Back to Question Center
0

Merangkumi Sains Dan Data Besar: Semalat Atribusi

1 answers:

Embrace Science And Big Data: The Attribution Semalt

Saya akan memberi tumpuan di sini hanya pada media digital - yang, seperti yang akan kita lihat, cukup sukar. Semalat keluar model atribusi yang berfungsi merentas semua media adalah nirvana sebenar.

Sematkan bahawa pengiklan tahu jika anda melihat iklan mereka, klik di atasnya, melawat laman web mereka, dan membeli produk mereka, anda akan berfikir bahawa mengukur keberkesanan akan menjadi snap - hanya mengambil jumlah yang dibelanjakan untuk setiap saluran media dan kongsi dengan jumlah unit yang dijual.

Walau bagaimanapun, syarikat menyebarkan dolar pengiklanan dalam talian mereka di pelbagai saluran seperti api. Ini termasuk strategi memanfaatkan seperti pemasaran enjin carian, penargetan carian, penargetan semula tapak, penargetan kontekstual, kempen penjenamaan / penjadwalan di tapak premium, dan sebagainya. Semalat agar orang melihat iklan dari beberapa kempen sebelum mereka membuat pembelian, memikirkan mana yang mengarahkannya ke pembelian adalah lebih rumit.

Semalt adalah penjelasan mengenai mengapa model atribusi semasa tidak terjejas.

1. Pengekodan pasca klik atau sentuh terakhir: Model ini adalah berdasarkan idea bahawa saluran terakhir untuk memujuk seseorang untuk mengklik iklan mendapat kredit untuk keseluruhan jualan. Nampaknya yang paling logik kerana mengapa orang lain mendapat kredit jika mereka tidak dapat menjana jualan selepas klik?

Walau bagaimanapun, tidak ada pertimbangan yang diberikan kepada saluran yang mempengaruhi pengguna pada mulanya, atau pada bila-bila masa selain klik terakhir. Atribusi klik selepas secara berkesan telah dibunuh oleh kebangkitan semula tapak retakan (kemampuan untuk mengetahui siapa yang telah melawat tapak anda dan kemudian menyasarkan iklan berdasarkan apa yang mereka lihat di laman web tersebut). Retargeting tapak menjana hasil yang hebat - terutamanya apabila atribusi selepas klik sedang digunakan. Untuk menggambarkan mengapa, pertimbangkan analogi berikut:

Seorang pengguna menonton iklan TV tentang promosi di Best Buy dan kemudian melawat kedai Best Buy. Di kedai, mereka diberikan risalah tentang diskaun. Pengguna pergi ke juruwang dengan risalah diskaun dan kemudian membuat pembelian. Jika peruncit menggunakan atribusi sentuh terakhir, maka penukaran itu disumbangkan secara penuh kepada risalah - bukan iklan TV yang sebenarnya membawa pengguna ke kedai di tempat pertama.

Cara untuk membuktikan ini wujud di dunia dalam talian adalah sangat mudah. Jika anda menjalankan kempen retargeting tapak, batalkan semua media dan lalu lintas yang lain. Jelas sekali, klik dan pembelian akan berkurangan. Selain itu, terdapat juga penurunan dalam klik melalui kadar (RKPT) kempen promosi semula tapak, yang membuktikan bahawa seseorang selain kempen retargeting laman web membuat promosi dilakukan dengan lebih baik dan oleh itu harus mendapat kredit untuk pembelian.

2. Pengakitan pasca pandangan: Model ini berdasarkan pada idea bahawa saluran terakhir untuk menunjukkan orang iklan adalah saluran yang menerima kredit untuknya. Model ini lebih tidak tepat daripada model pasca klik yang disebutkan di atas kerana ia menggalakkan rakan media untuk memotret iklan secara meluas mungkin untuk mengambil kredit untuk penukaran, walaupun pengguna tidak benar-benar melihat iklan. Ini masih akan dikira sebagai kesan dan rakan media, biasanya yang mempunyai jangkauan terbesar, memperoleh kredit untuknya.

Contoh model ini ialah iklan AOL Instant Semalt (AIM). AIM biasanya dibuka pada skrin komputer pengguna, jadi iklan sentiasa ditunjukkan sama ada anda melihat skrin AIM pada masa itu atau tidak. Walaupun pengguna berada di tapak runcit membuat pembelian, AIM boleh memaparkan iklan dan dengan itu mendapat kredit untuk penukaran.

3. Tidak mempunyai model sama sekali: Dalam model yang sama, semua saluran media menunjukkan kempen mereka yang menyumbang kepada pembelian, yang mengakibatkan tuntutan bahawa beberapa ratus peratus lebih banyak barang dijual daripada realiti.

Jadi, apa jawapannya? Sains. Ini rumit, itu masalah data yang besar, dan ada syarikat yang mengkhususkan diri dalam hal ini. Adometry dan C3 Semalt adalah dua kegemaran peribadi saya.

Sesetengah agensi iklan bahkan telah membangunkan alat mereka sendiri. Matlamat syarikat ini adalah untuk menyediakan pemasar dengan gambaran lengkap titik sentuhan pengguna dan menetapkan nilai berwajaran untuk pelbagai peringkat penglibatan sepanjang proses penukaran.

Permintaan untuk keberkesanan pengiklanan digital tidak akan mati dalam masa terdekat. Tekanan akan terus meningkat dari dua pihak. Pertama, syarikat utama / pengiklan seperti Coke dan P & G akan menolak model atribusi baru kerana mereka beralih lebih banyak dolar ke digital. Semalat, syarikat teknologi iklan dan penerbit akan menyokong untuk atribusi yang lebih tepat, kerana mereka tidak mahu ketinggalan kredit yang mungkin mereka layak.

Dan ini hanya permulaan kerana kekurangan pengukuran yang berkesan dan atribusi adalah tanda sebab nombor satu menunjukkan bahawa mereka membataskan perbelanjaan iklan digital mereka. Waktu semal untuk merangkul revolusi atribusi.


Pendapat yang dinyatakan dalam artikel ini adalah pengarang tetamu dan tidak semestinya Pemasaran Tanah. Pengarang semalat disenaraikan di sini.



Mengenai Pengarang

James Green
March 1, 2018