Автоматизированная аналитика бренд‑лифт исследований adpulse: как не слить бюджет на мало эффективную рекламу
В условиях высокой конкуренции на рынке исследовательских компаний автоматизированная аналитика рекламы становится необходимым инструментом для оперативной и точной обработки маркетинговых данных, предоставляя клиентам решения по оптимизации рекламных кампаний в режиме реального времени и обеспечивая конкурентное преимущество. В 2025 году просто замерять CTR, CR, CPC и другие метрики уже недостаточно. Важно понимать, как реклама влияет на восприятие бренда, повышает ли его узнаваемость и меняет ли отношение к нему потребителей. Если раньше сложная аналитика занимала недели или даже месяцы, то сегодня — 10 секунд.
Brand Lift от getads VS Brand Lift на панельной аудитории
Многие маркетологи сталкиваются с парадоксом: рекламные кампании показывают хорошие CTR и охваты, но реальное влияние на бизнес‑показатели остаётся неочевидным. Чтобы понять, как и на что реагирует целевая аудитория, нужно проводить социологические исследования.
Панельные исследования проводят среди одной и той же аудитории в течение продолжительного времени. Чаще всего их проводят для достижения 4 целей:
- понять поведение ЦА и изменение ее предпочтений в разрезе времени;
- определить, как бизнес‑решения влияют или не влияют на ЦА;
- выявить тенденции рынка;
- протестировать новый креатив, концепцию, дизайн или другие идеи перед запуском.
Brand Lift исследование нацелено на замер эффективности конкретной рекламной кампании:
- насколько проведенная РК изменила знание бренда;
- доходчиво ли было рекламное сообщение;
- узнать, какой половозрастной группе рекламный креатив откликнулся, а на кого сработал в меньшей степени;
- какое количество показов рекламы оптимально для влияния на конкретную метрику.
Его основная особенность заключается в том, что потребители проходят опрос в «естественных» условиях, то есть на тех же площадках, где откручивалась реклама. Методология построена на том, что выборка строго случайная. Такой подход позволяет избежать предвзятости аудитории. Алгоритмы же полученные данные обрабатывают быстро и точно.
Таким образом, Brand Lift исследование — это самый нативный способ оценить эффективность рекламной кампании.
Рассылка: как вести бизнес в России
Пять полезных писем пришлем сразу после подписки. В них — бизнес‑идеи, готовые промпты для нейросетей, советы, как выбрать налоговый режим и получать пассивный доход
Два сценария Brand Lift
Обычно на рекламную кампанию ставят пиксель, который позволяет собрать 2 группы пользователей из ЦА:
- Тестовая группа — те, кто видел рекламу.
- Контрольная группа — респонденты, которые рекламу не видели.
Креатив рекламной кампании сам сообщает серверам getads идентификаторы пользователей, которые посмотрели рекламу. Когда очередной пользователь проходит опрос, getads уже имеет информацию, из какой он группы, так как знает, кто относится к тестовой.
При другом сценарии собирают 2 анкеты для тех, кто видел и не видел рекламу. Заказчик самостоятельно таргетирует опросник по своей аудитории. А система getads получает информацию только о заполненных анкетах без информации о пользователях. Поскольку данных меньше, аналитика несколько ограничена, зато этот вариант подходит тем компаниям, которые чувствительны к своим данным и предпочитают хранить их in‑house.
Бренд метрика формулируется в виде вопроса и вносится в состав Brand Lift‑креатива. По умолчанию отчет состоит из слайда с общими цифрами + по два слайда на каждую бренд‑метрику — с ГЕО (разбиением тестовой и контрольной групп по регионам и динамика изменения по ГЕО для каждой метрики) и ЧАСТОТОЙ (анализ качества ответов пользователей в зависимости от количества показов рекламной кампании пользователям).
Ответы пользователей собирают и считают разницу между тестовой и контрольной группой. Если ответы пользователей контрольной группы статистически не отличаются от ответов тестовой группы — значит реклама была неэффективна. Чем выше показатели тестовой группы над контрольной, тем эффективнее реклама.
