Gli annunci video Sponsored Brands aiutano ad aumentare vendite e percentuali di clic

Zee Shah, Senior Media and Analytics Manager, German Schnaidt, Applied Scientist, e Ashton Brown, Technical Writer

In questo studio condotto con duplice metodologia abbiamo rilevato che sia le vendite sia le percentuali di clic aumentano quando si combinano gli annunci video Sponsored Brands con le campagne Sponsored Products e Sponsored Brands, ovvero quelle campagne che già beneficiano di un approccio "meglio insieme".

Punti salienti:

Negli ultimi anni abbiamo studiato l'efficacia di diversi prodotti pubblicitari. Abbiamo iniziato testando singolarmente l'efficacia degli annunci Sponsored Products e Sponsored Brands. Quindi, abbiamo testato l'efficacia degli annunci Sponsored Brands e Sponsored Products utilizzati insieme. Il nostro studio ha rilevato che questi due programmi funzionano meglio insieme. Con questo studio abbiamo compiuto un ulteriore passo avanti nella ricerca, verificando se le vendite (su base annua) e le percentuali di clic aumentano, diminuiscono o rimangono invariate quando alla combinazione di questi due programmi se ne aggiunge un terzo: gli annunci video Sponsored Brands.

Per testare l'impatto dell'aggiunta degli annunci video alle due campagne iniziali, abbiamo controllato altri attributi della campagna (ad esempio, vendite totali, unità vendute, prezzo di vendita medio e spesa pubblicitaria totale) e suddiviso gli inserzionisti in due categorie: quelli che hanno utilizzato la combinazione originale e quelli che hanno aggiunto gli annunci video. Abbiamo poi utilizzato queste categorie per stimare l'impatto dell'adozione degli annunci video.

Per condurre lo studio abbiamo selezionato brand negli Stati Uniti e in Europa (Francia, Germania, Italia, Spagna e Regno Unito) che utilizzavano Sponsored Products e Sponsored Brands, ma che non avevano ancora adottato gli annunci video Sponsored Brands. Una volta individuati i brand, abbiamo utilizzato l'apprendimento automatico e il metodo di modellazione per condurre due test e analizzare gli effetti prodotti.

  • Nel breve termine (tra dicembre 2019 e novembre 2020): è stato esaminato l'impatto dell'aggiunta degli annunci video Sponsored Brands alle campagne pubblicitarie. L'analisi a breve termine ha preso in esame l'impatto su base mensile dei brand che hanno adottato la combinazione di annunci video Sponsored Brands e campagne Sponsored Products + Sponsored Brands.
  • Nel lungo termine (tra gennaio 2019 e dicembre 2020): è stato esaminato l'impatto sulle vendite annuali dei brand che hanno utilizzato la combinazione annunci video Sponsored Brands + Sponsored Products + Sponsored Brands rispetto a quelli che hanno utilizzato solo Sponsored Products + Sponsored Brands (sono state controllate anche altre variabili come il prezzo di vendita, la spesa pubblicitaria totale, ecc.).

Per maggiori informazioni su come abbiamo condotto questo studio, si veda la sezione Metodologia alla fine di questo articolo.

Nel breve termine, i brand che hanno adottato per la prima volta gli annunci video Sponsored Brands hanno registrato il mese successivo un aumento delle vendite del 21% rispetto a quelli che non l'hanno fatto

Quando si esamina una relazione causale, è importante stabilire se e quando si producono dei risultati. Per testare se e quando si sono verificati dei risultati aggiungendo un annuncio video per la prima volta, abbiamo condotto uno studio a breve termine in cui abbiamo analizzato l'impatto dell'aggiunta degli annunci video Sponsored Brands nel mese successivo. Abbiamo così riscontrato un aumento delle vendite del 21% per i brand che hanno adottato gli annunci video Sponsored Brands combinandoli con le campagne Sponsored Products e Sponsored Brands preesistenti.

Aumento percentuale delle vendite nel mese successivo quando si aggiungono gli annunci video Sponsored Brands alle campagne Sponsored Brands + Sponsored Products

21%

Nel lungo termine, i brand che hanno aggiunto gli annunci video Sponsored Brands alle campagne Sponsored Products e Sponsored Brands hanno registrato un aumento delle vendite pari al 10% e del CTR pari al 25%

Per determinare l'impatto degli annunci video Sponsored Brands sulle campagne, abbiamo individuato e confrontato i brand che hanno utilizzato tutti e tre i prodotti per 12 mesi con quelli che hanno utilizzato solo la combinazione Sponsored Products + Sponsored Brands. Abbiamo scoperto che i brand che hanno incluso gli annunci video Sponsored Brands nel loro mix hanno registrato un aumento delle vendite pari al 10% e della percentuale di clic pari al 25% su base annua.

