AdWorld Experience - Microtargeting
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Il documento discute strategie di microtargeting geografico per ottimizzare l'uso di Google Ads, specialmente per attrarre clienti in aree con una alta concentrazione di ristoranti coreani a Milano. Viene descritto un processo in quattro passi per analizzare e raggruppare ristoranti, utilizzando tecniche di clustering e analisi della densità per identificare i punti centrali ideali per il targeting. I risultati mostrano un significativo incremento dell'interesse, evidenziando il potenziale di spill-over positivo sul traffico diretto.
AdWorld Experience - Microtargeting
- 1. #adwexp Microtargeting Geografico Booster Box Pietro Giuseppe Madonia @pgmado
- 2. #adwexp Chi sono - Sr. Analyst per Booster Box - Fedele del Dataismo - Appassionato di musica, videogiochi e cucina - Passo il tempo libero guardando video di ricci che mangiano e cliccando ‘Random’ su Wikipedia 2 For reference:
- 3. #adwexp Un Problema ● Vogliamo penetrare in aree ad alta concentrazione di business di nostro interesse con Google Ads ● Vogliamo farlo nel modo più efficiente possibile Supponiamo di essere un fornitore di Kimchi! 3 @pgmado
- 4. #adwexp Ristoranti Coreani a Milano Come potremmo presentarci geograficamente a questi ristoranti? 4 @pgmado
- 5. #adwexp Primo approccio: Milano Potremmo selezionare Milano. Problema: l’area risulterebbe molto più ampia di quanto ci interessa 5 @pgmado
- 6. #adwexp Secondo approccio: ogni punto Potremmo utilizzare le coordinate di ogni ristorante e fare inject in piattaforma. Problema: avremmo un’importante lista di coordinate da inserire - e copriremmo comunque aree non di nostro interesse 6 @pgmado
- 7. #adwexp Potremmo utilizzare le coordinate del punto centrale ed estendere l’area fino a coprire tutti i ristoranti. Problema: sicuramente più veloce del secondo approccio, ma continueremmo a coprire aree non di nostro interesse 7 Terzo approccio: solo il centro @pgmado
- 9. #adwexp Quarto approccio: Microtargeting Potremmo raggruppare i ristoranti per micro-aree e individuare i punti centrali più adatti ad essere utilizzati! Domanda: come farlo? 9 @pgmado
- 10. #adwexp Il caso di Subito.it Come lavorare su awareness localizzata per creare spill-over positivi sul traffico diretto? Scopriamolo grazie a Subito.it! 10 Subito @pgmado
- 11. #adwexp Uno spillover è ‘un evento economico in un determinato contesto che avviene per via di qualcosa presentatosi in un altro contesto, apparentemente non correlato’. Positivo se l’evento ci fa piacere Per esempio, alcuni di voi oggi hanno scoperto i ricci che mangiano! :D Refresh: cos’è uno Spill-over 11 @pgmado
- 12. #adwexp Step 1: l’Input Innanzi tutto avremo bisogno di una lista di indirizzi e coordinate (lat e lon) Gli indirizzi sono ottenibili tramite CRM Le coordinate invece tramite API di Google Maps 12 Nome Regione Città Indirizzo Latitudine Longitudine Booster Box Srl Toscana Pietrasanta Via del Portone, 7 45.4491531 9.1902387 @pgmado
- 13. #adwexp Step 2: Plot Come secondo step andremo a portare i nostri punti su una mappa per visualizzare i potenziali gruppi - ad occhio possiamo già vedere concentrazioni più elevate (corrispondono con le città più grandi) 13 @pgmado
- 14. #adwexp Step 3: Clustering Individuiamo ed isoliamo quindi i nostri gruppi. Questo avviene tramite una clusterizzazione k-means Li possiamo poi plottare su una mappa di calore. 14 @pgmado
- 15. #adwexp Step 4: Analisi Densità Tramite un’analisi della densità dei gruppi individuati, andiamo ad eliminare il rumore - o, più precisamente, i massimi locali. Prenderemo dunque i centroidi dei cluster rimanenti. 15 @pgmado
- 17. #adwexp Selezionare i threshold migliori Cambiando distanza accettabile per raggruppare punti insieme - nonché il limite dei massimi locali -, è possibile sondare più raggruppamenti. 17 @pgmado
- 18. #adwexp Centroidi trovati, e ora? Dopo aver individuato le coordinate dei centroidi, possiamo utilizzarle in un Google Ads Script per inserirle come elemento di targeting geografico in piattaforma Lo potete trovare qui :) 18 @pgmado
- 20. #adwexp Subito.it micro-targettizza Milano Tramite una rilavorazione dei cluster di concessionarie a Milano, abbiamo attivato il nostro test nelle zone di nostro interesse. 20 @pgmado
- 21. #adwexp Risultati - Impression Share ▪ Picchi fino al 54% Display Impression Share raggiunti nelle aree interessate Questo approccio permette quindi di raggiungere livelli di penetrazione particolarmente elevati tramite un unico network 21 @pgmado
- 22. #adwexp Risultati - Spill-over ▪ Uplift del 16% sul peso traffico diretto di Milano rispetto al resto d’Italia ▪ Spill-over significativo su Direct 22 WHY CAN’T I HOLD ALL THIS INCREMENTAL TRAFFIC @pgmado
- 23. #adwexp Limiti & Next Steps ● Suscettibile al GIGO (Garbage In - Garbage Out) ○ Se gli indirizzi sono incompleti, limitati o errati l’output sarà compromesso ● I luoghi di nostro interesse dovrebbero avere dei ‘pattern’ ○ Per assicurarci cluster efficienti è consigliabile che i target abbiano una tendenza al raggruppamento (e.g. distretti) ● Nel set-up degli algoritmi c’è ancora una porzione top down ○ E.G Random seed per clustering e local maxima per density sono valori top down 23 @pgmado
- 25. #adwexp Appendice Booster Box Pietro Giuseppe Madonia @pgmado
- 26. #adwexp Tools utilizzati 1. L’estrazione delle coordinate è avvenuta in Python ▪ In questo caso è stata usata la libreria OpenStreetMap 2. La Cluster Analysis e la Density Analysis sono state condotte con R ▪ Abbiamo usato la libreria geosphere per la proiezione di Mercatore ▪ Per la Cluster abbiamo usato la funzione kmeans() nativa di R ▪ Per la Density invece la libreria spatstat, funzione density.ppp() 3. Le coordinate sono state inserite in piattaforma con Google Ads Script (JS) 26 @pgmado
- 27. #adwexp Contacts Per maggiori delucidazioni potete raggiungere il nostro Tech Team! Il contatto è marco@boosterboxdigital.com Pietro: pietro@boosterboxdigital.com 27 @pgmado