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Recientemente, en IPA hemos estado profundizando en el mundo de la publicidad en línea para ayudarnos a difundir el evangelio de la investigación rigurosa del impacto. Siendo quienes somos, no pudimos resistir esta oportunidad de realizar un experimento de campo. Diseñamos uno que nos ayudaría a optimizar nuestra estrategia publicitaria y al mismo tiempo establecer un puntaje importante: ¿qué representante de la institución académica tiene más peso en el ciberespacio? Nuestro anuncio era simple:

Investigación sobre la pobreza

Avances para combatir la pobreza

Por investigadores [aleatorizados]

 

Dentro de los corchetes en la tercera línea, los anuncios de Google insertaron aleatoriamente uno de los nueve nombres de universidades, uno de los tres acrónimos (IPA, JPAL o FAI), uno de los tres acrónimos "impostores" (ITA, GTAM y MAI) que fueron fonéticamente similar a las siglas reales, o una de las tres palabras genéricas (universidad, superior y académico).

               No hace falta decir que obtuvimos algunos resultados interesantes. Sorprendentemente, la fábrica Nobel UChicago obtuvo los peores resultados entre todas las marcas universitarias que probamos. Curiosamente, aunque admitamos que este no era nuestro análisis de submuestra previsto anteriormente, resulta que las ciudades de Nueva York y Chicago fueron las dos rezagadas en esta carrera; NYU, Columbia, Northwestern y UChicago tuvieron las tasas de respuesta más bajas entre las universidades evaluadas. Los primeros fueron Dartmouth, MIT, Yale y Harvard, en orden.

               Como puede ver, las palabras clave genéricas "universidad", "superior" y "académico" fueron significativamente más efectivas que las que nombran escuelas u organizaciones. 

Entre los acrónimos, a FAI le fue mejor, superando a Princeton, Harvard y Yale. J-PAL superó por poco a su contraparte IPA y le pisó los talones a Ivies Princeton y Harvard. Pero antes de que cualquier organización de acrónimos se entusiasme demasiado, debemos señalar que no hubo una diferencia significativa entre los acrónimos reales y los impostores. Aunque J-PAL y FAI superaron marginalmente a sus impostores, IPA en realidad tuvo una tasa de clics ligeramente más baja que la ITA "impostora". Lamentablemente, estos hallazgos templan our entusiasmo en IPA y sus grupos de investigación compañeros aparentemente tienen una reputación tan grande en el ciberespacio como los mejores Ivies. 

"Real" vs. "Impostor" - Agrupado

 

coef.

Estándar Errar.

t

P>t

95% CI

real

0.0000784

0.000214

0.37

0.714

-0.0003405

0.000497

punto

0.0002146

0.000217

0.99

0.322

-0.0002101

0.000639

_contras

0.0105644

0.000184

57.44

0

0.0102039

0.010925

n (# observaciones)

957,443

         

IPA frente a ITA

 

coef.

Estándar Errar.

t

P>t

95% CI

real

-0.000244

0.000512

-0.48

0.633

-0.0012464

0.000758

punto

0.0007773

0.000511

1.52

0.128

-0.0002246

0.001779

_contras

0.0101261

0.000361

28.03

0

0.0094181

0.010834

n (# observaciones)

239,902

         

FAI frente a MAI

 

coef.

Estándar Errar.

t

P>t

95% CI

real

0.0001344

0.000338

0.4

0.691

-0.0005283

0.000797

punto

-0.0002938

0.000338

-0.87

0.385

-0.0009563

0.000369

_contras

0.0108223

0.000308

35.14

0

0.0102188

0.011426

n (# observaciones)

319,573

         

J-PAL contra GTAM

 

coef.

Estándar Errar.

t

P>t

95% CI

real

0.0000617

0.000367

0.17

0.866

-0.0006568

0.00078

punto

0.000635

0.000367

1.73

0.083

-0.0000836

0.001354

_contras

0.0105066

0.000317

33.1

0

0.0098846

0.011129

n (# observaciones)

397,968

         
           
             

Para aumentar la probabilidad de ofender a alguien con esta publicación, también realizamos una regresión descriptiva que examina la correlación entre los atributos universitarios seleccionados y su aparente popularidad en el ciberespacio. Sus resultados vienen con el descargo de responsabilidad de que solo hay nueve puntos de datos y ninguna estrategia de identificación, por lo que se advierte a los lectores que interpreten esta regresión bajo su propio riesgo: 

   

coef.

Estándar Errar.

T

P>|t|

95% de confianza

 

clasificar

0.003283

0.00462

0.71

0.529

0.01142

0.017985

 

selectividad

-0.00767

0.004306

-1.78

0.173

0.02138

0.006031

 

dotación

-0.00214

0.003241

-0.66

0.556

0.01246

0.008175

 

atractivo

0.080691

0.059113

1.37

0.266

0.10743

0.268816

 

el consumo de drogas

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 dependiente es el porcentaje de visualizaciones de anuncios que realmente generaron clics. "Clasificación" indica la clasificación de US News and World Report de 2010 de cada escuela. "Selectividad" es la tasa de aceptación de pregrado de 2010 en puntos porcentuales, dotación es el tamaño de la dotación en miles de millones, "atractivo" es un índice que mide qué tan atractivas eran las mujeres de pregrado (según una encuesta de estudiantes y ex alumnos de collegeprowler.com), y " consumo de drogas" es un índice que mide la prevalencia del consumo de drogas en estudiantes universitarios (las puntuaciones más altas indican una prevalencia más baja, nuevamente de collegeprowler.com). Curiosamente, la selectividad es la variable derecha más significativa; la estimación puntual negativa indica que las escuelas más exclusivas obtuvieron tasas de clics más altas. En segundo lugar está el atractivo femenino, que se correlaciona positivamente con el rendimiento. La baja prevalencia informada del consumo de drogas se correlaciona con más clics.

Y, como ahora estamos aprendiendo, agregar 2010 a su titular hace una diferencia mayor que cualquier cosa que hayamos probado aquí.

 

Marzo 25, 2010