Недооценивать важность корректной оценки результатов проведенных рекламных кампаний не стоит. И дело здесь не в красивой отчетности для руководства или клиента. Некачественный анализ итогов рекламной активности — это прямой путь к ошибочному планированию дальнейших действий. Лидия Птицына, Head of Account management 
MediaSniper , поделилась различными инструментами для анализа programmatic-кампаний, которые помогут сделать работу более эффективной.
В programmatic, как и в других видах digital-рекламы, уже есть немалое количество метрик. Но из всего многочисленного набора инструментов в ход идет, как правило, ограниченное число измерителей, к которым все привыкли. Некоторые же, более сложные, остаются обделенными вниманием, хотя дают гораздо более точную картину происходящего. Давайте пройдемся по основным методикам оценки эффективности и разберем плюсы и минусы каждой.
Сосредоточимся на двух основных видах кампаний, с которыми мы сталкиваемся в рамках медийных размещений: имиджевые и performance-. Первые направлены на формирование спроса, благоприятной репутации и образа бренда. Вторые предназначены для стимуляции совершения конкретных целевых действий, конверсий, лидов и прочего.
Имиджевые кампании и ценность Brand Lift исследований
Традиционно эффективность имиджевых кампаний оценивается при помощи таких показателей, как CTR, охват, viewability, досмотры видеороликов и др. Основная задача имиджевых кампаний — повысить узнаваемость бренда. Но все эти метрики именно этот показатель не измеряют, скорее, дают только косвенное представление.
С поставленной же целью лучше справится исследование Brand Lift. Оценка влияния происходит путем проведения опросов. Сама механика выглядит следующим образом: перед запуском рекламной кампании целевая аудитория, на которую будет вестись ротация, делится в соотношении девять к одному. Большая часть — это основная ЦА, которая в будущем увидит рекламу, а меньшая (десятая) часть — контрольная группа, выключающаяся из ротации. Перед началом размещения обе группы участвуют в опросе, позволяющем выявить осведомленность участников о бренде. В идеале эти показатели у обеих групп должны быть идентичны.
Далее проводится рекламная кампания, опрос повторяется, и мы можем видеть разницу в показателях между группами — цифра роста, которую показала основная группа, и есть мера влияния рекламной кампании на потребителя.
Кроме того, Brand Lift можно использовать для получения детализированной информации о грядущей или прошедшей рекламной кампании. Например, мы можем изучить гендерные различия в восприятии бренда, опросив отдельно мужчин, отдельно женщин, или сделать разделения по жителям крупных городов и небольших населенных пунктов
Пример того, как может выглядеть баннер и результат опроса на рисунке:
Нюансы Brand Lift
А теперь к перейдем к подводным камням, а точнее, к ошибкам, которые можно допустить при оценке финального результата подобных измерений. В примере мы видим прирост в 7,67%. Не зная средних показателей запоминаемости, некой средней метрики, от которой можно отталкиваться, неясно, хороший или плохой результат мы получили.
В таких случаях важно понимать конъюнктуру бренда, с которым мы работаем. К примеру, если это бренд, который активно ведет себя в публичном поле, он одновременно использует множество каналов. В этом случае контрольная группа, которую мы исключили из ротации, с большой долей вероятности могла попасть в ротацию других каналов и видеть рекламу. В таком случае прирост 7% — это хороший результат. Второй момент — нужно учитывать узнаваемость бренда при составлении опросов. Если бренд настолько популярен, что сложно встретить человека, который не знает его, результат подобных опросов будет стремиться к нулю. В таком случае важно правильно сформулировать запрос к аудитории и обратиться, например, к отдельным товарным категориям.
Performance-кампании и нюансы моделей атрибуции
Здесь, как мы помним, все методы оценки так или иначе связаны с конверсиями: CPA, conversion rate, ROI и др. Хотелось бы более детально поговорить о тонких нюансах, связанных с моделями атрибуции. Наиболее популярная из них — это last-click, в частности, он по умолчанию стоит в том же Google Analytics. В этом случае вся ценность конверсии присваивается каналу, переход с которого повлек выполнение цели.
Есть противоположная модель — first-click, когда ценность присваивается тому каналу, который был первым в цепочке.
И тот, и другой способ оценки достаточно категоричен, из-за чего их нельзя считать объективными. Использование данных методик в расчетах может негативно сказаться на будущем планировании. В связи с чем появилась такая модель атрибуции, как ассоциированные конверсии. Здесь каждому каналу, который получил клик в цепочке взаимодействия от первого клика до конверсии, присваивается свой вес. Это позволяет не исключать эффективные каналы из дальнейшей коммуникации. Есть еще более продвинутая модель оценки — post view аналитика, которая учитывает не только то, на что пользователь кликал, но и то, что пользователь видел.
В качестве примера рассмотрим рекламную кампанию на рисунке:
Здесь мы видим, что взаимодействие с потенциальным клиентом ЖК «Ромашка» происходило в несколько этапов. Если оценивать результат только по последнему каналу — будет ясно, что это необъективно, потому что к последнему каналу он пришел уже со сформированной потребностью и знанием бренда.
Если бы пользователь изначально не был знаком с нашим ЖК, то из всех застройщиков, которых ему предложила поисковая система, он мог бы выбрать другую компанию, например, ЖК «Подсолнухи», имя которой было у него на слуху.
Выбор правильной модели оценки влияет не только на будущее планирование, но и на финальные KPI, которые устанавливаются для площадок. Например, для очень сложных целей, таких как дорогостоящий заказ готового автомобиля, конверсия с одного канала может быть равна 80−100 тыс. руб. Это огромная сумма.
Если мы учитываем ассоциированные конверсии, то цифра снижается до 35 тыс. руб., если же в ход пойдут еще и post view, то CPA будет равен уже 2 тыс. руб. Такой подход позволяет грамотно выстроить систему оценки эффективности, качественно спланировать будущую кампанию по результатам прошлой, наладить эффективное взаимодействие с партнерами в рамках адекватных KPI, — все это представляется невозможным, если пользоваться системой оценки только по last click.
Выбирайте более продуманные модели атрибуции даже несмотря на то, что они требуют большего анализа. Результат не заставит себя ждать.