Impatto a lungo termine quando si aggiungono annunci video Sponsored Brands alle campagne

10%

Aumento percentuale delle vendite a lungo termine quando si aggiungono gli annunci video Sponsored Brands alle campagne Sponsored Products + Sponsored Brands

25%

Aumento percentuale del CTR a lungo termine quando si aggiungono gli annunci video Sponsored Brands alle campagne Sponsored Products + Sponsored Brands

Conclusioni

Utilizzando un approccio a duplice metodologia, abbiamo verificato se i risultati "meglio insieme" (relativi a vendite e percentuali di clic) delle campagne Sponsored Products + Sponsored Brands aumentassero, diminuissero o rimanessero invariati qualora combinati con gli annunci video Sponsored Brands. Il nostro studio ha rivelato che i brand che hanno adottato gli annunci video Sponsored Brands hanno riscontrato, sia nel breve che nel lungo termine, un effetto positivo direttamente correlato all'azione intrapresa.

Metodologia

Per effettuare questo studio, abbiamo adottato un approccio basato su una duplice metodologia che consiste in un'analisi degli effetti prodotti nel breve termine (volta a determinare se i brand che combinano gli annunci video Sponsored Brands con le campagne Sponsored Products + Sponsored Brands aumentano le vendite o il CTR nel mese successivo) e in un'analisi simile a lungo termine (incentrata sull'aumento su base annua delle vendite e del CTR).

Entrambi i metodi sono descritti di seguito.

Metodologia causale nel breve termine

Per misurare l'impatto dell'adozione per la prima volta degli annunci video Sponsored Brands da parte degli inserzionisti, abbiamo utilizzato un metodo di inferenza causale basato sull'apprendimento automatico e ispirato alle tecniche [1], [2], [3] per stabilire l'effetto di un'azione sulle performance degli inserzionisti in un periodo più breve, ovvero un mese. La nostra attuale metodologia si basa su un nuovo metodo chiamato Processo gaussiano in due fasi, che mostra performance migliori su vari dati relativi alle performance di inferenza causale rispetto alle esistenti metodologie d'avanguardia, come il Double Machine Learning (doppio apprendimento automatico) [1] e Causal Forests (Foresta causale) [2], quando vengono applicate nel contesto pubblicitario.

Per questo studio abbiamo selezionato oltre 78.000 inserzionisti nel marketplace statunitense, abbinandone 25.000 con questa metodologia. Nel set di dati di input per la valutazione erano presenti 78.000 inserzionisti; per il punteggio di propensione sono stati utilizzati 25.000 campioni (trattati e non trattati).

Metodologia causale nel lungo termine

Per misurare l'impatto sulle vendite e sulla percentuale di clic (CTR) nel lungo termine, abbiamo utilizzato tecniche di analisi causale per stabilire l'impatto di un'azione sulla performance dell'inserzionista in un periodo superiore a 12 mesi. Per prima cosa abbiamo creato due gruppi. Tutti gli inserzionisti del primo gruppo hanno utilizzato Sponsored Products + Sponsored Brands. Alla combinazione Sponsored Products + Sponsored Brands gli inserzionisti del secondo gruppo hanno aggiunto gli annunci video Sponsored Brands. Per controllare gli altri attributi della campagna, ci siamo assicurati che i brand avessero impostato attributi della campagna simili, ad esempio vendite totali, unità vendute, prezzo di vendita medio e spesa pubblicitaria totale.

Questo ci ha permesso di confrontare gruppi con probabilità simili di adottare gli annunci video Sponsored Brands. Per realizzare tale confronto, abbiamo utilizzato l'apprendimento automatico in modo da misurare i punteggi di propensione per ogni brand in base a spesa pubblicitaria, vendite totali, unità vendute totali, impressioni totali, clic totali e prezzo di vendita medio.

Attributi utilizzati nel calcolo del punteggio di propensione: logaritmo naturale delle vendite totali nel 2020, unità vendute totali nel 2019, prezzo di vendita medio nel 2020, impressioni totali nel 2019, clic totali nel 2019, spesa pubblicitaria totale nel 2019, spesa pubblicitaria totale nel 2020 e vendite totali nel 2020.

Variabile di risposta: logaritmo naturale del CTR, logaritmo naturale del tasso di crescita totale delle vendite nel 2020.

Fonti

  • Alaa, A. M. e van der Schaar, M. "Bayesian nonparametric causal inference: Information rates and learning algorithms" (Inferenza causale bayesiana non parametrica: tassi di informazione e algoritmi di apprendimento). IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 12(5):1031–1046, 2018.
  • Hill, J.L. "Bayesian nonparametric modeling for causal inference" (Modellazione bayesiana non parametrica per l'inferenza causale). Journal of Computational and Graphical Statistics, 20(1):217–240, 2011.
  • Pauwels, K., M. Caddeo e G. Schnaidt. 2022. "Causal impact of digital display ads on advertiser performance" (Impatto causale degli annunci display digitali sulla performance degli inserzionisti). In: Atti della European Marketing Academy, 51ª edizione (108183): EMAC. http://proceedings.emac-online.org/pdfs/A2022-108183.pdf
  • Van der Schaar, M. e Alaa, A. "Bayesian inference of individualized treatment effects using multi-task gaussian processes" (Inferenza bayesiana degli effetti di un trattamento individuale utilizzando processi gaussiani multifunzione). NIPS, 2017.