3 chiến thuật mà các nhà quảng cáo ứng dụng hàng đầu sử dụng để cải thiện hiệu quả tải xuống

Tác giả: Jessie Liu, Quản lý Truyền thông và phân tích

Khi đánh giá sự thành công của các chiến dịch quảng cáo trong ngành Ứng dụng phát trực tuyến (SVOD, AVOD, vMVPD), việc xem xét cả số lượt tải xuống lẫn hiệu quả tải xuống của ứng dụng là hữu ích. Một nghiên cứu của Amazon Ads năm 2020 nhấn mạnh tầm quan trọng của việc này.

Nội dung nổi bật:

Ngành Ứng dụng phát trực tuyến (SA), bao gồm Video theo yêu cầu đăng ký (SVOD), Video theo yêu cầu hỗ trợ quảng cáo (AVOD) và Nhà phân phối chương trình video đa kênh ảo (VMVPD) thường sử dụng số lượt tải xuống ứng dụng để so sánh hiệu suất của các nhà quảng cáo khác nhau. Tại Amazon Ads, chúng tôi tin rằng việc xem xét không chỉ tổng số lượt tải xuống mà cả hiệu quả tải xuống đều quan trọng: tần suất lượt hiển thị tác động đến việc tải xuống.

Để tính toán hiệu quả tải xuống của ứng dụng, chúng tôi đã phân tích lượt tải xuống trên một nghìn lượt hiển thị (DPM) của 38 thương hiệu trong danh mục SA trên Amazon vào năm 2020. Chúng tôi nhận thấy rằng các nhà quảng cáo hàng đầu có hiệu quả tải xuống của ứng dụng cao hơn 22 lần so với các nhà quảng cáo khác. Để giúp các nhà quảng cáo cải thiện hiệu quả tải xuống, chúng tôi xem xét các chiến thuật khác biệt mà những nhà quảng cáo hàng đầu sử dụng và cung cấp các nội dung đề xuất nhằm mục đích cải thiện.

Để hiểu hơn về cách thức chúng tôi thu thập dữ liệu, hãy xem Phần phương pháp ở cuối bài.

1. Các nhà quảng cáo ứng dụng hàng đầu kết hợp Quảng cáo truyền hình trực tuyến, quảng cáo di động và Ô được tài trợ Fire TV

Nghiên cứu này cho thấy các thương hiệu kết hợp Quảng cáo truyền hình trực tuyến , Ô được tài trợ trên Fire TV và quảng cáo di động có hiệu quả tải xuống của ứng dụng cao hơn 22 lần (và truyền tải nhiều hơn gấp 2 lần lượt hiển thị) so với các nhà quảng cáo chỉ sử dụng mỗi Quảng cáo truyền hình trực tuyến.

+22%

Hiệu quả tải xuống

2x

Nhiều lượt hiển thị hơn

Nội dung đề xuất

Khi lập kế hoạch chiến dịch, chúng tôi đề xuất các nhà quảng cáo:

  • Cân nhắc chạy quảng cáo trên Fire TV , máy tính bảng Fire và di động.
  • Tinh chỉnh quảng cáo cho các thiết bị để đảm bảo rằng khách hàng có được trải nghiệm tích cực trên tất cả các thiết bị.

2. Các nhà quảng cáo ứng dụng hàng đầu đa dạng hóa quảng cáo

Các đối tượng dường như dễ đồng cảm với các chiến dịch quảng cáo có nhiều phiên bản thông điệp cụ thể, điều đó thúc đẩy sự tương tác cao hơn. Trên thực tế, phân tích này cho thấy các nhà quảng cáo hàng đầu triển khai nhiều quảng cáo độc đáo hơn 1,8 lần so với các nhà quảng cáo khác.

