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Erfolgreiche E-Mails dank Eye-Tracking von EyeQuant in Campaign

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Erfolgreiche E-Mails dank Eye-Tracking von EyeQuant in Campaign


Das Problem

Viele Designteams nutzen einen sehr typischen Prozess für die Gestaltung von E-Mail-Marketingkampagnen. Ganz gleich, ob sie Inhaltsblöcke von der Unternehmenswebsite verwenden oder eine Vorlage von Grund auf neu erstellen, die meisten Designprozesse enden, wenn die Kampagne verschickt wurde oder das Template erstellt ist. Abgesehen von einigen grundlegenden Änderungen an einem CTA oder der Länge des Textes werden in der Regel nur wenige Tests oder Experimente durchgeführt, und es gibt keine weiteren Iterationen.

Obwohl E-Mail-Marketing im Allgemeinen ein sehr effektives Medium mit hohen Konversionsraten ist, bleibt es hinter anderen digitalen Medien zurück, wenn es um die Aufmerksamkeit geht, die dem Nutzererlebnis gewidmet wird. Es mag ein effektives Medium sein, aber wenn Sie einige der für das Webdesign verwendeten UX-Designtechniken anwenden, könnte es noch viel besser werden.

Die Lösung: Eye-Tracking-Tests

Eye-Tracking-Tests ermöglichen ein viel tieferes Verständnis eines E-Mail-Designs als gängige Analysen, auf die sich Marketer nur allzu oft verlassen, um den Erfolg einer Kampagne zu bewerten.

KI-basierte Eye-Tracking-Lösungen nutzen maschinelles Lernen, um jede Website, E-Mail oder Design Mockup innerhalb von Sekunden zu analysieren und aufmerksamkeitsbasiertes Feedback zu geben. In Optimizely Campaign steht Ihnen das Feature „Eye-Tracking-Test“ unseres Partners EyeQuant ab sofort ohne Zusatzkosten zur Verfügung. Die Eye-Tracking-Vorhersagen überprüfen dabei, ob Kernelemente des Designs genügend Aufmerksamkeit erhalten und wie sauber oder unübersichtlich Ihr Entwurf ist.

Wie man mit Eye-Tracking-Tests das E-Mail-Design verbessern kann

Zunächst einmal sollte jedoch ein lebendiges Designsystem geschaffen werden, das sich ständig weiterentwickelt, so wie man es auch bei einer Website tun würde. Es sollte der Kunde im Mittelpunkt stehen und vorgefertigte Vorlagen vermieden werden. Sie sollten sich stattdessen Gedanken über die Beziehung machen, die Sie mit Ihren Abonnenten haben wollen, und darüber, wie Ihr Design dies unterstützt.

Die Eye-Tracking-Tests in Optimizely Campaign helfen im Anschluss, Ihr E-Mail-Design auf den Prüfstand zu stellen und anhand hilfreicher Auswertungen zu optimieren. Hierfür stehen die folgenden Auswertungsarten zur Verfügung:

  • Perception Map
  • Hot Spots
  • Attention Map

Perception Map – Was sehen Ihre Öffner?

Lassen Sie Ihre Empfänger nicht nach den wichtigsten Inhalten in Ihrer E-Mail suchen. Stellen Sie sicher, dass wertvolle Inhalte sofort sichtbar sind, indem Sie die Wahrnehmungskarte verwenden: Sie hebt hervor, welche Bereiche gesehen werden, wenn ein Empfänger zum ersten Mal Ihre E-Mail öffnet.

In Sekundenschnelle können Sie feststellen, ob die visuelle Hierarchie Ihrer E-Mail das darstellt, was sie darstellen soll. Wenn nicht, können vielleicht einige Anpassungen mit einer neuen Variante vorgenommen werden.

Achten Sie hierbei darauf, dass die sichtbaren Bereiche zur Beantwortung der 3 Ws (Was, Warum, Wohin) beitragen. Im folgenden Beispiel sind alle relevante Inhalte des Kopfbereichs gut sichtbar. Was: Zeigt das Bild, Warum: Steht im Editorial, Wohin als Nächstes: Klick auf den Button.

