Rezumat
Studiul descrie o metodă prin care o campanie pe ecrane digitale din spații interioare (DOOH) poate fi legată de acțiuni online măsurabile: scanări de cod QR, vizite marcate cu parametri UTM și, ca indicator indirect, căutări ale numelui de brand. Întrebarea centrală este cum se face această legătură fără a atribui ecranului efecte pe care nu le poate dovedi și fără a prelucra date personale fără temei. Reperele internaționale sunt experimentele geografice descrise de cercetători Google, analiza lui Lewis și Rao despre dificultatea statistică a măsurării efectului publicității, metoda GeoLift bazată pe controlul sintetic, documentația Google Analytics despre parametrii UTM și definiția datelor personale din GDPR. Metoda are șapte etape, de la acțiunea-țintă până la raport, și se sprijină pe comparația dintre zone test și zone control. Studiul nu raportează rezultate de client și propune indicatori, fiecare cu limitele lui.
1. Întrebarea de cercetare și unitatea de analiză
În tradiția metodologică a studiului de caz asociată cu Robert K. Yin, cercetătorul precizează de la început ce întrebare urmărește și ce anume analizează [1]. Studiul de față, al doisprezecelea din seria „Studii de caz”, pornește de la următoarea întrebare: cum se poate lega expunerea la un clip difuzat pe ecrane digitale din spații interioare de acțiunile online care se pot măsura, cum sunt scanările unui cod QR, vizitele pe o pagină marcată cu parametri de campanie și căutările numelui de brand, și cum se poate estima partea din aceste acțiuni care nu s-ar fi produs fără campanie?
Întrebarea are două jumătăți, iar distincția dintre ele organizează textul. Prima jumătate este una de trasabilitate: câte acțiuni pot fi urmărite până la un ecran, o locație sau un clip. A doua este una de cauzalitate: câte dintre acțiuni sunt efectul campaniei, adică un efect incremental, și câte s-ar fi produs oricum. O scanare a unui cod QR afișat într-o clinică este, prin construcție, legată de acel ecran. Creșterea vizitelor pe site sau a căutărilor de brand într-o lună cu campanie nu este, prin ea însăși, o dovadă că ecranele au produs-o.
Unitatea de analiză este metoda de lucru, nu o campanie și nu un client. Textul este un studiu de metodă: descrie procedura așa cum a fost formulată de autor, pe baza practicii proprii [2], o raportează la câteva repere de cercetare și la câteva repere normative și tehnice și propune indicatori de evaluare. Nu conține date de campanie, nu reconstituie rezultate și nu estimează efecte. Sursele au fost verificate la 23 octombrie 2026.
Prin DOOH (digital out-of-home) se înțelege aici publicitatea afișată pe ecrane digitale din spații interioare frecventate de public. Potrivit paginii rețelei DOOH de pe ekogroup.ro, EKO GROUP difuzează clipuri în clădiri de birouri, supermarketuri (pagina menționează Kaufland), clinici, unități HORECA, farmacii, săli de sport și pe Aeroportul Otopeni [3]. Aceste informații sunt autodeclarate de companie și nu au fost verificate independent. Studiul nr. 3 din serie a tratat publicitatea DOOH în spații interioare din perspectiva amplasării și a audienței; textul de față se ocupă numai de legătura cu mediul online și de estimarea efectului.
Studiul nu tratează creația clipurilor, estimarea audienței ecranelor, prețurile, contractarea sau aspectele tehnice ale rețelei de difuzare.
2. Contextul internațional
Foto: Konstantin Mishchenko / Pexels
2.1. Vaver și Koehler: experimentele geografice
Cea mai apropiată formă de experiment pentru o campanie care nu poate fi țintită pe persoane este experimentul geografic. Jon Vaver și Jim Koehler, cercetători la Google, au descris în 2011 o astfel de metodă într-o lucrare despre măsurarea eficienței publicității prin experimente geografice [4]. Potrivit rezumatului, regiuni geografice care nu se suprapun sunt repartizate aleatoriu fie în condiția de control, fie în condiția de tratament, iar fiecare regiune primește condiția atribuită prin publicitate țintită geografic [4]. Autorii prezintă experimentele ca fiind simple ca idee, cu un proces de proiectare sistematic, și cu rezultate ușor de interpretat; în formularea lor, ele sunt „conceptually simple” („simple din punct de vedere conceptual”) [4].