Nội dung đề xuất

Các nhà quảng cáo nên cân nhắc liên tục làm mới quảng cáo và tiến hành Thử nghiệm A/B. Thử nghiệm A/B là một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí để xác định những gì kết nối với người xem cũng như giảm bớt chi tiêu không cần thiết. Chúng tôi đề xuất bạn nên thử nghiệm các yếu tố như thay đổi lời kêu gọi hành động và thử các loại nội dung khác nhau để hiểu được loại nào mang về nhiều lượt tải xuống hơn. Cuối cùng, chúng tôi nhắc nhở các nhà quảng cáo xem xét kỹ lưỡng thiết kế quảng cáo, lời kêu gọi hành động, thông điệp, định giá quảng cáo và trang đích để đảm bảo nội dung quảng cáo cũng như thiết lập quảng cáo phù hợp với phần lớn đối tượng và tuân thủ chính sách của Amazon.

3. Các nhà quảng cáo ứng dụng hàng đầu tận dụng các từ khóa phủ định

Các đối tượng hàng đầu thường sử dụng chiến thuật từ khóa phủ định nhiều hơn 6-10% so với các nhà quảng cáo khác và cũng cho thấy hiệu quả tải xuống của ứng dụng cao hơn.

Nội dung đề xuất

Cân nhắc tận dụng các công cụ Amazon Ads để tạo phân khúc đối tượng tùy chỉnh dựa trên thể loại, dịch vụ phát trực tuyến và lối sống cũng như các tín hiệu hành vi trong thị trường phù hợp với các mục tiêu của chiến dịch. Tận dụng báo cáo hiệu suất đối tượng tiêu chuẩn để tìm hiểu đối tượng nào không phản hồi các chiến dịch và xem xét bỏ qua các đối tượng đó trong tương lai.

Phương pháp luận

Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã phân tích 38 thương hiệu trong danh mục Ứng dụng phát trực tuyến tại Mỹ trong vòng 12 tháng quảng cáo trong năm 2020 từ tháng 01 đến tháng 12. Danh mục Ứng dụng phát trực tuyến bao gồm các nhà quảng cáo cung cấp các dịch vụ như Đăng ký video theo yêu cầu, Hỗ trợ quảng cáo video theo yêu cầu và Phân phối chương trình video đa kênh ảo (vMVPD).

Chúng tôi sử dụng lượt tải xuống trên mỗi nghìn lượt hiển thị (DPM) như chỉ số hiệu quả tải xuống của ứng dụng để đo lường thành công. Sau đó, chúng tôi xác định các chiến lược quảng cáo hàng đầu để giúp tăng DPM với các thuật toán học máy. Dùng Hệ số tương quan Pearson, Hồi quy tuyến tính, XGBoost và đề xuất của chuyên gia về đối tượng để ấn định trọng số của các thuộc tính. Phân tích này nêu bật sự khác biệt lớn nhất giữa các nhà quảng cáo có DPM cao nhất và thấp nhất, không dự đoán hiệu suất hoặc khẳng định nguyên nhân kết quả.

Phân cụm hoạt động như thế nào?

Chúng tôi đã tạo ra một điểm tổng hợp nhị phân dựa trên DPVR, và sau đó áp dụng một phân loại XGBoost để xác định tính năng nào và với trọng số nào phù hợp nhất với các nhãn này. Khi làm như vậy, chúng tôi coi các hành vi quảng cáo là các tính năng như cường độ sử dụng và hỗn hợp sản phẩm quảng cáo, thời gian hỗ trợ quảng cáo, chiến thuật nhắm mục tiêu, quảng cáo và vị trí, số lượng đánh giá của khách hàng và xếp hạng, tỷ lệ phần trăm sản phẩm có trang sản phẩm chất lượng và các loại sản phẩm được quảng bá trong quảng cáo.

Sử dụng các tính năng và trọng lượng đã xác định được đề cập ở trên, tiếp theo chúng tôi áp dụng thuật toán phân cụm k-medoid để phân loại các nhà quảng cáo thành các cụm. Lưu ý rằng chúng tôi phân loại các nhà quảng cáo dựa trên hành vi hơn là dựa trên các thành phần trong điểm tổng hợp của họ. Cuối cùng, chúng tôi xếp hạng các cụm cuối cùng theo điểm tổng hợp từ cao đến thấp. Cụm 1 là cụm thành công nhất với điểm tổng hợp cao nhất, và Cụm 5 là cụm kém hiệu quả nhất.