[Research] Perché dovresti usare un solo Retargeter

“La nostra strategia è di non mescolare i retargeter nello stesso mercato. Altrimenti, si corre il rischio di cannibalizzazione e di fare offerte contro se stessi. E si finisce per pagare due volte per la stessa inventory.” – Wojciech Soltys, Head of Performance Marketing, Remix

Se sei nel mercato della tecnologia di retargeting o sei solo all’inizio, molti dei test iniziali hanno a che fare con una domanda, che si riduce a questo: un retargeter o due retargeter.

Sappiamo che il retargeting è popolare, sia che tu stia usando uno o due retargeter. Quando Criteo ha condotto la ricerca “State of Ad Tech”, abbiamo scoperto che il retargeting e gli annunci display spesso erano la principale tattica di marketing. Senza sorpresa: la maggior parte dei performance marketer conosce l’efficacia della pubblicità display. Gli annunci iperpertinenti destinati ai visitatori web che hanno espresso interesse possono generare un ROI estremamente elevato offrendo al contempo tracciabilità e controllo.
Questa operazione viene in genere eseguita tramite un partner di retargeting. E, dal momento che i marketer di solito iniziano utilizzando un partner di retargeting, spesso si pongono una domanda chiave: dovrei usare un solo fornitore di retargeting o dovrei usare più soluzioni?

Il quadro editoriale nel 2019

I fornitori di retargeting mettono sul tavolo approcci e abilità diversi. Intorno al 2010 era del tutto possibile che uno specifico fornitore di retargeting offrisse un accesso unico ed esclusivo al catalogo degli editori, e quindi agli utenti.

Tuttavia, dopo la rivoluzione RTB (real-time bidding) solo un piccolo numero di fornitori possiede un catalogo e utenti davvero unici. La maggioranza dei fornitori utilizza gli scambi RTB per la maggior parte dell’inventario pubblicitario, se non addirittura per tutto. Tali scambi sono aperti a molti offerenti e pertanto non rappresentano inventari o utenti esclusivi o incrementali.

Ma per un fornitore di retargeting è possibile avere un inventario preferenziale al di fuori degli scambi RTB – Criteo Direct Bidder ne è un esempio.

La scienza degli scambi RTB

L’open RTB Exchange è un’ottima cosa: consente a qualsiasi inserzionista di fare offerte competitive per mostrare un annuncio a un utente specifico. Il retargeting dinamico sfrutta questa capacità per determinare con precisione il valore di mostrare un annuncio a un determinato utente e fare offerte di conseguenza. Quando il tuo fornitore di retargeting vince le aste RTB e mostra i tuoi annunci, ottieni più vendite al tuo ROI target.

Quando utilizzi una sola soluzione di retargeting, tutte le offerte vengono coordinate e allineate per ottenere il ROI massimo. Il fornitore di retargeting comprende come diminuisce il valore di ogni successiva visualizzazione degli annunci, fornisce la frequenza corretta per ogni utente e si assicura che l’esperienza utente sia ottimale.

Il mondo dei retargeter multipli

Le cose iniziano a diventare un po’ complicate quando a due retargeter viene assegnato l’accesso allo stesso utente. Sono due i problemi che si verificano quando i marketer decidono di utilizzare due retargeter.

1. Collisione dell’offerta

Poiché la maggior parte degli annunci di retargeting viene venduta tramite uno scambio RTB, entrambi i retargeter faranno un’offerta (per tuo conto) per quell’utente. Questo si chiama collisione dell’offerta. È negativo come sembra: utilizzando il tuo budget per fare un’offerta contro te stesso, pagherai semplicemente di più per la stessa ad impression.

Dal momento che entrambi i retargeter utilizzano lo stesso scambio, le tue offerte finiscono per essere una contro l’altra e devi pagare il prezzo massimo di tutte le offerte presentate per tuo conto.

