Le due tattiche utilizzate più di frequente nelle campagne di annunci audio Amazon con migliori performance
Michael Wilson, responsabile senior analisi e media
Le campagne di annunci audio con migliori performance utilizzano maggiormente i segmenti di pubblico Amazon e vengono pubblicate più a lungo rispetto a quelle degli altri inserzionisti. L'analisi mostra che aumentare il supporto in queste aree può favorire il miglioramento del tasso di visualizzazione della pagina di dettaglio prodotto.
Punti salienti:
Misurare i risultati delle pubblicità audio spesso può essere una sfida per gli inserzionisti perché, a differenza delle campagne di annunci display o video, i clienti che ascoltano gli annunci audio in genere sono a più di un clic di distanza dall'acquisto. Ciò significa che per attirarli gli inserzionisti devono motivarli a compiere un'altra azione non di acquisto, prima che possano effettuare di fatto l'acquisto. Per questo, gli inserzionisti spesso tentano prima di tutto di stimolare i consumatori a visualizzare le pagine del prodotto. In questo articolo esamineremo i dati emersi da uno studio del 2020 di Amazon Ads sulle campagne di annunci audio. In particolare, analizzeremo le azioni che differenziano dagli altri gli inserzionisti che utilizzano gli annunci audio con migliori performance.
Quantificheremo le azioni chiave in base al tasso di visualizzazione della pagina di dettaglio prodotto (DPVR), ossia il calcolo del numero di visualizzazioni di pagina da parte dei segmenti di pubblico esposti agli annunci in relazione alle impressioni prodotte. Utilizzando questo dato, unitamente a un algoritmo di apprendimento automatico, saremo in grado di identificare i dati che possono aiutare a migliorare il DPVR.
Per maggiori informazioni, consulta la sezione Metodologia alla fine dell'articolo.
1. Gli inserzionisti degli annunci audio con migliori performance sono più propensi a utilizzare i segmenti di pubblico audio Amazon
Dati
Gli inserzionisti degli annunci audio con migliori performance avevano il 24% di probabilità in più di utilizzare i segmenti di pubblico Lifestyle di Amazon rispetto agli altri inserzionisti (questa funzionalità è disponibile solo nella versione gratuita supportata dagli annunci audio di Amazon). La nostra analisi indica che i segmenti audio Lifestyle e In-Market sono i segmenti di pubblico più comunemente utilizzati dagli inserzionisti di annunci audio con migliori performance. Le performance di questi segmenti sono superiori a quelle dei segmenti demografici anche in termini di copertura e DPVR.
Consigli
I segmenti di pubblico Amazon vengono composti utilizzando i dati proprietari sullo streaming e i segnali di acquisto. Per sfruttarli per le campagne di annunci audio, è consigliabile che gli inserzionisti valutino la possibilità di raggiungere un pubblico più ampio rispetto a quello che utilizzerebbero normalmente per gli annunci display o sponsorizzati. È inoltre opportuno che aggiungano diversi segmenti di pubblico ai piani delle campagne utilizzando i modificatori "OR" anziché quelli "AND" per migliorarne la copertura e garantire che il loro messaggio venga recepito dal maggior numero possibile di clienti.
2. Le campagne di annunci audio con migliori performance vengono pubblicate più a lungo
Dati
Mese dopo mese, gli inserzionisti degli annunci audio con migliori performance hanno pubblicato in media campagne di annunci audio 10 giorni più lunghe rispetto agli altri inserzionisti. Pubblicando campagne più lunghe, gli inserzionisti possono ottenere una maggiore copertura unica. Oltre a durare più a lungo, le campagne con migliori performance sono state anche ascoltate più spesso: gli inserzionisti degli annunci audio con migliori performance hanno utilizzato un limite di frequenza mediamente 5 o 6 volte superiore rispetto a quello medio pari a 4 volte degli altri inserzionisti.
La nostra analisi mostra che gli inserzionisti degli annunci audio con migliori performance hanno pubblicato campagne audio in modo continuativo per almeno 30 giorni e con un limite di frequenza di 5 o 6 volte per contribuire ad aumentare la considerazione (DPVR). Questa maggiore durata della campagna è importante perché concede agli algoritmi più tempo per analizzarne la performance e fornire consigli per ottimizzare le campagne in corso e quelle future. Anche la maggiore frequenza associata a queste campagne è importante, in quanto può favorire il miglioramento della brand awareness.
