Régi nyűgje a „tradicionális” hirdetőknek, hogy az online kampányok esetében a számos, sokszor nehezen értelmezhető statisztikai adat között olyan klasszikus mutatószámok nem jelennek meg, mint a célcsoportelérés mértéke és a célcsoport hirdetésekkel való találkozásának gyakorisága. A Gemiusnak van egy terméke, a ProfileEffect (gPE), ami pontosan arra jó, hogy az adott kampány által elért közönségről szolgáltasson adatokat. Ebben a posztban az ezzel kapcsolatos tapasztalatainkat osztjuk meg.
A gemiusProfileEffect egyrészt a Gemius adserverével mért adatokon, másrészt a gemius/Ipsos Audience (gIA) kutatáson alapszik. Azaz a Gemius a gIA paneltagok adatait használja ahhoz, hogy egy adott kampány által elért közönség szociodemográfiai profilját felállítsa. (A témával már foglalkoztunk a CEMP SH blogon, ahol több ilyen riportot is megosztottunk.)
A gPE riportokban – a gIA adatbázisokhoz hasonló módon – vizsgálható a kampány által elért, ill. a megjelenésekre kattintó 15 évnél idősebb belföldi közönség. Itt persze nem a site-ok a fő egységek, hanem a kampány megjelenései és átkattintásai. A megjelenések alatt a kampánnyal elért (becsült) valós felhasználókról és az általuk generált reklámletöltésekről, az átkattintások alatt pedig a hirdetésekre kattintó valós felhasználókról és az általuk generált átkattintásokról találunk adatokat.
A megjelenések és átkattintások az adserverbe felvitt felületek szerint bonthatók tovább, attól függően, hogy milyen struktúrában lettek feltöltve (pl. site-ok vagy kreatív méretek szerint). Értelemszerűen mind a megjelenésekre, mind az átkattintásokra vonatkozóan beállíthatók célcsoportok, így megtudhatjuk, hogy a kampány által elért közönségben, ill. a kattintók között milyen arányban képviseltették magukat a célcsoport tagjai. A magunk részéről elmentettünk egy olyan célcsoport profilt is, amely a legfontosabb demográfiai változókat tartalmazza (nem, életkor, lakóhely, iskolai végzettség, Esomar státusz stb.) – így nem csak a kampány célcsoportját (pl. M 18-29 AB) tudjuk könnyen és gyorsan vizsgálni, hanem azt is, hogy jellemzően kiket ért el a kampány, s kik kattintottak. Ha pedig pl. site-ok szerinti bontást nézünk, akkor az is vizsgálható, hogy melyik site-on jellemzően milyen célcsoportot értünk el, ill. kik kattintottak.
A CEMP SH blogon már foglalkoztunk a témával, de érdemes itt is kiemelni, hogy bár a gPE segítségével a kampány megjelenéseire kattintó közönség profilja is vizsgálható, az átkattintás korántsem „mindenható” mutatószám, a display kampányok, s ezen belül különösen az image kampányok esetében a kampány teljes hatásának, eredményének csupán egy kis szeletét jelentik. A felhasználók viszonylag alacsony arányban kattintanak a hirdetésekre, ami viszont korántsem jelenti azt, hogy a reklám nem gyakorol hatást pl. a márka vagy a termék ismertségére, ill. a vásárlási szándékra (stb.). Elég csak arra gondolni, hogy még egy értékesítési célú kampánynál is az ún. post-view értékesítések vannak túlsúlyban, azaz azok az eladások, amelyek a hirdetéssel való, kattintás nélküli találkozás után keletkeznek. Arról már nem is beszélve, hogy alacsony számú kattintás esetén általában nem rendelkezünk megbízható profil adatokkal sem (lásd a Panellakók részt lejjebb).
Néhány gyakorlati tapasztalat a gPE kapcsán:
Valós felhasználók (gPE, gIA) vs. egyedi felhasználók (adserver)
Minél nagyobb a kampány, annál nagyobb – és sokkolóbb – az eltérés az elért valós felhasználók száma és az adserverben mért egyedi felhasználók száma között. Ennek legalapvetőbb oka, hogy a valós felhasználók esetében ki van szűrve a 15 évnél fiatalabbak és a külföldiek által generált forgalom. A legnagyobb eltérés azonban véleményünk szerint nem ebből keletkezik, hanem abból, hogy így kiszűrjük azokat is, akik több gépről (böngészőből) neteznek. Ez az eltérés pedig a költséghatékonysági mutatókat számolva sem mellékes.
Panellakók
A kampány elérésétől és az átkattintók számától függ, hogy megbízhatóak-e a profil adatok egy kisebb célcsoport esetében. Az elért közönség vizsgálatánál ez jellemzően nem szokott gondot okozni, hiszen nem olyan szűk célcsoportokat vizsgálunk, hogy pl. 30-32 éves, vezető pozícióban dolgozó diplomások, akik egyfős háztartásban élnek. A kattintások esetében azonban a kattintók alacsony számából kifolyólag sok esetben nincs elegendő gIA paneltagunk ahhoz, hogy bizonyos változók mentén megbízható adatokat kapjunk. Így előfordulhat, hogy néhány változón túl (nem, főkereső, főbevásárló stb.) „semmi sem biztos”.
Az adatszolgáltatás sebessége
A gPE iránt érdeklődő ügyfelek első kérdései közé szokott tartozni, hogy kaphatnak-e (közel) valós idejű információt az elért közönségről. A valóság ezzel szemben (és nem csak itthon) az, hogy az adatszolgáltatás korántsem valós idejű, általában a kampány lezárultát követően eltelik néhány hét, amire hozzájutunk a közönségprofilokhoz. Ezek a munkafolyamatok biztosan optimalizálhatók még, de a jelenlegi módszertannal a valós idejű adatszolgáltatás egyelőre nem tűnik egyik napról a másikra megoldható kérdésnek.
Gemius AdOcean vs. Gemius DirectEffect
A gPE riportot a Gemius értelemszerűen abban az esetben tudja biztosítani, ha a kampány a saját adserveréből fut. A médiaoldali változat, az AdOcean inkább felületközpontú, míg az ügynökségi reklámkiszolgáló, a DirectEffect kampány központú. Az AdOceanban az eloszlások (AV/UV, CT, fix) kezelése miatt külön alkampányokkal dolgoznak a kollégák, így egy-egy kampányhoz több „alkampány” tartozik, amelyeket a rendszer önálló kampányokként kezel. A gPE riportok pedig adott kampányra kérhetők le, így ha több „alkampány” van, akkor mondjuk a kampánynak csak egy részére vonatkozóan kérhető gPE riport. A DirectEffect (gDE) adserver esetén nincs ilyen probléma, hiszen ott minden felület egy kampány alatt szerepel. A gond akkor van, ha a nálunk futó, több részből álló kampány nem gDE ügynökségi adserverből van kiszolgálva, és nálunk sem gDE kódokkal lett feltöltve (azaz nem találtuk ki a kampány előtt, hogy arról fogjuk kérni a riportot).
A szerző a CEMP Sales House munkatársa. A posztban megjelent vélemény a többes szám használata ellenére is csak a szerző saját nézeteit tükrözi.
Ha tetszett a bejegyzés, nyomj egy lájkot!
Kövesd a Rabbitblogot Facebookon, vagy iratkozz fel az rss/email értesítőre!