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Enregistrement W4239433038 · doi:10.2196/preprints.12428

Website Analytics of a Google Ads Campaign for a Men’s Mental Health Website: Comparative Analysis (Preprint)

2018· preprint· en· W4239433038 sur OpenAlexaff
Andrea Murphy, Sophie Peltekian, David M. Gardner

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueImpact of Technology on Adolescents
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthAnalyticsPromotion (chess)AnonymityInternet privacyMedicineWorld Wide WebPsychologyComputer sciencePolitical scienceComputer securityPsychiatryData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Men with mental health and addictions problems seek information and help from health service providers and community support less often than women with such problems. Online health resources offer men rapid access to self-care recommendations and resources and anonymity; however, only a few websites are specifically developed for men. Headstrong - Taking Things Head-On was a community pharmacy and online health promotion initiative for men living with mental health and addictions problems. The Headstrong website was developed to offer a curated collection of print and online recommended resources (primarily self-help oriented) for depression, anxiety, insomnia, tobacco and alcohol use problems, and suicide. To increase awareness of the initiative and use of the website’s content and resource recommendations, a Google Ads campaign was developed. OBJECTIVE This study aimed to compare user acquisition and behavior on the Headstrong website during and after a Google Ads campaign. METHODS The Google Ads campaign was launched on December 21, 2017, and run until February 28, 2018. Website analytics (acquisition of new users, behavior in terms of at-website actions and duration, devices used, and conversions [link-outs to recommended resources]) in a 30-day period during the campaign (January 26, 2018 to February 24, 2018) were compared to a similar 30-day period after the campaign (March 23, 2018 to April 21, 2018). A cost analysis of the ad campaign was also performed. RESULTS The ad campaign generated 3011 clicks and 4.5 million impressions in total. In addition, the campaign received 1311 website users during the 30-day period of the ad campaign as compared to 241 users during the 30-day period after the ad campaign (P<.001). Return visitor (17.7% vs 27.8%) and nonbounce (19.5% vs 39.8%) user rates as well as session duration (42 vs 102 seconds) and page views per session (1.4 vs 2.1) were lower during the ad campaign than after the campaign (P<.01 for all). The 30-day period of the ad campaign included 9 sessions with conversions initiated by an ad click. Paid and display ads accounted for 63% of the site traffic during the ad campaign, most of which came from mobile phone users. Desktops were the most-common device used after the ad campaign acquired the website via direct and organic searches primarily (92%). The estimated cost per session with one or more conversions was Can $54.69 and cost per conversion was Can $32.81. CONCLUSIONS A Google Ads campaign designed to direct men to the Headstrong website increased the number of user visits by more than five-fold. However, engagement by users responding to the ad campaign was substantially lower than that by users who visited the website via other acquisition methods, possibly reflecting the nonspecific online targeting of men by the ad campaign. General targeting of men online to promote men’s mental health appears to have limited value.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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