Частота показа рекламы
Время прочтения: 6 мин
Дата: 18.01.2024
Содержание
Специалистам по настройке рекламы постоянно приходится искать баланс между слишком редкими и слишком частыми показами маркетинговых креативов. Пользователь получает множество рекламных сообщений со всех сторон. Чтобы ваш креатив не потерялся в общем потоке, его нужно показывать достаточно часто, но не настолько, чтобы потребитель утомился или начал раздражаться. Рассказываем, как это сделать в условиях многоканального продвижения.
Универсальной частоты показа (ЧП) рекламы не существует: она зависит от особенностей рекламного канала, цели кампании, специфики продукта или услуги, а также целевой аудитории. Чтобы подсчитать ЧП, нужно учитывать два параметра: количество демонстраций пользователям и охват ЦА — число людей, которые видели рекламу.
Количество показов нужно поделить на охват: то есть, если ваш рекламный ролик был показан 2000 раз, а охват целевой аудитории составил 500 человек, то ЧП будет равна четырём показам на одного человека. При этом учитывается частота показов только с одного устройства. Например, если потребитель видел вашу рекламу 4 раза в онлайн-каналах и еще 3 — по телевизору, ЧП придётся считать для каждой платформы отдельно. Поэтому для точной оценки регулярности взаимодействия с пользователем нужно учитывать кросс-частоту — она позволяет суммировать показы рекламы на разных устройствах. В нашем примере кросс-частота составила бы 7 раз на человека.
Отследить ЧП в одном канале довольно просто: данные хранятся в едином формате и часто — в одном месте, их легко искать и обрабатывать. В кросс-канальном маркетинге задать частоту и отследить результаты сложнее, особенно если не учитывать офлайн-опыт. Однако большинство современных брендов смешивают онлайн и офлайн каналы, чтобы сделать взаимодействие потребителя с брендом более контролируемым. Например, чтобы использовать эффект двойного экрана — возможности продвижения, которые даёт привычка многих пользователей смотреть телевизор с телефоном в руках.
Как ЧП влияет на результаты продвижения
Вот что продуманная кросс-частота даёт рекламодателю:
Качественный прогрев ЦА. Многократные показы рекламы в разных форматах повышают вероятность покупки: специалисты рекомендуют разбивать воронку на три касания с пользователем — привлечь внимание, вызвать интерес и замотивировать на конкретное действие — добавить товар в корзину, прийти в офлайн-магазин.
Повышение лояльности. Многократные показы рекламы на разных платформах создают впечатление, что продукт или бренд пользуется популярностью, а значит — надёжен.
Выработка привычки. Когда пользователь видит рекламу несколько раз (но при этом она не раздражает и не успевает надоесть), увеличивается вероятность того, что он выберет этот бренд среди конкурентов. Это относится не только к онлайн-шопингу, но и к походам в торговые центры.
Убедительность. Несколько показов рекламного сообщения позволяют более эффективно передать свою ценность и снимают возражения аудитории, если они есть.
Как оптимизировать кросс-частоту
Интуитивно определить, какое количество раз, в какое время и через какие каналы имеет смысл транслировать рекламу, практически невозможно. Чтобы маркетинговые кампании достигали цели, нужно хорошо понимать свою аудиторию, её привычки, распорядок дня и особенности восприятия медиа. Например, предпочтения в телесмотрении, активность в интернете, реакцию на разные форматы рекламных креативов. Поэтому для настройки оптимальной кросс-частоты используют комплексные инструменты. Например, такие:
Атрибуция. Помогает определить точки контакта с клиентом, которые приводят к конверсии. Атрибуция не требует большого объёма информации, её можно провести на базе данных самой компании или одного рекламного кабинета, но при анализе значительного массива сведений эффект будет заметно выше. Измерения можно проводить в режиме реального времени, что позволяет оптимизировать креатив или тактику в рамках текущей рекламной кампании.
Моделирование маркетингового микса. Этот инструмент использует статистические методы, чтобы оценить влияние различных рекламных каналов и других факторов на увеличение продаж, а также спрогнозировать будущие результаты. Моделирование эффективно для онлайн и офлайн каналов. Некоторые поставщики решений объединяют его с атрибуцией.
Контролируемый эксперимент. Участников случайным образом разделяют на тестовую и контрольную группы и анализируют эффект изменений рекламы. Тестовая группа видит измененную рекламу, а контрольная группа — нет. Важно формулировать чёткую гипотезу перед проведением такого эксперимента, чтобы избежать неправильного распределения бюджета и получить достоверные результаты.
Инструменты Big data. Машинные алгоритмы способны обработать огромный массив информации, чтобы найти взаимосвязи между поведением покупателя и той информационной средой, которая на него влияет. Это помогает вычислить оптимальную кросс-частоту показов и выбрать конкретные источники трафика. Такой подход к рекламе на ТВ в сети интернет и in-app–продвижению предлагает, например, Platforma — российский маркетплейс инструментов Big data. Platforma использует единый идентификатор UID, который анонимно связывает поведение пользователя в интернете, просмотр ТВ, телефонные звонки, покупки и другие действия. Это позволяет делать точную оценку эффективности рекламы и планировать частоту показов в разных каналах.