Veľkovýpravná kampaň bežiaca súčasne vo viacerých reklamných systémoch, široký záber cielenia a všeobecný odkaz prezentujúci značku – aj také bývajú kampane zamerané na zvýšenie povedomia o značke. My vám prezradíme, ako čo najefektívnejšie vyhodnocovať výsledky takýchto brandových kampaní pomocou atribúcie založenej na zobrazeniach (View–Through Attribution). Táto atribúcia zatiaľ nie je verejne dostupná, no ako certifikovaná Google partnerská agentúra ju máme možnosť využívať v Beta verzii.
Efekt brandovej kampane
Cieľom brandovej kampane nie je krátkodobé zvýšenie predaja, ako to býva pri výkonnostných kampaniach. Pri tých očakávame splnenie jasného cieľa. Akcia človeka, ktorý je zasiahnutý brandovou kampaňou, ale nie je taká priamočiara a očakávateľná.
„Úroda“ efektov z brandovej kampane preto býva veľmi rozsiahla. Napríklad pri e-shope sa môže prejaviť od zvýšenia povedomia o značke cez nárast návštevnosti webu až po väčší objem online nákupov.
Pomyselne, ak je brandová kampaň ako jedna veľká jabloň, tak jej efekty môžeme prirovnať k jablkám. Keď teda chceme vyhodnotiť jej efekt, je to ako oberať jablká z jablone. Vyhodnotením offline prínosu kampane (napríklad zvýšenie povedomia o značke) pozbierame časť jabĺčok. Vyhodnotením online efektov nasledujúcich po kliknutí na reklamu pozbierame ďalšie jabĺčka. Tieto klasické možnosti merania výsledkov brandových kampaní ale nedosiahnu na plody, ktoré sa červenajú na horných konároch stromu. Práve s nimi nám čiastočne pomôže atribúcia založená na zobrazeniach.
Klasické spôsoby merania výsledkov brandových kampaní
Brandová kampaň má umocniť povedomie o značke a podporiť tým postavenie pri výbere produktu/služby zákazníkom v konkurenčnom prostredí. Pri meraní výsledkov tak musíme brať na vedomie, že prínos kampane sa môže prejavovať ešte dlhú dobu po jej skončení. Na meranie výsledkov existuje niekoľko overených spôsobov:
Prieskumy – Keď niečo nevieš, spýtaj sa
Najpriamejšia cesta, ako zistiť rozšírenie povedomia o značke, je opýtať sa na ňu ľudí. Pomocou prieskumu je možné „zozbierať jabĺčka“ predstavujúce offline efekt na povedomie o značke. Často tak stretneme anketára stojaceho pred obchodným centrom, ako zastavuje okoloidúcich a kladie im otázky týkajúce sa konkrétnej značky. Firmy ale tiež využívajú internetové dotazníky, ktoré kladú používateľom otázky namiesto fyzickej osoby.
Offline vplyv na biznis
Meranie vplyvu brandovej kampane na biznis je najjednoduchšia cesta, akou sa môžete pri meraní efektov vydať. Porovnaním výnosov z obdobia pred kampaňou a z obdobia po jej skončení dokážete vyhodnotiť jej vplyv na predaj.
Interakcia s kampaňou
Pri online reklamných kampaniach je možné merať počet interakcií s reklamou, teda koľkokrát sa na ňu kliklo. Okrem toho umožňujú reklamné systémy, ako je Google Ads alebo Sklik a iné, vyhodnotiť aj metriky, ktoré vypovedajú o množstve používateľov zasiahnutých reklamou, alebo iných interakciách s kampaňou.
Online interakcie so značkou
Povedomie o značke je možné merať aj zachytávaním online interakcií so značkou. Pri sledovaní povedomia pomôže reporting počtu návštevníkov webovej stránky, vyhľadávaní značky vo vyhľadávačoch, počet nových fanúšikov na sociálnej sieti a ďalšie.