2. Cecità alla frequenza

L’utilizzo di più retargeter si traduce anche in cecità alla frequenza. È fondamentale che a ogni utente venga mostrato il numero corretto di annunci e che ogni annuncio venga valutato con precisione. Tuttavia, poiché il retargeter 1 non sa quanti annunci sono stati mostrati dal retargeter 2 (e viceversa), è impossibile per entrambi raggiungere correttamente il limite di frequenza per l’utente. Ancora peggio, gli utenti rischiano di essere sovraesposti e di avere una brutta esperienza con il tuo brand. Infine, le offerte inviate da uno dei retargeter non riflettono il vero valore dell’ad impression perché l’offerta del retargeter non ha una visibilità completa sul numero di annunci già mostrati.

Che cosa dicono i dati

Sappiamo che fare offerte contro te stesso può solo essere dannoso. Infatti, non è che per fare offerte su eBay o altre aste online crei due account. Ma come si calcola l’effettiva del ROI che deriva dalla collisione dell’offerta e dalla cecità alla frequenza?

Per rispondere a questa domanda, Criteo ha riunito un team interfunzionale di esperti in aste RTB, data science ed efficacia di marketing. Abbiamo creato un modello di simulazione che ci permette di studiare il cambiamento del valore creato per un inserzionista quando si passa da uno a due, o anche a tre, retargeter.

Il nostro modello ci ha anche permesso di determinare l’effetto specifico sia della collisione dell’offerta che della cecità alla frequenza.

Il nostro team ha condotto una simulazione di oltre 150 milioni di display pubblicitari. Abbiamo creato scenari diversi: uno con un retargeter, uno con due retargeter e uno con tre retargeter.

Quindi abbiamo determinato il valore che ogni opzione avrebbe offerto a un inserzionista. Abbiamo regolato vari parametri, come la divisione dei display tra retargeter 1 e retargeter 2, per capire in che modo le modifiche al sistema influiscono sulla riduzione del ROI.

Che cosa abbiamo trovato

Nel complesso, la ricerca non ha lasciato dubbi: c’è una perdita di ROI pari al 22% quando gli inserzionisti utilizzano due retargeter invece di uno e le cose peggiorano ulteriormente se si aggiungono altri retargeter al mix.

La metodologia

Il nostro studio consisteva in due modelli principali: un modello per determinare specificamente l’effetto negativo della cecità alla frequenza e un secondo modello che usiamo per prendere l’effetto della cecità alla frequenza e applicare la collisione dell’offerta. In questo secondo modello, determiniamo la perdita di valore, in termini di ROI, per l’inserzionista.

Parte I: Cecità alla frequenza

Quindi come si calcola l’effetto esatto della cecità alla frequenza?

Abbiamo iniziato considerando tre fattori principali che determinano la riduzione del ROI che si potrebbe avere a causa dell’utilizzo di due retargeter:

• Quale percentuale di tutti gli annunci viene pubblicata da ogni retargeter?
• Quanto velocemente diminuisce il valore dell’ad impression quando un annuncio per lo stesso prodotto viene inviato allo stesso utente?
• Qual è la frequenza media degli annunci per un determinato utente?

Siamo partiti da un dato basilare: con il tempo tutte le iniziative di marketing perdono rilevanza. In particolare, sappiamo che l’esposizione di N+1 a un mezzo di marketing è generalmente meno potente dell’esposizione N allo stesso mezzo. Nel caso del retargeting dinamico, Criteo ha prove sufficienti per stimare tra il 10 e il 20% i tassi di logoramento per ogni esposizione aggiuntiva.

In termini di frequenza abbiamo considerato una frequenza media di 10. Mentre la frequenza effettiva varia in base all’utente, troviamo che queste medie sono ragionevoli per un periodo medio di 7-10 giorni e rappresentano il periodo di picco dell’intenzione di acquisto per molti prodotti.

Infine, abbiamo considerato il “caso peggiore”, quando ogni retargeter distribuisce il 50% degli annunci, insieme a un caso più modesto in cui il retargeter primario eroga l’80% degli annunci.

Per ognuno di questi casi, abbiamo creato modelli display per display di ciò che ci saremmo aspettati accadesse.

