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Os investimentos digitais em vídeo são frequentemente implantados em audiences afins. Uma abordagem que mostra os limites em relação a uma paleta completa de indicadores de desempenho.
No topo do funil de marketing, os investimentos em vídeo, principalmente aqueles consentidos nas plataformas de vídeo - YouTube em primeiro lugar -, são em sua grande maioria implantados em audiences afiliados. Os segmentos disponíveis ou propostos pelas plataformas e parceiros data recebem fãs e entusiastas de todos os gêneros. Na grande maioria dos casos, esses são os segmentos com melhor desempenho em nossas campanhas de vídeo on-line, com o VTR (taux de visionnage) e o CPV (coût à la vidéo vue) mais interessantes.
No entanto, se o senhor não levar em conta os desempenhos no local, a simples visita após a impressão, por exemplo, o deixará perplexo. Até que ponto esses audiences têm afinidade com a marca? Em que ponto a campanha teve um impacto sobre a notoriedade ou a consideração da marca? A essas perguntas, respondemos por meio de testes e comparações com os cálculos contextuais de volumes semelhantes em praticamente os mesmos dispositivos de campanha do YouTube na Europa.
Os resultados não têm apelo. Os índices de visualização e os custos da visualização são certamente a favor das estratégias de audiences afins: até -20% de VTR e CPV. Os custos ao alcance permanecem, em geral, semelhantes entre os dois tipos de ciblagem. No entanto, os custos de visita ao site aumentam, com os audiences afiliados entre 3 e 8 vezes mais do que os custos das estratégias contextuais, marcando uma proximidade muito mais líquida desses últimos com as marcas anunciadas.
Os contextos e as categorias de inovação, ou a garantia de estar mais próximo de seus clientes
Essa proximidade também é demonstrada pelos últimos indicadores de desempenho observados, que são os principais neste estudo: os resultados dos Brand Lifts. Separando os anúncios publicitários em duas bases herméticas, uma base não exposta à campanha e outra exposta, às quais são feitas as mesmas perguntas, elas permitem medir a evolução (o aumento) da notoriedade ou da consideração da marca após a exposição à campanha.
Esse elevador é um indicador clássico para as campanhas de notoriedade. No âmbito de nossos testes, os lifts observados estão, em média, muito à frente das ciblages contextuais (+2 pontos), que parecem um pouco mais receptivas. Além disso, completamos nosso estudo com um indicador geralmente bem menos conhecido: a Linha de Base de Respostas Positivas, que corresponde ao índice de respostas positivas da base de controle, ou seja, as pessoas que afirmam conhecer ou considerar a marca sem terem sido expostas à campanha publicitária em questão.
Esse indicador não reflete, portanto, o desempenho da campanha, mas permite medir a notoriedade orgânica da marca junto ao cliente. Se as respostas positivas da linha de base variarem enormemente em função das marcas seguintes, elas continuarão sendo muito mais importantes do que as cifras contextuais, com 10 pontos em média.
Vers une précision et une priorisation plus importante des ciblages, permises par un recours accru à la data
Além disso, se as nossas análises contextuais propuserem indicadores de mídia menos relevantes (taux de visionnage, custo do vídeo), eles apresentarão uma proximidade com a marca muito mais importante e uma receptividade às mensagens publicitárias superior, sem prejudicar o custo do alcance ou a capacidade dos anunciantes de atingir um determinado volume de audience.
Trata-se de uma nova abordagem para integrar o YouTube, que consiste em considerar as estratégias do YouTube à imagem das estratégias do senhor exibição e vídeo na Web, ou seja, em prioridade como estratégias de negócios. Essa abordagem tem três implicações importantes:
Précisar e classificar os inventos em um ambiente com um número infinito de cadeias e vídeos, sem prejudicar nossa capacidade de alcance
Quando, no âmbito de uma estratégia de exibição ou vídeo na Web, um conjunto de alguns URLs pode reter uma grande parte dos investimentos de uma campanha, a densidade do inventor do YouTube torna esse resultado impossível. Manter uma certa visibilidade e compreensão dos inventos de difusão é, portanto, uma vantagem. No entanto, por meio de uma abordagem data centrada na categorização e no enriquecimento de conjuntos de mots-clés, construímos categorias de inventos com uma pertinência inigualável.
Reconstruir os benchmarks com novos indicadores de desempenho e automatizar sua extração de plataformas
A partir de benchmarks construídos com base no índice de visualização e nos custos da visualização de vídeo, construímos hoje também com base em indicadores de Brand Lifts e de Baseline Positive Answers. Isso implica otimizar determinados orçamentos ou determinadas durações de campanha para garantir a probabilidade e a granularidade dos resultados. Implica, também e principalmente, automatizar a extração e o tratamento dos dados do BLS para garantir a lisibilidade dos desempenhos de uma campanha ou de uma marca/produto em relação a outras campanhas ou outras marcas/produtos.
Evitar as direções de marketing que, na maioria das vezes, são impressas em logomarcas de ciblages d'audience
Nas campanhas de notoriedade que buscam cobrir uma fonte de dados, falar de bassins d'audiences é mais vantajoso do que falar de indivíduos (geralmente cachés, por exemplo, em meio a vários cookiess ou perfis de usuários): os aficionados por documentos de animais são muitos milhões, meu orçamento e minha pressão publicitária devem ser muitos. Diante disso, uma abordagem de mídia que reconstitui os cabos de marketing por meio de uma combinação de inventos e de audiences e, principalmente, pela priorização dos primeiros em relação aos segundos, tende a gerar uma incompreensão por parte das equipes de marketing do anunciante, pois ela decora, na verdade, as estratégias de marketing e mídia por meio de uma plataforma do YouTube, cuja complexidade é frequentemente ignorada.
Trata-se de testes que realizamos com alguns de nossos anunciantes muito ativos no YouTube, testes que implicam, portanto, em repensar nossas estratégias de ciblagem, integrando e tratando mais dados e de forma mais fluida. Se continuarmos com nossos testes, eles se concentrarão ainda mais em definir as tipologias de contextos prioritários de ciblagens, a fim de encontrar os melhores equilíbrios possíveis entre granularidade dos segmentos e capacidade de difusão. Um trabalho essencial para manter a lisibilidade, a pertinência e o desempenho de nossas atividades em um ambiente tecnológico e legislativo mutante, que deve ser concluído, e já estamos vendo sinais de que a precisão e o tamanho de nossas crianças audiences estão sendo reduzidos.
