Minder is meer. Dit zou de conclusie kunnen zijn van een recent marketingonderzoek over online adverteren (Engels), dat werd gepubliceerd in het IJRM (International Journal of Research in Marketing; zie referenties aan het einde van dit artikel).
De onderzoekers Steffen Försch en Evert de Haan (Universiteit van Frankfurt, Duitsland) bestudeerden een dataset van 5,8 miljard advertenties en 1,8 miljoen kliks, die 158 adverteerders uit 25 sectoren omvat. Uit hun onderzoek blijkt dat de frequentie en actualiteit van online adverteren een directe impact heeft op de doorkliksnelheid (CTR) en daarmee op de effectiviteit van de reclame-uitgaven.
Als u wilt weten hoe u uw online advertenties moet opzetten zodat ze zo effectief mogelijk zijn, raden wij u aan de rest van dit artikel te lezen.
Wat weten we over de effecten van frequentie en nieuwheid in de reclame?
Laten we beginnen met te verduidelijken wat frequentie en nieuwheid betekenen in online reclame.
- De frequentie van advertentie is vrij eenvoudig te begrijpen: het is het totale aantal blootstellingen gedeeld door de tijd.
- Nieuwheid is een moeilijker te begrijpen begrip. Nieuwheid is het tijdsinterval tussen twee blootstellingen. En in deze studie betekent een hogere nieuwheid dat de laatste advertentie-indruk nieuwer was.
De effecten van frequentie/nieuwheid zijn sinds de jaren vijftig van de vorige eeuw bestudeerd en logischerwijs gaat de nadruk sinds de jaren negentig uit naar online reclame. Zoals de auteurs schrijven:
“Wat betreft reclamefrequentie tonen de meeste studies aan dat het verhogen van de reclamefrequentie de reclame en merkmemorisatie verbetert (…), hoewel de relatie met het volume van de aankopen omgekeerd U-vormig is, (…) evenals de houding tegenover het merk en de reclame. (….) De impact van nieuwheid op het geheugen is positief, maar alleen op korte termijn.
Zoals u kunt zien, heeft marketingonderzoek zich in het verleden gericht op het effect van merkmemorisatie (wat in een offline wereld volkomen logisch is), maar niet op effectieve aankopen. Effectieve aankopen kunnen niet nauwkeurig worden gevolgd, zelfs niet in een online wereld. In hun onderzoek gebruiken de auteurs daarom de doorkliksnelheid (CTR), d.w.z. het percentage gebruikers dat op een advertentie klikt, om de interesse van een gebruiker te benaderen en zo hun neiging om later te kopen. Laten we nu nagaan hoe Försch en de Haan hun onderzoek hebben uitgevoerd en welke conclusies zij daaruit hebben kunnen trekken.
Beschrijving van de dataset en onderzoekshypothesen
De dataset is afkomstig van een netwerk van uitgevers en bevat gegevens voor 5,8 miljard impressies die 1,8 miljoen klikken hebben gegenereerd (wat overeenkomt met een gemiddelde CTR van 0,03%). Deze gegevensverzameling heeft betrekking op de activiteiten van 158 adverteerders in 25 bedrijfssectoren en de geïnvesteerde bedragen variëren van € 1010 tot € 635310 in de onderzochte periode.
De variaties in frequentie en nieuwheid waren van dien aard dat de auteurs in groepen moesten werken (in de statistieken spreekt men van “klassen”) om de gegevens te kunnen analyseren:
– 34 reclamefrequentieklassen
– 56 nieuwheidklassen
Als we dat berekenen, krijgen we dus 1904 (34 x 56) mogelijke combinaties.
Hoewel de auteurs 12 hypothesen hebben ontwikkeld en zogenaamde interactie-effecten hebben opgenomen, zullen we hier eenvoudigweg de essentie van hun werk bespreken. De 3 belangrijkste veronderstellingen waren als volgt:
- hoe hoger de reclamefrequentie, hoe lager de CTR
- hoe hoger de nieuwheid, hoe lager de CTR
- een grotere frequentie en nieuwheid samen leidt tot een daling van de CTR
De resultaten
De ongekende omvang van de dataset stelde de auteurs in staat om mogelijk juiste conclusies te trekken op grotere schaal (vandaar de focus van het onderzoek op onze blog).
Ten eerste ontdekten ze wat ze “empirische regelmatigheden” noemen, d.w.z. waarneembare trends die een afspiegeling zijn van de gangbare praktijken van adverteerders en het gedrag van gebruikers.
- 80% van alle advertenties wordt afgespeeld aan 20% van de gebruikers
- 2,2% van de gebruikers klikt op een advertentie en 20% van de gebruikers vertegenwoordigt 27% van alle klikken.
- voor elke minuut die voorbijgaat sinds de laatste reclame-indruk, neemt de kans op het zien van een online advertentie af: 10% extra tijd sinds de laatste reclame-indruk resulteert in een daling van 11,1% in de kans op het zien van een reclame-indruk.
Maar laten we even de hoofdvraag bekijken: wat is de invloed van de frequentie en nieuwheid van advertenties op de doorkliksnelheid (CTR)?
Ongeacht het gekozen model (met of zonder interactie-effecten) konden de 3 belangrijkste hypothesen worden bevestigd:
- de toename van de frequentie van de aankondigingen resulteert in een daling van de CTR
- de toename van de reclame-nieuwheid (d.w.z. de verkorting van de tijd tussen twee reclame-impressies) resulteert in een afname van de CTR
- de combinatie van een grotere frequentie en nieuwheid resulteert ook in een daling van CTR
Conclusies
Dit onderzoek toont op briljante wijze aan dat het verhogen van de frequentie en nieuwheid van online reclame de effectiviteit ervan kan beïnvloeden. Er bestaat dus een optimale keuze om de effectiviteit van online reclame te garanderen. Onderstaande afbeeldingen helpen o om u ervan bewust te worden van wat u waarschijnlijk verliest als u de twee parameters waartoe u toegang heeft te veel verhoogt.
Effect van de frequentie van online adverteren op de doorkliksnelheid (CTR)
Effect van de nieuwheid van online advertenties op de doorkliksnelheid (CTR) (hoe meer tijd er nodig is, hoe meer impressies van dezelfde online advertentie in de tijd gespreid zijn)
Illustratieve afbeelding: Shutterstock
Posted in Diverse.