Сколько респондентов нужно опросить, чтобы результаты были надежными — частый вопрос маркетологов
Ответ прост в смысле логики и сложен в деталях: слишком малая выборка дает надежные выводы, слишком большая — лишние расходы. Задача — найти разумный баланс между точностью и бюджетом.
Что важно учитывать:
- Статистическая значимость показывает вероятность того, что наблюдаемая разница между тестовой и контрольной группой не случайна. Чем больше выборка — тем выше точность и тем меньше влияние случайных выбросов.
- На размер выборки влияют: тип измеряемой метрики (доля/процент или среднее значение), допустимая погрешность (margin of error), выбранный уровень доверия (confidence level) и мощность теста (power). Мощность определяет вероятность обнаружить реальный эффект заданного размера.
Рекомендуем ориентироваться на 1200 анкет в тестовой и 1200 — в контрольной группе (в сумме 2 400 анкет) при уровне доверия 95%. Если вы готовы снизить уровень доверия, объем выборки можно уменьшить. На платформе adpulse уровень доверия настраивается в пределах 80–99%. Например, при доверии 90% достаточно по ~850 анкет в каждой группе, чтобы сохранить статистическую значимость результатов.
Особенности методологии
Неравное распределение респондентов между группами в нашей методике не является проблемой: используется перевзвешивание, которое компенсирует различия и обеспечивает одинаковый вклад групп в итоговую оценку.
Стоимость: такие полностью контролируемые исследования обычно обходятся бренду в 4–5 раз дороже по сравнению с бренд‑лифтами, где респонденты участвуют добровольно. Это следует учитывать при планировании бюджета и выборе формата исследования.
Как adpulse ускоряет анализ рекламы
При ручной обработке данных маркетинговые исследования занимают много времени, а компании сталкиваются с высокими затратами на аналитику, с риском ошибок из‑за человеческого фактора — не туда записали, пропустили цифру, ошиблись в расчётах. Автоматизированные решения меняют правила игры, обрабатывая данные быстрее и точнее.
В adpulse можно в 3 шага создать анкету для опроса респондентов. Платформа отслеживает ход опроса и мониторить количество респондентов в каждой группе. После завершения опроса она автоматически анализирует данные и за 10 секунд предоставляет готовый отчёт с результатами исследования.
Автоматизация — это конкурентное преимущество, так как гарантирует высокую скорость, точность и гибкость. Системы автоматизированной аналитики ответов респондентов рекламы помогают принимать решения на основе актуальных данных и не тратить деньги на неэффективные проекты.
Пример автоматизированного Brand Lift исследования
Сеть гипермаркетов «Петрович» использовала технологию Brand Lift Study с автоматизированной аналитикой, чтобы оценить влияние своей рекламной кампании «С заботой о ремонтных заботах».
В тестовую группу вошли 1960 пользователей, видевших рекламу. В контрольной группе было еще 3488 человек из ЦА, не видевших ролики. Такой большой объём данных не стали обрабатывать вручную — их собирала и анализировала автоматизированная платформа. Поэтому результат получили за 10 секунд (до автоматизации подобные исследования занимали недели).
Результаты показали, что узнаваемость бренда благодаря рекламному проекту выросла в 2,5 раза. Самый высокий рост узнаваемости был среди мужчин 35‑44 лет. А лучший отклик по purchase intent зафиксирован среди женщин 35‑44 лет и мужчин 25‑34 лет. Оптимальная частота показов оказалась выше рыночных стандартов, эффект сохранялся даже после 8 просмотров. Реклама не только запоминалась, но и мотивировала к покупке. При этом результаты опровергли стандартные представления о частоте показов и изменило представление о наиболее восприимчивых группах аудитории.
Но даже если результат исследования окажется неудовлетворительным, его тоже нужно принять к сведению, ведь он указывает на конкретные ошибки. Например, слишком сложный сюжет для ЦА, слишком длинное или слишком короткое видео, не хватает мотивации для перехода к действию и т.д.
Этот кейс показывает, как Brand Lift Study помогает измерить эффективность рекламы, оптимизировать маркетинговую стратегию, повысить точность анализа данных и оперативно предоставлять результаты клиентам.
