От чего страдает разработчик: недооценка медийной рекламы

Медийную рекламу принято считать каналом, который можно оценить только косвенно. Это значит, что ни о какой управляемости не может быть и речи — все привычные способы оценки влияния «медицины» на сделки дают лишь приблизительное представление.

Теперь разработчик понимает, насколько важно принимать бизнес-решения на основе полных и надежных данных. Дмитрий Кудинов, генеральный директор CoMagic и партнер Smartis, рассказывает, как современные подходы и технологии позволяют медийной рекламе выйти из этой зоны непредсказуемости и даже приблизить ее по управляемости к таким инструментам производительности, как контекстная реклама.

Особенности оценки медийной рекламы и традиционные подходы

Идеальная ситуация для взаимодействия с медиабаннером или видео выглядела бы так: пользователь увидел рекламу, кликнул по ней, перешел на сайт и совершил конверсионное действие. В этом случае мы сразу понимаем, что реклама сработала. Однако этот сценарий для разработчика находится на грани фантастики.

Между просмотром рекламы и любым действием пользователя на сайте могут пройти недели. Решение о покупке недвижимости принимается в период от трех месяцев до года и более. В этом случае пользователь путешествует по нескольким каналам и неоднократно взаимодействует с ними. Он может только посмотреть на само медийное объявление, уловить нужную информацию о бренде и условиях, но не кликнуть. Поэтому при оценке и анализе медийной рекламы важно учитывать специфику охвата.

Как разработчики оценивают медийную рекламу

Для анализа эффективности канала используется моделирование, brand lift, post-click модель. Эти подходы используются как по отдельности, так и в комплексе. Однако все они имеют ряд недостатков:

• косвенные методы оценки всегда ретроспективны — разработчик не может использовать их результаты во время полета;
• нельзя провести детальный анализ к конкретному сайту или креативу — данные всегда поверхностны;
• фрагментация и оценка CPL/CPO без привязки к CJM приводит к серьезным ошибкам и удорожает результаты.

Особое внимание уделим модели оценки после клика. Учитывая специфику охвата медийной рекламы и тот факт, что пользователи редко кликают по объявлениям, рассчитывать на эти самые клики бесполезно. После просмотра рекламы клиент через месяц может вспомнить предложение застройщика, найти его в поисковике, оставить заявку или позвонить самостоятельно. Вся эта посткликовая цепочка не будет зачислена на канал медийной рекламы, а будет привязана к другому каналу, либо лид вообще останется без рекламного источника.

Посткликовая оценка в аналитических отчетах дает искаженную картину — за всю рекламную кампанию можно сделать всего 1-2 клика. В итоге воспринимается как неэффективный, с неприлично высоким DRR и унылым CPA.

Если у застройщика нет надежных данных, по которым можно судить о ценности медийной рекламы, есть риск закрытия канала, по которому приходят сделки. Для правильного распределения бюджетов недостаточно гипотез, интуитивных прогнозов и косвенных метрик.

Как постпросмотровая аналитика решает проблему оценки медийной рекламы

Упомянутые выше приблизительный и ретроспективный подходы к оценке долгое время не имели альтернативы. Теперь разработчик может внедрить технологию пост-просмотра и получать полные отчеты об эффективности медийных кампаний с точностью до конкретных бизнес-показателей.

Пост-просмотр учитывает движение клиента по каналам в период между просмотром рекламы и конверсией; закрывает проблему потери в аналитике доли лидов, которые конвертируются за неделю, месяц и т.д.

Общая упрощенная схема работы технологии выглядит так:

• Чтобы начать сбор данных для постпросмотровой аналитики, все медийные размещения должны быть помечены — идентификатор пользователя и претензии, показы и клики и т. д.
• Далее нужно собрать данные (из CRM, Google Analytics, Яндекс Метрики, Менеджера кампаний и т. д.) в общую базу и связать их в цепочку от показов к запросам.
• Собранные данные необходимо визуализировать с помощью дашбордов и отчетов — будут отчеты, например, о динамике показов и охватов, трафике и конверсиях, сравнении эффективности сайтов и креативов.
• Сделайте вывод по результатам — оцените влияние медиа на каналы, оцените вклад каждой площадки в продажи, сделайте выводы об оптимальных форматах и ​​креативах.

Проиллюстрируем, как этот процесс выглядел в группе компаний ФСК:

1. Чтобы зафиксировать просмотр определенного видео или баннера для пользователя, мы использовали AdTracker. Программа присваивает пользователю идентификатор, это происходит в сырых данных в виде лога показов.
2. Пользователь через некоторое время возвращается на сайт разработчика, его посещение ассоциируется с предыдущим просмотром. Происходит это благодаря связке накопленных данных в AdTracker и Google Analytics/Яндекс Метрике. Это позволяет склеить историю просмотров клиента и его дальнейшие действия.
3. Для расчета ADR и эффективности конкретных креативов данные собираются в сквозной аналитике. Это важно для того, чтобы вычислять результат по транзакциям, а не по сессиям или звонкам.

При партнерской интеграции сервиса аналитики с конкретной рекламной площадкой процедура разработчика заключается в том, чтобы просто поставить галочки и дать доступ к сбору данных.

Как это работает для Группы компаний ФСК:

1. Разработчик размещает медийную рекламу на сайте ЦИАН.
2. Через кабинет Smartisan разработчик подключает интеграцию для постпросмотрового анализа.
3. Система автоматически собирает данные о показах, сопоставляет идентификаторы и анализирует конверсии.
4. Разработчик получает отчет об эффективности кампаний на сайте.

Сравнение сквозной воронки с постпросмотром и без него

С помощью дашборда клиент видит сравнение моделей post-click и post-view. Без данных после просмотра нет надежной картины производительности сайта. При этом видно, что ЦИАН приносит в 1,5–2 раза больше звонков, в 3–5 раз больше встреч и сделок.

Каковы результаты постпросмотровой аналитики

Если обратиться к цифрам Группы компаний ФСК, то это:

• снижение в 7 раз стоимости целевого звонка;
• снижение стоимости сделки в 5,9 раза;
• увеличение количества касаний до раздачи в 1,6 раза;
• увеличение цикла сделки в 1,8 раза.

При этом главный результат, который получает разработчик при использовании технологии пост-просмотра, — управляемость медийной рекламы. Оценка эффективности канала вплоть до конкретных форматов и креативов теперь возможна не только по перформансу, но и по инклюзивной digital-рекламе. Это дает возможность строить и изменять медиаплан с опорой на реальные данные, а не на гипотетические модели и длительные дорогостоящие эксперименты.