Na zozbieranie ďalšej časti „úrody“ efektov brandovej kampane nám pomôžu štandardné nástroje na meranie návštevnosti webu, ako je napríklad Google Analytics. K vyhodnoteniu hlavného cieľa brandovej kampane – povedomia o značke – však nemáme priamy prístup. Vyššiu úroveň detailu, a teda možnosť „obratia jabĺčok aj zvrchu jablone“, prináša práve atribúcia založená na zobrazeniach reklám.)
Pre lepšie pochopenie významu atribúcie založenej na zobrazeniach si najprv musíme priblížiť, čo znamená atribúcia a jej najčastejšie využívaná forma – kliková atribúcia.
Čo je atribúcia?
Pri plnení cieľov meraných v brandovej kampani (napríklad dokončenie nákupu) zákazník prejde počas nákupnej cesty viacerými kanálmi. Tieto kanály môžeme brať ako pomyselné touchpointy (body kontaktu) na ceste zákazníka za splnením cieľa. Každý z nich nesie svoju zásluhu na jeho splnení. Priradzovanie zásluh jednotlivým kanálom sa inak nazýva atribúcia. O jednotlivých druhoch atribúcie sa dozviete v prehľade atribučných modelov na oficiálnych stránkach Googlu.
Kliková atribúcia
Štandardná atribúcia meraná napríklad nástrojom Google Analytics je založená na kliknutiach. Tento typ atribúcie zachytáva každý kanál, z ktorého sa používateľ internetu preklikol na webovú stránku.
Príklad:
Na obrázku 1 vidíme prípad, keď sa používateľ na ceste za splnením cieľa preklikol na webovú stránku najprv cez Facebook, neskôr pomocou reklamy a nakoniec cez e-mail.
Nedostatkom klikovej atribúcie je, že nezachytáva, čo sa dialo pred preklikom na stránku. Pritom pri brandových kampaniach môže byť veľká časť ich cieľa budovaná iba pomocou zobrazení reklám, ktoré potenciálnemu zákazníkovi pravidelne pripomínajú značku klienta. Kliková atribúcia tieto zobrazenia nedokáže zachytiť a premietnuť ich do vyhodnotenia výsledkov reklám.
Atribúcia založená na zobrazeniach
Zobrazenia bannerov a video reklám dokáže zaznamenať atribúcia založená na zobrazeniach. Sleduje cestu používateľa od prvého zobrazenia reklamy až po vykonanie požadovanej akcie na webovej stránke.
Vďaka atribúcii založenej na zobrazeniach dokážeme priradiť správnu zásluhu na plnení cieľov reklamnej kampane aj situáciám, ak používateľ po zobrazení reklamy na ňu neklikol, ale následne prišiel priamo na webovú stránku, kde splnil cieľ.
Príklad:
Zoberme si náš príklad z klikovej atribúcie. Ak náš atribučný model dokáže zachytiť aj zobrazenia reklám, na ceste za splnením cieľa uvidíme viac touchpointov, ktorými zákazník prešiel. Na obrázku 2 možno vidieť, že okrem jedného kliknutia na reklamu ju používateľ ešte trikrát videl. Poslednou interakciou pred jeho príchodom na webovú stránku tak v skutočnosti bolo zobrazenie reklamy, ktoré ale v klikovej atribúcii nebolo vidno.
V realite môžu vyzerať štyri rôzne cesty za splnením cieľa so zaznamenávaním zobrazení (na obrázku 3 sivá s ikonou oka) aj takto:
Pre lepšie porozumenie spôsobu fungovania atribúcie založenej na zobrazeniach pripájam technickejšie vysvetlenie.
Atribúcia založená na zobrazeniach zachytáva aj zobrazenia pochádzajúce z netextových kampaní v Obsahovej sieti vrátane multimediálnych reklám. Modeluje sa ako vlastný atribučný model, kde sa podiel zásluh jednotlivých kanálov určuje manuálne ako percentuálna hodnota. Manuálnym priradením percentuálnej hodnoty viete modifikovať bežne známe atribučné modely – napríklad model Založené na pozícii alebo model Posledná interakcia.
