O vídeo Sponsored Brands ajuda a aumentar as vendas e as taxas de cliques

1. No curto prazo, as marcas que adotaram o vídeo Sponsored Brands pela primeira vez tiveram um aumento de 21% nas vendas no mês seguinte, em comparação com aquelas que não o fizeram

2. A longo prazo, as marcas que adicionaram o vídeo Sponsored Brands às campanhas de Sponsored Products e Sponsored Brands aumentaram as vendas em 10% e a taxa de cliques em 25%

Ao examinar uma relação causal, é importante estabelecer se e quando os resultados ocorrem. Para testar se ou quando os resultados foram vistos ao adicionar vídeo pela primeira vez, fizemos um estudo de curto prazo que analisou o impacto da adição de vídeos Sponsored Brands no mês seguinte. Descobrimos que houve um aumento de 21% nas vendas no mês seguinte para marcas que adotaram e combinaram o vídeo Sponsored Brands com campanhas pré-existentes de Sponsored Products + Sponsored Brands.

Para determinar oimpacto que o vídeo Sponsored Brands tem nas campanhas, encontramos e comparamos marcas que usaram todos os três produtos por 12 meses com marcas que usaram apenas Sponsored Products+Sponsored Brands. Descobrimos que as marcas que incluíram vídeos Sponsored Brands em seu mix tiveram 10% mais vendas em relação ao ano anterior e uma taxa de cliques 25% maior em relação ao ano anterior.

Usando uma abordagem de método duplo, testamos se os resultados de “melhor juntos” (em relação às vendas e taxas de cliques) de Sponsored Products + Sponsored Brands aumentariam, diminuiriam ou permaneceriam os mesmos quando combinados com o vídeo Sponsored Brands. Nossa análise revelou que as marcas que adotaram o vídeo Sponsored Brands tiveram um impacto positivo e causal tanto no curto quanto no longo prazo.

Para realizar este estudo, usamos uma abordagem de método duplo que consiste em uma análise causal de curto prazo focada em determinar se as marcas que combinavam o vídeo Sponsored Brands com Sponsored Products + Sponsored Brands aumentariam as vendas ou as taxas de cliques (no mês seguinte) e uma análise causal de longo prazo focada no crescimento anual de vendas e taxas de cliques.

Para medir o impacto causal dos anunciantes que adotaram o vídeo Sponsored Brands pela primeira vez, empregamos uma metodologia de inferência causal de aprendizado de máquina inspirada em técnicas [1], [2], [3] para determinar o efeito de uma ação sobre o desempenho do anunciante em um prazo menor de um mês. Nossa metodologia atual segue um método recentemente chamado processo Gaussiano de 2 fases, que mostra o desempenho aprimorado em várias métricas causais em comparação com metodologias existentes, como Double Machine Learning [1] e Causal Forests [2] quando aplicadas no contexto da publicidade

Para este estudo, selecionamos 78.000 anunciantes no marketplace dos EUA e combinamos 25.000 deles usando essa metodologia. 78.000 anunciantes estavam no conjunto de dados de entrada para a avaliação e 25.000 amostras (tratadas e não tratadas) foram usadas para a pontuação de propensão.

Para medir o impacto das vendas e da taxa de cliques (CTR) a longo prazo, empregamos técnicas de análise causal para determinar o impacto de uma ação no desempenho do anunciante em um prazo maior de 12 meses. Primeiro, criamos dois compartimentos. No compartimento um, todos os anunciantes usaram Sponsored Products + Sponsored Brands. No compartimento dois, os anunciantes combinaram o vídeo Sponsored Brands com Sponsored Products + Sponsored Brands. Para controlar outros atributos da campanha, garantimos que as marcas fossem semelhantes nos atributos da campanha, como: vendas totais, unidades vendidas, preço médio de venda e gasto total com anúncios.

Isso nos permitiu comparar conjuntos de compartimentos com probabilidades semelhantes de adotar o vídeo Sponsored Brands. Para fazer isso, usamos machine learning para medir as pontuações de propensão de cada marca com base em seus gastos com anúncios, total de vendas, total de unidades vendidas, total de impressões, total de cliques e preço médio de venda.

Atributos usados no cálculo da pontuação de propensão: Logaritmo natural das vendas totais em 2020, total de unidades vendidas em 2019, preço médio de venda em 2020, total de impressões em 2019, total de cliques em 2019, gasto total com anúncios em 2019, gasto total com anúncios em 2020 e vendas totais em 2020.

Variável de resposta: Logaritmo natural da taxa de cliques, logaritmo natural da taxa de crescimento total das vendas em 2020.