Precizarea esențială este că rezumatul lucrării pornește de la cheltuielile cu publicitatea de search, nu de la ecranele din spații interioare [4]. Transferul la DOOH este, în acest studiu, o adaptare: „regiunea” devine o zonă formată din locații cu ecrane, cum sunt un cartier, un oraș sau un grup de clădiri de birouri, iar „tratamentul” este difuzarea clipului în acea zonă. Ideea preluată este una singură: comparația dintre zone care primesc campania și zone care nu o primesc, stabilite dinainte, spune mai mult despre efectul campaniei decât o comparație între luna cu campanie și luna fără.
2.2. Lewis și Rao: de ce efectul publicității este greu de măsurat
A doua sursă explică de ce prudența nu este o formalitate. Randall A. Lewis și Justin M. Rao au publicat în 2015, în The Quarterly Journal of Economics, articolul „The Unfavorable Economics of Measuring the Returns to Advertising”, despre economia nefavorabilă a măsurării randamentului publicității [5]. Potrivit rezumatului, autorii au analizat 25 de experimente de teren de mari dimensiuni, derulate cu retaileri și firme de brokeraj din Statele Unite, care au însumat 2,8 milioane de dolari cheltuieli de publicitate digitală [5].
Intervalul de încredere median pentru randamentul investiției are o lățime de peste 100 de puncte procentuale [5]. Coeficientul de variație al vânzărilor individuale este frecvent de ordinul a 10, adică variația de la un client la altul este de multe ori mai mare decât media [5]. Un experiment informativ poate cere, potrivit autorilor, peste 10 milioane de persoane-săptămâni [5]. Altfel spus, efectul unei campanii este de regulă mic față de zgomotul natural al comportamentului.
Autorii mai arată că randomizarea aduce informație nouă și nedeplasată, în timp ce pentru metodele observaționale bias-ul de selecție creat de țintire este, în formularea lor, „a crippling concern” („o problemă paralizantă”) [5]. Pentru DOOH, consecința este directă: dacă ecranele sunt amplasate tocmai în zonele unde marca este deja cunoscută sau unde publicul cumpără oricum mai mult, o creștere observată acolo poate reflecta alegerea zonei, nu efectul clipului.
Experimentele analizate privesc publicitatea digitală, nu ecrane din spații interioare; studiul preia din ele un ordin de mărime al dificultății, nu cifre aplicabile la DOOH.
2.3. GeoLift și controlul sintetic
O a treia sursă propune o soluție pentru situațiile în care nu există o zonă de control perfect asemănătoare cu zona test. Depozitul open-source GeoLift, publicat de Meta, se descrie ca o metodologie geo-experimentală completă, bazată pe metode de control sintetic, folosită pentru a măsura efectul incremental real al unei campanii publicitare („the true incremental effect (Lift) of ad campaign”) [6].
Studiul se limitează la descrierea depozitului și nu evaluează codul sau ipotezele statistice. Ideea controlului sintetic este că în locul unei singure zone de control se folosește o combinație de zone neexpuse, construită astfel încât să urmeze cât mai bine evoluția zonei test înainte de campanie. Diferența dintre zona test și această referință construită, după începerea difuzării, devine estimarea efectului. Pentru DOOH, unde zonele cu ecrane și cele fără ecrane diferă aproape mereu, abordarea este o opțiune, dacă datele din perioada de bază sunt suficiente.
2.4. Parametrii UTM în Google Analytics 4
Legătura tehnică dintre un ecran și o vizită pe site se face prin adresa la care trimite codul QR. Documentația Google Analytics despre constructorii de URL pentru datele de campanie descrie parametrii care se adaugă la adresa unei pagini pentru ca vizita să fie atribuită unei campanii [7]. Printre ei se află utm_id, identificatorul campaniei; utm_source, sursa traficului, pentru care documentația dă ca exemple un motor de căutare, un newsletter sau un panou publicitar; utm_medium, mediul, cu exemple precum cpc, banner sau email; utm_campaign, numele campaniei, al produsului sau al codului promoțional; și utm_source_platform [7].