Abbildung 1: Perception Map 

Ein großartiges Beispiel für die Nutzung der Perception Map ist der Einsatz in der Pre-Testing-Phase einer E-Mail-Kampagne oder einer Marketingmaßnahme. In diesem Fall wird sie bei der Entwicklung des Designs verwendet, um sicherzustellen, dass Ihre Designziele eingehalten werden.

Hot Spots – Top 10 der auffälligsten Spots

Mit der Hot Spots Analyse ermitteln Sie die zehn auffälligsten Bereiche Ihrer E-Mail. Die Mitte jedes magentafarbenen Kreises stellt einen Fokuspunkt dar. Je größer der Kreis, desto größer die Sichtbarkeit.

Verwenden Sie die Analyse, um sicherzustellen, dass der Fokus hierarchisch auf den beabsichtigten Bereich gerichtet ist (z. B. Mehrwert-Kommunikation oder CTA). Die Erkenntnisse und Einsichten können genutzt werden, um eine Übersicht darüber zu erstellen, welche Designmerkmale am besten funktionieren, und als Startblock für die Erstellung von Inhalten als Best Practice verwendet werden.

Die meisten Inhalte im Westen werden von links nach rechts und von oben nach unten gelesen. Wenn Sie dies wissen, können Sie durch die Verwendung verschiedener Schriftarten, Farben und Größen eine höhere Aufmerksamkeit in den Bereichen erzielen, die für Ihre Designziele wichtig sind.

In 3-Spaltern beispielsweise werden Sie feststellen, dass die Aufmerksamkeit abnimmt, je weiter Sie sich von links nach rechts bewegen. Sie können dafür sorgen, dass sich die wichtigsten Inhalte in den ersten beiden Spalten befinden, oder aber Metriken verwenden, die die Aufmerksamkeit beeinflussen (Kantendichte, Kontrast, Gesichter, Winkel), um die Verteilung der Aufmerksamkeit so gleichmäßig wie möglich zu gestalten (falls dies relevant ist).

aufmerksamkeitsanalyse eye quantAbbildung 2: Beispiel für eine Aufmerksamkeitsanalyse in 3-Spaltern

Im folgenden Beispiel wird deutlich, dass die auffälligsten Spots neben dem Logo eher unwichtige Bereiche wie kontextlose Bildausschnitte und SWYN-Buttons sind. Das überrascht nicht. Bilder sind oft die größten Hot Spots in einem Entwurf. Hier sind also beispielsweise Optimierungen bei der Bildauswahl und Platzierung von Elementen notwendig.

Magentafarbende Kreise die einen Fokuspunkt darstellen

Abbildung 3: Top 10 der auffälligsten Bereiche Ihrer E-Mail

 

Attention Map – Welcher Content bekommt die meiste Aufmerksamkeit?

Die Attention Map hilft Ihnen dabei, sich zu vergewissern, dass die Elemente, denen die meiste Aufmerksamkeit geschenkt wird, mit Ihren Gestaltungszielen übereinstimmen. Betrachten Sie die Aufmerksamkeit hierbei wie ein Budget. Wie wird das Aufmerksamkeitsbudget für dieses spezielle Design ausgegeben? Warme Bereiche haben die größte Sichtbarkeit.

Das Aufmerksamkeitsbudget sollte idealerweise auf Ihren wichtigsten Botschaften und CTAs liegen, nicht begleitenden Bildern und Grafiken. Wichtig: Die Attention Map sagt das Fixierungs“volumen“ voraus (am meisten gesehen), nicht die Fixierungsdauer (am längsten gesehen).

Im nachfolgenden Beispiel sieht man die Veränderungen in der Aufmerksamkeit, die durch leichte Design-Updates entstehen können (weg von eher unwichtigen Bereichen im Key-Visual, hin zu den Textinhalten im Editorial).

