Nombre de réponses requises et impact absolu dans les études Brand Lift

La statistique Brand Lift permet de mesurer l'impact de vos annonces sur les utilisateurs à partir de données provenant d'enquêtes. Vous pouvez configurer cet indicateur pour toutes vos campagnes TrueView InStream et bumper. Les utilisateurs se verront alors présenter des enquêtes sur votre produit ou sur votre marque.

Pour que le système puisse déterminer précisément l'impact de vos annonces, vous devez enregistrer un certain nombre de réponses à vos enquêtes.

Cet article vous explique comment Google Ads établit une estimation de votre Brand Lift pour une statistique donnée à partir du volume de réponses, avant même d'afficher un nombre précis.

Comment Google Ads mesure-t-il votre Brand Lift ?

Pour déterminer le niveau de votre statistique Brand Lift, Google Ads compare le nombre de réponses positives à l'enquête provenant d'utilisateurs qui ont vu vos annonces et celui provenant d'utilisateurs qui ont été exclus de leur diffusion. En règle générale, davantage de réponses sont requises afin de détecter avec précision les impacts absolus de plus petite envergure. En attendant, vous pouvez obtenir une estimation en fonction du nombre de réponses que vous avez recueillies.

À partir de quel moment l'impact sur votre marque est-il détectable ?

Les points suivants vous aideront à déterminer le nombre de réponses requises avant que le système ne puisse détecter l'impact sur votre marque.

  • Si vos campagnes enregistrent de très bonnes performances, vous pouvez vous attendre à ce que le système détecte l'impact sur votre marque dès lors que vous avez enregistré environ 2 000 réponses par statistique Brand Lift.
  • Si votre budget correspond au montant minimal recommandé, vous pouvez vous attendre à ce que le système détecte l'impact sur votre marque une fois que vous avez enregistré 4 100 réponses par statistique Brand Lift.
  • Si votre campagne ne révèle aucun impact après avoir enregistré 16 800 réponses par statistique, le système ne pourra peut-être détecter aucun impact.
Remarque : De manière générale, vous commencerez à voir des résultats une fois que vos enquêtes auront enregistré 2 000 réponses. En savoir plus sur les données de mesure du brand lift

Nombre total de réponses requises pour mesurer le Brand Lift

Pour que le système puisse mesurer avec précision le Brand Lift à différents niveaux, le nombre total de réponses doit se situer dans une certaine fourchette. Plus l'impact absolu sur la marque est faible, plus le système nécessite de réponses à l'enquête pour mesurer précisément votre Brand Lift. Dans le tableau ci-dessous, vous trouverez le nombre total de réponses requises en fonction du pourcentage d'impact absolu détectable :

Impact absolu détectable Nombre total de réponses requises
> 4 % 1 200-2 800
3 % 2 800-5 000
2 % 5 000-11 000
1,5 % 11 000-20 000
1 % 20 000-45 000
0,5 % 45 000-180 000
< 0,5 % > 180 000

Exemple

Pour les pourcentages d'impact absolu détectables non indiqués dans le graphique, vous devrez peut-être estimer le nombre total de réponses requises.

Imaginons que vous ayez obtenu un impact absolu de 0,75 % et que vous souhaitiez connaître le nombre de réponses nécessaires pour détecter l'impact absolu. Un nombre de 45 000 réponses serait supérieur à ce dont vous avez besoin, car il s'agit du seuil minimal requis pour détecter un impact absolu de 0,5 %. À l'inverse, un nombre de 20 000 réponses serait insuffisant, car il s'agit du seuil minimal requis pour détecter un impact absolu de 1 %.

Étant donné qu'un pourcentage de 0,75 % est à mi-chemin entre 1 % et 0,5 %, vous auriez besoin de recueillir entre 20 000 et 45 000 réponses environ pour obtenir un impact absolu détectable de 75 % (soit environ 33 000 réponses).

Si l'impact absolu de votre statistique Brand Lift est presque égal à 0, le système requiert plus de réponses à l'enquête afin de mesurer précisément l'impact absolu. En effet, si la différence entre le nombre de réponses provenant d'utilisateurs qui ont vu vos annonces et celui provenant d'utilisateurs qui ne les ont pas vues est faible, le système a besoin d'un volume plus important de réponses pour déterminer plus précisément cette différence.

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