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Étude de cas: Gardasil

Grand Prix Données recherche de consommateur InfoPresse

Même si elle est dans le paysage médiatique depuis plusieurs années, la vidéo en ligne en est encore à ses premiers balbutiements pour ce qui est de la mesure de son efficacité. Il y a encore quelques mois, l’analyse des campagnes se basait principalement sur les rapports – très sommaires – des fournisseurs ne comprenant que les impressions et les clics. Toutefois, alors qu’une partie de plus en plus importante des dollars publicitaires bascule vers la vidéo en ligne, il importait de raffiner sa mesure ainsi que la livraison et l’optimisation des impressions envers une cible très précise.

Afin de rejoindre précisément les hommes de 18 à 26 ans, intéressés par Gardasil, en évitant le gaspillage d’impressions, nous avons utilisé quatre types de ciblage différents, déployés auprès d’une dizaine de fournisseurs.

Chaque placement se voyait attribuer un ou plusieurs marqueurs (tags) avec l’ensemble des pixels nécessaires à sa mesure.
Afin de comparer la portée effective réelle de chaque fournisseur auprès de la cible, chaque placement a été mesuré, à l’aide d’un pixel, auprès du panel ComScore.

Chaque placement envoyait à un URL unique qui nous permettait de déterminer la qualité des clics en mesurant le temps passé sur le site, le nombre de pages vues et le parcours de navigation dans WebTrends.

Ensuite, nous avons fait appel à l’équipe de Vindico, le plus gros serveur vidéo aux États-Unis. Cette équipe a travaillé de pair avec les fournisseurs afin de les rendre conformes aux exigences VAST/VPAID. De cette façon, il a été possible d’ajouter une mesure supplémentaire : le pourcentage de complétion des vidéos.
Artemis, notre plateforme de données propriétaire, a capturé toutes ces informations, nous permettant ainsi d’optimiser en temps réel et de connaître :

  • Les fournisseurs ne respectant pas les paramètres de livraison des impressions;
  • Le parcours (Consumer Journey) publicitaire d’un internaute cherchant Gardasil sur le Web, visitant le site Internet et accomplissant un comportement spécifique sur celui-ci, selon le type de ciblage vidéo;
  • Les placements ayant le plus d’impact sur la les moteurs de recherche et quels mots étaient utilisés lors de ces recherches.

Measuring social media with Artemis

How to measure the effect of social media? As we move from social media being a shiny object into something more sophisticated, the larger questions are being asked. This week we saw the release of comScore’s “The Power of Like”  which is focusing on three US brands and their Facebook fan base. What’s interesting is their use of the panel in addition to other data layers to bring the big questions beyond just Facebook. They overlay against other sites and also with purchasing behaviour. Smart stuff and worth watching the video.

Havas Digital takes a similiar approach however with a different data set and a wider social media slate. Instead of just Facebook, the “Social Media Attribution, beyond user engagement” whitepaper looks into ad serving data as well as social media monitoring tools. The ad serving data include search, display, email and video. Both approaches are data intensive or “big math”.

Nonetheless both whitepapers help marketers identify some very important conclusions about social media. First, social media is affecting purchasing and therefore needs funding – how much depends on your product and your ability to manage the news feeds, twitter and forums where most of the brand exposure is happening. Second, social media should not be silo-ed off from other media. With much of social media being dependant on paid media to increase fan bases and exposure being overlapped across all media channels it makes sense that the social media schedule be managed within the blocking chart. On top of that there is the important of “paid social media” such as sponsored Tweets, featured videos on Youtube and Facebook ads all of which seem to be closer to how Search marketing works. And finally we see the continued rise of live campaign data through these types of tools to determine media strategies. As this trend progresses static syndicated data such as PMB becomes less important.