Comment utiliser les exclusions géographiques pour mesurer la valeur publicitaire de la marque

À l'automne 2019, le vers Twitter du PPC était nouvellement en effervescence avec une question qui existe depuis aussi longtemps que l'industrie existe : cela vaut-il la peine d'enchérir sur des mots-clés de marque ? À l'époque, nous avions beaucoup écrit sur ce sujet – voir « Le débat sur les mots clés de la grande marque : ce que vous devez considérer » de Matt Umbro pour un récapitulatif détaillé.

Comme pour de nombreuses questions, la réponse à la question de savoir s'il faut ou non enchérir sur des mots-clés de marque peut se résumer de manière frustrante en deux mots : « Ça dépend ». Pour certaines marques, les enchères sur les mots-clés de leur marque peuvent faire partie intégrante de leur stratégie marketing. Pour d'autres, dépenser sur ces mots-clés peut être aussi frivole que d'investir dans des packs Juicero. Dans cet article, je vais décrire une stratégie que les annonceurs peuvent utiliser pour s'aider eux-mêmes et leurs clients à isoler et mesurer la valeur des publicités de marque : les exclusions géographiques.

Comment fonctionne l'analyse (et un exemple)

Je vais décrire comment configurer ce test dans Google Ads et Google Analytics, mais nous pouvons imaginer le processus de base fonctionnant pour toutes les plateformes publicitaires qui vous permettent d'exclure et de mesurer des zones géographiques spécifiques. Si vous travaillez dans Google Ads, vous pouvez configurer le test en excluant une zone géographique représentative de la campagne de marque dont vous essayez de mesurer la valeur. Si vous faites de la publicité aux États-Unis, je recommanderais de diviser les États en deux groupes de 25 de sorte que leurs populations soient égales et de choisir au hasard un ensemble d'États à exclure de la campagne à l'avenir.

Une fois que vous avez exclu cette zone géographique de votre campagne, créez deux segments dans le compte Google Analytics associé : un pour les États exclus et un pour les autres États. Désormais, vous pouvez mesurer l'augmentation/la baisse relative de votre KPI pour chaque groupe pour la recherche organique et la recherche payante combinées . Il est important de noter que vous devez vous assurer que vous mesurez l' augmentation/la diminution d'une période à l'autre au lieu de simplement mesurer le nombre total de conversions pour chaque canal. Cela devrait aider à contrôler les variables confusionnelles qui pourraient affecter le trafic payant ou organique dans l'ensemble.

Supposons, par exemple, que vous laissiez la campagne se dérouler avec des exclusions géographiques pendant 30 jours, avec un groupe de 25 États éligibles pour voir les annonces de votre marque et un groupe de 25 États non éligibles. Pour les besoins de cet exemple, nous pouvons imaginer qu'il n'y a qu'un seul objectif qui intéresse l'annonceur. Pour donner une certaine texture à cette hypothèse, consultez le tableau de résultats fabriqué ci-dessous :

Ces données suggèrent que pour les États exclus de la campagne de marque, l'augmentation des conversions de trafic organique compense presque entièrement la perte d'objectifs atteints par le trafic payant. En termes réels, cela suggérerait que la grande majorité des utilisateurs qui auraient cliqué sur une annonce et converti l'auraient de toute façon converti sur des canaux organiques. Dans un cas comme celui-ci, on pourrait raisonnablement conclure qu'il ne valait probablement pas « la peine » de lancer la campagne de marque, car son impact sur les conversions nettes semble être négligeable.

Autres facteurs à considérer

L'exemple ci-dessus est un exemple simplifié à l'essentiel à des fins d'illustration. En pratique, de nombreux facteurs doivent être pris en compte lors de la mise en place de cette analyse et de l'évaluation de ses données. Ces facteurs comprennent :

Pouvez-vous vous permettre une exclusion géographique de 50 % ? Peut-être pensez-vous fortement que le trafic payant est un puissant moteur de trafic de marque que vous auriez autrement manqué. Si tel est le cas, je recommanderais de commencer avec une géo-exclusion beaucoup plus petite. Tant que vous mesurez l'augmentation/la baisse nette, vous devriez toujours être en mesure de recueillir des informations à partir de groupes de mesure de tailles différentes. Si les résultats de la plus petite exclusion suggèrent que le trafic de marque n'est pas vraiment aussi précieux que vous le pensiez, vous pouvez toujours passer à une plus grande exclusion géographique pour rassembler une plus grande taille d'échantillon.

Conseil de pro : si vous souhaitez commencer avec un seul État exclu de votre analyse, l'Illinois a été qualifié d'État le plus représentatif en termes de composition démographique. Si ça joue à Peoria…

Quel est le profit associé à chaque conversion de marque ? Votre analyse suggère peut-être que la plupart (mais pas toutes) des conversions de marque payantes se produiraient de manière organique si votre campagne payante cessait de fonctionner. Que vous souhaitiez ou non arrêter complètement la campagne dépend du bénéfice associé à chaque conversion. Par exemple, si chaque conversion génère 1 000 $ de bénéfices et que le CPL n'est que de 0,05 $, alors même manquer quelques conversions pourrait avoir un impact énorme, et il pourrait être judicieux de continuer à mener la campagne à plein régime.

Quelles variables confusionnelles ont pu se faufiler ? Malgré tous nos efforts, ce type d'analyse ne sera jamais une expérience scientifique parfaite, et en tant que tel, vous devrez prendre en compte autant de variables confusionnelles que possible lors de l'interprétation des résultats. Par exemple,

• Peut-être que les publicités de marque incluaient une offre spéciale qui n'était pas encore reflétée dans le résultat organique pour votre client. Si tel était le cas, cela pourrait avoir un impact sur la rentabilité relative des conversions biologiques et des conversions payantes.
• Peut-être y avait-il des campagnes publicitaires hors ligne qui affectaient différentes zones géographiques. Si la chose dont vous faisiez la publicité faisait également l'objet d'une campagne télévisée régionale, par exemple, cela pourrait stimuler l'augmentation du bio dans certains domaines et fausser vos résultats.
• Même les campagnes non spécifiques à une zone géographique sur d'autres canaux peuvent affecter la façon dont vous interprétez les résultats. S'il y avait une énorme campagne de publipostage qui affectait à la fois vos zones géographiques incluses et exclues, cette campagne pourrait générer une augmentation de la marque si importante qu'elle noie le changement que vous essayiez réellement de mesurer.

Donc, au final, ce genre d'analyse n'est pas susceptible de répondre une fois pour toutes à la question de savoir si les dépenses sur les campagnes de marque produisent réellement de la valeur. Mais, espérons-le, cela peut induire des données et des nuances dans vos enquêtes sur cette question. Chaque annonceur est confronté à des défis et à des opportunités différents, il est donc temps de jeter des platitudes dogmatiques telles que « enchérir sur les termes de la marque en vaut toujours la peine, car ils sont de toute façon bon marché et les concurrents pourraient le faire si nous ne le faisons pas » ou « ne jamais enchérir sur la marque termes parce que vous devriez de toute façon être bien classé pour eux ». Au lieu de cela, abordez chaque cas avec un esprit ouvert et faites de votre mieux pour recueillir des données pour soutenir votre éventuelle stratégie. Les analyses d'exclusion géographique sont un moyen de le faire.