Inkrementalita ukazuje, kolik prodejů reklama skutečně přidala navíc - ne kolik jich jen doprovázela. Report v Ads Manageru vám může hlásit 200 konverzí, přitom reálný přírůstek proti stavu bez reklamy klidně bude jen 130.
Co přesně inkrementalita znamená?
Inkrementalita měří kauzalitu: stala by se konverze i bez reklamy? Baseline je objem prodejů, který přijde organicky, tedy i kdybyste kampaň vypnuli. Rozdíl mezi celkovým počtem konverzí a baseline je skutečný přínos reklamy.
Představte si leták v poštovní schránce. Atribuce mu připíše 100 nákupů. Jenže 80 z těch lidí jsou věrní zákazníci, kteří by přišli i bez letáku. Inkrementální přínos je tedy jen 20 nových kupujících, ne 100.
Inkrementalita vs. atribuce - v čem je rozdíl?
Atribuce odpovídá na otázku „odkud konverze přišla“ a přiřadí ji kanálu podle posledního kliku. Inkrementalita se ptá jinak: „stalo by se to i bez reklamy?“ Last-click model dá 100 % zásluhy poslednímu kliku a úplně ignoruje, že zákazník mířil k nákupu už dřív.
V praxi to znamená, že reportovaný ROAS bývá u větších e-shopů v průměru o 30 až 50 % vyšší, než je skutečná inkrementální návratnost - orientační odhad z oboru. Platforma vám ukáže hezké číslo, ale část těch konverzí by přišla i bez peněz do reklamy. Proto se u sledování ziskovosti čím dál víc mluví o POAS místo ROAS, ale ani ten sám o sobě inkrementalitu nevyřeší.
Jaký je nejsilnější důkaz, že to takhle funguje?
Nejznámější studii provedli ekonomové Blake, Nosko a Tadelis na datech eBaye a vyšla v roce 2015 v odborném časopise Econometrica. Firma vypnula placenou brandovou reklamu v části regionů a sledovala, co se stane s prodeji.
Výsledek: 99,5 procenta provozu z placené brandové reklamy nahradily organické výsledky vyhledávání. Průměrné ROI placené reklamy na brandové výrazy vyšlo minus 63 procent. Lidé, kteří hledali „eBay“, by na eBay přišli i bez placené reklamy, přes normální výsledky vyhledávání.
Podobný vzorec se opakuje u dalších kanálů. U brandovaného vyhledávání bývá 60 až 80 procent konverzí neinkrementálních. U retargetingu je to 40 až 70 procent - velká část lidí, na které cílíte, už nakoupit chtěla. Obě čísla berte jako orientační odhady z oboru.
Pomáhám klientům zjistit, které kampaně reálně přidávají prodeje a které jen sbírají konverze, co by přišly stejně. Pokud chcete tohle měření zautomatizovat a mít ho pravidelně, mrkněte na tvorbu AI agentů a automatizací na míru →.
Jak se inkrementalita vůbec měří?
Základní metoda je experiment s kontrolní skupinou. Meta i Google nabízejí vlastní nástroje: Meta Conversion Lift vyžaduje aspoň 100 konverzí týdně a 5 000 dolarů celkového rozpočtu, Google Conversion Lift potřebuje podobně kolem 5 000 dolarů a 1 000 konverzí, test trvá minimálně 7 dní, ideálně 14 a víc. Jde o orientační podmínky, liší se podle účtu a trhu.
Existuje i open-source varianta - GeoLift od Mety je zdarma na GitHubu a měří dopad reklamy porovnáním geografických oblastí přes takzvané syntetické kontrolní metody. Firmy jako Uber tímhle způsobem testují velké škrty: podle medializovaných informací Uber na tři měsíce pozastavil reklamu na Meta a nezjistil žádný měřitelný dopad na tržby, takže přesunul 35 milionů dolarů ročně jinam.
Co z toho zvládne malý e-shop?
Plný geo test nebo platformní lift studie jsou pro menší rozpočty drahé a často nepřinesou dost dat na spolehlivý závěr. Reálnější je jednoduchý pause test: na 2 až 4 týdny vypnete konkrétní kampaň (typicky brand search nebo retargeting) a sledujete, jestli tržby skutečně klesly, nebo zůstaly podobné.
Má to ale slabiny, se kterými musíte počítat. Sezónnost a probíhající akce zkreslí porovnání dvou různých období. Krátké okno testu mine část konverzí u produktů, kde se lidé rozhodují déle. A malý rozdíl mezi obdobím s reklamou a bez ní je statisticky těžké odlišit od běžného kolísání prodejů - čím menší lift čekáte, tím větší vzorek dat potřebujete. Pause test proto berte jako orientační nástroj, ne jako přesnou vědu. Pokud chcete výsledek ověřit spolehlivěji, doplňte ho o A/B testování na úrovni publika, ne jen času.
Než škrtnete rozpočet, ověřte si taky, jestli náhodou neplatíte za šum místo signálu - malé výkyvy v datech, které vypadají jako trend, ale nejsou.
Jak s tím začít?
Nejjednodušší první krok je vytipovat jednu kampaň, u které máte podezření na nízkou inkrementalitu - typicky brand search nebo retargeting na už rozhodnuté zákazníky - a naplánovat na ni čtrnáctidenní pause test s jasně zapsanou výchozí hodnotou (baseline) před vypnutím. Pokud chcete mít tohle měření nastavené trvale a automaticky, rád vám s tím pomůžu.
Pavel Szabo
Programátor webů, eshopů a informačních systémů s více než 23 lety praxe. Pomáhám firmám i jednotlivcům s online podnikáním, automatizacemi a využitím AI v praxi.
