Les campagnes qui utilisent Sponsored Display fonctionnent mieux

• Dans la première approche, nous avons créé et comparé trois groupes de marques en fonction de l'adoption de produits publicitaires :
• Sponsored Products seulement;
• Sponsored Products + Sponsored Brands;
• Sponsored Products + Sponsored Brands + Sponsored Display.
• Dans la deuxième approche, nous avons comparé les ventes réelles des annonceurs qui ont adopté Sponsored Display par rapport aux ventes prévues s'il n'avait pas été adopté (sur une période de 50 semaines).
• Dans l'approche finale, nous avons utilisé l'apprentissage automatique pour déterminer l'incidence causale le mois suivant l'ajout de Sponsored Display aux campagnes publicitaires.

Dans la première approche, nous avons comparé le succès sur 12 mois des ventes totales, des ventes attribuées à la publicité et du retour sur les dépenses publicitaires en analysant trois combinaisons de produits publicitaires :

• Sponsored Products seulement (valeur de référence)
• Sponsored Products + Sponsored Brands (+6 % de ventes totales par année, +10 % de ventes attribuées à la publicité par année, +0,8 d'augmentation du retour sur les dépenses publicitaires).
• Sponsored Products + Sponsored Brands + Sponsored Display (+16 % de ventes totales par année, +25 % de ventes attribuées à la publicité par année, +2,6 d'augmentation du retour sur les dépenses publicitaires).

En résumé, nous constatons que la combinaison publicitaire la plus réussie en termes de ventes totales, de ventes attribuées à la publicité et de retour sur les dépenses publicitaires est atteinte lorsque l'on utilise une combinaison des trois produits publicitaires.

L'approche finale mesurait l'incidence le mois suivant de l'activation de Sponsored Display (ciblage par produits), plus précisément l'incidence sur les nouveaux clients de la marque, la vue des pages de détails, les impressions publicitaires et les ventes totales.

Les marques qui ont commencé à utiliser le ciblage par produits Sponsored Display pour la première fois ont obtenu, en moyenne, 33,9 % plus d'impressions, 3,6 % plus de pages de détails et 2,6 % plus de nouveaux clients de la marque le mois suivant comparativement à celles qui ne l'ont pas fait. De même, les marques qui ont créé pour la première fois une campagne de ciblage de produits Sponsored Display ont vu leurs ventes totales augmenter de 28,8 %, les vues de pages de détails augmenter de 4,2 % et les nouveaux clients de la marque augmenter de 2,6 % au cours du mois suivant, comparativement à celles qui ne l'ont pas fait.

En utilisant plusieurs méthodes pour tester l'efficacité de Sponsored Display, nous concluons que les marques qui ont incorporé Sponsored Display en plus des Sponsored Products ou des Sponsored Products + Sponsored Brands ont connu une augmentation des ventes totales variant entre 10 % et 29 %, ainsi qu'une augmentation des impressions, des vues de pages de détails, des nouveaux clients de la marque, des ventes attribuées à la publicité et des retours sur les dépenses publicitaires, comparativement aux marques qui ne l'ont pas adopté. Pour cette raison, nous recommandons aux annonceurs d'envisager de combiner Sponsored Display dans leur ensemble publicitaire.

Nous avons également terminé récemment une autre étude qui a testé l'efficacité de l'ajout de vidéos Sponsored Brands aux campagnes, et qui a obtenu des résultats semblables et positifs. À l'avenir, nous mettrons à l'essai l'efficacité des quatre produits publicitaires pour voir s'il existe une combinaison optimale.

Nous avons analysé un peu plus de 43 000 annonceurs entre avril 2020 et juin 2021 en utilisant trois approches :

• Premièrement, nous avons effectué une analyse comparative de 11 000 de ces marques afin de déterminer s'il y avait une corrélation entre les augmentations progressives et l'inclusion à long terme de Sponsored Display avec Sponsored Brands et Sponsored Products.
• Deuxièmement, nous avons effectué une analyse de l'activation de Sponsored Display pour 284 de ces marques afin de déterminer si les auditoires de Sponsored Display étaient la cause de toute amélioration sur une période de 20 semaines.
• Troisièmement, nous avons utilisé une analyse de l'inférence causale de l'apprentissage automatique pour déterminer si Sponsored Display était la cause de toute amélioration de leurs indicateurs clé de performance le mois suivant l'activation, à court terme. Nous avons mis en correspondance environ 4 600 marques sur 43 000.

