Le campagne che utilizzano Sponsored Display ottengono risultati migliori

• Nel primo approccio, abbiamo creato e confrontato tre gruppi di brand in base all'adozione del prodotto pubblicitario:
• Solo Sponsored Products;
• Sponsored Products + Sponsored Brands;
• Sponsored Products + Sponsored Brands + Sponsored Display.
• Nel secondo approccio, abbiamo confrontato le vendite effettive degli inserzionisti che hanno adottato Sponsored Display rispetto a quelle previste se Sponsored Display non fosse stato adottato (per un periodo di 50 settimane).
• Nell'ultimo approccio, abbiamo utilizzato l'apprendimento automatico per determinare l'impatto causale nel mese successivo prodotto dall'aggiunta di Sponsored Display alle campagne pubblicitarie.

Nel primo approccio abbiamo confrontato il successo anno su anno delle vendite totali, delle vendite attribuite agli annunci e del ritorno sulla spesa pubblicitaria (ROAS) analizzando tre diversi mix di prodotti pubblicitari:

• Solo Sponsored Products (dati di riferimento)
• Sponsored Products + Sponsored Brands (+6% delle vendite totali anno su anno, +10% delle vendite attribuite all'annuncio anno su anno, ROAS +0,8).
• Sponsored Products + Sponsored Brands + Sponsored Display (+16% delle vendite totali anno su anno, +25% delle vendite attribuite all'annuncio anno su anno, ROAS +2,6)

In sintesi, vediamo che il maggior successo in termini di vendite totali, vendite attribuite all'annuncio e ROAS si ottiene utilizzando un mix di tutti e tre i prodotti pubblicitari.

L'ultimo approccio ha misurato l'impatto nel mese successivo all'attivazione di Sponsored Display (targeting per prodotto), in particolare l'impatto nel mese successivo sui nuovi clienti del brand, le visualizzazioni della pagina di dettaglio prodotto, le impressioni degli annunci e le vendite totali.

I brand che hanno iniziato a utilizzare per la prima volta il targeting per prodotto di Sponsored Display, il mese successivo hanno registrato, in media, il 33,9% in più di impressioni, il 3,6% in più di visualizzazioni della pagina di dettaglio prodotto e il 2,6% in più di nuovi clienti rispetto a quelli che non l'hanno fatto. Allo stesso modo, i brand che hanno creato per la prima volta una campagna di targeting per prodotto di Sponsored Display hanno registrato, in media, il 28,8% in più di vendite totali, il 4,2% in più di visualizzazioni della pagina di dettaglio prodotto e il 2,6% in più di nuovi clienti rispetto a quelli che non l'hanno fatto.

Utilizzando più metodi per testare l'efficacia di Sponsored Display, possiamo concludere che i brand che hanno incorporato Sponsored Display in aggiunta a Sponsored Products o Sponsored Products + Sponsored Brands hanno registrato aumenti nelle vendite totali compresi tra il 10% e il 29%, nonché aumenti delle impressioni, delle visualizzazioni della pagina di dettaglio prodotto, dei nuovi clienti, delle vendite attribuite agli annunci e del ritorno sulla spesa pubblicitaria, rispetto ai brand che non hanno adottato questa strategia. Per questo motivo, consigliamo agli inserzionisti di considerare la possibilità di combinare Sponsored Display nel loro mix di annunci.

Di recente abbiamo concluso anche un altro studio che ha testato l'efficacia dell'aggiunta di annunci video Sponsored Brands alle campagne e abbiamo riscontrato risultati positivi simili. In futuro, testeremo l'efficacia di tutti e quattro i prodotti pubblicitari per vedere se esiste un mix ottimale.

Abbiamo analizzato poco più di 43.000 inserzionisti tra aprile 2020 e giugno 2021 utilizzando tre approcci:

• Per prima cosa, abbiamo eseguito un'analisi comparata su 11.000 di questi brand per stabilire se, a lungo termine, ci fosse una qualche correlazione tra gli aumenti incrementali e l'inclusione di Sponsored Display con Sponsored Brands e Sponsored Products.
• In secondo luogo, abbiamo condotto un'analisi di attivazione di Sponsored Display su 284 di questi brand per stabilire se i segmenti di pubblico Sponsored Display fossero la causa dei miglioramenti nell'arco di 20 settimane.
• Infine, abbiamo utilizzato un'analisi di inferenza causale di apprendimento automatico per stabilire se il miglioramento dei KPI il mese successivo all'attivazione (quindi in un periodo di tempo più breve) fosse da imputare a Sponsored Display. Abbiamo abbinato circa 4.600 brand su 43.000.

