GEO je nové SEO. A zatímco uživatelé se přesunuli do ChatGPT, Gemini a AI Overviews, spousta značek zůstala stát na místě. Zjisti, jak být o krok napřed.
Většina účtů v Google Ads peníze utrácí. Jen minimum z nich systematicky vydělává. Přitom rozdíl nebývá v rozpočtu, ale v chybách, které se opakují pořád dokola. Zjistěte, jestli je děláte taky.
Kreativa, která vede v žebříčku, nemusí být ta, které se vyplatí věřit. Stačí jí dát víc prostoru a číslo se může rychle otočit. V UGC kampani pro Kalkulátor.cz jsme na tenhle paradox narazili hned v první vlně testování – a ukazujeme, jak z něj vytěžit jasná pravidla pro casting i produkci dalších videí.
Pro Kalkulátor.cz jsme na YouTube otestovali 26 videí od devíti tvůrců. Jedno z nich mělo na první pohled jasně nejlepší výsledek: 58% dokoukanost. Když ale dostalo větší objem doručení, stejná metrika klesla na 27 %.
Nebyl to důvod video odepsat. Byl to důvod přestat číst dokoukanost bez kontextu.
První vlna UGC kampaně nám tak nakonec dala víc než žebříček nejlepších kreativ. Ukázala, jak creator content pro podobný typ služby zadávat, co ve videích opravdu rozhoduje a jak výsledky první vlny kampaně promítnout do dalšího briefu.
Brand Lift potvrdil obchodní efekt: celá YouTube komunikace prokazatelně zvýšila zapamatování značky – o 3,68 a 6,02 procentního bodu ve dvou měřeních, obě se statistickou jistotou nad 90 %.
Pojem UGC neboli User-Generated Content značí obsah tvořený uživateli, fanoušky nebo zákazníky, ne samotnou značkou a dnes se v marketingové praxi používá běžně. My ale v článku mluvíme spíše o creator contentu vytvořeném na zakázku pro značku a nasazeném jako paid creative.
Nejde tedy o organické příspěvky zákazníků ani o klasický influencer marketing, kde značka pracuje také s publikem konkrétního tvůrce. V našem případě tvůrci dodávali kreativu, která následně běžela v placené distribuci Kalkulátor.cz.
Tento rozdíl je důležitý i pro vyhodnocování. Výsledky, se kterými dál pracujeme, jsou výsledky placených reklam, ne organického dosahu creatorů.
Kalkulátor.cz pomáhá lidem porovnávat ceny energií, pojištění a telekomunikačních služeb. V komunikaci jsme pracovali s cílovou skupinou ve věku 30–60 let a bariérami, které mohou rozhodnutí o změně služby komplikovat: proces působí složitě, člověk se bojí udělat chybu nebo celé rozhodnutí jednoduše odkládá.
Do toho vstupuje i obchodní model srovnávače. Služba je pro uživatele zdarma a při změně služby dostává Kalkulátor.cz provizi od dodavatele. V komunikaci proto bylo potřeba pracovat i s přirozenou otázkou, jestli služba uživateli opravdu doporučí tu nejvýhodnější variantu.
Tohle zadání další produktový spot nesplní. Splní ho člověk, který ukáže vlastní vyúčtování. Creator content měl proto konkrétní úkol: vysvětlit službu přes situaci a zkušenost člověka. Zároveň ale platí, že srovnání energií nebo pojistky není impulzní nákup – divák potřebuje víc kroků a creator content je jeden z nich, ne zkratka k celému rozhodnutí.
YouTube komunikaci jsme proto postavili do čtyř vrstev. Každá měla vlastní úkol a vlastní metriku:
Tomu jsme přizpůsobili i nastavení. U Video Views kampaně nebyly primárním KPI konverze, protože formát se na zhlédnutí optimalizuje a za zhlédnutí se i nakupuje. U jednotlivých kreativ jsme proto sledovali dokoukanost, hloubku zhlédnutí a cenu za zhlédnutí, CTR jako sekundární signál, a hlavně to, co se z jejich výsledků dokážeme naučit pro další produkci.
Praktický důsledek platí i mimo tuhle kampaň: kdo hodnotí creator content podle last-click konverzí, vypne přesně ty kreativy, které mu plní funnel. A naopak – bez vrstvy, která konverze sklidí, nemá ten funnel kde skončit.
Neznamená to, že creator content musí být vždy jen tahle jedna vrstva. U tohoto typu služby a u rozhodnutí, které po divákovi chceme, mu ale tuhle roli dala právě povaha toho rozhodnutí.
První vlna zahrnovala 26 videí od devíti tvůrců, která dohromady nasbírala více než 2,1 milionu impresí.
Testovali jsme dva způsoby zadání. U první skupiny vzniklo jedno hlavní tělo videa a několik různých hooků. Tvůrce tak natočil jedno video a několik variant úvodních sekund. Druhou skupinu tvořily kompletně odlišné koncepty jednotlivých tvůrců.
Nešlo nám přitom o to rozhodnout, která z těchto dvou produkčních struktur je univerzálně lepší. Zajímalo nás hlavně, co se z každé z nich dokážeme naučit a jak efektivněji pracovat s další produkcí.
Nejčistší ukázku přinesl jeden konkrétní tvůrce a jeho tři hooky – stejný prezentér, stejné hlavní sdělení, stejné tělo videa. Lišil se jen úvod:
Hlavní rozdíl byl v tom, jak video začalo.
Právě tady se ukázala praktická hodnota hook testingu. Nemusíme kvůli každému komunikačnímu úhlu produkovat celé nové video. Pokud máme funkční tělo, můžeme za jedno natáčení připravit několik variant úvodu, porovnat jejich výkon a nejlepší směr dál rozpracovat.
