SMX الإضافي: الاختبار الأبدي ، مفتاح نجاح إعلانات Facebook

SMX Overtime هو جزء من سلسلة مكبرات الصوت SMX ، حيث يجيب مقدمو SMX على أسئلة الحضور حول مجموعة متنوعة من الموضوعات.

في وقت سابق من هذا الشهر ، كان من دواعي سروري أن أقدم عرض SMX الافتراضي في الخريف. على الرغم من أنه لا يوجد شيء يحل محل القدرة على التواصل شخصيًا ، إلا أن SMX قامت بعمل رائع في خلق تجربة سهلت المناقشات والشبكات التي فقدناها جميعًا ، بالإضافة إلى المحتوى الممتاز!

في جلستي ، "الاختبار الأبدي: مفتاح نجاح إعلانات Facebook" ، كان هناك العديد من الأسئلة الممتازة التي لم نتمكن من الوصول إليها ، لذلك قررنا وضع هذا المنشور معًا كوسيلة للإجابة على هذه الأسئلة. لقد قمت أيضًا بتضمين الأسئلة التي تمكنا من الإجابة عليها لأن جميع الأسئلة كانت على هذا النحو لدرجة أنني اعتقدت أنه سيكون من المفيد مشاركة الإجابات كلها مرة واحدة.

"كم من الوقت يستغرق الاتصال بالقائد الذي ملأ نموذج instaform؟"

تعتمد مدة الانتظار قبل الرد على العميل المحتمل على بعض الأشياء:

• ما مدى سخونة العميل المتوقع ، وهل طلب مكالمة مبيعات أو عرضًا توضيحيًا؟
• إذا طلبوا محتوى ، فهل يتعين عليهم الانتظار لاستلامه حتى يتلقوا رسالة بريد إلكتروني منك بالمحتوى؟

إذا كانت الإجابة على أي من هذين السؤالين بنعم ، فهذا يشير إلى شعور بالإلحاح وسأوصي بالتواصل معك في أسرع وقت ممكن. بالنسبة لشخص يطلب عرضًا توضيحيًا أو مكالمة ، فإن أفضل فرصة لديك لتحويلها إلى عملية بيع هي في تلك اللحظة. كلما انتظرت وقتًا أطول للمتابعة ، زاد الوقت الذي يتعين عليهم التسوق فيه أو حتى تشتيت انتباههم أو تغيير رأيهم.

إذا كان العميل المتوقع يمثل عميلاً محتملاً أعلى قمعًا وكان يحاول الوصول إلى المحتوى ، فأنا لا أوصي بمحاولة دفع عملية بيع على الفور ، حيث من المحتمل ألا يكونوا مستعدين لهذا النوع من الالتزام. لكني أوصي بإنشاء لمسة أولى بسرعة إلى حد ما بينما لا يزال لديهم استدعاء للعلامة التجارية ، بحيث يكونون أكثر عرضة للتفاعل مع محتوى المتابعة الخاص بك. أقترح إسقاط هؤلاء الأشخاص في حملة رعاية عبر البريد الإلكتروني بحيث يتم إشراكهم بطريقة آلية حتى يشير سلوكهم إلى استعدادهم للاتصال من قبل المبيعات. إذا كان بإمكانك جعل المحتوى الذي طلبوه هو الجزء الأول من المحتوى ، فإن ذلك يخلق طريقة سلسة حقًا لإنشاء متابعة سريعة دون أن يبدو متعجرفًا.

"ما هي مدة منحنى التعلم على Facebook؟ إذا اختبرنا شيئًا ما ، فهل يجب أن نتركه يعمل لمدة 30 يومًا على الأقل؟ "

من الصعب الإجابة على هذا السؤال - أكره إعطاء إجابة "حسب الأمر" ولكن هذا السيناريو ينطبق عليه هذا الرد. يتم تحديد منحنى التعلم في Facebook بشكل أفضل من خلال الوقت الذي يستغرقه الوصول إلى 50 حدث تحسين ، والتي يمكن أن تختلف من حساب إلى آخر - حتى من إعلان تم تعيينه إلى التالي داخل نفس الحساب.

يتمثل الصراع مع Facebook في أنك إذا قمت بإجراء الاختبار لفترة طويلة جدًا ، فقد تصاب بالإرهاق الإبداعي ، مما قد يؤثر سلبًا على نتائجك أيضًا. يبدو أن المدة الزمنية قبل أن تصاب بالإرهاق الإبداعي تختلف عبر العديد من العوامل المختلفة ، والتي تختلف أيضًا من حملة إلى أخرى. يلعب حجم الجمهور ووتيرته دورًا هنا. لذلك ، فإن مجموعة الإعلانات التي تحتوي على جمهور كبير وتكرار منخفض ستعاني عادةً من إرهاق إبداعي أبطأ من حساب ذي جمهور ضئيل.

