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Google lancia Attribution, il machine learning al servizio di pubblicità e analytics


24.05.2017

Google lancia Google Attribution, un nuovo prodotto per rispondere alla domanda che da sempre si pongono gli esperti di marketing: “La mia strategia di marketing funziona?”.

Google Attribution consentirà di misurare l’impatto di una campagna di marketing su più dispositivi e canali – tutto su un unico schermo e senza costi aggiuntivi. L’annuncio è stato fatto ieri durante Google Marketing Next, l’evento annuale di Google in cui vengono annunciate le ultime novità per l’advertising, gli analytics e DoubleClick.

“Considerata la complessità a cui è arrivato il percorso di acquisto, le interazioni digitali con il consumatore sono molte – il display, il video, la ricerca, i social e il sito o l’app  – ha commentato Sridhar Ramaswamy, Senior Vice President of Ads & Commerce di Google, durante il Google Marketing Next -. E tutti questi momenti di contatto avvengono su più dispositivi, diventando ancora più difficili da misurare.  Sono anni che gli esperti di marketing cercano un giusto modello per l’attribuzione, ma le soluzioni esistenti non funzionano. Infatti la maggior parte degli strumenti di attribuzione: sono difficili da impostare; non riescono a seguire il percorso d’acquisto quando le persone usano più dispositivi; non sono integrate con gli strumenti pubblicitari, rendendo difficile un’azione efficace. Di conseguenza, si tende a considerare solo l’ultimo clic, perdendo l’impatto della maggior parte dei punti di contatto con il consumatore. Google Attribution permette di capire il contributo di tutte le diverse attività di marketing, e fornisce l’insieme di informazioni necessarie per migliorare la loro integrazione. L’integrazione con AdWords, Google Analytics e DoubleClick Search semplifica l’integrazione dei dati tra tutti i canali di marketing. Il risultato finale è una visione complessiva della performance di una campagna”.

Google Attribution semplifica inoltre il passaggio all’attribuzione basata sui dati, che utilizza il machine learning per stabilire quanto investire su ciascun punto del percorso d’acquisto – dalla prima volta in cui i consumatori entrano in contatto con un brand per una ricerca iniziale, fino all’ultimo clic prima dell’acquisto. Grazie all’analisi delle ricorrenze nei percorsi di acquisto, il machine learning permette di ottimizzare i risultati per ogni attività specifica.

Google Attribution è in versione beta e amplierà il numero di inserzionisti nei prossimi mesi. Sempre durante l’evento Google ha posto l’accento sull’importanza dei dispostivi mobili.

Anche se la maggior parte degli acquisti avviene ancora in negozio, sempre di più le persone si rivolgono allo smartphone per fare ricerche prima dell’acquisto, in particolare sul motore di ricerca di Google e su Google Maps.

Per aiutare i consumatori con informazioni di prossimità, chi si occupa di marketing usa già strumenti innovativi come Promoted Places e gli annunci di prodotti disponibili localmente, per mostrare le offerte speciali e quali prodotti sono reperibili nei negozi più vicini. Ora è possibile trovare un negozio attraverso gli annunci su YouTube, grazie alle estensioni di località. Esselunga da quando è entrata nel digitale, ha sempre lavorato con YouTube per raggiungere la base clienti.

“Per questo l’evoluzione naturale della nostra strategia è stata quella di provare Store Visits su YouTube – commenta l’azienda -, così da offrire una maggiore efficienza e ottenere una performance migliore. Abbiamo riscontrato ottimi risultati nelle ultime settimane e questo ci ha aiutato a raggiungere la nostra base clienti in modo ancora più innovativo e rilevante”.

Il monitoraggio delle visite in negozio è già disponibile per le campagne sulla Ricerca, su Shopping e su Display. Presto sarà anche disponibile per YouTube TrueView, così da misurare l’impatto dei video sul passaggio in negozio.