Duas táticas usadas frequentemente nas campanhas de áudio da Amazon de melhor desempenho
De: Michael Wilson, gerente sênior de análise e mídia
As campanhas de áudio de melhor desempenho usam mais segmentos do público-alvo da Amazon e duram mais tempo do que as de outros anunciantes. A análise mostra que o aumento do suporte nessas áreas pode ajudar a melhorar as taxas de visualização da página de detalhes.
Destaques da história:
Medir os resultados de publicidade de áudio muitas vezes pode ser um desafio para os anunciantes porque, ao contrário do que acontece nas campanhas publicitárias de anúncios de display ou vídeo, os clientes de áudio geralmente estão a mais de um clique de uma compra. Isso significa que, para atrair clientes, os anunciantes primeiro precisam motivá-los a realizar outra ação que não seja de compra, antes de poderem fazer uma compra real. Os anunciantes geralmente tentam fazer isso inspirando os consumidores a visualizar as páginas de produtos. Neste artigo, exploramos os insights de um estudo da Amazon Ads de 2020 sobre campanhas de áudio. Exploramos especificamente ações que diferenciam os anunciantes de áudio de melhor desempenho de outros anunciantes.
Quantificamos as principais ações por taxas de visualização da página de detalhes (DPVR), que é o cálculo do número de visualizações de página de públicos-alvo expostos a anúncios em relação às impressões veiculadas. Usando essa métrica em conjunto com um algoritmo de machine learning podemos identificar insights para ajudar a melhorar a taxa de visualização da página de detalhes.
Para obter mais informações, consulte a seção Metodologia no final deste artigo.
1. Os anunciantes de áudio de melhor desempenho são mais propensos a usar segmentos do público-alvo de áudio da Amazon
Insights
Os anunciantes de áudio com melhor desempenho eram 24% mais propensos a segmentos do público-alvo de estilo de vida da Amazon (a função só está disponível na versão gratuita e suportada por anúncios de áudio da Amazon) do que outros anunciantes. Nossa análise indica que os segmentos de áudio de lifestyle e em busca de são os segmentos do público-alvo mais usados pelos anunciantes de áudio de melhor desempenho. Esses segmentos também apresentam desempenho superior aos segmentos demográficos em termos de alcance e taxa de visualização da página de detalhes.
Recomendações
Os públicos-alvo da Amazon são informados por sinais de streaming e compras exclusivos. Ao usar segmentos do público-alvo da Amazon para campanhas de áudio, os anunciantes devem considerar alcançar um público-alvo mais amplo do que normalmente usariam para anúncios de display ou patrocinados. Eles também devem adicionar vários públicos-alvo aos planos de campanha usando modificadores “OU” em vez de modificadores “E” para melhorar o alcance da campanha e garantir que sua mensagem seja ouvida pelo maior número possível de clientes.
2. Campanhas de áudio de melhor desempenho são exibidas por mais tempo
Insights
Os anunciantes de áudio de melhor desempenho, em média, fizeram campanhas publicitárias de áudio 10 dias a mais do que outros anunciantes mensalmente. Ao veicular campanhas mais longas, os anunciantes podem aumentar o alcance único. Não só as campanhas de melhor desempenho duraram mais tempo, mas também foram ouvidas com mais frequência (os anunciantes de áudio de melhor desempenho usaram um limite de frequência de 5 a 6x em média em comparação com o limite de frequência médio de 4x de outros anunciantes).
Nossa análise mostra que os anunciantes de áudio de melhor desempenho veicularam campanhas de áudio continuamente por um período mínimo de 30 dias de campanha e as veicularam com um limite de frequência de 5x ou 6x como uma forma de ajudar a aumentar a consideração (DPVR). A duração mais longa da campanha é importante porque permite que os algoritmos tenham mais tempo para analisar o desempenho da mesma e possam fornecer recomendações para otimização de campanhas em andamento e futuras. A maior frequência associada a essas campanhas também é importante porque pode ajudar a melhorar o reconhecimento da marca.
Recomendações
Planeje marketing de áudio por um período mínimo de 30 dias e veicule em uma frequência mínima de 5 a 6x. Nossa análise mostra que os anunciantes com a taxa de visualização da página de detalhes para anunciantes mais forte atingiram essa frequência mínima. Para planejar melhor as campanhas e ver seu desempenho com mais clareza, os anunciantes com acesso aos relatórios de amplificação da Amazon e aos Insights de público-alvo devem considerar aproveitar os dois recursos para monitorar e otimizar o desempenho da campanha.
Metodologia
A metodologia deste estudo consiste de cinco componentes: seleção de campanha, criação de uma métrica de sucesso, identificação de ações publicitárias efetivas, classificação de anunciantes (com base na segmentação de anunciantes em quatro agrupamentos) e, em seguida, uma análise comparativa para identificar os atributos que separam o anunciantes de melhor e pior desempenho em termos de sucesso e estratégias.
Analisamos 176 campanhas de áudio dos EUA em 2020 para determinar quais estratégias são mais eficazes para tornar as campanhas bem-sucedidas. A métrica de sucesso escolhida para este estudo é a taxa de visualização da página de detalhes para anunciantes que vendem na loja da Amazon. Por meio dessa métrica, usamos um algoritmo de machine learning (por exemplo, Correlação da Pearson e XGBoost) e sugestões de especialistas no assunto para atribuir pesos de recursos para identificar as principais ações da campanha vinculadas a uma taxa de visualização da página de detalhes para anunciantes mais alta. Depois de identificar as principais ações da campanha, classificamos as campanhas com base na frequência com que os clientes realizaram essas ações e para quais campanhas os clientes realizaram menos vezes essas ações, e fornecemos esses resultados neste artigo.
1. Selecionar campanhas
176 campanhas de áudio da Amazon inseridas nos EUA em 2020.
2. Criar métrica de sucesso
Métricas de sucesso: alcance líquido cumulativo; taxa de visualização da página de detalhes (DPVR) para anunciantes endêmicos
3. Identificar ações de publicidade eficazes
Principais ações de campanha menos identificadas com algoritmo de machine learning
4. Classificar anunciantes
Classifique as campanhas do valor mais alto para o mais baixo por métricas de sucesso
5. Comparar anunciantes
Identifique o que as principais campanhas fazem de forma diferente
Como os anunciantes são distribuídos pelos agrupamentos?
Usamos algoritmos de machine learning para classificar automaticamente os anunciantes em agrupamentos com base em seus atributos de publicidade e varejo.
Como funciona o agrupamento?
Criamos uma pontuação composta binária com base na taxa de visualização da página de detalhes e, em seguida, aplicamos um classificador XGBoost para identificar quais recursos com quais pesos melhor preveem esses rótulos. Os recursos são ações de publicidade ou varejo, como intensidade de uso e combinação de produtos publicitários, 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 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. A seguir, classificamos os clusters 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.