Видеокампания с динамическими креативами для производителя пластиковых окон
Как улучшить процент досмотров и CTR с помощью динамических креативов и геотриггеров
Клиент
Производитель пластиковых окон
Продукт — окна и двери ПВХ
Цели
- Улучшить медийные показатели и привлечь релевантную аудиторию на сайт:
Охват ≥ 0,5 млн
Процент досмотров ≥ 65%
CTR ≥ 2,5%
- Увеличить осведомленность о продукте:
Процент отказов ≤ 60%
Время на сайте ≥ 40 сек.
Проблема
В рамках видеокампании было важно не только достичь максимального времени контакта пользователя с рекламным сообщением (процент досмотров) и планового показателя CTR, но и увеличить время пребывания на сайте. Именно эти метрики свидетельствуют о том, что реклама была показана релевантной аудитории, которая заинтересована продуктом.
Решение
- Как оптимизировали CTR и процент досмотров
Чтобы привлечь наиболее релевантную аудиторию и увеличить CTR, мы персонализировали рекламные сообщения с помощью динамических креативов с геотриггерами:
В качестве шаблона креатива мы использовали «видео + пэкшот»: после показа видео поверх плеера появлялись три баннера с разными продуктами. Изображение, текст и кнопка в каждом баннере автоматически подбирались под конкретного пользователя. При этом в зависимости от города, где пользователь видел рекламу, менялся текст на CTA-кнопке: «Купить в Москве», «Купить в Самаре».
Именно такой вид шаблона помогает решить классическую проблему видеокреативов: пользователи, которые досматривают видео, не кликают, а те, кто кликают, не досматривают. Так у пользователя есть возможность кликнуть на один из баннеров в пэкшоте даже после окончания просмотра.
На протяжении всей кампании мы отключали неэффективные комбинации креативов. В результате удалось оптимизировать и процент досмотров и CTR: процент досмотров составил 70,8%, кликабельность креативов с кнопкой с указанием города достигла 2,7% (CTR креативов без геотриггеров составил 2,4%), что на 8% больше планового KPI.
- Как оптимизировали постклик
C первого дня размещения мы запустили оптимизацию. К концу первого дня собралось достаточно данных для подключения машинных алгоритмов, а к третьему дню мы собрали достаточно статистики для ручной оптимизации. Мы подключили white- и black-листы площадок, которые пополнялись на основе экспертного анализа. Списки доменов составили по результатам оценки следующих метрик: визиты, отказы, глубина просмотра и время на сайте. Отключение неэффективных площадок позволило улучшить post-click показатели: процент отказов снизился до 50%, а время на сайте составило 1 минуту 24 секунды.
Результаты
- Увеличили охват на 180%
- Увеличили процент досмотров на 9%
- Увеличили CTR на 8%
- Снизили процент отказов на 17%
- Увеличили среднее время пребывания на сайте на 110%