Attention Map zeigt die Elemente, denen die Zuschauer am meisten Aufmerksamkeit schenken (via Heat Map)

Abbildung 4: Vorher: Fokus auf unwichtigen Details im Key-Visual

 Verbesserte Version: Attention Map zeigt die Elemente, denen die Zuschauer am meisten Aufmerksamkeit schenken (via Heat Map)

Abbildung 5: Nachher: Veränderung der Aufmerksamkeit durch Design-Updates 

In 8 Schritten zum erfolgreichen Eye-Tracking-Test

Um Eye-Tracking-Tests erfolgreich in Ihre E-Mail Marketing Prozesse aufzunehmen, empfehlen wir die folgenden 8 Schritte zu berücksichtigen:

  1. Definieren Sie ein Ziel: Stellen Sie sicher, dass Sie wissen, was Sie erreichen wollen.
  2. Unterteilen Sie die E-Mail in einzelne Abschnitte: Führen Sie Eye-Tracking-Tests jeweils für einen Abschnitt der E-Mail durch. Die Analyse eines gesamten Designs mit mehreren Abschnitten könnte die Ergebnisse verfälschen (Tipp: Sie können auch Bilddateien zum Test hochladen).
  3. Wählen Sie maximal 1-3 Dinge zum Testen aus: Wenn Sie versuchen, zu viele Dinge gleichzeitig zu testen, werden die Ergebnisse wahrscheinlich verwässert oder verzerrt.
  4. Führen Sie die Eye-Tracking-Tests mit einem E-Mail-Entwurf durch.
  5. Vergleichen Sie die Ergebnisse mit anderen Erkenntnissen, die Sie möglicherweise haben, z.B. mit Ergebnissen der visuelle Link-Auswertung vorheriger Kampagnen.
  6. Halten Sie Ihre Ergebnisse fest, auch wenn sie unerwartet sind.
  7. Testen und Rückschlüsse ziehen: Testen Sie Ihr Design in Live-E-Mails und beobachten Sie die Performance.
  8. Implementieren Sie die Ergebnisse in Ihr Designsystem.

Bonustipp: Geben Sie Ihren Kunden Zeit, sich an ein neues Design zu gewöhnen – es kann eine paar E-Mails dauern, bis ein neues Design bei der Zielgruppe ankommt.

Hören Sie nicht auf zu testen

Haben Sie Ihr E-Mail-Design mithilfe von Eye-Tracking-Tests verbessert, sollten Sie sich darauf nicht ausruhen. Im Gegenteil. Hören Sie nicht auf zu testen! Das Ende eines Designprojekts ist nur der Anfang, denn E-Mail-Design ist ein kontinuierlicher Lernprozess.

Abschließend daher eine Liste von Aspekten, die die Aufmerksamkeit beeinflussen

  • Kantendichte (der Prozentsatz der Pixel, die Kantenpixel sind)
  • Farbe
  • Kontrast
  • Leuchtdichte (Mit welcher Helligkeit wird ein Bereich wahrgenommen)
  • Sättigung
  • Gesichter
  • Winkel
  • Linien
  • Abstände
  • Gruppierungen
  • Größe von Elementen

Auch Kombinationen der oben genannten Faktoren sind oft relevant, z. B. der Kontrast der Leuchtdichte und nicht nur der Wert der Leuchtdichte oder die Veränderung der Kantendichte.

Eye-Tracking-Tests sind unter dem Menüpunkt “Analysen” in Optimizely Campaign zu finden.

Weiterführende Informationen zum Thema finden Sie hier.



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YouTube Ad Specs, Sizes, and Examples [2024 Update]

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YouTube Ad Specs, Sizes, and Examples

Introduction

With billions of users each month, YouTube is the world’s second largest search engine and top website for video content. This makes it a great place for advertising. To succeed, advertisers need to follow the correct YouTube ad specifications. These rules help your ad reach more viewers, increasing the chance of gaining new customers and boosting brand awareness.

Types of YouTube Ads

Video Ads

  • Description: These play before, during, or after a YouTube video on computers or mobile devices.
  • Types:
    • In-stream ads: Can be skippable or non-skippable.
    • Bumper ads: Non-skippable, short ads that play before, during, or after a video.

Display Ads

  • Description: These appear in different spots on YouTube and usually use text or static images.
  • Note: YouTube does not support display image ads directly on its app, but these can be targeted to YouTube.com through Google Display Network (GDN).