Pentru DOOH, acești parametri permit ca fiecare cod QR să poarte în adresă zona sau varianta de clip. Ei nu spun nimic despre cei care au văzut clipul fără să scaneze sau au ajuns pe site pe altă cale.
2.5. GDPR: scanarea și vizita pot genera date personale
Codul QR nu colectează el însuși date: este o imagine care conține o adresă. Vizita care urmează scanării, în schimb, intră în logica Regulamentului (UE) 2016/679. Potrivit articolului 4 punctul 1 din GDPR, datele cu caracter personal înseamnă orice informații privind o persoană fizică identificată sau identificabilă, iar identificarea se poate face și indirect, între altele prin date de localizare sau printr-un identificator online [8]. Considerentul 30 al regulamentului precizează că persoanele fizice pot fi asociate cu identificatori online furnizați de dispozitivele lor, cum sunt adresele IP sau identificatorii de tip cookie [8].
Consecința pentru metodă este că o scanare urmată de o vizită pe pagină poate genera date personale, chiar dacă nimeni nu cere numele vizitatorului. Dacă adresa codului QR conține un identificator al locației, iar pagina înregistrează adresa IP și ora, combinația poate spune unde se afla o persoană și când. Studiul nu face o analiză juridică și nu tratează regulile specifice privind cookie-urile; preia din regulament doar acest reper: măsurarea se proiectează astfel încât să folosească date agregate, iar orice colectare suplimentară are nevoie de un temei stabilit de operator.
3. Metoda EKO pas cu pas
Foto: Kampus Production / Pexels
Etapele de mai jos descriu metoda așa cum a fost formulată de autor [2]. Ele se suprapun parțial cu procesul în patru pași prezentat pe pagina rețelei: selectarea locațiilor; brief-ul și materialul creativ, cu validare tehnică și calendar; difuzarea în buclă, gestionată dintr-un sistem centralizat; și raportul lunar [3]. Metoda adaugă acestui proces un strat de măsurare, gândit înainte de prima difuzare.
3.1. Obiectivul și acțiunea-țintă
Prima etapă stabilește ce trebuie să facă cel care vede clipul. În metoda descrisă de autor, o campanie DOOH legată de mediul online are o singură acțiune-țintă principală, formulată concret: scanarea codului și vizitarea unei pagini, solicitarea unei oferte, descărcarea unui cupon, programarea unei consultații sau înscrierea la un eveniment. Obiectivele de notorietate pot exista în paralel, dar se măsoară separat și cu alte instrumente.
Acțiunea-țintă stabilește ce pagină se construiește, ce eveniment se înregistrează și ce indicator intră în raport. Rezultatul etapei este o fișă scurtă, convenită cu advertiserul, care conține acțiunea-țintă, pagina de destinație, indicatorii urmăriți și întrebarea la care trebuie să răspundă campania: câte acțiuni se pot urmări până la ecrane, câte sunt incrementale, sau ambele.
3.2. Alegerea zonelor test și control înainte de difuzare
A doua etapă este și cea mai ușor de omis. În metoda descrisă de autor, zonele în care se difuzează clipul și zonele care servesc drept termen de comparație se aleg înainte de prima difuzare, nu după ce rezultatele sunt cunoscute. O zonă de control aleasă după campanie poate fi aleasă, chiar și fără intenție, astfel încât să facă diferența să pară mai mare.
O zonă poate fi un oraș, un cartier sau un grup de locații de același tip, de exemplu clădirile de birouri dintr-o anumită arie. Criteriile de alegere urmăresc asemănarea dintre zonele test și cele de control: tipul de locații, profilul publicului, prezența anterioară a mărcii și evoluția indicatorilor în perioada de bază. Acolo unde numărul de zone permite, repartizarea între test și control se face aleatoriu, după modelul lui Vaver și Koehler [4]. Acolo unde nu permite, metoda recurge la o referință construită din mai multe zone neexpuse, în spiritul controlului sintetic descris de GeoLift [6].
