Campanhas que usam Sponsored Display apresentam melhor desempenho

• Na primeira abordagem, criamos e comparamos três grupos de marcas com base na adoção de produtos publicitários:
• Apenas Sponsored Products;
• Sponsored Products + Sponsored Brands;
• Sponsored Products + Sponsored Brands + Sponsored Display.
• Na segunda abordagem, comparamos as vendas reais dos anunciantes que adotaram Sponsored Display x as vendas previstas sem a adoção de Sponsored Display (em um período de 50 semanas).
• Na abordagem final, usamos a aprendizagem de máquina para determinar o impacto causal no mês seguinte à adição de Sponsored Display às campanhas publicitárias.

Na primeira abordagem, comparamos o sucesso anual (YoY) das vendas totais, vendas atribuídas a anúncios e retorno sobre gastos com anúncios (ROAS) analisando três mix diferentes de produtos publicitários:

• Apenas Sponsored Products (linha de base)
• Sponsored Products + Sponsored Brands (+6% nas vendas totais anuais, +10% nas vendas atribuídas a anúncios em relação ao ano anterior, +0,8 de aumento no ROAS).
• Sponsored Display + Sponsored Products + Sponsored Brands (+16% nas vendas totais anuais, +25% de vendas atribuídas a anúncios em relação ao ano anterior, +2,6 de aumento no ROAS)

Em resumo, descobrimos que o mix de anúncios mais bem-sucedido em termos de vendas totais, vendas atribuídas a anúncios e ROAS é alcançado ao usar um mix de todos os três produtos de anúncios.

A abordagem final mediu o impacto no mês seguinte à ativação de Sponsored Display (segmentação por produto), especificamente o impacto no mês seguinte sobre clientes novos para a marca, visualizações de página de detalhes, impressões de anúncios e vendas totais.

As marcas que começaram a usar a segmentação por produto de Sponsored Display pela primeira vez viram, em média, 33,9% mais impressões, 3,6% mais visualizações de página de detalhes e 2,6% mais clientes novos para a marca no mês seguinte em comparação com aquelas que não fizeram o mesmo. Da mesma forma, as marcas que criaram uma campanha de segmentação por produto de Sponsored Display pela primeira vez viram, em média, 28,8% mais vendas totais, 4,2% mais visualizações de página de detalhes e 2,6% mais clientes novos para a marca no mês seguinte em comparação com aquelas que não fizeram o mesmo.

Usando vários métodos para testar a eficácia da Sponsored Display, concluímos que as marcas que incorporaram Sponsored Display com Sponsored Products ou Sponsored Products + Sponsored Brands tiveram aumentos nas vendas totais variando entre 10% e 29%, bem como aumentos nas impressões, visualizações de página de detalhes, clientes novos para a marca, vendas atribuídas a anúncios e retorno sobre gastos com anúncios em comparação com marcas que não adotaram as tecnologias. Por isso, recomendamos que os anunciantes considerem incluir o Sponsored Display no próprio mix de anúncios.

Também concluímos recentemente outro estudo que testou a eficácia da adição de vídeos Sponsored Brands às campanhas e encontramos resultados semelhantes e positivos. No futuro, testaremos a eficácia de todos os quatro produtos publicitários para ver se há uma combinação ideal.

Analisamos pouco mais de 43.000 anunciantes entre abril de 2020 e junho de 2021 usando três abordagens:

• Primeiro, realizamos uma análise comparativa em 11.000 dessas marcas para determinar se havia alguma correlação entre aumentos incrementais e o uso de Sponsored Display com Sponsored Brands e Sponsored Products a longo prazo.
• Em segundo lugar, realizamos uma análise de ativações de Sponsored Display em 284 dessas marcas para determinar se os públicos-alvo de Sponsored Display foram a causa de melhorias em um período de 20 semanas.
• Terceiro, fizemos uma análise de inferência causal usando aprendizagem de máquina para determinar se Sponsored Display foi a causa de melhorias nos KPIs no mês seguinte após a ativação no curto prazo. Combinamos cerca de 4.600 marcas de 43.000.

Descobrimos que uma estratégia equilibrada que incorporou todos os três produtos foi correlacionada com aumentos de desempenho nas 11.000 marcas que estudamos usando análise comparativa.

Voltando às análises individuais:

• Primeiro, enquanto executávamos uma análise de impacto causal para medir o aumento em indicadores de desempenho específicos por causa da tática de segmentação de Sponsored Display (segmentação por produto e público-alvo), complementamos essa análise criando uma visão de nível superior do benefício do uso de Sponsored Display executando uma análise não causal dentro de um período de tempo mais longo de um ano. Especificamente, analisamos 11.394 anunciantes no marketplace dos EUA (vendedores e fornecedores), dividindo-os em grupos a depender do uso dos três produtos publicitários que estávamos analisando (Sponsored Products, Sponsored Brands e Sponsored Display). Os três grupos definidos de uso de produto de anúncio diferentes que analisamos foram:
• Apenas Sponsored Products (considerado como a linha de base)
• Sponsored Products + Sponsored Brands - Este grupo pode usar Sponsored Display com um investimento baixo (< 4%)
• Sponsored Products + Sponsored Brands + Sponsored Display - Este grupo usou Sponsored Display com táticas de segmentação por produto (> 70%) e públicos-alvo (> 10%)
• Segundo, conduzimos uma análise de impacto causal para anunciantes usando públicos-alvo de Sponsored Display pela primeira vez para inferir o impacto causal nas vendas totais com base em um modelo espaço-estado de regressão-difusão que prevê a resposta contrafactual que teria ocorrido se a ação de segmentação de publicidade não tivesse sido executada em um prazo médio de 20 semanas. Para este estudo, selecionamos 284 anunciantes que satisfizeram condições específicas dentro de um período de 50 semanas. Especificamente, em 2021, eles estavam usando Sponsored Products e/ou Sponsored Brands por pelo menos 30 semanas antes da ativação dos públicos-alvo de Sponsored Display e, nas 20 semanas finais do período de médio prazo analisado, a única ação realizada por eles foi lançar uma campanha de público-alvo de Sponsored Display sem qualquer outra ação publicitária específica. Então, calculamos o impacto nas vendas para as 20 semanas após a ativação do público-alvo de SD, prevendo o dado contrafactual. O modelo é treinado usando as primeiras 30 semanas para prever a resposta contrafactual nas 20 semanas seguintes, caso nenhuma ação tenha ocorrido. O aumento nas vendas é medido subtraindo as vendas observadas (valor real) das vendas contrafactuais (vendas previstas). A previsão usa 10 covariáveis, incluindo vendas, unidades, visualizações da página de detalhes etc. em um nível de agregação vertical e compara as mesmas covariáveis para 600 anunciantes que nunca ativaram Sponsored Display no mesmo período.
• Em terceiro lugar, para medir o impacto causal dos anunciantes que adotaram a segmentação por produto de Sponsored Display pela primeira vez, usamos a aprendizagem de máquina para determinar o efeito de uma ação sobre o desempenho do anunciante em um período mais curto de um mês. Nossa metodologia atual é baseada em um chamado processo Gaussiano de 2 fases, que mostra o desempenho aprimorado em várias métricas de inferência causal em comparação com metodologias existentes, como Double Machine Learning e Causal Forests quando aplicadas no contexto da publicidade.