Sponsored Brands vidéo contribue à augmenter les ventes et les taux de clics
Par : Zee Shah, responsable senior des analyses et des médias, German Schnaidt, Applied Scientist et Ashton Brown, rédacteur technique
Cette étude à double méthode nous a permis de constater que les ventes et les taux de clics augmentent lorsque Sponsored Brands vidéo est associé à des campagnes qui bénéficient déjà de l'approche « mieux ensemble », consistant à associer Sponsored Products et Sponsored Brands.
À retenir :
Au cours des dernières années, nous avons étudié l'efficacité de différents produits publicitaires. Nous avons commencé par tester l'efficacité individuelle de Sponsored Products et de Sponsored Brands. Ensuite, nous avons testé l'efficacité combinée de Sponsored Brands et de Sponsored Products. Notre analyse a révélé que ces deux programmes fonctionnent mieux ensemble. Dans cette analyse, nous poussons les recherches un peu plus loin en essayant d'identifier si les ventes (d'une année sur l'autre) et les taux de clics augmentent, diminuent ou restent les mêmes lorsque ces deux programmes sont associés et que l'on y ajoute un troisième programme, à savoir Sponsored Brands vidéo.
Pour tester l'impact causal de l'ajout de la vidéo aux deux campagnes initiales, nous contrôlons les autres attributs des campagnes (par exemple, les ventes totales, les unités vendues, le prix de vente moyen et le total des dépenses publicitaires). Nous avons ainsi créé deux catégories d'annonceurs : ceux qui ont utilisé la combinaison d'origine et ceux qui y ont ajouté la vidéo. Nous avons ensuite utilisé ces groupes pour estimer l'impact causal de l'adoption de la vidéo.
Pour mener notre analyse, nous avons sélectionné des marques aux États-Unis et en Europe (France, Allemagne, Italie, Espagne, Royaume-Uni) qui utilisaient Sponsored Products et Sponsored Brands, mais qui n'avaient pas encore adopté Sponsored Brands vidéo. Une fois les marques identifiées, nous avons utilisé le machine learning et la modélisation pour effectuer deux tests d'analyse causale :
- À court terme (entre décembre 2019 et novembre 2020) : nous avons examiné l'impact causal de l'ajout de Sponsored Brands vidéo à des campagnes publicitaires. Cette analyse à plus court terme a permis d'examiner l'impact qu'a eu pour les marques l'association de Sponsored Brands vidéo avec des campagnes Sponsored Products et Sponsored Brands d'un mois sur l'autre.
- À long terme (entre janvier 2019 et décembre 2020) : nous avons examiné l'impact qu'a eu d'une année sur l'autre pour les marques l'association de Sponsored Brands vidéo à Sponsored Products et à Sponsored Brands par rapport aux marques qui ont uniquement utilisé Sponsored Products et Sponsored Brands (tout en contrôlant d'autres variables comme le prix de vente, le total des dépenses publicitaires, etc.)
Pour en savoir plus sur la façon dont nous avons réalisé cette étude, consultez la section Méthodologie à la fin de cet article.
À court terme, les marques qui ont adopté Sponsored Brands vidéo pour la première fois ont vu leurs ventes augmenter de 21 % le mois suivant, par rapport à celles qui ne l'ont pas fait
Lors de l'examen d'une relation causale, il est important de déterminer si et quand des résultats se produisent. Pour savoir si le premier ajout de vidéos donnait des résultats et à quel moment ceux-ci se produisaient, nous avons mené une étude à court terme analysant l'impact de l'ajout de Sponsored Brands vidéo sur le mois suivant. Nous avons constaté une augmentation des ventes de 21 % au cours du mois suivant pour les marques qui ont adopté Sponsored Brands vidéo et l'ont associé à des campagnes Sponsored Products et Sponsored Brands préexistantes.
Pourcentage d'augmentation des ventes le mois suivant lors de l'association de Sponsored Brands vidéo avec des campagnes Sponsored Brands et Sponsored Products
À long terme, les marques qui ont ajouté Sponsored Brands vidéo à leurs campagnes Sponsored Brands et Sponsored Products ont vu leurs ventes augmenter de 10 % et leur taux de clics de 25 %.
Pour déterminer l'impact de Sponsored Brands vidéo sur les campagnes, nous avons identifié et comparé les marques qui avaient utilisé les trois produits pendant 12 mois à celles qui n'avaient utilisé que Sponsored Products et Sponsored Brands. Nous avons constaté que les marques qui incluaient Sponsored Brands vidéo dans leur combinaison augmentaient leurs ventes de 10 % et leur taux de clics de 25 % d'une année sur l'autre.