Zároveň samotná dokoukanost neřekne, kde video přestalo fungovat. U jedné z kreativ se do první čtvrtiny dostalo jen 31 % diváků, ale z těch, kteří pokračovali, vydrželo 69 % až do konce. Pro další produkci je to zásadní rozdíl: slabý začátek vyžaduje jinou úpravu než video, které ztratí tempo až později.
Do dalšího briefu jsme proto nezačali přenášet jen výsledné procento, ale i informaci o tom, kterou část kreativy má smysl měnit.
Rozdíl v rozptylu byl výrazný:
Pro další produkci z toho nevzešel jeden vítězný formát, ale praktičtější pravidlo. Hookové varianty dává smysl využívat tam, kde už máme tělo videa, kterému věříme, a chceme efektivně otestovat různé komunikační úhly. Kompletně nové koncepty naopak necháváme pro situace, kdy chceme hledat nový kreativní směr a dává nám smysl vyšší produkční investice.
První vlna přinesla ještě jeden důležitý learning pro casting.
Autorky dvou nejsilnějších kompletních videí dosáhly u vítězných konceptů přibližně 50 a 40% dokoukanost. Jejich další videa ale patřila mezi slabší kreativy. Výkon jednoho videa tedy nebyl automaticky přenositelný na další tvorbu stejného člověka.
Pro další produkci proto nestačí pracovat s kategorií „výkonný creator". Výsledná performance vzniká kombinací tvůrce, tématu, úhlu, scénáře a samotného zpracování. Dobrý casting je důležitý, ale stejně důležité je, co konkrétně daný tvůrce natočí.
Největší změnu v našem vyhodnocování přinesl pohled na objem doručení.
Video s nejvyšší dokoukaností mělo 58 %, ale zároveň dostalo výrazně menší objem než většina ostatních kreativ:
Podobný vztah jsme viděli i opačným směrem. U dalších kreativ dokoukanost rostla ve chvíli, kdy jejich denní objem výrazně klesl. To neznamená, že vyšší objem automaticky způsobuje nižší dokoukanost. Pro naše rozhodování z toho ale vzešlo jednoduché pravidlo: kreativy s dramaticky rozdílným objemem doručení nechceme hodnotit jen podle jednoho procenta v jednom žebříčku.
Původních 58 % tak nebylo číslo, podle kterého bychom byli ochotní automaticky vybrat vítěze a prodloužit mu licenci. Mnohem užitečnější pro nás bylo zjistit, jak si kreativa vede ve chvíli, kdy dostane větší prostor.
A právě to změnilo i plánování další vlny: raději vyprodukovat počet kreativ, kterým dokážeme dát dostatečný mediální prostor pro smysluplné vyhodnocení, než rozdělit rozpočet mezi příliš mnoho assetů a získat dvacet těžko srovnatelných výsledků.
Ano – a tady máme výrazně silnější důkaz než samotné porovnávání jednotlivých kreativ.
Dopad celé YouTube komunikace jsme měřili dvěma Brand Lift studiemi zaměřenými na ad recall:
Obě studie dosáhly statistické jistoty alespoň 90 %.
Brand Lift měřil všechny čtyři vrstvy YouTube mixu, takže tento efekt nepřisuzujeme samotnému creator contentu. Ukazuje ale, že komunikace jako celek prokazatelně zvýšila zapamatování reklamy, zatímco analýza jednotlivých creator creatives nám dala odpověď na jinou otázku: jak jejich další produkci dělat lépe.
První vlna nám nedala univerzální recept na nejlepší UGC video – a ani jsme ho od ní nečekali. Ukázala ale několik principů, které dávají smysl přenést do další produkce.
UGC je vrstva funnelu, ne samostatná kampaň. Pokud se hodnotí podle konverzí, měří se něco, co formát optimalizovaný na zhlédnutí nemůže doručit – a nad ním musí stát vrstva, která konverze sklidí.
Jak ukazuje příklad výše – casting je jen jedna část výsledku, stejně důležité je téma, scénář a zpracování konkrétní kreativy.
Pokud funguje tělo videa, není nutné pokaždé vyrábět několik kompletně nových variant. Různé hooky na stejném základu dokážou ukázat, který způsob otevření tématu má největší potenciál. Pokud naopak diváci odcházejí až v průběhu videa, samotná výměna hooku problém nevyřeší.
Vysoká dokoukanost může vypadat jako jasné vítězství, dokud se nepodíváme na objem, při kterém vznikla. Pokud mají kreativy dramaticky rozdílné doručení, samotný žebříček completion rate může být zavádějící.
Dvacet a více kreativ má hodnotu jen tehdy, pokud každá dostane dostatečný prostor na to, abychom z jejího výkonu dokázali něco vyčíst. Jinak větší počet videí nepřináší víc learningů, jen víc dat s malým vzorkem.
Právě to je podle nás rozdíl mezi jednorázovou produkcí UGC a systematickým testováním creator contentu. Cílem první vlny nemusí být najít univerzálního vítěze. Měla by především dát dostatek informací k tomu, aby další brief nebyl postavený znovu od nuly.
A stejná logika platí i o vlnu dál. Pokud se creator content zadává nahodile, každá kampaň začíná znovu – jiný brief, jiné metriky, nesrovnatelné výsledky. Když na sebe vlny navazují, druhá už pracuje s publiky, která zahřála první, a s briefem postaveným na reálných datech. Takhle creator content s klienty stavíme. Ozvěte se nám a probereme casting, produkční strukturu i vyhodnocení.
