Sponsored Brands वीडियो से बिक्री और क्लिक-थ्रू रेट बढ़ाने में मदद मिलती है
इनकी ओर से: ज़ी शाह, सीनियर मीडिया और एनालिटिक्स मैनेजर जर्मन सचनाइड, अप्लाइड साइंटिस्ट और एश्टन ब्राउन, टेक्निकल राइटर
दो मेथड वाली इस स्टडी से हमें पता चला कि ऐसे कैम्पेन में Sponsored Brands वीडियो को शामिल करने से बिक्री और क्लिक-थ्रू रेट दोनों में बढ़त हुई, जो पहले ही Sponsored Products + Sponsored Brands के “एक साथ बेहतर” इस्तेमाल करने के तरीक़े का फ़ायदा उठा रहे थे.
स्टोरी के हाइलाइट:
पिछले कुछ सालों में, हमने कई अलग-अलग ऐड प्रोडक्ट के असर पर रिसर्च किया है. हमने Sponsored Products और Sponsored Brands के अलग-अलग असर को टेस्ट करते हुए शुरुआत की. इसके बाद, हम Sponsored Brands + Sponsored Products के मिले-जुले असर को टेस्ट करने की ओर आगे बढ़े. हमारे विश्लेषण के मुताबिक ये दोनों प्रोग्राम एक साथ बेहतर काम करते हैं. इस विश्लेषण में, हम उस रिसर्च को थोड़ा आगे ले गए और टेस्ट करके यह जानने की कोशिश कि जब ये दोनों प्रोग्राम एक साथ इस्तेमाल किए जाते हैं और तीसरे प्रोग्राम, Sponsored Brands वीडियो को भी शामिल किया जाता है, तो बिक्री (साल-दर-साल) और क्लिक-थ्रू रेट पर क्या असर होता है, यानी क्या वे बढ़ते हैं, उनमें कमी आती है या फिर ऐसे ही बने रहते हैं.
शुरुआती दो कैम्पेन में वीडियो जोड़ने की वजह से हुए असर को टेस्ट करने के लिए, हमने कैम्पेन के अन्य एट्रिब्यूट (जैसे, कुल बिक्री, बेची गई यूनिट, औसत बिक्री कीमत और ऐड पर कुल खर्च) कंट्रोल किए. इसका मतलब यह है कि हमने एडवरटाइज़र की दो कैटेगरी बनाई. एक कैटेगरी में ऐसे एडवरटाइज़र रखे गए जिन्होंने ओरिजिनल कॉम्बिनेशन का इस्तेमाल किया था और दूसरी में वे थे जिन्होंने वीडियो को भी शामिल किया था. उसके बाद हमने वीडियो शामिल करने के असर का पता लगाने के लिए उन पेयर का इस्तेमाल किया.
हमने अपना विश्लेषण करने के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप (फ़्रांस, जर्मनी, इटली, स्पेन, यूनाइटेड किंगडम) के ऐसे ब्रैंड चुने थे जो Sponsored Products + Sponsored Brands का इस्तेमाल कर रहे थे, लेकिन उन्होंने अभी तक Sponsored Brands वीडियो को शामिल नहीं किया था. ब्रैंड की पहचान कर लिए जाने के बाद, हमने वजह से संबंधित दो विश्लेषण टेस्ट करने के लिए मशीन लर्निंग और मॉडलिंग का इस्तेमाल किया:
- कम समय (दिसंबर 2019 से नवंबर 2020 के बीच): ऐड कैम्पेन में Sponsored Brands वीडियो को जोड़ने की वजह से हुए असर को टेस्ट किया गया. इस कम समय के विश्लेषण में ऐसे ब्रैंड के महीने-दर-महीने के असर को टेस्ट किया गया, जिन्होंने Sponsored Products + Sponsored Brands कैम्पेन के साथ Sponsored Brands वीडियो को जोड़ा.
- लंबा समय (जनवरी 2019 से दिसंबर 2020 के बीच): Sponsored Brands वीडियो + Sponsored Products + Sponsored Brands का इस्तेमाल करने वाले ब्रैंड के मुकाबले सिर्फ़ Sponsored Products + Sponsored Brands का इस्तेमाल करने वाले ब्रैंड की साल-दर-साल (YoY) बिक्री पर हुए असर को टेस्ट किया गया (बिक्री की कीमत, ऐड पर कुल खर्च वगैरह जैसे अन्य वेरिएबल को कंट्रोल करते हुए.
हमने यह स्टडी किस तरह से की थी, इस बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, इस आर्टिकल के आखिरी में मेथडोलॉजी सेक्शन देखें.