Aeroportul, cu un public venit din multe zone, și clădirile de birouri, cu un public care locuiește în altă parte, cer o atenție aparte. În metoda descrisă de autor, ele se tratează ca zone separate sau se urmăresc doar prin scanări.
3.3. Codul QR distinct pe zonă și pe locație, cu parametri UTM
A treia etapă este marcarea traseului de la ecran la pagină. Pagina rețelei recomandă un cod QR personalizat în fiecare clip DOOH, pentru ca publicul să poată scana de pe ecran și să ajungă la pagina de destinație sau la ofertă [3]. Metoda descrisă de autor detaliază această recomandare: fiecare zonă și, acolo unde este util, fiecare tip de locație primește un cod distinct.
Adresa din spatele fiecărui cod conține parametrii UTM descriși în documentația Google Analytics [7]. Într-o schemă posibilă, utm_source indică rețeaua DOOH, utm_medium indică mediul, de exemplu ecran interior, utm_campaign indică numele campaniei, iar un parametru suplimentar indică zona sau tipul de locație. Schema de denumire se scrie înainte de campanie și se aplică identic pe toate codurile, pentru ca rapoartele să poată fi agregate fără corecturi manuale.
Granularitatea are o limită. Un cod diferit pentru fiecare ecran poate crea, în combinație cu ora vizitei, o informație precisă despre locul în care se afla o persoană, ceea ce, în lumina definiției din GDPR, se apropie de datele de localizare [8]. În metoda descrisă de autor, nivelul implicit este zona sau tipul de locație, nu ecranul individual.
3.4. Mesajul și chemarea la acțiune în clip
A patra etapă privește clipul, dar numai din perspectiva măsurării. Un cod QR afișat câteva secunde, fără explicație, va fi scanat de puțini oameni, iar numărul mic de scanări nu va spune dacă problema este ecranul, mesajul sau oferta. În metoda descrisă de autor, clipul conține o chemare la acțiune explicită, care spune ce se întâmplă după scanare, iar codul rămâne pe ecran suficient de mult pentru a putea fi scanat.
Într-o sală de așteptare a unei clinici, publicul stă probabil mai mult pe loc decât pe un culoar de supermarket. Studiul nu are date despre aceste durate, deci diferența rămâne o ipoteză, verificabilă prin ratele de scanare pe tipuri de locații.
Pagina de destinație face parte din traseu. Ea se încarcă repede pe telefon, continuă mesajul din clip și oferă acțiunea-țintă fără pași inutili. Pentru campaniile care combină ecranele cu articole în presa online, pe care pagina rețelei o prezintă ca strategie combinată de DOOH, presă online și cod QR [3], de exemplu prin EkoPress.ro, fiecare canal primește parametri proprii, pentru ca vizitele să nu se amestece în rapoarte.
3.5. Calendarul de difuzare și perioada de bază
A cincea etapă fixează timpul. Potrivit paginii rețelei, clipurile se difuzează în buclă, 12 ore pe zi, iar difuzarea poate fi oprită sau pornită la cerere [3]. Pentru măsurare, contează trei perioade: perioada de bază, dinaintea campaniei, în care se observă indicatorii în toate zonele; perioada de difuzare; și o perioadă scurtă de după campanie, în care se urmărește dacă efectul persistă.
Perioada de bază este cea care face posibilă comparația. Fără ea, nu se poate spune dacă zonele test și control evoluau asemănător înainte de campanie. În metoda descrisă de autor, perioada de bază are cel puțin aceeași durată ca perioada de difuzare și acoperă aceleași zile ale săptămânii. Calendarul notează și evenimentele care pot influența indicatorii, independent de ecrane: sărbători, promoții ale advertiserului, alte campanii, schimbări pe site.
3.6. Colectarea minimă de date, agregată
A șasea etapă aplică reperul din secțiunea 2.5. În metoda descrisă de autor, măsurarea folosește numai date agregate: numărul de vizite pe parametru UTM și pe zi, numărul de conversii pe pagina de destinație, numărul de afișări raportat de rețea pe locație. Nu se construiesc profiluri ale vizitatorilor, nu se leagă scanările de alte date despre persoane și nu se folosesc adrese IP pentru a localiza vizitatorii.