Companion Banners

  • Description: Appears to the right of the YouTube player on desktop.
  • Requirement: Must be purchased alongside In-stream ads, Bumper ads, or In-feed ads.

In-feed Ads

  • Description: Resemble videos with images, headlines, and text. They link to a public or unlisted YouTube video.

Outstream Ads

  • Description: Mobile-only video ads that play outside of YouTube, on websites and apps within the Google video partner network.

Masthead Ads

  • Description: Premium, high-visibility banner ads displayed at the top of the YouTube homepage for both desktop and mobile users.

YouTube Ad Specs by Type

Skippable In-stream Video Ads

  • Placement: Before, during, or after a YouTube video.
  • Resolution:
    • Horizontal: 1920 x 1080px
    • Vertical: 1080 x 1920px
    • Square: 1080 x 1080px
  • Aspect Ratio:
    • Horizontal: 16:9
    • Vertical: 9:16
    • Square: 1:1
  • Length:
    • Awareness: 15-20 seconds
    • Consideration: 2-3 minutes
    • Action: 15-20 seconds

Non-skippable In-stream Video Ads

  • Description: Must be watched completely before the main video.
  • Length: 15 seconds (or 20 seconds in certain markets).
  • Resolution:
    • Horizontal: 1920 x 1080px
    • Vertical: 1080 x 1920px
    • Square: 1080 x 1080px
  • Aspect Ratio:
    • Horizontal: 16:9
    • Vertical: 9:16
    • Square: 1:1

Bumper Ads

  • Length: Maximum 6 seconds.
  • File Format: MP4, Quicktime, AVI, ASF, Windows Media, or MPEG.
  • Resolution:
    • Horizontal: 640 x 360px
    • Vertical: 480 x 360px

In-feed Ads

  • Description: Show alongside YouTube content, like search results or the Home feed.
  • Resolution:
    • Horizontal: 1920 x 1080px
    • Vertical: 1080 x 1920px
    • Square: 1080 x 1080px
  • Aspect Ratio:
    • Horizontal: 16:9
    • Square: 1:1
  • Length:
    • Awareness: 15-20 seconds
    • Consideration: 2-3 minutes
  • Headline/Description:
    • Headline: Up to 2 lines, 40 characters per line
    • Description: Up to 2 lines, 35 characters per line

Display Ads

  • Description: Static images or animated media that appear on YouTube next to video suggestions, in search results, or on the homepage.
  • Image Size: 300×60 pixels.
  • File Type: GIF, JPG, PNG.
  • File Size: Max 150KB.
  • Max Animation Length: 30 seconds.

Outstream Ads

  • Description: Mobile-only video ads that appear on websites and apps within the Google video partner network, not on YouTube itself.
  • Logo Specs:
    • Square: 1:1 (200 x 200px).
    • File Type: JPG, GIF, PNG.
    • Max Size: 200KB.

Masthead Ads

  • Description: High-visibility ads at the top of the YouTube homepage.
  • Resolution: 1920 x 1080 or higher.
  • File Type: JPG or PNG (without transparency).

Conclusion

YouTube offers a variety of ad formats to reach audiences effectively in 2024. Whether you want to build brand awareness, drive conversions, or target specific demographics, YouTube provides a dynamic platform for your advertising needs. Always follow Google’s advertising policies and the technical ad specs to ensure your ads perform their best. Ready to start using YouTube ads? Contact us today to get started!

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Why We Are Always ‘Clicking to Buy’, According to Psychologists

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Why We Are Always 'Clicking to Buy', According to Psychologists

Amazon pillows.

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A deeper dive into data, personalization and Copilots

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A deeper dive into data, personalization and Copilots

Salesforce launched a collection of new, generative AI-related products at Connections in Chicago this week. They included new Einstein Copilots for marketers and merchants and Einstein Personalization.

To better understand, not only the potential impact of the new products, but the evolving Salesforce architecture, we sat down with Bobby Jania, CMO, Marketing Cloud.