कम समय में, Sponsored Brands वीडियो का इस्तेमाल नहीं करने वाले ब्रैंड के मुकाबले, इसे पहली बार इस्तेमाल करने वाले ब्रैंड को अगले महीने की बिक्री में 21% की बढ़त मिली थी
वजह से जुड़े संबंध को टेस्ट करते समय इस बात पर गौर करना अहम है कि नतीजे मिले या नहीं के साथ ही कब मिले. पहली बार वीडियो जोड़ने के मामले में नतीजे मिले या नहीं के अलावा कब मिले, इसे टेस्ट करने के लिए हमने कम समय की ऐसी स्टडी की जिसमें Sponsored Brands वीडियो को जोड़ने के अगले महीने के असर का विश्लेषण किया गया. हमें पता चला कि पहले से मौजूद Sponsored Products + Sponsored Brands कैम्पेन में Sponsored Brands वीडियो को भी शामिल करते हुए इस्तेमाल करने वाले ब्रैंड को महीने भर बाद बिक्री में 21% की बढ़त मिली थी.
Sponsored Brands + Sponsored Products कैम्पेन के साथ Sponsored Brands वीडियो को साथ मिलाकर इस्तेमाल करने पर अगले महीने की बिक्री का % बढ़ जाता है
लंबे समय में, Sponsored Products और Sponsored Brands कैम्पेन में Sponsored Brands वीडियो जोड़ने वाले ब्रैंड को बिक्री में 10% और CTR में 25% तक की बढ़त मिली थी
कैम्पेन पर Sponsored Brands वीडियो से होने वाले असर को तय करने के लिए, हमने पिछले 12 महीनों में तीनों प्रोडक्ट इस्तेमाल करने वाले ब्रैंड और सिर्फ़ Sponsored Products + Sponsored Brands का इस्तेमाल करने वाले ब्रैंड का पता लगाया. उसके बाद हमने उनकी तुलना की. हमें पता चला कि अपने मिक्स में Sponsored Brands वीडियो को शामिल करने वाले ब्रैंड की साल-दर-साल (YoY) 10% ज़्यादा बिक्री हुई और उन्हें 25% ज़्यादा क्लिक-थ्रू रेट भी हासिल हुई.
कैम्पेन में Sponsored Brands वीडियो जोड़ने की वजह से लंबे समय का असर
Sponsored Brands + Sponsored Products का पहले से इस्तेमाल कर रहे कैम्पेन में Sponsored Brands वीडियो को भी शामिल करने पर लंबे समय की बिक्री का % बढ़ जाता है
Sponsored Brands + Sponsored Products का पहले से इस्तेमाल कर रहे कैम्पेन में Sponsored Brands वीडियो को भी शामिल करने पर लंबे समय के क्लिक-थ्रू रेट का % बढ़ जाता है
नतीजा
हमने दो मेथड वाले तरीके का इस्तेमाल करते हुए यह टेस्ट किया कि अगर Sponsored Brands वीडियो को भी शामिल कर लिया जाए, तो Sponsored Products + Sponsored Brands के “एक साथ बेहतर” इस्तेमाल करने के नतीजे (बिक्री और क्लिक-थ्रू रेट से संबंधित) में बढ़त मिलेगी, कमी आएगी या उनमें कोई बदलाव नहीं होगा. हमारे विश्लेषण से पता चला कि Sponsored Brands वीडियो का इस्तेमाल करने वाले ब्रैंड को कम और लंबे, दोनों ही समय के दौरान पॉज़िटिव और उसे इस्तेमाल करने की वजह से दिखाई देने वाला असर मिला.
मेथडोलॉजी
यह स्टडी करने के लिए, हमने दो मेथड वाला तरीका इस्तेमाल किया. इसमें से एक मेथड में कम समय की वजह से मिलने वाले नतीजों का विश्लेषण शामिल था, जो यह तय करने पर फ़ोकस था कि Sponsored Products + Sponsored Brands के साथ Sponsored Brands वीडियो को जोड़ने वाले ब्रैंड की बिक्री या CTR में (अगले महीने) क्या बढ़त मिलेगी. दूसरी मेथड को लंबे समय की वजह से बिक्री और CTR में होने वाली साल-दर-साल की बढ़त के विश्लेषण पर फ़ोकस किया गया था.
नीचे दोनों मेथडोलॉजी के बारे में पूरी जानकारी दी गई है.