• Abbiamo considerato che ogni utente avesse una probabilità dell’80% di vedere un altro annuncio. Tale regola ci permette di avere una distribuzione della frequenza che è vicina a ciò che vediamo “in natura”, pur mantenendo una frequenza media di 10 display.
• Quando un utente vede un altro annuncio, abbiamo scelto casualmente (con una probabilità del 50 o dell’80%) se l’annuncio è stato mostrato dal retargeter primario o da quello secondario.
• Ogni retargeter valuta l’annuncio solo in base agli annunci che ha mostrato. Ad esempio, se all’utente 1 viene mostrato il terzo annuncio dal retargeter 2, il valore dell’annuncio (secondo il retargeter #2) sarà pari a quello del primo annuncio (se il retargeter #1 ha mostrato gli annunci 1 e 2).
• Calcoliamo la sopravvalutazione creata dalla cecità alla frequenza come somma di tutte le valutazioni rispetto alla somma della valutazione reale. Pertanto, i nostri risultati sono ponderati e riflettono la spesa reale per l’acquisto dell’inventario.

La tabella seguente mostra un esempio di come simulare la cecità alla frequenza:

Note su quanto sopra:

1. Per i display 1 e 2, non abbiamo ancora alcuna interferenza. Il retargeter 1 pubblica entrambi gli annunci e riconosce correttamente che gli annunci sono le visualizzazioni #1 e #2 dell’utente. Pertanto, il valore reale e il valore percepito dell’annuncio (dal retargeter che ha mostrato l’annuncio) sono uguali.
2. Il problema si pone per il display 3. Poiché il retargeter 2 mostra questo annuncio pensando che questo sia il display #1, il retargeter 2 valuta la visualizzazione a 1,00 USD quando il valore reale dell’annuncio è pari a 0,64 USD. Occorre tener presente che il valore reale dell’annuncio diminuisce del 20% ogni volta che l’annuncio viene mostrato nuovamente per riflettere il logoramento del marketing.
3. Con il display #4, torniamo a retargeter 1. Tuttavia, poiché il display #3 è stato mostrato dal retargeter 2, questa azione del retargeter 2 riduce la capacità del retargeter 1 di valutare correttamente l’annuncio.
4. Questo processo continua fino a quando non vengono mostrati altri annunci all’utente 1. Ricominciamo con l’utente 2.

Sulla base dello studio di cui sopra, risulta che l’overbid è in media del 19% quando si utilizzano due retargeter.

Parte II: Collisione dell’offerta più cecità alla frequenza

Per determinare l’effetto della collisione dell’offerta e della cecità alla frequenza sul ROI dell’inserzionista, simuliamo milioni di richieste di offerta. Una richiesta di offerta si verifica quando uno scambio di offerte in tempo reale (RTB) raggiunge più offerenti per chiedere quanto ognuno pagherebbe per mostrare un annuncio a un utente specifico. La maggior parte degli scambi RTB utilizza quella che viene chiamata un’asta di primo prezzo, in cui chi offre di più ha la possibilità di mostrare un annuncio all’utente e paga il prezzo dell’offerta. Il nostro studio utilizza un modello di asta di primo prezzo.

Per ogni richiesta di offerta esiste un valore creato per un inserzionista mostrando un annuncio per quell’inserzionista a un utente. Tuttavia, questo valore deve essere stimato e pertanto non può avere una precisione del 100%. Nel campo del performance retargeting, i giocatori migliori hanno una precisione elevata, che significa che sono in grado di prevedere la probabilità di eventi futuri. Il retargeting migliore è in grado di prevedere in modo specifico l’esatta probabilità che un determinato utente faccia clic su un annuncio ed effettui un acquisto sul sito web di un inserzionista. Gli utenti che hanno maggiori probabilità di rispondere alla pubblicità valgono di più e le soluzioni di retargeting di alta qualità aumentano o diminuiscono l'”offerta” per riflettere tali differenze.

Definiamo il vero valore del display come eCPM del display.