كل ما يقال ، إنه مثالي للخروج من مرحلة التعلم ، مما يعني تحقيق ما لا يقل عن 50 حدثًا للتحسين. يجب أن يكون الهدف هو الخروج من مرحلة التعلم (من الناحية المثالية في غضون أسبوع) وكذلك جمع بيانات كافية حيث يمكنك تحقيق أهمية إحصائية في نتائجك. هناك الكثير من حاسبات الدلالة الإحصائية المجانية - هذه الآلة من CXL تسمح لك بتقدير عدد الأيام التي تحتاجها في اختبارك لتحقيق دلالة إحصائية بناءً على النتائج الحالية وعدد الأيام التي تم فيها تشغيل الاختبار.

"لماذا قد يكون التعلم محدودًا على حملة إعلانية ذات ميزانية أكبر وتحويلات أكثر من الحملات الإعلانية الأخرى؟ الجمهور كبير ، من قائمة البريد الإلكتروني للعميل ، مع جمهور مشابه ".

تتطلب مرحلة التعلم في Facebook 50 حدثًا للتحسين ويمكن لأي تغييرات يتم إجراؤها إرسالها مرة أخرى إلى وضع التعلم. إذن ، هناك بعض الأشياء التي يمكن أن تحدث هنا:

1. قد يكون الجمهور أكبر ، لكنه ربما لم يصل إلى حد 50 حدث تحسين حتى الآن.
2. تدخل كل مجموعة إعلانية وتخرج من مرحلة التعلم بشكل فردي ، لذلك حتى إذا وصلت الحملة إلى حد 50 حدثًا للتحسين ، فقد لا تكون جميع مجموعات الإعلانات قد وصلت إلى هذا الحد حتى الآن وبعضها لا يزال في مرحلة التعلم.
3. ربما كانت هناك تغييرات حديثة كان من الممكن أن ترسل أجزاءً من هذه الحملة مرة أخرى إلى مرحلة التعلم حتى لو كانت خارج وضع التعلم من قبل ، مثل الإعلانات الجديدة أو تغييرات الميزانية أو تغييرات عروض الأسعار أو التغييرات على الاستهداف. يمكنك التحقق من ذلك من خلال الاطلاع على التغييرات الأخيرة لمعرفة ما إذا تم إجراء أي تعديلات مؤخرًا. في هذه المرحلة ، يجب أن يحدث 50 حدث تحسين آخر بعد آخر تعديل مهم للخروج من مرحلة التعلم مرة أخرى.

"ما هو رأيك في حالة مرحلة التعلم لإعلانات Facebook؟ هل سيؤثر على سيناريو الاختبار؟ "

يمكن أن تؤثر مرحلة التعلم بالتأكيد على الاختبار. حتى تخرج من مرحلة التعلم ، يمكن أن تختلف النتائج بشكل كبير. من الأفضل الخروج من مرحلة التعلم قبل الاتصال بالفائز. من الناحية الواقعية ، على الرغم من ذلك ، لا تخرج بعض مجموعات الإعلانات من وضع التعلم ، وفي هذه الحالات ، عليك محاولة الحصول على نتيجة ذات دلالة إحصائية حتى لو كانت لا تزال في وضع التعلم.

لا تؤثر مرحلة التعلم على نتائج الاختبارات التي تجريها فحسب ، بل تؤثر أيضًا في النهاية على الأداء طويل المدى لمجموعة الإعلانات والإعلانات. لتحسين الأداء ، أوصي بمحاولة تحديد طرق للخروج من وضع التعلم ، حتى لو كان ذلك يعني إيجاد طرق إبداعية لتوسيع الاستهداف مع الحفاظ على ملاءمته.

"كيف تجد" تحسين الميزانية "على Facebook مقابل تعيين الميزانيات لمجموعات الإعلانات؟"

أريد أن أحب تحسين ميزانية الحملة على Facebook (CBO) لأنه بقدر ما يؤلمني أن أقول هذا على أنه شخص غريب الأطوار ، فإن خوارزميات المزايدة في Facebook جيدة جدًا. وبنفس المنطق ، تتوقع أن يكون أداء المجتمع المحلي أفضل من التدخل اليدوي ، أليس كذلك؟ لسوء الحظ ، لم أر أن هذا هو الحال حقًا.

لقد مرت عدة مرات باستخدام CBO (على غرار الحالات التي يكون من المنطقي فيها استخدام الميزانيات المشتركة في Google - لأن كل ميزانية فردية ستكون مقيدة للغاية للحصول على نتائج جيدة بمفردها). عادةً ما أجد ، مع ذلك ، أنه لا يعطي الأولوية جيدًا لهدف الحملة ولا ينفق بكفاءة قدر الإمكان من خلال تعيين ميزانيات مجموعة الإعلانات.

"اهتمامات Facebook وخيارات الاستهداف محدودة للغاية ، خاصة على B2B. هل لديك أي اقتراحات حول كيفية تحسين استهداف الجماهير؟ "

أحب الأسئلة حول B2B for Facebook لأن الكثير من الأشخاص يقاومون فكرة استخدام Facebook for B2B ، لذلك أنا دائمًا متحمس عندما لا يكون الأمر كذلك! الجماهير محدودة ولكني رأيت أن Facebook يعمل جيدًا حقًا لـ B2B.