कम समय तक इस्तेमाल करने की वजह से दिखाई देने वाले असर की मेथडोलॉजी
पहली बार Sponsored Brands वीडियो का इस्तेमाल करने वाले एडवरटाइज़र पर उसकी वजह से होने वाले असर को मापने के लिए, हमने [1], [2], [3] टेकनीक के हिसाब से काम करने वाली मशीन लर्निंग कॉज़ल इंफ़ेरेंस मेथडोलॉजी का इस्तेमाल किया, ताकि एक महीने जैसे कम समय में एडवरटाइज़र की परफ़ॉर्मेंस पर लिए जाने वाले ऐक्शन के असर को तय किया जा सके. हमारी मौजूदा मेथडोलॉजी में 2-स्टेज GP (2-स्टेज गॉसियन प्रोसेस) नाम की मेथड का इस्तेमाल किया जाता है. यह मेथड ऐड के संदर्भ में अप्लाई किए जाने पर डबल मशीन लर्निंग [1] और कॉज़ल फ़ॉरेस्ट [2] जैसी मौजूदा मेथडोलॉजी के मुकाबले कई तरह के कॉज़ल परफ़ॉर्मेंस मेट्रिक पर बेहतर परफ़ॉर्मेंस की जानकारी देती है
इस स्टडी के लिए हमने अमेरिका के मार्केटप्लेस में 78,000 से भी ज़्यादा एडवरटाइज़र चुने और इस मेथडोलॉजी का इस्तेमाल करके उनमें से 25,000 को मैच किया. मूल्यांकन के लिए 78,000 एडवरटाइज़र को इनपुट डेटासेट में डाला गया और प्रोपेनसिटी स्कोर के लिए 25,000 सैंपल (ट्रीट किए गए और ट्रीट नहीं किए गए) इस्तेमाल किए गए थे.
लंबे समय तक इस्तेमाल करने की वजह से दिखाई देने वाले असर की मेथडोलॉजी
लंबे समय में बिक्री और क्लिक-थ्रू रेट (CTR) के असर को मापने के लिए, हमने 12 महीनों के लंबे समय के दौरान एडवरटाइज़र की परफ़ॉर्मेंस पर लिए जाने वाले ऐक्शन को तय करने के मकसद से हमने कॉज़ल मेथडोलॉजी का इस्तेमाल किया था. सबसे पहले, हमने दो ग्रुप बनाए. पहले वाले ग्रुप के सभी एडवरटाइज़र ने Sponsored Products + Sponsored Brands इस्तेमाल किए. दूसरे वाले ग्रुप के एडवरटाइज़र ने Sponsored Products + Sponsored Brands के साथ Sponsored Brands वीडियो को भी जोड़ दिया. अन्य कैम्पेन एट्रिब्यूट को कंट्रोल करने के लिए, हमने यह पक्का किया कि ब्रैंड के कैम्पेन एट्रिब्यूट एक समान हों जैसे कि: कुल बिक्री, बेची गई यूनिट, औसत बिक्री कीमत और ऐड पर कुल खर्च.
इससे हमें Sponsored Brands वीडियो इस्तेमाल करने के लिए एक जैसी संभावनाओं वाले ग्रुप के सेट की तुलना करने की सुविधा मिली. ऐसा करने के लिए, हमने हर ब्रैंड के ऐड पर खर्च, कुल बिक्री, बेची गई यूनिट, कुल इम्प्रेशन, कुल क्लिक और औसत बिक्री कीमत के हिसाब से उनके प्रोपेनसिटी स्कोर मापने के मकसद से मशीन लर्निंग का इस्तेमाल किया था.
प्रोपेनसिटी स्कोर के कैलक्युलेशन में इस्तेमाल किए गए एट्रिब्यूट: 2020 में हुई कुल बिक्री, 2019 में बेची गई कुल यूनिट, 2020 की औसत बिक्री कीमत, 2019 में मिले कुल इम्प्रेशन, 2019 में मिले कुल क्लिक, 2019 में ऐड पर कुल खर्च, 2020 में ऐड पर कुल खर्च और 2020 की कुल बिक्री का नेचुरल लॉगरिदम.
रिस्पॉन्स वेरिएबल: CTR का नेचुरल लॉगरिदम, 2020 में कुल बिक्री ग्रोथ रेट का नेचुरल लॉगरिदम.
सोर्स
- Alaa, A. M. और 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.” जर्नल ऑफ़ कम्प्यूटेशनल एंड ग्राफ़िकल स्टैटिस्टिक्स, 20 (1) :217—240, 2011.
- पॉवेल्स, के., एम कैडेओ, और जी सचनाइड. 2022. एडवरटाइज़र की परफ़ॉर्मेंस पर डिजिटल डिस्प्ले ऐड का सामान्य प्रभाव. इसमें: यूरोपीयन मार्केटिंग अकेडमी की कार्यवाही, 51वीं (108183): EMAC. http://proceedings.emac-online.org/pdfs/A2022-108183.pdf
- Van der Schaar, M. और Alaa, A. “Bayesian inference of individualized treatment effects using multi-task gaussian processes.” NIPS, 2017.