Impact à long terme de l'ajout de Sponsored Brands vidéo aux campagnes
Pourcentage d'augmentation des ventes à long terme lors de l'ajout de Sponsored Brands vidéo à des campagnes utilisant déjà Sponsored Brands et Sponsored Products
Pourcentage d'augmentation du taux de clics à long terme lors de l'ajout de Sponsored Brands vidéo à des campagnes utilisant déjà Sponsored Brands et Sponsored Products
Conclusion
À l'aide d'une approche à double méthode, nous avons effectué des tests pour savoir si les résultats (au niveau des ventes et du taux de clics) augmentent, diminuent ou restent les mêmes en associant Sponsored Brands vidéo à l'approche du « mieux ensemble » avec Sponsored Products et Sponsored Brands. Notre analyse a révélé que les marques qui ont adopté Sponsored Brands vidéo ont observé un impact positif et causal à court terme comme à long terme.
Méthodologie
Pour réaliser cette étude, nous avons utilisé une approche à double méthode : nous avons mené une analyse causale à court terme visant à déterminer si les marques qui associent Sponsored Brands vidéo à Sponsored Products et Sponsored Brands observent une augmentation de leurs ventes ou de leur taux de clics (le mois suivant), ainsi qu'une analyse causale à plus long terme axée sur la croissance en glissement annuel des ventes et du taux de clics.
Les deux méthodes sont détaillées ci-dessous.
Méthode causale à court terme
Pour mesurer l'impact causal des annonceurs qui ont adopté Sponsored Brands vidéo pour la première fois, nous avons utilisé une méthodologie d'inférence causale de machine learning, inspirée des techniques [1], [2], [3] pour déterminer l'effet d'une action sur les performances de l'annonceur dans un délai plus court d'un mois. Notre méthodologie actuelle suit une méthode nouvellement développée appelée PG en 2 étapes (Processus gaussien en 2 étapes) qui montre des performances améliorées sur diverses statistiques de performances causales par rapport aux méthodologies existantes, telles que le Double Machine Learning [1] et les forêts causales [2] lorsqu'elles sont appliquées dans le cadre de la publicité.
Pour cette étude, nous avons sélectionné 78 000 annonceurs sur la marketplace américaine et avons comparé 25 000 d'entre eux à l'aide de cette méthodologie. 78 000 annonceurs figuraient dans l'ensemble de données fourni pour l'évaluation, et 25 000 échantillons (traités et non traités) ont été utilisés pour le score de propension.
Méthode causale à long terme
Pour mesurer l'impact sur les ventes et sur le taux de clics (CTR) à plus long terme, nous avons utilisé des techniques d'analyse causale pour déterminer l'impact d'une action sur les performances des annonceurs sur une période plus longue de 12 mois. Nous avons d'abord créé deux groupes. Dans le premier, tous les annonceurs utilisaient Sponsored Products et Sponsored Brands. Dans le deuxième, les annonceurs associaient Sponsored Brands vidéo à Sponsored Products et Sponsored Brands. Pour contrôler les autres attributs de campagne, nous avons veillé à ce que les marques possédaient des attributs de campagne similaires, par exemple au niveau des ventes totales, des unités vendues, du prix de vente moyen et des dépenses publicitaires totales.
Cela nous a permis de comparer des ensembles de groupes ayant des probabilités similaires d'adopter Sponsored Brands vidéo. Pour ce faire, nous avons utilisé le machine learning pour mesurer les scores de propension de chaque marque en fonction de ses dépenses publicitaires, des ventes totales, du nombre total d'unités vendues, du nombre total d'impressions, du nombre total de clics et du prix de vente moyen.
Attributs utilisés dans le calcul du score de propension : logarithme naturel des ventes totales en 2020, du nombre total d'unités vendues en 2019, du prix de vente moyen en 2020, du nombre total d'impressions en 2019, du nombre total de clics en 2019, des dépenses publicitaires totales en 2019, des dépenses publicitaires totales en 2020 et des ventes totales en 2020.
Variable de réponse : logarithme naturel du taux de clics, logarithme naturel du taux de croissance des ventes totales en 2020.
Sources
- Alaa, A. M. et van der Schaar, M. « Bayesian nonparametric causal inference: Information rates and learning algorithms. » IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 12(5):1031–1046, 2018.
- Hill, J.L. « Bayesian nonparametric modeling for causal inference. » Journal of Computational and Graphical Statistics, 20(1):217–240, 2011.
- Pauwels, K., M. Caddeo et G. Schnaidt. 2022. Causal impact of digital display ads on advertiser performance. In: Proceedings of the European Marketing Academy, 51st (108183): EMAC. http://proceedings.emac-online.org/pdfs/A2022-108183.pdf
- Van der Schaar, M. et Alaa, A. « Bayesian inference of individualized treatment effects using multi-task gaussian processes. » NIPS, 2017.