Измерение инкрементальности рекламы Очень хороший новый пост | GamingTheTraffic

Измерение инкрементальности рекламы

Очень хороший новый пост в блоге GoPractice про измерение реальной инкрементальности рекламы.

Я многое пробовал из методов, которые описаны в статье.
Но вот этот понравился больше всего и я сам так никогда не делал.

В Facebook делаем AB-тест.
Аудитории A показываем нашу рекламу и ведем на лендинг.
Аудитории B показываем любой нерелевантный банер и ведем куда-то еще, не на лендинг.
Такая штука в науке называется Ghost Ads.

Аудитория B не должна принести нам конверсий. Но конверсии будут, так как кто-то из пользователей может совершить конверсию в результате других факторов (органика, реклама в других каналах). Сравнив конверсию A с B, можно померить реальную эффективность рекламы, которую видели A.

Я про эту штуку много раз слышал, но думал, что такой тест можно провести только, когда сам делаешь аудиторию и потом можешь отследить конверсии для каждого сегмента. Применял такое в ретаргетинге по собственной базе, например. Список телефонов делил на 2 сегмента и потом конверсии отслеживал в CRMке.
Но как применить такое для холодного трафика, не понимал.

Но если к рекламным кампаниям привязать FB пиксель или FB приложение, то Facebook сам покажет конверсии и по ним можно сравнить конверсию A с B. Неочевидное и умное решение. Жаль только, что сейчас в IOS это все стало работать хуже и хуже.

Если вам интересно про инкрементальность, вот еще посты на эту тему в канале:
- GoPractice про разные модели атрибуции рекламного трафика
- Серия Epic Seasons про маркетинговую аналитику
- Кейс про инкрементальность рекламы. Реальный CAC в 3 раза ниже, чем думали
- Эксперименты на инкрементальность рекламных каналов