Ces données figuraient à l’origine dans la newsletter du 8 septembre 2021 que vous trouverez ici : https://www.trustinsights.ai/blog/2021/09/inbox-insights-september-8-2021-what-do-you-do-youtube-impact-on-brand-b2b-marketing-strategy/

Dans les journaux de données de cette semaine, essayons de répondre à la question posée dans l’épisode du podcast de cette semaine: Y a-t-il eu un effet sur la marque de l’émission vidéo quotidienne que je faisais ? Répondre à des questions comme celle-ci est la clé de l’analyse d’attribution, mais de nombreuses méthodes d’analyse d’attribution se concentrent uniquement sur les résultats au bas de l’entonnoir. Et si, comme Katie et moi en avons discuté, le contenu YouTube n’avait pas d’impact direct sur le bas de l’entonnoir en raison de la nature du marketing B2B ? Et si cela avait plutôt un impact sur ma marque personnelle ?

Pour répondre à cette question, nous aurions besoin de pouvoir mesurer la force de ma marque. L’une des meilleures mesures pour mesurer la force de la marque est la recherche organique de marque; Si personne ne vous recherche, vous, votre entreprise ou vos produits/services par leur nom, vous n’avez pas beaucoup de force de marque car personne ne se souvient de vous lorsqu’ils s’assoient pour effectuer une recherche.

Google Search Console vous permet de télécharger jusqu’à 16 mois de données ; depuis que mon émission s’est arrêtée le 10 décembre 2020, nous avons beaucoup de données d’avant et d’après. Nous voudrons filtrer par termes de marque; puisqu’il s’agit de mon site Web personnel et des données de la console de recherche, je filtrerai par mon nom et le nom de mon blog. Voyons à quoi ressemblent les données :

La Search Console nous fournit ces points de données :

• Clics : combien de personnes ont cliqué sur un résultat de recherche
• Impressions : combien de fois votre site est apparu dans les résultats de recherche
• CTR : le taux de Clics / Impressions
• Position : quelle position relative dans le classement de recherche le site est apparu dans les résultats de recherche

Pour cette exploration, nous nous concentrerons sur les impressions ; si personne ne saisit votre marque dans la recherche pour commencer, il n’y aura aucune impression du tout.

Ensuite, nous exporterons les données de YouTube lui-même pour chaque vidéo par date, ainsi que les impressions :

Les impressions YouTube correspondent au nombre de fois que vos vidéos sont affichées sous forme de vignettes dans les résultats de recherche, les recommandations ou dans votre flux/chaîne. Les vues correspondent au nombre de fois qu’une de vos vidéos a été visionnée pendant au moins 30 secondes.

Commençons par fusionner ces deux ensembles de données par date et effectuons une analyse de corrélation. Existe-t-il une relation entre les vues YouTube et les impressions de la Search Console ?

La réponse courte est oui, il y en a, mais ce n’est pas très fort – un Spearman R de 0,26. Dans la plupart des analyses de corrélation, 0 – 0,25 correspond à l’absence de corrélation, 0,25 – 0,5 correspond à une faible corrélation et au-dessus de 0,5 correspond à une forte corrélation. C’est assez fort, cependant, pour que nous continuions à creuser.

L’un des défis du traitement des données qui impliquent du temps – des données avec des dates – est que les corrélations peuvent se rompre s’il y a un décalage quelconque. Si votre vidéo YouTube est visionnée un jour et que quelqu’un vous recherche le lendemain, mathématiquement, il n’y a aucune corrélation – mais nous savons que, d’un point de vue comportemental, il existe une véritable relation. Heureusement, c’est quelque chose que les logiciels statistiques peuvent tester avec une technique appelée autocorrélation :

Ce que nous voyons, c’est que les vues de vidéos YouTube et les impressions de recherche ont une relation – assez forte – mais elle s’étale sur 4 jours. En d’autres termes, quelqu’un qui regarde un épisode de mon émission peut mettre jusqu’à 4 jours pour aller me chercher par mon nom. Ce décalage temporel perturbe en effet notre analyse de corrélation ci-dessus.

Alors, voici la grande question d’argent: est-ce que la production de l’émission a un impact sur ma marque personnelle ? Pour trouver la réponse à cela, nous utiliserons une technique appelée modélisation de la propension qui est largement utilisée dans les sciences biologiques et la médecine. Essentiellement, faire quelque chose est le « traitement », et nous voulons comparer des jours similaires où le traitement a eu lieu et des jours où le traitement n’a pas eu lieu pour voir s’il a eu un impact. Nous avons un ensemble de données assez équilibré – environ 8 mois de données à partir du moment où mon émission a eu lieu et 8 mois de données quand cela n’a pas eu lieu. La longueur de l’ensemble de données surmonte ce décalage de 4 jours. Voyons quel a été l’impact potentiel de l’émission :

La colonne 2 correspond à la période pendant laquelle mon émission était diffusée. La colonne 3 correspond à la période où mon émission n’était pas diffusée. Quelles conclusions peut-on en tirer ?

• Les vues sur YouTube ont augmenté de 110 % lorsque l’émission était diffusée. Logique – plus de contenu = plus de vues.
• Les impressions sur YouTube ont augmenté de 52 % lorsque l’émission était diffusée. Aussi logique – plus de contenu = plus d’opportunités pour le moteur de recommandation de YouTube de faire son travail.
• L’argent, tel qu’il est, est dans les impressions de la console de recherche. Lorsque l’émission était diffusée, j’avais 10 % d’impressions de recherche de marque en plus que lorsque l’émission n’était pas diffusée.

Est-ce important? Est-ce que 10 % est un bon chiffre ? Dans mon analyse d’attribution, la recherche organique génère systématiquement près de 50 % de mes conversions. En août 2021, cela représentait 145 conversions (des choses comme les inscriptions à la newsletter, les ventes de livres, etc.). L’émission YouTube pourrait, en d’autres termes, ajouter 14 à 15 conversions supplémentaires. Je devrais réfléchir à la question de savoir si le temps investi vaut ces conversions, mais vous pouvez imaginer que s’il y avait des enjeux en dollars plus importants que des choses comme les achats de livres, 14 à 15 conversions pourraient être très importantes.

L’essentiel à retenir de tout cela est que la question de l’impact d’une activité marketing sur la marque est connaissable dans une certaine mesure, suffisamment pour prendre une décision avec vos données. Ce n’est pas parfait; nous pourrions écrire un numéro de newsletter supplémentaire complet sur certaines des limitations des données, mais c’est assez bon. Je vous encourage à utiliser ces mêmes techniques pour répondre aux questions que vous vous posez sur vos activités ; cet ensemble particulier de techniques est excellent pour analyser toute activité marketing qui a défini des périodes de démarrage et d’arrêt (par opposition au marketing « toujours actif »).

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