Grandi inserzionisti come P&G , Mars e Unilever hanno iniziato a ridurre la dipendenza dal targeting degli annunci online e sono tornati a metodi tradizionali e metodi di misurazione come l’ econometria.

L’econometria (Analisi quantitativa dei problemi economici, con larga applicazione di tecniche matematiche e statistiche) è una metodologia che permette di attribuire le prestazioni in modo indipendente, quindi senza fare affidamento su misurazioni provenienti da Google o Facebook.

Il targeting contestuale , che mostra gli annunci in base al contesto in cui sono posizionati (piuttosto che al comportamento dell’utente, non è mai andato veramente via, ma ora è dovuto a un aumento di importanza. Se prendiamo il CPM medio su Ricerca Google (dove gli annunci vengono posizionati in base alla parola chiave cercata dall’utente), rispetto agli annunci di Facebook (principalmente basati sul micro-targeting), i CPM (quanto costa mostrare 1.000 annunci) sono ancora quasi il doppio: $ 22,94 su Google contro $ 12,79 su Facebook, quindi è chiaramente possibile che ciò che l’utente sta facendo in questo momento (cercare un prodotto) possa valere più di chi è l’utente (dati demografici, comportamentali). 

L’acquisto di annunci digitali inizierà a somigliare al modo in cui vengono acquistati gli annunci TV, rispetto ai contenuti più pertinenti ai loro prodotti. Pubblicità di marchi di scarpe su siti sportivi; app di fitness durante i video di allenamento su Youtube; e compagnie aeree sui blog di viaggio. I marketer affamati di dati migreranno alle attività di abbonamento, dove l’accesso forzato garantirà che gli utenti scelgano il monitoraggio. Alcuni esperti di marketing si allontaneranno dagli annunci a pagamento tutti insieme, verso canali organici come Virality . Altri esperti di marketing competeranno sulla creatività: come gli annunci Super Bowl, la segmentazione verrà eseguita con il contenuto dell’annuncio, piuttosto che con il targeting del posizionamento. Le nuove innovazioni nell’IA consentiranno la generazione di massa di idee creative per test su larga scala. Se il cliente giusto vede il messaggio giusto al momento giusto, se il targeting si adatta al contenuto e la privacy è rispettata, gli annunci hanno la possibilità di diventare più efficaci che mai.

Quello che vedremo nei prossimi anni, anzi probabilmente mesi, sarà una crescita dell’econometria (matematica e statistica applicata al business/economia) e dei Marketing Mix Models.

I marketing mix models rispondono ad una serie di domande come:

Se da domani raddoppiassi il mio Budget ADV, cosa succederebbe al mio ROI?

È veramente la mia agenzia che sta portando risultati, o queste vendite sono dovute ad altre variabili?

Quante vendite mi sta portando la mia pubblicità in TV?

I marketing mix models rispondo proprio a questo, senza dipendere da piattaforme come Google o Facebook, ma lo fanno attraverso funzioni matematiche, completamente indipendenti dai dati del singolo utente.

Questa è la base del machine learning e dei modelli predittivi, che però vedremo più avanti in un altro articolo.

Per leggere un esempio, qui trovi un articolo in cui puoi vedere come prevedere le vendite che farai a seconda del prezzo del tuo prodotto

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