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Sous-éditeur

 

Chez IPA, nous nous sommes récemment plongés dans le monde de la publicité en ligne pour nous aider à répandre l'évangile d'une recherche d'impact rigoureuse. Étant ce que nous sommes, nous n'avons pas pu résister à cette opportunité de mener une expérience sur le terrain. Nous en avons conçu un qui nous aiderait à optimiser notre stratégie publicitaire tout en réglant un compte important : quel représentant de l'institution universitaire pèse le plus dans le cyberespace ? Notre annonce était simple :

Recherche sur la pauvreté

Des percées pour lutter contre la pauvreté

Par des chercheurs [randomisés]

 

À l'intérieur des parenthèses de la troisième ligne, les annonces Google ont ensuite inséré au hasard l'un des neuf noms d'universités, l'un des trois acronymes (IPA, JPAL ou FAI) , l'un des trois acronymes "imposteurs" (ITA, GTAM et MAI) qui étaient phonétiquement similaire aux vrais acronymes, ou l'un des trois mots génériques (universitaire, supérieur et académique).

               Inutile de dire que nous avons obtenu des résultats intéressants. Étonnamment, l'usine Nobel UChicago est la pire parmi toutes les marques universitaires que nous avons testées. Fait intéressant, même si nous admettons que ce n'était pas notre analyse de sous-échantillons prévue, il s'avère que les villes de New York et de Chicago étaient toutes les deux à la traîne dans cette course ; NYU, Columbia, Northwestern et UChicago ont eu les taux de réponse les plus bas parmi les universités testées. Les meilleurs étaient Dartmouth, MIT, Yale et Harvard, dans l'ordre.

               Comme vous pouvez le constater, les mots-clés génériques « université », « top » et « universitaire » étaient nettement plus efficaces que ceux désignant des écoles ou des organisations. 

Parmi les acronymes, FAI s'en sort le mieux, surpassant Princeton, Harvard et Yale. J-PAL a devancé de peu son homologue IPA et a suivi de près Ivies Princeton et Harvard. Mais avant qu'une organisation d'acronymes ne devienne trop excitée, nous devons noter qu'il n'y avait pas de différence significative entre les acronymes réels et imposteurs. Bien que J-PAL et FAI aient légèrement surpassé leurs imposteurs, IPA avait en fait un taux de clics légèrement inférieur à celui de "l'imposteur" ITA. Ces résultats tempèrent malheureusement oVotre enthousiasme à l'IPA et à ses collègues groupes de recherche ayant apparemment une aussi grande réputation dans le cyberespace que les meilleurs Ivies. 

"Vrai" vs "Imposteur" - Regroupé

 

Coef.

Std. Se tromper.

t

P>t

95% CI

réal

0.0000784

0.000214

0.37

0.714

- 0.0003405

0.000497

point

0.0002146

0.000217

0.99

0.322

- 0.0002101

0.000639

_les inconvénients

0.0105644

0.000184

57.44

0

0.0102039

0.010925

n (# obs.)

957,443

         

IPA contre ITA

 

Coef.

Std. Se tromper.

t

P>t

95% CI

réal

- 0.000244

0.000512

- 0.48

0.633

- 0.0012464

0.000758

point

0.0007773

0.000511

1.52

0.128

- 0.0002246

0.001779

_les inconvénients

0.0101261

0.000361

28.03

0

0.0094181

0.010834

n (# obs.)

239,902

         

FAI contre MAI

 

Coef.

Std. Se tromper.

t

P>t

95% CI

réal

0.0001344

0.000338

0.4

0.691

- 0.0005283

0.000797

point

- 0.0002938

0.000338

- 0.87

0.385

- 0.0009563

0.000369

_les inconvénients

0.0108223

0.000308

35.14

0

0.0102188

0.011426

n (# obs.)

319,573

         

J-PAL contre GTAM

 

Coef.

Std. Se tromper.

t

P>t

95% CI

réal

0.0000617

0.000367

0.17

0.866

- 0.0006568

0.00078

point

0.000635

0.000367

1.73

0.083

- 0.0000836

0.001354

_les inconvénients

0.0105066

0.000317

33.1

0

0.0098846

0.011129

n (# obs.)

397,968

         
           
             

Pour augmenter la probabilité que nous offensions quelqu'un avec ce message, nous avons également effectué une régression descriptive examinant la corrélation entre certains attributs universitaires et sa popularité apparente dans le cyberespace. Ses résultats s'accompagnent de l'avertissement qu'il n'y a que neuf points de données et aucune stratégie d'identification, de sorte que les lecteurs sont avertis d'interpréter cette régression à leurs risques et périls : 

   

Coef.

Std. Se tromper.

T

P>|t|

95 % Conf.

 

classer

0.003283

0.00462

0.71

0.529

0.01142

0.017985

 

sélectivité

- 0.00767

0.004306

- 1.78

0.173

0.02138

0.006031

 

dotation

- 0.00214

0.003241

- 0.66

0.556

0.01246

0.008175

 

attraction

0.080691

0.059113

1.37

0.266

0.10743

0.268816

 

l'usage de drogues

0.069523

0.06215

1.12

0.345

0.12826

0.267311

 

Constante

0.718469

0.282063

2.55

0.084

0.17918

1.61612

 

N (# obs.)

9

         

La variable dépendante est le pourcentage de vues d'annonces qui ont réellement entraîné des clics. "Rank" indique le classement 2010 US News and World Report de chaque école. La "sélectivité" est le taux d'acceptation de premier cycle en 2010 en points de pourcentage, la dotation est la taille de la dotation en milliards, "l'attractivité" est un indice mesurant l'attractivité des femmes de premier cycle (selon une enquête auprès d'étudiants et d'anciens élèves de collegeprowler.com), et " la consommation de drogues" est un indice mesurant la prévalence de la consommation de drogues au premier cycle (des scores plus élevés indiquent une prévalence plus faible, toujours d'après collegeprowler.com). Fait intéressant, la sélectivité est la variable de droite la plus significative ; l'estimation ponctuelle négative indique que les écoles les plus exclusives ont obtenu des taux de clics plus élevés. Deuxièmement, l'attractivité féminine, qui est positivement corrélée à la performance. La faible prévalence signalée de la consommation de drogues est corrélée à un plus grand nombre de clics.

Et, comme nous l'apprenons maintenant, ajouter 2010 à votre titre fait une plus grande différence que tout ce que nous avons testé ici.

 

25 mars 2010