Três táticas que os principais anunciantes de aplicativos usam para melhorar a eficiência do download

Por: Jessie Liu, Gerente sênior de análise e mídia

Ao avaliar o sucesso de campanhas publicitárias no setor de Aplicativos de streaming (SVOD, AVOD, VMvPD), é útil observar não apenas o número de downloads de aplicativos, mas também a eficiência do download de aplicativos. Um estudo de 2020 da Amazon Ads destaca a importância disso.

Destaques da história:

O setor de Aplicativos de streaming (SA), que inclui Vídeo sob demanda por assinatura (SVOD), Vídeo sob demanda compatível com anúncios (AVOD) e Distribuidor virtual de programação de vídeo multicanal (VMVPD), geralmente usa o número de downloads de aplicativos para comparar o desempenho de diferentes anunciantes. Na Amazon Ads, acreditamos que é importante não apenas considerar o número total de downloads, mas também a eficiência do download: com que frequência as impressões levam a downloads.

Para calcular a eficiência do download de aplicativos, analisamos os downloads por mil impressões (DPM) de 38 marcas na categoria SA na Amazon em 2020. Descobrimos que os anunciantes de melhor desempenho tiveram uma eficiência no download de aplicativos 22 vezes maior do que outros anunciantes. Para ajudar os anunciantes a melhorar a eficiência do download, analisamos as táticas diferenciadoras usadas pelos anunciantes de melhor desempenho e fornecemos recomendações para melhorá-la.

Para saber mais sobre como coletamos nossos dados, consulte a seção Metodologia no final deste artigo.

1. Os anunciantes de aplicativos de melhor desempenho combinam anúncios de TV via streaming, anúncios para dispositivos móveis e blocos patrocinados da Fire TV.

Esse estudo mostra que as marcas que combinaram anúncios de TV via streaming, blocos patrocinados da Fire TV e anúncios para dispositivos móveis tiveram uma eficiência no download de aplicativos 22 vezes maior (e entregaram duas vezes mais impressões) do que os anunciantes que usaram somente os anúncios de TV via streaming.

Mais de 22%

Eficiência no download

2x

Mais impressões

Recomendações

Ao planejar campanhas, recomendamos que os anunciantes:

  • Considerem veicular anúncios na Fire TV, notablet Fire e em dispositivos móveis.
  • Personalizem os criativos de anúncios para os dispositivos para garantir que os clientes tenham uma experiência positiva em todos os dispositivos.

2. Os anunciantes de aplicativos de melhor desempenho usam criativos de anúncios variados

Campanhas que usam criativos com mais versões de uma mensagem específica podem ser assimiladas pelo público-alvo como mais relevantes e, portanto, podem gerar maior engajamento. Na verdade, essa análise mostra que os anunciantes de alto desempenho implementaram 1,8 vezes mais criativos exclusivos do que outros anunciantes.

Recomendações

Os anunciantes devem considerar atualizar continuamente os criativos e realizar testes A/B. O teste A/B é uma maneira eficaz e econômica de determinar o que ressoa com os espectadores e evita gastos desnecessários. Recomendamos testar elementos como diferentes chamadas para ação e tipos de conteúdo para entender o que melhora o desempenho em termos de gerar mais downloads. Por fim, lembramos que os anunciantes devem examinar o design do anúncio, a chamada para ação, as afirmações, os preços em criativos e a página de destino para garantir que o conteúdo publicitário e as configurações de criativos estejam adequadas para um público-alvo geral e estejam em conformidade com as políticas da Amazon.

3. Os anunciantes de aplicativos de melhor desempenho aproveitam palavras-chave negativas

Os públicos-alvo de melhor desempenho tiveram de 6 a 10% mais chances de usar táticas de palavras-chave negativas do que outros anunciantes. Além disso, eles mostraram maior eficiência no download de aplicativos.

Recomendações

Considere aproveitar as ferramentas da Amazon Ads para criar segmentos de públicos-alvo personalizados com base em gênero, streaming e lifestyle, além de sinais comportamentais no mercado que se alinham aos objetivos da campanha. Aproveite o relatório de desempenho de públicos-alvo padrão para entender quais públicos-alvo não estão respondendo às campanhas e considere excluí-los no futuro.

Metodologia

Neste estudo, analisamos 38 marcas na categoria Aplicativos de streaming nos EUA ao longo de 12 meses de publicidade durante 2020, de janeiro a dezembro. A categoria Aplicativos de streaming inclui anunciantes que oferecem serviços como Vídeo sob demanda por assinatura, Vídeo sob demanda compatível com anúncios e Distribuidor virtual de programação de vídeo multicanal (VMVPD).

Usamos downloads por mil impressões (DPM) como uma métrica de eficiência de download de aplicativos para medir o sucesso. Em seguida, identificamos as principais estratégias publicitárias que podem ajudar a aumentar o DPM com algoritmos de aprendizado de máquina. Correlação da Pearson, regressão linear, XGBoost e sugestões de especialistas no assunto são usadas para atribuir pesos a recursos. Essa análise destaca as maiores diferenças entre os anunciantes com o maior e o menor DPM e não prevê o desempenho ou a causalidade da afirmação.

Como funciona o agrupamento?

Criamos uma pontuação composta binária com base no DPVR e, em seguida, aplicamos um classificador XGBoost para identificar quais recursos e com quais pesos melhor preveem esses rótulos. Feito isso, consideramos as ações publicitárias como recursos, como intensidade de uso e mistura de produtos de anúncios, compatibilidade com tempo de publicidade, táticas de segmentação, criativos e canais, contagens e classificações de avaliações de clientes, porcentagem de produtos com páginas de produtos de qualidade e os tipos de produtos promovidos em anúncios.

Usando os recursos e pesos identificados mencionados acima, aplicamos em seguida um algoritmo de agrupamento k-medoid para agrupar os anunciantes. Observe que agrupamos os anunciantes por suas ações e não pelos componentes da sua pontuação composta. Finalmente, classificamos os agrupamentos finais de acordo com suas pontuações compostas, da mais alta para a mais baixa. O Agrupamento 1 é o agrupamento mais bem-sucedido, com a pontuação composta mais alta, e o Agrupamento 5 é o que obteve menor sucesso.