un plus grand nombre de téléchargements. Enfin, nous rappelons aux annonceurs de scruter la conception des annonces, l'appel à l'action, les réclamations, la tarification des créations et la page de destination pour s'assurer que le contenu publicitaire et les configurations créatives sont appropriés pour un auditoire général et respectent les politiques d'Amazon.

3. Les annonceurs d'applications les plus performants tirent parti des mots-clés négatifs

Les auditoires les plus performants étaient 6 à 10 % plus susceptibles d'utiliser des tactiques de mots-clés négatifs que les autres annonceurs, et montrent également une efficacité de téléchargement plus élevée.

Recommandations

Envisagez de tirer parti des outils Amazon Ads pour créer des segments d'auditoire personnalisés et basés sur le genre, la diffusion en continu et le mode de vie, ainsi que des signaux comportementaux sur le marché qui correspondent aux objectifs de la campagne. Tirez parti du rapport de performance standard de l'auditoire pour comprendre quels auditoires ne répondent pas aux campagnes et envisager de les exclure à l'avenir.

Méthodologie

Dans cette étude, nous avons analysé 38 marques dans la catégorie Applications de diffusion en continu aux États-Unis pendant plus de 12 mois de publicité de janvier à décembre 2020. La catégorie Applications de diffusion en continu comprend les annonceurs qui offrent des services tels que la vidéo à la demande par abonnement, la vidéo à la demande soutenue par la publicité et les distributeurs de programmation vidéo multicanaux virtuels (VMVPD).

Nous avons utilisé les téléchargements par mille impressions (DPM) comme mesure d'efficacité de téléchargement d'applications pour évaluer le succès. Nous avons ensuite identifié les meilleures stratégies de publicité pour aider à augmenter le DPM avec des algorithmes d'apprentissage automatique. La corrélation de Pearson, la régression linéaire, XGBoost et les suggestions d'experts en la matière sont utilisés pour attribuer des pondérations d'entités. Cette analyse met en évidence les différences les plus importantes entre les annonceurs ayant le DPM le plus élevé et le plus bas, et ne prédit pas la causalité des performances ou des réclamations.

Comment fonctionne le regroupement?

Nous avons créé un score composite binaire basé sur DPVR, puis appliqué un classificateur XGBoost pour identifier les caractéristiques et les poids qui prédisent le mieux ces étiquettes. Pour ce faire, nous avons examiné les actions publicitaires comme des fonctionnalités telles que l'intensité et la mixité de l'utilisation des produits publicitaires, le calendrier de l'assistance publicitaire, les tactiques de ciblage, les créations et les placements, le nombre et les notes des avis clients, le pourcentage de produits avec des pages de produits de qualité et les types de produits promus dans les publicités.

En utilisant les caractéristiques et les poids identifiés ci-dessus, nous avons ensuite appliqué un algorithme de regroupement k-medoid pour classer les annonceurs en groupes. Notez que nous avons classé les annonceurs en fonction de leurs actions plutôt qu’en fonction des composantes de leur partition composite. Enfin, nous avons classé les groupes finaux en fonction de leurs scores composites du plus élevé au plus bas. Le groupe 1 est le groupe ayant le plus réussi avec le score composite le plus élevé et le groupe 5 est celui ayant le moins réussi.