sábado, 18 de abril de 2015

Google Brand Lift - Revolución en Display

Hace poco Google AdWords sacó un nuevo producto Brand Lift. Es una funcionalidad de campañas de video que por fin soluciona la medición del impacto de la publicidad en Display y nos da un buen argumento para justificar una inversión en Display ante el cliente. Digo "por fin" porque creo que hasta ahora todo el mundo ha medido Display con Impresiones, CTR, Clicks o CPC, Costo por Conversión y hasta con ROI. En mi opinión todas estas métricas sirven pero falta lo más importante - el impacto en términos de salud de marca generado por las impresiones que no se convirtieron en clicks. Dichas impresiones generan conocimiento de marca y de producto, preferencia de marca e intención de compra, etc. Ignorar este impacto y su medición es tirar dinero a la basura.

Métricas tradicionales.
  • Impresiones
¿De qué te sirven 10 millones de impresiones si no sabes cómo impactan a los usuarios? Si usas unos expandibles intrusivos y difíciles de cerrar tu publicidad podría tener un efecto negativo y estarías invirtiendo en la destrucción de tu marca. Si tu publicidad es fácilmente ignorada por su formato, ubicación o contenido (ojo: con "ignorada" no me refiero a su CTR sino a su notoriedad) tampoco te sirve de mucho.
  • CTR
CTR nos dice qué tan relevante y atractivo es el banner para usuario pero no nos dice qué tan atractiva es la marca para el usuario después de ser expuesto al banner. El banner puede tener un enorme botón y un excelente CTA pero sin logo no sirve aunque tenga CTR de 20%.
  • Clicks y Visitas
Hablar de clicks en Display es hablar del 1% (CTR promedio en Display siendo bastante optimista) de impresiones. Sumándole el promedio de 70-80% de rebote de este tráfico resulta muy difícil tener un panorama completo. Si has medido Display con métricas de Analytics como Páginas Vistas o Tiempo en el Sitio debes entender que a lo mucho mides 0,2% de las impresiones servidas. Este número es de verdad escalofriante.
  • Conversiones y ROI
Yo también he medido Display con métricas de Performance y recuerdo que siempre me ha dado mucha pena en las juntas con clientes cuando llegaba a los reportes de GDN. Es más, me han quitado presupuesto de estas campañas. ¿Razón? En mi opinión Display no funciona para Performance y no debería de medirse con métricas de respuesta directa por el simple hecho de mucho más baja probabilidad de encontrar a un usuario con la intención de convertir en tu sitio. Por ejemplo, comparando las tasas de conversión de tráfico Display contra Search verás que un usuario buscando "tablets" tendrá hasta 30 veces mayor probabilidad de comprar una tablet que un visitante de un sitio relacionado con tablets, la intención es clave en Performance. Aunque el CPC sea más bajo en Display no compensa ni cerca la baja tasa de conversión y el alto porcentaje de rebote.
Ni hablar de marcas de consumo como Coca-Cola y P&G que se venden sólo en tiendas físicas.
Una excepción de esta regla son las campañas de Remarketing en Display o en Redes Sociales pero es un tema aparte.
La otra excepción son ubicaciones específicas que visita un usuario justo antes de realizar una conversión, es increible pero el tráfico Display de sitios de ofertas y comparadores de precios (como Promodescuentos.com o LoMenos.com.mx) puede tener una tasa de conversión más alta que el tráfico Search por términos de marca de una tienda E-commerce.

Medición del impacto de impresiones.

Hace poco leí un artículo sobre la relación entre los usuarios nuevos que llegan a tu sitio por términos de tu marca y el impacto de impresiones servidas y estoy totalmente de acuerdo que esta correlación existe, pero es difícil medirla porque el dato de Nuevos Usuarios en Analytics es contaminado por los usuarios que borraron sus cookies. Además, si tienes una campaña también en offline no sabrás cuál de las dos está generando este tráfico.
La otra opción es medir las Conversiones Asistidas o Conversiones con Vista de las campañas de Display y es muy válida pero tampoco da buenos resultados ni un panorama completo. El otro problema es que si mides Display con un modelo de atribución tipo 40x20x40 el revenue que se le atribuirá a Display como asistido se descontará del revenue de otras fuentes que convirtieron en la última interacción.
La mejor manera de medir este impacto es con estudios de efectividad publicitaria. Son encuestas en línea que evaluan métricas como conocimiento y preferencia de marca, intención de compra y otras. Se encuestan dos grupos de usuarios al mismo tiempo, en las mismas ubicaciones y con el mismo cuestionario (lo que aisla el efecto de otras campañas): grupo Control - los usuarios que no han sido expuestos a los banners y grupo Expuesto - los que sí fueron expuestos a los banners. Los grupos se distinguen entre sí por una simple cookie tipo Remarketing de Masthead de Youtube que se guarda en el navegador de usuario al imprimirse el banner. Al recolectarse los datos, los resultados de las encuestas de estos grupos se comparan entre sí y voilá: la diferencia es el impacto de tu campaña.



Estos estudios han sido realizados por compañías de estudios de mercado como Millward Brown e IPSOS desde hace un buen tiempo pero han estado al alcance de marcas grandes e inversiónes fuertes en Display (además de su costo USD $15,000 en Millward Brown). La tasa de respondientes de la encuesta es tan baja que se requieren mínimo 15-20 millones de impresiones de la invitación a contestar la encuesta (aunque se puede mejorar con intensivos).

Google Brand Lift

Ahora Google pone esta medición al alcance de todos nosotros los mortales, sin costo y con un mínimo de inversión de USD $10,000. Reducen la encuesta a sólo dos preguntas que miden Brand Awareness y Ad Recall y seguramente tendrán un mecanismo de interceptar a los usuarios mucho más efectivo, lo que resultará en una tasa de respondientes más alta y menos costo. Además, utilizarán las estadísticas de las búsquedas de estos usuarios para darnos información aun más precisa.
Por ahora sólo está disponible para campañas de video (seguramente han visto que se pueden crear listas de Remarketing para las reproducciones de videos en Youtube, pienso que esta función se utilizará en Brand Lift). La versión para GDN ya está en Beta.
Aun no he obtenido resultados de la campaña de video que estoy corriendo con Brand Lift pero creo que estaría de lujo que nos permitan desglosar los resultados de estas encuestas por datos demográficos, geográficos, ubicaciones, tamaños y formatos de creativos, etc. para que por fin podamos optimizar estas campañas en base al impacto en términos de marca.




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