Dig deeper: Salesforce piles on the Einstein Copilots

Salesforce’s evolving architecture

It’s hard to deny that Salesforce likes coming up with new names for platforms and products (what happened to Customer 360?) and this can sometimes make the observer wonder if something is brand new, or old but with a brand new name. In particular, what exactly is Einstein 1 and how is it related to Salesforce Data Cloud?

“Data Cloud is built on the Einstein 1 platform,” Jania explained. “The Einstein 1 platform is our entire Salesforce platform and that includes products like Sales Cloud, Service Cloud — that it includes the original idea of Salesforce not just being in the cloud, but being multi-tenancy.”

Data Cloud — not an acquisition, of course — was built natively on that platform. It was the first product built on Hyperforce, Salesforce’s new cloud infrastructure architecture. “Since Data Cloud was on what we now call the Einstein 1 platform from Day One, it has always natively connected to, and been able to read anything in Sales Cloud, Service Cloud [and so on]. On top of that, we can now bring in, not only structured but unstructured data.”

That’s a significant progression from the position, several years ago, when Salesforce had stitched together a platform around various acquisitions (ExactTarget, for example) that didn’t necessarily talk to each other.

“At times, what we would do is have a kind of behind-the-scenes flow where data from one product could be moved into another product,” said Jania, “but in many of those cases the data would then be in both, whereas now the data is in Data Cloud. Tableau will run natively off Data Cloud; Commerce Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud — they’re all going to the same operational customer profile.” They’re not copying the data from Data Cloud, Jania confirmed.

Another thing to know is tit’s possible for Salesforce customers to import their own datasets into Data Cloud. “We wanted to create a federated data model,” said Jania. “If you’re using Snowflake, for example, we more or less virtually sit on your data lake. The value we add is that we will look at all your data and help you form these operational customer profiles.”

Let’s learn more about Einstein Copilot

“Copilot means that I have an assistant with me in the tool where I need to be working that contextually knows what I am trying to do and helps me at every step of the process,” Jania said.

For marketers, this might begin with a campaign brief developed with Copilot’s assistance, the identification of an audience based on the brief, and then the development of email or other content. “What’s really cool is the idea of Einstein Studio where our customers will create actions [for Copilot] that we hadn’t even thought about.”

Here’s a key insight (back to nomenclature). We reported on Copilot for markets, Copilot for merchants, Copilot for shoppers. It turns out, however, that there is just one Copilot, Einstein Copilot, and these are use cases. “There’s just one Copilot, we just add these for a little clarity; we’re going to talk about marketing use cases, about shoppers’ use cases. These are actions for the marketing use cases we built out of the box; you can build your own.”

It’s surely going to take a little time for marketers to learn to work easily with Copilot. “There’s always time for adoption,” Jania agreed. “What is directly connected with this is, this is my ninth Connections and this one has the most hands-on training that I’ve seen since 2014 — and a lot of that is getting people using Data Cloud, using these tools rather than just being given a demo.”

What’s new about Einstein Personalization

Salesforce Einstein has been around since 2016 and many of the use cases seem to have involved personalization in various forms. What’s new?

“Einstein Personalization is a real-time decision engine and it’s going to choose next-best-action, next-best-offer. What is new is that it’s a service now that runs natively on top of Data Cloud.” A lot of real-time decision engines need their own set of data that might actually be a subset of data. “Einstein Personalization is going to look holistically at a customer and recommend a next-best-action that could be natively surfaced in Service Cloud, Sales Cloud or Marketing Cloud.”

Finally, trust

One feature of the presentations at Connections was the reassurance that, although public LLMs like ChatGPT could be selected for application to customer data, none of that data would be retained by the LLMs. Is this just a matter of written agreements? No, not just that, said Jania.

“In the Einstein Trust Layer, all of the data, when it connects to an LLM, runs through our gateway. If there was a prompt that had personally identifiable information — a credit card number, an email address — at a mimum, all that is stripped out. The LLMs do not store the output; we store the output for auditing back in Salesforce. Any output that comes back through our gateway is logged in our system; it runs through a toxicity model; and only at the end do we put PII data back into the answer. There are real pieces beyond a handshake that this data is safe.”

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