Priraďovanie zásluh pomocou atribúcie založenej na zobrazeniach funguje jednoducho. V prípade, ak po zobrazení kampane nasleduje kliknutie, je toto zobrazenie s kliknutím považované za jeden bod kontaktu na ceste za konverziou. Zásluha sa teda priradí kampani, na ktorú používateľ klikol. Ak po zobrazení kampane kliknutie nenasleduje, je zobrazenie považované za samostatný bod kontaktu na ceste používateľa za konverziou. Každému z bodov kontaktu je potom priradená zásluha na získaní konverzie podľa zvoleného modelu.
Pokiaľ je v Google Analytics povolená atribúcia založená na zobrazeniach, všetky prehľady v Google Analytics budú predvolene zahŕňať zobrazenia do reportovaných údajov. Taktiež prehľad „Porovnanie atribučných modelov“ automaticky zahŕňa do predvolených atribučných modelov aj zobrazenia.
Dôležité je uvedomiť si, že atribúcia založená na zobrazeniach ponúka iba dáta o používateľoch, ktorí vykonali niektorý z cieľov meraných v Google Analytics. Ostatných používateľov, ktorých zasiahlo zobrazenie reklamy, takáto atribúcia nereportuje.
Návod na aktivovanie atribúcie založenej na zobrazeniach si môžete prečítať na stránkach Pomocníka Google Analytics.
Využitie atribúcie založenej na zobrazeniach v praxi
Ako využiť atribúciu založenú na zobrazeniach priblížime na príklade brandovej kampane jedného z našich klientov. Navrhli sme pre neho a následne aj vytvorili videokampane a kampane s bannermi. Tie mali zasiahnuť široký rozsah používateľov a zvýšiť povedomie o značke klienta.
Keďže atribúcia sleduje plnenie cieľov, aby sme dokázali zachytiť cestu čo najvyššieho počtu používateľov, stanovili sme si cieľ najnižšej možnej úrovne – zobrazenie webovej stránky.
Pre efektívnu optimalizáciu sme sledovali správanie používateľov už od prvého zobrazenia reklamy. Rozpočet sme následne alokovali podľa výkonnosti jednotlivých kampaní. Kampane optimalizované podľa správania používateľov už po zobrazení reklamy priniesli niekoľko pozitívnych efektov.
- Vďaka atribúcii založenej na zobrazeniach sme dokázali vyhodnotiť efekt budovania povedomia o značke. Pre vyhodnotenie povedomia sme vybrali používateľov, ktorí síce videli reklamu, ale na web prišli až neskôr priamo (čiže nie cez kliknutie na reklamu). Počet takýchto návštevníkov stránky postupne rástol aj pri nižšej investícii do reklamy.
Graf 1 Graf 1 zobrazuje vývoj počtu návštevníkov webovej stránky (modrá farba), ktorým boli zobrazené bannery, ale prišli na stránku priamo. Rastúci vývoj počtu návštevníkov porovnávame s vývojom investície do brandových reklám (červená farba), ktorá počas kampane klesala.
- Ďalším efektom brandovej kampane bol nárast počtu vyhľadávaní značky vo vyhľadávači Google. Klientovi sa po dlhom období podarilo v počte vyhľadávaní značky predbehnúť všetkých konkurentov.
Graf 2 - Posledný pozitívny efekt predstavoval nárast celkového počtu používateľov na webovej stránke a aj nárast počtu splnených cieľov.
Atribúcia založená na zobrazeniach nám ponúka vysoko efektívne hodnotenie brandových kampaní. Žiadna atribúcia ani iný spôsob merania výsledkov však nedokáže z „jablone obrať všetky jabĺčka“ efektov brandovej kampane, keďže tá pôsobí dlhodobo a jej plody môžeme zbierať napríklad aj rok po skončení. Aj v prípade atribúcie založenej na zobrazeniach tak ide iba o ďalší spôsob, akýsi vyšší rebrík, pomocou ktorého dokážeme pozbierať viac výsledkov brandových kampaní. Nakoniec je ale možno dobre, že nevieme pozbierať úplne všetky plody kampaní. Marketing tak nestráca nádych tajomna a dobrodružstva.