Utilizzando l'analisi comparativa, abbiamo riscontrato che una strategia bilanciata che incorporasse tutti e tre i prodotti era correlata all'aumento della performance negli 11.000 brand che abbiamo studiato.

Passando alle singole analisi:

• Come prima cosa, abbiamo integrato all'analisi dell'impatto causale (per misurare l'aumento di specifici indicatori di performance con la tattica di targeting di Sponsored Display, cioè targeting per prodotto e segmenti di pubblico) una visione di livello superiore dei vantaggi dell'utilizzo di Sponsored Display, eseguendo un'analisi non causale entro un periodo di tempo più lungo ovvero un anno. Nello specifico, abbiamo analizzato 11.394 inserzionisti nel marketplace statunitense (sia venditori che fornitori), dividendoli in gruppi a seconda del loro utilizzo dei tre prodotti pubblicitari che stavamo analizzando (Sponsored Products, Sponsored Brands e Sponsored Display). I tre diversi gruppi analizzati (definiti dall'utilizzo dei diversi prodotti pubblicitari) sono stati:
• Solo Sponsored Products (che abbiamo considerato come dati di riferimento)
• Sponsored Products + Sponsored Brands: questo gruppo può utilizzare Sponsored Display con un basso investimento (< 4%)
• Sponsored Products + Sponsored Brands + Sponsored Display: questo gruppo ha utilizzato Sponsored Display con tattiche di targeting per prodotto (> 70%) e segmenti di pubblico (> 10%)
• In secondo luogo, abbiamo condotto un'analisi dell'impatto causale per gli inserzionisti che utilizzano per la prima volta segmenti di pubblico Sponsored Display per dedurre l'impatto causale sulle vendite totali sulla base di un modello spazio di stato di diffusione-regressione che prevede la risposta controfattuale che si sarebbe verificata se l'azione di targeting pubblicitario non fosse avvenuta in un periodo medio di 20 settimane. Per questo studio abbiamo selezionato 284 inserzionisti che soddisfavano condizioni specifiche in un lasso di tempo di 50 settimane. Nello specifico, nel 2021 hanno utilizzato Sponsored Products e/o Sponsored Brands per almeno 30 settimane prima dell'attivazione del targeting per pubblico Sponsored Display e, nelle ultime 20 settimane del periodo a medio termine analizzato, l'unica azione intrapresa è stata quella di lanciare una campagna di targeting per pubblico Sponsored Display senza nessun'altra azione specifica di pubblicità. Abbiamo quindi calcolato l'impatto delle vendite per le 20 settimane successive all'attivazione del pubblico Sponsored Display, prevedendo il controfattuale. Il modello viene addestrato utilizzando le prime 30 settimane per prevedere la risposta controfattuale per le 20 settimane successive se non fosse stata intrapresa alcuna azione. L'incremento delle vendite viene misurato sottraendo le vendite osservate (valore reale) da quelle controfattuali (vendite previste). La previsione utilizza 10 covariate (tra cui vendite, unità, visualizzazioni a colpo d'occhio e altre) a livello di aggregazione verticale e confronta le stesse covariate per 600 inserzionisti che non hanno mai attivato Sponsored Display nello stesso intervallo di tempo.
• In terzo luogo, per misurare l'impatto causale degli inserzionisti che hanno adottato per la prima volta il targeting per prodotto di Sponsored Display, abbiamo utilizzato l'apprendimento automatico per stabilire l'effetto di un'azione sulla performance degli inserzionisti in un periodo più breve, ovvero un mese. La nostra metodologia attuale si basa su un metodo chiamato processo gaussiano in due fasi, che mostra performance migliori su vari dati di performance di inferenza causale rispetto a metodologie esistenti quali il Double Machine Learning (DML) e le foreste causali, se applicate nel contesto della pubblicità.