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Una delle domande più frequenti per una agenzia o un brand quando inizia ad utilizzare per le proprie campagne digital segmenti di audience che si avvalgono di dati è: in che modo quel pubblico influenzerà l’erogazione e l’ottimizzazione della campagna? Ad esempio, quando includiamo un segmento di audience nella nostra campagna, spesso cominciamo ad avere problemi di “reach”. Dopo tutto, un segmento socio-demografico è tecnicamente un altro filtro che indica alla nostra campagna di non fare un’offerta per un’impression connessa ad un utente se questo non rientra in quello specifico target.

Ci sono 5 strumenti che possono aiutarci nell’ottimizzazione di una campagna data-driven. Ecco quali sono:

1) Inventory aperto: ampliare il più possibile il bacino d’offerta

Con l’utilizzo di un segmento di dati deterministici viene applicato un filtro di qualità, pertanto si va a limitare l’inventory sulla quale effettuare il bidding. Se, ad esempio, si vogliono raggiungere le donne interessate al “Fashion” attraverso un cluster specifico d’interesse, è molto più efficiente utilizzare una blacklist di inventory per escludere alcune categorie, piuttosto che applicare una whitelist che sarà mantenuta in modo naturale con l’uso di quel cluster di dati.

2) Brand Safety: ridurre le restrizioni dei filtri

Spesso, molti dei filtri che vengono applicati utilizzando le migliori tecnologie di brand safety sono poco efficaci e interferiscono anche con i risultati della campagna. Si deve tener conto del fatto che la tecnologia della brand safety funziona come un filtro dati aggiuntivo che applica una regola AND, cioè lo stesso utente dovrà essere in entrambi i cluster perché una campagna sia in grado di fare offerte d’acquisto dell’inventory, il che complica l’erogazione della campagna con ripercussioni negative sulla reach. È per questo motivo che è molto importante rivedere la logica dei filtri applicati, trovando l’equilibrio tra il segmento utilizzato e i filtri finali.

3) Frequency Cap: aumentare il numero di impression per i propri utenti

Erogare un messaggio ad un segmento di audience definito sulla base di un utilizzo di dati accurati significa comunicare ad utenti che hanno dimostrato un reale interesse verso l’oggetto della nostra campagna. Un frequency cap di 1, se inserita pensando di diminuire il rischio di sprecare impression erogate verso un pubblico non interessato è in realtà un’azione che presenta dei grandi limiti. Se si tratta di una campagna con dati, l’utente è decisamente interessato pertanto diventa importante impostare un frequency cap che generi la giusta pressione affinché il messaggio sia visto e ricordato dall’utente. Il frequency cap giusta dipende poi dal “rumore”, ossia dal numero di messaggi concorrenti o dalla complessità o immediatezza del messaggio e del prodotto presentato, pertanto si potrebbe avere bisogno di frequency cap diverse per generare i risultati proposti.

Continua su: Ottimizzazione delle campagne data-driven: 5 consigli per garantire risultati

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