Nel settore pubblicitario estero, i "sistemi di monitoraggio" sono ormai diventati una dotazione quasi standard per i team di medie e grandi dimensioni.

Ma se si esaminano attentamente i sistemi dei diversi team, si scoprirà che la maggior parte dei prodotti in realtà si assomigliano molto:
Consumo, CPA, ROI, prestazioni dei materiali, avvisi di budget, avvisi di anomalie... oltre ad alcune regole automatizzate, come promemoria sui limiti di budget, notifiche di superamento dei costi e spegnimento automatico delle risorse non utilizzate.

In apparenza sembrano perfettamente funzionanti, ma in realtà molti sistemi fanno una sola cosa:
Il processo di aggiornamento manuale del backend pubblicitario, che in origine richiedeva aggiornamenti costanti, è stato sostituito da aggiornamenti automatici del sistema.

Ha sicuramente un valore; quantomeno, può ridurre il lavoro ripetitivo.
Il problema è che quando un account presenta effettivamente delle anomalie, questi sistemi spesso possono solo segnalare "c'è un problema", ma non possono spiegare "perché c'è un problema".

Questo rappresenta proprio il punto debole principale della maggior parte dei sistemi di monitoraggio pubblicitario attualmente in uso.

Il problema non risiede nella tecnologia, ma in un "divario cognitivo".

Molti ritengono che un sistema di monitoraggio del mercato mal progettato sia dovuto a insufficienti capacità tecniche. Tuttavia, il problema di fondo risiede nella mancanza di consenso all'interno del team di implementazione riguardo al concetto di "monitoraggio del mercato".

In un team di campagna pubblicitaria consolidato, si distinguono in genere tre tipi di ruoli:

• specialista di ottimizzazione in prima linea
• Responsabile di prodotto
• La persona responsabile della campagna o della gestione

Questi tre tipi di persone hanno spesso aspettative completamente diverse riguardo al "sistema di monitoraggio del mercato".

Gli specialisti dell'ottimizzazione vogliono la "causa", non il "risultato".

Le persone che effettivamente monitorano i conti ogni giorno e restano sveglie tutta la notte ad analizzare i dati sono gli specialisti dell'ottimizzazione. Ciò che interessa loro di più non è mai il fatto che "i costi siano aumentati" in sé.

Invece:

• Perché è aumentato?
• È forse dovuto all'intensificarsi della concorrenza per il traffico?
• Il nuovo materiale ha forse centrato il pubblico sbagliato?
• Il modello sta entrando in una fase di declino?
• Oppure si tratta di un'illusione ottica causata dalla conversione e dal ritardo di restituzione dei dati?

Ciò di cui gli specialisti dell'ottimizzazione hanno veramente bisogno sono "capacità di attribuzione" e "criteri di giudizio". Tuttavia, in realtà, gli ingegneri di prima linea spesso non hanno sufficiente autorità per definire i requisiti di sistema. Molti requisiti vengono continuamente astratti e semplificati durante il processo di comunicazione. Ad esempio: "Vogliamo che il sistema analizzi le ragioni degli aumenti di costo". In definitiva, quando arriva al livello di progettazione del prodotto, spesso diventa:

• Aggiungere la decomposizione dimensionale
• Consente la visualizzazione dei dati per periodo/gruppo di annunci/grafica/prodotto
• Fornire analisi di perforazione

La logica sembra ineccepibile, ma in realtà questo non risolve il problema. Le vere ragioni dell'aumento dei costi pubblicitari spesso risiedono al di fuori dei dati statici.

Potrebbe essere nascosto in:

• Variazioni nell'intensità della concorrenza nel traffico
• stato di apprendimento del modello di account
• competizione di traffico tra materiali
• Fluttuazioni degli algoritmi dei media
• Ritardo nella conversione dei dati
• Cambiamenti nel contesto delle offerte

E queste sono proprio le cose che i media non vi diranno direttamente da dietro le quinte.

La direzione è preoccupata per il "rischio di perdere il controllo".

Salendo di livello, si arriva alla persona responsabile delle campagne o della gestione. In teoria, dovrebbe avere la migliore comprensione della direzione strategica generale. Tuttavia, in realtà, molti manager gestiscono anche:

• Diversi team pubblicitari
• Centinaia di account pubblicitari
• Approvazione del bilancio
• Inversione settimanale
• Previsione del ROI
• Collaborazione interdipartimentale

Non possono più analizzare nel dettaglio i conti per periodi prolungati come facevano gli specialisti di ottimizzazione in prima linea. Pertanto, il loro requisito fondamentale per un sistema di monitoraggio del mercato si riassume solitamente in una sola frase: "Non lasciare che il conto sfugga di mano con i soldi".

Pertanto, l'obiettivo principale del sistema è diventato quello di fornire un "allarme tempestivo". Ciò ha anche portato direttamente al fatto che la stragrande maggioranza dei sistemi di monitoraggio del mercato presenti sul mercato sono essenzialmente:"Sistema di monitoraggio", non "sistema di analisi".

