I risultati parlano da soli: la rilevanza cresce fino a tre volte tanto e il miglioramento sul ROI è direttamente proporzionale.
Questo algoritmo è self-learning e, utilizzando in modo dinamico i big data, mostra gli annunci solo dove hanno l’impatto maggiore. Ciò che lo caratterizza e distingue è che non fa riferimento solo alle classiche metriche quantitative come i clic, ma integra anche quelle di natura qualitativa fondamentali per il posizionamento dei brand.
Da cosa è alimentato questo brand algorithm?
A tal proposito, Ilkka Lassila, Chief Technology Officerin Widespace ha evidenziato quanto segue: "Abbiamo inserito nel sistema i risultati di oltre 18.000 campagne rich media e miliardi di impressions, confrontandoli poi con le risposte ottenute da oltre 30.000 questionari dedicati alle campagne di branding. Questi dati sono poi stati inseriti nel Brand Algorithm e abbiamo ottenuto miglioramenti molto significativi nella distribuzione delle campagne. I dati raccolti da queste indagini ci hanno fornito preziosi insight sul reale impatto che le nostre campagne hanno sui valori tipici della marca come il ricordo del messaggio, la rilevanza e l’intention to buy. Siamo certi di avere trovato un sistema unico e di grande qualità perché ci consente di prevedere la pertinenza dell’annuncio non solo sulla base dei clic e download, ma anche sulle variabili legate al brand".
La rilevanza di un annuncio è di enorme importanza per l'impatto di una campagna. I risultati degli studi di Widespace sull’impatto del brand, condotti dopo aver applicato il nuovo Brand Algorithm, rivelano che gli annunci con un alto punteggio del Sistema di Raccomandazione registrano anche un alto punteggio di rilevanza, tre volte superiore tra gli utenti. E la pertinenza - a sua volta - ha un impatto enorme sull’intenzione di acquisto: gli utenti che ritengono un annuncio molto rilevante sono 17 volte più intenzionati a fare un acquisto.
Che peso ha la pertinenza degli annunci?
Secondo Lassila, “la pertinenza degli annunci porta vantaggi a tutte le parti coinvolte. L'inserzionista ottiene una campagna più efficace. L’utente finale ottiene informazioni commerciali pertinenti e rilevanti e gli utili dell’editore crescono a fronte di una user experience complessiva più soddisfacente”.