Instrumentul de analiză de pe pagina de destinație este administrat de advertiser, care stabilește temeiul prelucrării și informarea vizitatorilor, cu sprijinul unui specialist în protecția datelor. O colectare suplimentară, de exemplu un formular cu date de contact, se tratează ca prelucrare separată. Raportul de campanie primește doar cifre agregate.
3.7. Analiza și raportul
A șaptea etapă leagă datele într-un raport. Potrivit paginii rețelei, raportul lunar conține numărul de afișări pe locație, orele de vârf ale expunerii și o estimare de audiență [3]. Metoda descrisă de autor adaugă acestor date trei straturi: acțiunile urmărite prin coduri QR și parametri UTM, pe zone; comparația dintre zonele test și control, raportată la perioada de bază; și o secțiune de limite.
Raportul separă trasabilitatea de cauzalitate. Scanările și vizitele cu parametri UTM se prezintă ca acțiuni urmărite până la ecrane; diferența dintre zonele test și control se prezintă ca estimare a efectului incremental, cu intervalul ei de incertitudine, sau ca rezultat neconcludent, dacă datele nu permit o concluzie. În lumina constatărilor lui Lewis și Rao [5], un rezultat neconcludent nu este un eșec al raportului, ci o informație corectă despre puterea statistică a campaniei.
4. Indicatori recomandați și măsurare
Foto: Alan Vega / Pexels
Indicatorii de mai jos sunt propuși ca protocol, nu ca rezultate, și nu au ținte numerice, pentru că studiul nu are date care să le justifice. Cifrele lui Lewis și Rao [5] descriu experimente de publicitate digitală și nu se folosesc ca valori de referință pentru DOOH. Fiecare indicator se calculează cu aceeași procedură în toate zonele și în toate perioadele.
4.1. Scanări pe locație și pe mia de afișări raportate
Ce măsoară: numărul de scanări ale codurilor QR pe zonă sau pe tip de locație și raportul dintre scanări și afișările raportate de rețea, exprimat la o mie de afișări.
Metoda de măsurare: scanările se numără ca vizite pe adresele marcate cu parametri UTM, pe zi și pe zonă [7]. Afișările provin din raportul lunar al rețelei, care conține numărul de afișări pe locație [3]. Rata se calculează ca număr de scanări împărțit la numărul de afișări și înmulțit cu o mie.
Limite: o afișare înseamnă că un clip a rulat, nu că a fost privit. Rata depinde de durata codului pe ecran, de mesaj, de ofertă și de timpul pe care publicul îl petrece în fața ecranului. O persoană poate scana de mai multe ori, iar o fotografie a codului poate fi scanată mai târziu. Indicatorul are valoare comparativă între zone, tipuri de locații și variante de clip, nu valoare absolută.
4.2. Vizite cu parametri UTM și conversii pe pagina de destinație
Ce măsoară: câte dintre vizitele venite prin coduri ajung la acțiunea-țintă stabilită în etapa 3.1.
Metoda de măsurare: acțiunea-țintă se definește ca eveniment în instrumentul de analiză, iar conversiile se raportează pe parametri UTM, pe zone [7]. Se urmăresc separat vizitele, conversiile și raportul dintre ele.
Limite: indicatorul măsoară numai traseul complet, de la scanare la conversie. Persoanele care văd clipul și ajung pe site mai târziu, prin căutare sau tastând adresa, nu apar în aceste date. Blocarea cookie-urilor și refuzul consimțământului pot reduce numărul de vizite înregistrate. Rezultatul depinde și de calitatea paginii, nu doar de ecrane.
4.3. Diferența test-control față de perioada de bază
Ce măsoară: estimarea efectului incremental al campaniei asupra unui indicator ales dinainte, de exemplu vizitele directe pe site sau solicitările de ofertă din fiecare zonă.