Nous avons constaté qu'une stratégie équilibrée intégrant les trois produits était corrélée avec des augmentations de rendement parmi les 11 000 marques que nous avons étudiées au moyen d'une analyse comparative.

Pour ce qui est des analyses individuelles :

• Tout d'abord, bien que nous ayons effectué une analyse de l'incidence causale pour mesurer l'augmentation de certains indicateurs de rendement au moyen de la tactique de ciblage de Sponsored Display (ciblage par produits et par auditoire), nous avons complété cette analyse en créant une vue d'ensemble de l'avantage d'utiliser Sponsored Display en exécutant une analyse non causale sur une période plus à long terme d'un an. Plus précisément, nous avons analysé 11 394 annonceurs sur le marché américain (vendeurs et fournisseurs), en les divisant en groupes selon leur utilisation des trois produits publicitaires que nous analysons (Sponsored Products, Sponsored Brands et Sponsored Display). Les trois différents groupes définis par l'utilisation de produits publicitaires que nous avons analysés étaient les suivants :
• Sponsored Products seulement (nous avons pris en compte la base de référence)
• Sponsored Products + Sponsored Brands – ce groupe peut utiliser Sponsored Display avec un faible investissement (<4 %)
• Sponsored Products + Sponsored Brands + Sponsored Display – ce groupe a utilisé Sponsored Display avec des tactiques de ciblage de produits (>70 %) et d'auditoires (>10 %)
• Deuxièmement, nous avons effectué pour la première fois une analyse de l'incidence causale pour les annonceurs qui utilisent des auditoires Sponsored Display afin de déduire l'incidence causale sur les ventes totales en fonction d'un modèle de régression espace-état qui prévoit la réponse contrefactuelle qui aurait eu lieu si aucune mesure de ciblage de la publicité n'avait été prise à moyen terme sur une période de 20 semaines. Pour cette étude, nous avons sélectionné 284 annonceurs qui satisfont à des conditions précises sur une période de 50 semaines. Plus précisément, en 2021, ils ont utilisé Sponsored Products ou Sponsored Brands pendant au moins 30 semaines avant l'activation de l'auditoire de Sponsored Display et, au cours des 20 dernières semaines de la période analysée à moyen terme, la seule mesure qu'ils ont prise a été de lancer une campagne d'auditoire Sponsored Display sans autre mesure propre à la publicité. Nous avons ensuite calculé l'incidence sur les ventes pour les 20 semaines suivant l'activation de SD-Audience en prédisant la réponse contrefactuelle. Le modèle est formé en se basant sur les 30 premières semaines en vue de prédire la réponse contrefactuelle pour les 20 semaines suivantes, si aucune mesure n'est prise. La hausse des ventes est mesurée en soustrayant les ventes observées (valeur réelle) des ventes contrefactuelles (prévisions de ventes). La prédiction utilise 10 covariables, y compris les ventes, les unités, les vues de pages produit, entre autres, à un niveau d'agrégation verticale et compare les mêmes covariables pour 600 annonceurs qui n'ont jamais activé Sponsored Display au cours de la même période.
• Troisièmement, pour mesurer l'incidence causale des annonceurs qui ont adopté pour la première fois le ciblage des produits Sponsored Display, nous avons utilisé l'apprentissage automatique afin de déterminer l'effet d'une mesure sur la performance des annonceurs sur une courte période d'un mois. Notre méthodologie actuelle est basée sur une méthode appelée GP en deux étapes (processus gaussien en deux étapes), laquelle montre une performance améliorée sur diverses statistiques de performance causale par rapport aux méthodologies existantes telles que l'apprentissage automatique double et les forêts causales lorsqu'elles sont appliquées dans le contexte de la publicité.