Очень достойный кейс. Видно что проделана огромная работа! Молодцы! Скажите, а у вас есть данные по конверсиям? 1. Какой процент зрителей нажимает на классическую "ссылку в описании"? Если можно - данные по разным категориям блогеров 2. Какой процент из перешедших с видео на сайт рекламодателя - совершают на этом сайте требуемое действие. Например покупку. Мне кажется это самые важные данные. Надеюсь вы можете предложить своим потенциальным клиентам такую информацию. Спасибо заранее.
Это очень хороший вопрос. Но к сожалению, это практически невозможно выяснить:
- Не все рекламодатели указывают ссылки, статистику переходов по которым о них можно узнать. А если и указывают — то доступ только у рекламодателя. - Информация о переходах и действиях пользователей на самих сайтах заказчиков, как правило, привязывается инструментам аналитики или возможностям CMS сайтов. То есть видеть их могут тоже только владельцы сайтов клиентов.
Поэтому, максимум того что в принципе возможно для предсказания поведения аудитории: 1) Анализ открытой аудитории определенного блогера в других соцсетях и тематики самого канала. 2) Анализ показателей лояльности аудитории на YouTube через нашу базу. Лучше всего работают коэффициенты ERR и LRR. Если аудитория лояльна к блогеру - она будет лояльна и к рекламе, которая звучит из его уст. Мы включаем нужные фильтры по тегам и категориям, делаем сортировку по упомянутым показателям — и у нас лучшее предложение из возможных для конкретного клиента.
Очень достойный кейс. Видно что проделана огромная работа! Молодцы!
Скажите, а у вас есть данные по конверсиям?
1. Какой процент зрителей нажимает на классическую "ссылку в описании"? Если можно - данные по разным категориям блогеров
2. Какой процент из перешедших с видео на сайт рекламодателя - совершают на этом сайте требуемое действие. Например покупку.
Мне кажется это самые важные данные.
Надеюсь вы можете предложить своим потенциальным клиентам такую информацию.
Спасибо заранее.
Это очень хороший вопрос. Но к сожалению, это практически невозможно выяснить:
- Не все рекламодатели указывают ссылки, статистику переходов по которым о них можно узнать. А если и указывают — то доступ только у рекламодателя.
- Информация о переходах и действиях пользователей на самих сайтах заказчиков, как правило, привязывается инструментам аналитики или возможностям CMS сайтов. То есть видеть их могут тоже только владельцы сайтов клиентов.
Поэтому, максимум того что в принципе возможно для предсказания поведения аудитории:
1) Анализ открытой аудитории определенного блогера в других соцсетях и тематики самого канала.
2) Анализ показателей лояльности аудитории на YouTube через нашу базу. Лучше всего работают коэффициенты ERR и LRR. Если аудитория лояльна к блогеру - она будет лояльна и к рекламе, которая звучит из его уст. Мы включаем нужные фильтры по тегам и категориям, делаем сортировку по упомянутым показателям — и у нас лучшее предложение из возможных для конкретного клиента.