Metoda de măsurare: pentru fiecare zonă se calculează variația indicatorului între perioada de bază și perioada de difuzare. Efectul estimat este diferența dintre variația din zonele test și variația din zonele control. Dacă zonele sunt suficient de multe, repartizarea aleatorie urmează logica lui Vaver și Koehler [4]; dacă nu, referința se construiește din mai multe zone de control, în spiritul controlului sintetic [6]. Rezultatul se raportează împreună cu intervalul de incertitudine.
Limite: zonele diferă prin mulți factori deodată, iar evenimentele locale pot influența una dintre ele. Persoanele care lucrează în zona test și locuiesc în zona control sau trec prin aeroport pot vedea clipul și pot acționa din zona control, ceea ce micșorează diferența măsurată. Puterea statistică este probabil mică, având în vedere constatările lui Lewis și Rao despre dimensiunea eșantioanelor necesare [5]. Indicatorul cere ca vizitele să poată fi atribuite zonelor geografice în date agregate.
4.4. Căutările de brand, ca indicator indirect
Ce măsoară: evoluția numărului de căutări ale numelui mărcii sau ale numelui campaniei, pe zone, comparativ cu perioada de bază și cu zonele de control.
Metoda de măsurare: se folosesc rapoartele agregate de căutări de care dispune advertiserul, acolo unde instrumentul permite defalcarea pe regiuni. Se citește doar împreună cu comparația test-control din secțiunea 4.3.
Limite: căutările de brand sunt influențate de toate canalele advertiserului, de sezon și de știri, iar volumele mici pot fi rotunjite sau ascunse în rapoarte. Studiul nu propune praguri și nu folosește cifre pentru acest indicator.
4.5. Costul pe acțiune, doar ca formulă
Ce măsoară: costul campaniei raportat la acțiunile obținute.
Metoda de măsurare: costul pe acțiune urmărită se calculează ca bugetul campaniei DOOH împărțit la numărul de acțiuni-țintă înregistrate prin parametri UTM. Costul pe acțiune incrementală se calculează ca același buget împărțit la numărul de acțiuni estimate ca incrementale în secțiunea 4.3. Studiul nu propune valori.
Limite: primul raport ignoră acțiunile care nu trec prin coduri; al doilea moștenește incertitudinea estimării incrementale și devine instabil când estimarea este apropiată de zero. Cele două valori nu se prezintă una în locul celeilalte.
5. Limitele studiului
Lipsa datelor de client. Studiul descrie o metodă și nu demonstrează un efect. Nu conține date măsurate într-o campanie reală, deci nu poate susține că ecranele DOOH produc un anumit număr de acțiuni online sau un anumit efect incremental.
Conflictul de interese. Autorul este fondatorul companiei care, potrivit site-ului ei, oferă serviciul descris [3], iar metoda reflectă practica lui [2] (vezi secțiunea 6).
Transferul metodelor. Lucrarea lui Vaver și Koehler privește publicitatea de search [4], experimentele lui Lewis și Rao privesc publicitatea digitală [5], iar GeoLift este descris pentru campanii publicitare în general [6]. Niciuna dintre surse nu a fost construită pentru ecrane din spații interioare. Aplicarea lor la DOOH este o adaptare propusă de autor, nu o metodă validată în acest context.
Lectura surselor. Pentru Lewis și Rao a fost consultat rezumatul, într-o copie arhivată a paginii editorului [5]; pentru GeoLift, doar descrierea depozitului [6].
Scanarea măsoară doar o parte. Cei care văd clipul și nu scanează, dar caută mai târziu marca, îi vizitează site-ul sau cumpără direct, nu apar în datele legate de coduri. Invers, o parte din scanări pot veni de la persoane care ar fi acționat oricum. Trasabilitatea și efectul incremental nu se pot deduce una din cealaltă.
Puterea statistică. Constatările lui Lewis și Rao arată că efectele publicității sunt greu de distins de variația naturală, chiar în experimente foarte mari [5]. O campanie DOOH cu un număr mic de zone are, probabil, o putere statistică redusă, iar o diferență mică între zone poate fi întâmplătoare.
Contaminarea zonelor de control. Oamenii se deplasează între locul de muncă, locuință, magazine și aeroport. O persoană poate vedea clipul în zona test și poate acționa din zona control, iar rezultatul este o subestimare a diferenței.