Possono dirti:

• CPA aumentato
• ROI diminuito
• Consumo anomalo

Tuttavia, non è possibile emettere un giudizio ulteriore:

• Perché è successo?
• La situazione continuerà a peggiorare?
• Si tratta di volatilità a breve termine o di decadimento del modello?
• Dobbiamo fare una pausa, apportare delle modifiche o continuare a osservare?

In altre parole:

Molti sistemi possono solo dirti "la tua pressione sanguigna è alta".
Ma non può dirti "qual è la causa della malattia".

I product manager spesso faticano a comprendere appieno l'"esperienza della campagna".

Un altro problema spesso trascurato è che molti sistemi di monitoraggio del mercato sono in realtà progettati da persone che non gestiscono personalmente gli account per lunghi periodi. Non si tratta di una questione di competenze, ma piuttosto del fatto che la pubblicità basata sul flusso di informazioni richiede intrinsecamente una grande quantità di esperienza che non può essere standardizzata.

Ad esempio: cosa significa che un conto "entra in una fase di crisi"? Come viene definita nel PRD? Come viene quantificata?

Alcuni resoconti:

• Consumo stabile
• Il ROI non ha subito fluttuazioni significative.

Ma gli ottimizzatori esperti lo percepiranno chiaramente:

• Il modello ha iniziato a mostrare segni di affaticamento.
• La capacità di gestire il nuovo traffico è diminuita.
• È altamente probabile che in futuro subirà un declino repentino.

Questo tipo di giudizio deriva spesso da una "memoria muscolare" formatasi attraverso una lunga esperienza pratica, piuttosto che da un singolo indicatore fisso. Per coloro che non possiedono una lunga esperienza pratica, è difficile trasformare realmente tale esperienza in una logica sistematica.

Le piattaforme mediatiche stesse non riveleranno completamente la logica sottostante.

Esiste inoltre un problema più pratico: i dati forniti dalle piattaforme mediatiche sono intrinsecamente limitati.

Sia che si tratti di:

• Meta
• Google
• TikTok
• Uovo

Le dimensioni dei dati che forniscono sono più "operative" che "idonee a una derivazione algoritmica completa". La piattaforma non fornisce agli inserzionisti informazioni trasparenti e in tempo reale.

• Come è cambiata la logica di distribuzione del traffico?
• Come regolare i pesi dell'algoritmo
• Quali bacini di traffico si stanno riducendo?
• Quali modelli vengono riaddestrati?

Pertanto, se il sistema di monitoraggio del mercato di una squadra si basa esclusivamente sui dati divulgati dai media, sarà naturalmente in ritardo rispetto al mercato. Quando finalmente si riesce a dedurre il problema dalle fluttuazioni dei dati, spesso l'opportunità è già sfumata.

Un monitoraggio di mercato veramente sofisticato implica molto più che la semplice osservazione dei dati.

I team di marketing veramente sofisticati non si limitano a guardare i numeri finali. Si concentrano su:

• In quale fase del ciclo di vita dell'account si trova?
• Si sono verificati cambiamenti anomali nel consumo di materiali?
• Il modello è contaminato da dati errati?
• La struttura del flusso si è modificata?
• La fluttuazione del ROI è sostenibile?
• La concorrenza si intensificherà improvvisamente a un certo punto?
• Esiste il rischio che i costi aumentino prima del previsto domani?

Questi aspetti spesso non vengono visualizzati direttamente nei report. Piuttosto, sono nascosti nei modelli di dati a lungo termine e nell'esperienza di implementazione.

Ciò che manca veramente ai sistemi di trading azionario è un "quadro di riferimento per la comprensione".

In definitiva, il motivo per cui i sistemi di monitoraggio di molti team pubblicitari sono inefficaci non è dovuto a una mancanza di funzionalità, bensì alla mancanza di un quadro cognitivo completo in grado di comprendere appieno l'intero processo di erogazione della pubblicità.

Questo quadro concettuale deve essere compreso simultaneamente:

• Struttura dell'account
• Algoritmo dei media
• Concorrenza di traffico
• Meccanismo di apprendimento del modello
• ciclo di vita del materiale
• Percorso di conversione
• Feedback dei dati di backend

Solo i sistemi costruiti su queste basi possono davvero evolversi da "strumenti di monitoraggio" a "strumenti di supporto alle decisioni". Altrimenti, a prescindere dal numero di funzioni che offrono, rimarranno semplicemente dashboard di dati più complesse.

Infine, il sistema genera automaticamente report, invia dati e avvisa gli utenti di anomalie nei gruppi ogni giorno, diventando sempre più completo. Tuttavia, le questioni veramente critiche dipendono ancora dall'esperienza e dal giudizio degli specialisti di ottimizzazione in prima linea, senza essere interiorizzate o realmente comunicate al management.