Modelliamo la valutazione di ogni retargeter come segue:

• Iniziare con il valore reale del display (eCPM)
• Regolare l’eCPM verso l’alto o verso il basso di una quantità casuale normalmente distribuita per tenere conto del fatto che tutti i retargeter devono tener conto di qualche errore (perché il futuro non è perfettamente prevedibile)
• Regolare l’eCPM fino a tenere conto di “errore di overbid”, come determinato nella sezione cecità alla frequenza di questo rapporto. Questo errore è distribuito in modo esponenziale (poiché deve essere 0% o superiore) con una media del 19%, in base ai risultati del nostro studio sulla cecità alla frequenza.

Una volta effettuate le valutazioni per ogni retargeter, le offerte devono essere “ombreggiate” (o ridotte) per tenere conto del fatto che il valore dell’inserzionista può essere creato solo quando l’importo pagato per mostrare un annuncio è inferiore al valore reale della visualizzazione. Adottiamo un approccio conservativo e presumiamo che tutti i retargeter applichino strategie di shading delle offerte ottimali (sebbene non sia probabile che ciò avvenga a causa della scala di dati richiesta per creare calcoli di shading dell’offerta ottimali).

Infine, utilizzando le offerte effettive di ogni retargeter possiamo simulare l’asta stessa.

• Tutte le offerte dei retargeter vengono inserite nell’asta
• Il retargeter che offre di più va contro tutti gli altri offerenti nell’asta
• Riflettiamo la realtà del mercato utilizzando “percentuali di vincita” effettive basate sull’offerta.
  • Ad esempio, se l’offerta del retargeter più alto è USD 2,15, potremmo sapere che un’offerta di USD 2,15 vince l’asta il 22% delle volte.
  • Le percentuali di vincita sono “log normal”, il che significa che i tassi di vincita aumentano lentamente all’inizio, quindi più velocemente, e poi di nuovo lentamente. Alcuni la chiamano una curva “S”.
  • L’aumento di un’offerta bassa, ad esempio 0,10 USD fino a 0,30 USD, non avrà un grande effetto in quanto entrambi hanno un piccolo tasso di vincita. Tuttavia, spostare un’offerta da 1,30 a 1,50 USD avrà un effetto maggiore man mano che i tassi di vincita aumentano più rapidamente nel mezzo della distribuzione.
  • Sulla fascia alta, si verifica lo stesso effetto come sulla fascia bassa. Aumentare un’offerta da 10 a 10,20 USD non avrà un grande effetto perché la percentuale di vincita è già abbastanza alta.
• Se un retargeter vince l’asta, gli viene addebitato l’importo dell’offerta e calcoliamo il valore creato per l’inserzionista.

Possiamo quindi ripetere queste richieste di offerta milioni di volte per simulare che cosa succede quando un cliente reale interagisce con i partner di retargeting. Abbiamo creato il codice per esaminare che cosa sarebbe successo quando si utilizzando 1 Retargeter, 2 Retargeter e 3 Retargeter. I risultati sono quelli presentati sopra.

Se stai utilizzando un retargeter, continua a farlo e assicurati di utilizzare la soluzione migliore. Se stai usando più retargeter, fai una valutazione per cercare di capire come fare un test riducendo i retargeter a uno, che dovrebbe generare un ROI più elevato con la spesa totale.

A tale scopo, è possibile eseguire un’analisi pre-post di ciò che accade utilizzando un retargeter rispetto a ciò che accade con due retargeter. Suddividere il pool di cookie in popolazioni A e B e applicare un retargeter al gruppo A e due retargeter al gruppo B, mantenendo la spesa totale invariata tra le popolazioni A e B. Da lì, misurare tutte le vendite (vendite non attribuite) in ogni popolazione.

Se sei come noi – e i clienti con cui abbiamo lavorato – scoprirai che un retargeter è sempre meglio di due!

Vuoi saperne di più sul retargeting? Visita il nostro Hub di Retargeting o scarica la guida completa “One vs. Two Retargeters Quick Guide.”