Natura reperelor normative. GDPR este citat doar pentru art. 4 pct. 1 și considerentul 30 [8]; studiul nu analizează regulile privind cookie-urile, legislația română sau temeiul unei prelucrări anume.
Datele autodeclarate. Informațiile despre rețeaua DOOH, locații, procesul în patru pași și conținutul raportului lunar provin de pe pagina companiei și nu au fost auditate independent [3].
6. Declarație de interese
Autorul acestui studiu, Eduard Petrescu, este fondatorul EKO GROUP, companie care, potrivit site-ului ei, oferă publicitate pe o rețea de ecrane DOOH din spații interioare. Autorul are, prin urmare, un interes comercial direct în percepția publică a acestui tip de serviciu. Studiul a fost redactat ca descriere de metodă, cu surse externe citate, cu informațiile despre companie atribuite explicit site-ului ei și cu limitele declarate, inclusiv cele care privesc dificultatea de a dovedi efectul ecranelor, pentru ca cititorul să poată verifica fiecare afirmație. Studiul este autopublicat și nu a trecut printr-o evaluare academică independentă.
Note
[1] Yin, R. K., Case Study Research and Applications: Design and Methods, ed. a 6-a, SAGE Publications, 2017. Pagina editurii, accesat la 23.10.2026.
[2] Poziția autorului, formulată pe baza practicii proprii, inclusiv descrierea metodei din secțiunea 3; nu este o sursă independentă. Profilul autorului: Eduard Petrescu pe comunitatea-expertilor.ro, accesat la 23.10.2026.
[3] EKO GROUP, pagina rețelei DOOH, accesat la 23.10.2026. Informație autodeclarată de companie.
[4] Vaver, J. și Koehler, J., „Measuring Ad Effectiveness Using Geo Experiments”, Google Inc., 2011. Pagina lucrării pe research.google, accesat la 23.10.2026.
[5] Lewis, R. A. și Rao, J. M., „The Unfavorable Economics of Measuring the Returns to Advertising”, The Quarterly Journal of Economics, 130(4), 2015, pp. 1941-1973, DOI 10.1093/qje/qjv023. Pagina editorului nu a putut fi accesată automat; rezumatul a fost consultat în copia arhivată, accesat la 23.10.2026.
[6] Meta Open Source, GeoLift, depozit GitHub, descrierea depozitului, accesat la 23.10.2026.
[7] Google Analytics Help, „GA4 URL builders: Collect campaign data with custom URLs”, accesat la 23.10.2026.
[8] Regulamentul (UE) 2016/679 al Parlamentului European și al Consiliului (Regulamentul general privind protecția datelor), art. 4 pct. 1 și considerentul 30. Versiunea în limba română pe EUR-Lex, accesat la 23.10.2026.
Bibliografie
Google (f.a., consultat în 2026). (GA4) URL builders: Collect campaign data with custom URLs. Google Analytics Help. https://support.google.com/analytics/answer/10917952?hl=en
Lewis, R. A. și Rao, J. M. (2015). The Unfavorable Economics of Measuring the Returns to Advertising. The Quarterly Journal of Economics, 130(4), 1941-1973. https://doi.org/10.1093/qje/qjv023
Meta Open Source (f.a., consultat în 2026). GeoLift. GitHub. https://github.com/facebookincubator/GeoLift
Regulamentul (UE) 2016/679 al Parlamentului European și al Consiliului din 27 aprilie 2016 privind protecția persoanelor fizice în ceea ce privește prelucrarea datelor cu caracter personal și privind libera circulație a acestor date (Regulamentul general privind protecția datelor). https://eur-lex.europa.eu/legal-content/RO/TXT/HTML/?uri=CELEX:32016R0679
Vaver, J. și Koehler, J. (2011). Measuring Ad Effectiveness Using Geo Experiments. Google Inc. https://research.google/pubs/measuring-ad-effectiveness-using-geo-experiments/
Yin, R. K. (2017). Case Study Research and Applications: Design and Methods (ed. a 6-a). SAGE Publications.
