En yüksek performanslı Amazon sesli reklam kampanyalarında sık kullanılan 2 taktik
Yazan: Michael Wilson, Kıdemli Analiz ve Medya Yöneticisi
Sesli reklam kampanyası en yüksek performansı gösteren reklamverenler, diğer reklamverenlere kıyasla hem Amazon kitle segmentlerini daha çok kullanıyor hem kampanyalarını daha uzun süre yayınlıyor. Analiz, bu alanlarda desteğin artırılmasının detay sayfası görüntüleme oranlarını iyileştirmeye yardımcı olabileceğini gösteriyor.
Yazıda öne çıkanlar:
Sesli reklamların sonuçlarını ölçmek reklamverenler için genelde zordur. Çünkü görüntülü veya video reklam kampanyalarının aksine sesli reklam kampanyalarının müşterileri, satın alma işlemine genellikle tek tıklamadan daha uzaktır. Bu nedenle, müşterileri çekmek isteyen reklamverenlerin, gerçek satın alma işleminden önce onları satın alma dışında başka bir eylem gerçekleştirmeleri için motive etmesi gerekir. Reklamverenler bunu başarmak için tüketicileri genellikle ürün sayfalarını görüntülemeye teşvik eder. Bu yazıda, sesli reklam kampanyalarıyla ilgili 2020 Amazon Ads araştırmasının analizlerini inceliyoruz. Özellikle, en yüksek performanslı sesli reklam kampanyalarının reklamverenlerini diğer reklamverenlerden ayıran eylemleri keşfediyoruz.
En önemli eylemleri, reklamın gösterildiği kitlenin sayfa görüntüleme sayısı ile elde edilen gösterimler arasındaki ilişkiyi hesaplayan detay sayfası görüntüleme oranı (DPVR) ile ölçüyoruz. Bu istatistiği bir makine öğrenimi algoritmasıyla birlikte kullanarak DPVR'yi iyileştirmeye yardımcı olabilecek analizleri tespit edebiliyoruz.
Daha fazla bilgi için bu makalenin sonundaki Metodoloji bölümüne bakın.
1. En yüksek performanslı sesli reklamlarda Amazon sesli reklam kitlesi segmentleri daha sık kullanılıyor
Analizler
En yüksek performanslı sesli reklam kampanyalarını yürüten reklamverenler, diğer reklamverenlere kıyasla Amazon yaşam tarzı kitle segmentlerini (bu özellik yalnızca Amazon sesli reklamlarının reklam destekli ücretsiz kademesinde kullanılabilir) %24 daha fazla kullanıyor. Analizlerimiz, en yüksek performanslı sesli reklamlarda en sık kullanılan kitle segmentlerinin yaşam tarzı ve pazarda sesli reklam segmentleri olduğunu gösteriyor. Bu segmentler, erişim ve DPVR açısından da demografik segmentlerden daha yüksek performans sergiliyor.
Öneriler
Amazon kitleleri birinci taraf streaming ve alışveriş sinyalleriyle desteklenir. Reklamverenler, sesli reklam kampanyalarında Amazon kitle segmentlerini kullanırken görüntülü veya sponsorlu reklamlar için genelde kullandıklarından daha geniş bir kitleye erişmeyi düşünmelidir. Ayrıca kampanya erişimini iyileştirmek ve mesajlarının mümkün olduğunca çok sayıda müşteriye ulaşmasını sağlamak için "VE" değiştiricileri yerine "VEYA" değiştiricileri kullanarak kampanya planlarına çeşitli hedef kitleler eklemelidir.
2. En yüksek performanslı sesli kampanyalar daha uzun süre yayında kalıyor
Analizler
En yüksek performanslı sesli reklamlar, diğer reklamlara kıyasla ortalama 10 gün daha uzun süre yayında kalıyor. Reklamverenler, kampanyalarını daha uzun süre yayınlayarak tekil erişimi artırabilir. En yüksek performanslı kampanyalar daha uzun süre yayında kaldıkları gibi daha sık da duyuldular (en yüksek performanslı sesli reklamlarda 5-6 kerelik sıklık sınırı kullanılırken diğer reklamlarda ortalama 4 kerelik sıklık sınırı kullanıldı).
Analizlerimiz, en yüksek performanslı sesli reklamların en az 30 günlük kampanya dönemi boyunca devam ettiğini ve bunların, değerlendirmeyi (DPVR) artırmaya yardımcı olması için 5 veya 6 kerelik sıklık sınırında yayınlandığını gösteriyor. Kampanya süresinin daha uzun olması önemlidir çünkü bu sayede, algoritmaların kampanya performansını analiz etmesi ve hem devam eden hem de gelecekteki kampanyaların optimizasyonuna yönelik öneriler sunması için daha fazla zaman elde edilir. Bu kampanyalarla ilişkili sıklığın daha yüksek olması da marka bilinirliğini artırmaya yardımcı olabileceği için önem taşır.