Consigli
Pianifica campagne di marketing audio della durata di almeno 30 giorni e con una frequenza minima di 5 o 6 volte. La nostra analisi mostra che gli inserzionisti con migliore DPVR hanno raggiunto questi minimi. Per pianificare meglio le campagne e valutarne più chiaramente la performance, è consigliabile che gli inserzionisti che hanno accesso ai report sull'amplificazione e ai dati sul pubblico di Amazon prendano in considerazione l'utilizzo di entrambe le risorse al fine di monitorare e ottimizzare la performance delle campagne.
Metodologia
La metodologia adottata in questo studio è costituita da cinque componenti: selezione delle campagne, creazione di dati di successo, identificazione di azioni pubblicitarie efficaci, posizionamento dell'inserzionista (basato sulla segmentazione degli inserzionisti in quattro cluster) e infine un'analisi comparativa per individuare gli attributi che differenziano gli inserzionisti con migliori performance da quelli con performance peggiori in termini di successo e strategie.
Nel 2020 abbiamo analizzato 176 campagne statunitensi di annunci audio per determinare le strategie più efficaci per il loro successo. Il dato di successo scelto per questo studio è il DPVR per gli inserzionisti che vendono nel negozio di Amazon. Utilizzando questo dato abbiamo quindi applicato un algoritmo di apprendimento automatico (come ad esempio l'indice di correlazione di Pearson e XGBoost) e i suggerimenti degli esperti in materia per attribuire dei pesi alle funzionalità e individuare così le azioni della campagna con migliori performance legate a un DPVR più elevato. Dopo aver individuato queste azioni, abbiamo classificato le campagne in base alla frequenza con cui i clienti hanno eseguito tali azioni e per quali campagne le hanno eseguite di meno. I risultati sono quelli esposti in questo articolo.
1. Selezione delle campagne
Nel 2020 sono state pubblicate 176 campagne di annunci audio Amazon negli Stati Uniti
2. Creazione di dati di successo
Dati di successo: copertura cumulativa netta; tasso di visualizzazione della pagina di dettaglio prodotto (DPVR) per gli inserzionisti endemici
3. Identificazione di azioni pubblicitarie efficaci
Azioni della campagna con migliori performance identificate a basso livello con algoritmo di apprendimento automatico
4. Classificazione degli inserzionisti
Classificazione delle campagne da quella con i risultati migliori a quella con i risultati peggiori in base ai dati di successo
5. Confronto fra gli inserzionisti
Identificazione dei fattori che differenziano le campagne con performance migliori rispetto alle altre
Come vengono distribuiti gli inserzionisti nei cluster?
Per classificarli automaticamente nei cluster in base ai loro attributi pubblicitari e di retail, abbiamo utilizzato algoritmi di apprendimento automatico.
Come funziona il clustering?
Abbiamo creato un punteggio composito binario basato sul DPVR e poi applicato un classificatore XGBoost per individuare le funzionalità e i pesi che predicono meglio queste etichette. Le funzionalità sono azioni pubblicitarie o di retail come l'intensità e il mix di utilizzo dei prodotti pubblicitari, i tempi del supporto pubblicitario, le tattiche di targeting, i contenuti creativi e i placement, il conteggio e le valutazioni delle recensioni dei clienti, la percentuale di articoli con pagine del prodotto di qualità e i tipi di prodotti pubblicizzati negli annunci.
Utilizzando le funzionalità e i pesi individuati di cui sopra, abbiamo successivamente applicato un algoritmo di clustering K-medoids per classificare gli inserzionisti in cluster. Va notato che abbiamo classificato gli inserzionisti in base alle loro azioni piuttosto che alle componenti del loro punteggio composito. Infine, abbiamo classificato i cluster finali in base ai punteggi compositi, ordinandoli dal più alto al più basso. Il cluster N. 1 è quello che ha ottenuto il punteggio composito più alto (e quindi il maggior successo), mentre il cluster N. 5 è quello che ha ottenuto il punteggio più basso.