Videocontent is een belangrijk onderdeel van bijna alle goede reclamecampagnes. 27% van de consumenten besteedt meer dan tien uur per week aan het bekijken van online video's, en dit cijfer zal waarschijnlijk alleen maar toenemen. Dit is een uitdaging voor veel mediabureaus en merken. Videocontent is een zeer krachtig instrument, maar ondoorzichtige meetgegevens en toenemende concurrentie betekenen dat videoadvertentiebudgetten het risico lopen te worden overgewaardeerd.
Wat is de reden dat dit gebeurt en hoe kunt u uw budget voor videoadvertenties onder controle houden?
Dit artikel legt uit:
- Waarom online video content zo belangrijk is.
- De redenen dat adverteerders zich zorgen maken over hun online video budgetten.
- Hoe adverteerders Deep Learning kunnen gebruiken om hun budgetten te optimaliseren, en de impact van uw online videocampagne te maximaliseren.
Waarom nemen video-advertentiebudgetten toe?
Een oorzaak van deze stijging in video consumptie is de COVID-19 pandemie. Doordat we allemaal gedwongen worden thuis te zijn en veel winkels werden gesloten, moesten bedrijven hun focus verleggen naar online. Dit geldt met name voor retailers, die hun eCommerce-plannen vaak moesten versnellen om omzet te behouden.
Met name video is voor veel adverteerders een nog belangrijkere manier geworden om zich te onderscheiden. Een overdaad aan advertenties betekent dat 70-80% van de gebruikers gesponsorde zoekresultaten volledig negeert en 86% van de mensen herinnert zich niet eens een traditionele banner advertentie te hebben gezien. Positief contrast hiertegen bieden video advertenties want zij leveren een hogere betrokkenheid en worden tot 1.200 keer vaker gedeeld dan tekst gedreven advertenties.
Dit betekent echter dat er momenteel veel concurrentie is in de video advertentieruimte. Merken zijn actief bezig unieke content te produceren om de aandacht te vangen, maar ze moeten tevens een manier vinden om ervoor te zorgen dat consumenten er in contact mee komen. Hiervoor doen adverteerders vaak een beroep op mediabureaus, maar traditionele meetmethoden kunnen ondoorzichtig en frustrerend zijn. Dit betekent dat adverteerders regelmatig het gevoel hebben dat hun videobudget niet zo ver reikt als het zou kunnen, maar er is een betere manier.
CPM (Cost Per Mille) is niet granulair genoeg
De traditionele manier waarop een digitale campagne wordt ingekocht is via Cost Per Mille KPI's. Dit betekent in wezen dat een adverteerder betaalt voor elke duizend weergaven die een "opportunity to see" vormen. Dit is een frustrerende KPI om een aantal redenen en de belangrijkste is onzekerheid. Een adverteerder heeft geen nauwkeurige manier om de werkelijke impact van het budget in hun campagne te meten. Dit is waar Cost Per Completed View (CPCV) in het spel komt.
Het voordeel van CPCV metingen is dat adverteerders precies weten waar ze voor betalen, en in staat zijn om hun budgetten beter te beheren door ervoor te zorgen dat alleen echt betrokken consumenten worden bereikt. In het verleden was het voor veel bureaus echter een uitdaging om CPCV-metingen nauwkeurig te voorspellen, maar nieuwe ontwikkelingen in Deep Learning-technologie hebben daar verandering in gebracht.
Deep Learning kan CPCV tot 47% verbeteren
Deep Learning-technologie is uniek omdat het in staat is ingewikkelde, ongestructureerde datasets te verwerken. Hierdoor kan content veel nauwkeuriger worden getarget, zodat deze wordt getoond aan consumenten die het meest waarschijnlijk een positieve interactie zullen aangaan met de advertentie. Deep Learning-algoritmen zijn intelligent genoeg om meerdere oplossingen in combinatie te gebruiken voor optimale resultaten.
Laten we eens kijken hoe dit in de praktijk zou kunnen werken. Een adverteerder wil een nieuw model elektrische auto verkopen. RTB House's contextuele targeting oplossing is in staat zijn om websites te identificeren waar gebruikers die geïnteresseerd zijn in een nieuwe elektrische auto zich het meest waarschijnlijk zullen bevinden. Tegelijkertijd zou het in staat zijn om de kosten van het plaatsen van content op verschillende kanalen te vergelijken en een geschikte strategie te bepalen die de uitkijktijden (VCR) maximaliseert en tegelijkertijd de kosten minimaliseert. Naarmate meer campagnes worden uitgevoerd, wordt het Deep Learning-algoritme intelligenter en efficiënter.
De sleutel tot dit succes is het vermogen van Deep Learning om te werken met meerdere oplossingen en gecompliceerde datasets. Dit betekent dat RTB House in staat is een premium service te bieden tegen een zeer aantrekkelijke prijs. Het maakt het ook veel gemakkelijker om operaties snel te schalen, aangezien het Deep Learning-algoritme veel van het werk overneemt dat voorheen door veel campagne specialisten & data-analisten moest worden gedaan.
Ontdek wat een CPCV-campagne en Deep Learning voor jouw branding campagne kan betekenen
Met de toenemende concurrentie is het cruciaal voor merken en bureau's om hun campagnes zoveel mogelijk te optimaliseren. Uw bedrijf of bureau kan profiteren van de mogelijkheden van een CPCV campagne, aangedreven door geavanceerde Deep Learning Oplossingen. Neem contact met ons op en verander vandaag nog de manier waarop u videoadvertenties uitvoert.
Verander vandaag nog de manier waarop u videoadvertenties uitvoert - neem gerust contact met ons op.
Plaats als eerste een reactie
Ook een reactie plaatsen? Word lid van Adformatie!