Öneriler
Sesli pazarlama kampanyalarını en az 30 günlük süreler için planlayın ve en az 5-6 kerelik sıklık sınırıyla sunun. Analizlerimiz, en güçlü DPVR'ye sahip reklamverenlerin bu minimum değerleri kullandığını gösteriyor. Amazon'un Amplifikatör raporlarına ve Kitle Analizlerine erişimi olan reklamverenler, kampanyalarını daha iyi planlamak ve nasıl performans gösterdiklerini daha net görmek üzere kampanya performansını izlemek ve optimize etmek için her iki kaynaktan da yararlanmayı düşünmelidir.
Metodoloji
Bu çalışmadaki metodoloji beş bileşenden oluşmaktadır: kampanya seçimi, bir başarı istatistiği oluşturulması, etkili reklam eylemlerinin belirlenmesi, reklamverenlerin sıralanması (reklamverenlerin dört kümeye ayrılmasıyla) ve ardından başarı ve strateji açısından en yüksek ve en düşük performanslı reklamverenleri birbirinden ayıran özellikleri tespit etmek için karşılaştırmalı analiz.
Kampanyaları başarılı hâle getirmede hangi stratejilerin en etkili olduğunu belirlemek için 2020 yılında ABD'deki 176 sesli reklam kampanyasını analiz ettik. Bu çalışma kapsamında seçilen başarı istatistiği, Amazon Store'da satış yapan reklamverenler için DPVR değerleridir. Ardından, bu istatistik ışığında DPVR'nin yüksek olmasıyla bağlantılı en iyi kampanya eylemlerini tespit etmek amacıyla özelliklerin ağırlıklarını belirlemek için bir makine öğrenimi algoritması (ör. Pearson Korelasyon ve XGBoost) ve konunun uzmanları tarafından sunulan önerileri kullandık. En iyi kampanya eylemlerini belirledikten sonra, müşterilerin bu eylemleri ne sıklıkta ve en az hangi kampanyalar için gerçekleştirdiğine göre kampanyaları sıraladık ve elde ettiğimiz sonuçları bu makalede sunduk.
1. Kampanya seçimi
ABD'de 2020 yılında yayınlanan 176 Amazon Sesli reklam kampanyası.
2. Başarı istatistiğinin oluşturulması
Başarı istatistikleri: toplu net erişim; bölge içindeki reklamverenlerin detay sayfası görüntüleme oranları (DPVR)
3. Etkili reklam eylemlerinin tanımlanması
Makine öğrenimi algoritması ile en iyi kampanya eylemlerinin tespit edilmesi
4. Reklamverenlerin sıralanması
Başarı istatistiklerine göre kampanyaların en yüksekten en düşüğe sıralanması
5. Reklamverenlerin karşılaştırılması
En iyi kampanyaların neyi farklı yaptığının tespit edilmesi
Reklamverenler kümeler arasında nasıl dağıtıldı?
Reklamverenleri reklamcılık ve perakende satış özelliklerine göre otomatik olarak kümeler hâlinde sınıflandırmak için makine öğrenimi algoritmaları kullandık.
Kümeleme nasıl işliyor?
DPVR'ye dayalı ikili bir birleşik puan oluşturduk ve daha sonra hangi özelliklerin, hangi ağırlık verildiğinde bu etiketlere ilişkin en iyi şekilde tahmin sunabildiğini belirlemek için bir XGBoost sınıflandırıcısı uyguladık. Söz konusu özellikler; reklam ürünü kullanım yoğunluğu ve karışımı, reklam desteğinin zamanlaması, hedefleme taktikleri, reklam materyalleri ve yerleştirmeler, müşteri yorumu sayıları ve derecelendirmeleri, kaliteli ürün sayfasına sahip ürünlerin yüzdesi ve reklamlarda tanıtılan ürün türleri gibi reklamcılık veya perakende satış eylemleridir.
Ardından, yukarıda tanımlanmış özellikleri ve ağırlıkları kullanarak reklamverenleri kümeler hâlinde sınıflandırmak için bir k-medoid kümeleme algoritması uyguladık. Reklamverenleri birleşik puanlarının bileşenlerine göre değil eylemlerine göre sınıflandırdığımızı unutmayın. Son olarak, son kümeleri yüksekten düşüğe doğru birleşik puanlarına göre sıraladık. 1. Küme, en yüksek birleşik puana sahip en başarılı küme ve 5. Küme ise en az başarı gösteren kümedir.