Rezultati digitalnih kampanj pogosto niso slabši zaradi napačne strategije, temveč zaradi nepopolnih podatkovnih signalov. Ko oglaševalske platforme ne prejmejo vseh konverzij, algoritmi optimizirajo na podlagi delne slike. To vodi v napačne odločitve: proračuni se zmanjšujejo tam, kjer kampanje dejansko delujejo, in povečujejo tam, kjer signal daje izkrivljeno sliko. Ključ do stabilne optimizacije zato ni več podatkov, temveč pravilni, konsistentni in povezani signali.

Zakaj del konverzijskih podatkov izgine?

Vsak teden se zgodijo konverzije, ki nikoli ne dosežejo oglaševalskih platform. Prijava je uspešno zaključena, nakup potrjen, povpraševanje oddano, vendar se dogodek ne zapiše tja, kamor bi se moral. Razlogi so v resnici obenem trivialni in sistemski: sledilne točke se ne sprožijo, skripti se naložijo prepozno, dogodki se izgubijo med spletnimi domenami, brskalniki blokirajo sledilne mehanizme, prišlo je do izpada zaradi sistemov za upravljanje privolitev ali pa je povezava med brskalnikom in strežnikom preprosto odpovedala. Vse se zgodi brez napake, brez opozorila in brez vidnih težav. Z vidika platforme do te konverzije preprosto ni prišlo.

Kako nepopolni podatki vplivajo na algoritme?

Oglaševalske platforme ne optimizirajo na podlagi resničnosti, temveč na podlagi podatkov, ki jih prejmejo. Ko del konverzij manjka, se pojavi zelo specifična oblika medijske pristranskosti. Kampanje, ki v resnici delujejo, so videti manj uspešne, kanali, ki prinašajo rezultate, se zdijo nedonosni, določene ciljne skupine pa se izločajo, čeprav v resnici v njih prihaja do konverzij. Optimizacija se začne premikati v napačno smer. Ne zato, ker bi bila strategija napačna, ampak ker algoritmi uporabljajo nepopolne informacije.

Ko ekipe začutijo težavo, še preden jo znajo razložiti

To vidim skoraj pri vsakem večjem naročniku. Ekipe za uspešnost začutijo, da je nekaj narobe, še preden znajo težavo jasno razložiti. Številke se zdijo nelogične, spremembe ne prinašajo pričakovanih rezultatov, majhni popravki pa povzročijo nesorazmerno velike premike. Prvi odziv je skoraj vedno enak: prilagoditi ponudbo, zamenjati ustvarjalne rešitve in spremeniti ciljanje. V večini primerov se kljub temu izkaže, da težava ni na ravni oglaševalske kampanje, temveč v povratni zanki med dejanskimi rezultati in tem, kar platforme zaznajo. To ni vprašanje poročanja, temveč vprašanje učenja.

 Zakaj težava ni v poročilih, temveč v signalih?

Veliko organizacij poskuša ta problem rešiti z boljšimi nadzornimi ploščami, dodatnimi modeli pripisovanja ali bolj kompleksnimi poročili. Vendar to ne odpravi osnovne težave. Platforme, ki v realnem času odločajo o porabi proračuna, optimizirajo prikazovanje oglasov na podlagi prejetih signalov. Če ti signali ne odražajo celotnega nabora konverzij, se sistemi preprosto učijo napačno. Težava ni v videzu poročila, temveč v tem, ali algoritmi sploh prejmejo informacijo, potrebno za pravilne odločitve.

Kako k temu pristopamo v iPROMu

V iPROMu se tega problema ne lotevamo na ravni posamezne kampanje, temveč na ravni celotnega podatkovnega toka. Ključno vlogo pri tem igra platforma iPROM Private DMP, ki nam omogoča, da prvoosebne podatke naročnikov zbiramo, strukturiramo in povezujemo v lastno podatkovno okolje, neodvisno od omejitev posameznih platform.

S pomočjo rešitve iPROM Private DMP lahko združujemo uporabniške podatkovne signale iz različnih virov, jih obogatimo z vedenjskimi (transakcijskimi) podatki ter jih nato varno in nadzorovano vračamo v oglaševalske sisteme kot kakovostne signale za optimizacijo. To pomeni, da platforme ne dobivajo več razdrobljenih in naključnih informacij, temveč dosleden, zanesljiv in predvsem resničen pogled na vedenje uporabnikov.

Z našimi naprednimi programatičnimi rešitvami tako skrbimo, da se konverzije zajemajo tudi izven omejitev brskalnika. S podatkovno vodenim pristopom podatke obogatimo s prvoosebnimi informacijami in jih povežemo v smiselno celoto. Z natančno vpeljavo sledenja, strežniških povezav in integracij z oglaševalskimi platformami zagotavljamo, da se konverzije dosledno in pravilno vračajo tja, kjer se v resnici sprejemajo odločitve glede optimizacije. Pri tem cilj ni več podatkov, temveč pravilni signali.

 Ko platforme končno vidijo, kaj se dejansko dogaja

Ko so povratne zanke enkrat zaključene, se začnejo dogajati zelo konkretne stvari. Kampanje se stabilizirajo, optimizacija postane predvidljiva, algoritmi začnejo nagrajevati prave kanale in ciljne skupine, proračuni pa delujejo z manj trenja in več učinkovitosti. Razlika med tem, kaj se dejansko zgodi, in tem, kaj platforme razumejo, ni zgolj tehnična podrobnost, saj postane zelo oprijemljiva konkurenčna prednost.

Kaj to pomeni v praksi?

Podatkovno gnan pristop smo uporabili pri projektu Ljubljana Airport FLY, kjer smo z integracijo prvoosebnih podatkov in izboljšano povratno zanko optimizacijskih signalov stopnjo konverzij povečali za več kot 30 odstotkov. Ključna razlika ni bila v spremembi medijske strategije, temveč v tem, da so oglaševalski sistemi svoje delovanje končno optimizirali na podlagi dejanskih in ne razdrobljenih podatkov.

Podobno smo pri projektu SPAR Slovenija Tailormade z združevanjem transakcijskih in vedenjskih signalov v okviru platforme iPROM Private DMP podprli natančnejšo mikrosegmentacijo uporabnikov in stabilnejšo optimizacijo kampanj. Rezultat ni bila le izboljšana uspešnost, temveč predvsem bolj predvidljivo dolgoročno delovanje algoritmov.

V obeh primerih se je znova potrdilo isto pravilo: redko je težava strategija. Skoraj vedno so težava signali, iz katerih se sistemi učijo.