الجماهير المفضلة من جميع الجماهير ، بالنسبة لـ B2B و B2C ، متشابهة. أجد عادةً أنهم يتفوقون في الأداء على أي من اهتمامات Facebook. إذا كانت لديك بيانات الطرف الأول عن طريق قوائم البكسل أو البريد الإلكتروني ، فهذا هو المكان الذي سأبدأ فيه. كلما زاد عدد الجماهير المؤهلة التي يمكنك إنشاؤها (MQLs بدلاً من العملاء المحتملين فقط ، تكون الفرص التي تم الفوز بها مغلقة أفضل ، والقدرة على تقسيم عملاء المؤسسات إلى شرائح ، وما إلى ذلك ، وكلما زادت قائمة القيمة التي يمكنك إنشاؤها ، كان ذلك أفضل). سأبدأ مع هؤلاء كوسيلة للاختبار. أود أيضًا أن ألقي نظرة على رؤى جمهورك على Facebook وأرى ما يأتي هناك فيما يتعلق باهتمامات متابعي صفحتك. في بعض الأحيان ، يكون لدى Facebook اهتمامات حول الجمعيات ، بالإضافة إلى بعض البيانات حول الصناعات والمسميات الوظيفية الفضفاضة ، والتي يمكن أن تكون أيضًا خيارات جيدة.

"هناك مشكلة كبيرة نواجهها من جانب B2B مع إعلانات FB تتمثل في قيام العملاء المحتملين بملء معلومات اتصال زائفة على نماذج جنرال الرصاص وعلى نماذج جنرال الرصاص في الموقع."

لقد رأيت هذا إلى حد ما ، للأسف. كان لدينا عدد قليل من الاهتمامات التي جلبت قدرًا كبيرًا من الحجم ولكن أيضًا قدرًا كبيرًا من البريد غير الهام ، ثم أدى ذلك إلى تلويث الجماهير القائمة على البكسل التي كنا نبني عنها متشابهة وأصبحوا غير مهملين أيضًا - لعدم وجود أفضل كلمة. إذا كان جمهورك كبيرًا بما يكفي ، فهذه حالة جيدة للتأكد من أن الأشياء مقسمة بحيث يمكنك مراقبة الأداء على مستوى الاستهداف - سواء كان ذلك من خلال العملاء المحتملين على Facebook أو من خلال التكامل مع CRM الخاص بك. HubSpot ، على سبيل المثال ، يسمح لنا بمراقبة جودة العملاء المحتملين على مستوى مجموعة الإعلانات ، مما يسمح لنا باتخاذ القرارات من هناك.

في بعض الأحيان ، يكون القرار الذي يتعين علينا اتخاذه هو ما إذا كنا على ما يرام مع القليل من الضوضاء من أجل الحصول على حجم أكبر من الرصاص بتكلفة مقبولة أو إذا كنا بحاجة إلى ضمان عدم وجود ضوضاء ، مما قد يعني التحرك نحو جمهور أصغر وأضيق ، ولكن هذا قد يعني أيضًا تكلفة أعلى لكل عميل متوقع نظرًا لوجود حجم أقل / بيانات أقل تدعم خوارزميات عروض التسعير.

لسوء الحظ ، مع البيانات السيئة ، فإن المتشابهين يزيدون المشكلة سوءًا - لذلك ، عادةً ما ننتقل إلى نموذج مشابه بعيدًا عن الجماهير المخصصة فقط من القوائم التي تم تحميلها من العملاء المتوقعين ذوي الجودة ، أو نبحث عن طريقة مختلفة لبناء أفضل يعتمد على البكسل جمهور أكثر من جميع العملاء المتوقعين ، إن أمكن ، مثل تسجيل الدخول في حالة وجود بوابة ، أو اتخاذ الخطوة التالية لجدولة عرض توضيحي على التقويم من رسالة بريد إلكتروني للمتابعة.

"كيف يمكنك تحديث إستراتيجية الاختبار الخاصة بك لحملة إعلانية تميل إلى الرفض تلقائيًا في أي وقت يتم تحديثها؟ تتبع الإعلانات السياسة وعادة ما يتم إعادتها بعد المراجعة اليدوية ".

هذا موقف محبط وأشعر به في عظامي لأننا ، في Cultivative ، لدينا عميل يتم رفض إعلاناته تلقائيًا (وربما أضيف بشكل غير صحيح) بمجرد إطلاقها أو إجراء أي تعديلات. اعتمادًا على العدد الموجود ، عادةً ما ينتهي بي الأمر بالتواصل مع معرّف الحملة لأن تقديمهم بشكل فردي للمراجعة يستغرق وقتًا طويلاً.

كل ما قيل ، عادة ما تبدو العملية كما يلي:

1. إطلاق الإعلانات (مع العلم أنه سيتم رفضها تلقائيًا).
2. أرسل معرّف الحملة للدعم في محادثة بمجرد ظهور الرفض (والذي عادة ما يكون فوريًا).
3. تلقي متابعة عبر البريد الإلكتروني من الدعم الذي يؤكد أن الإعلانات قد تم رفضها بشكل غير صحيح ، وهي الآن مباشرة ، عادةً في غضون 24 ساعة من إرسال معرّف الحملة.
4. ابدأ فترة الاختبار الآن بعد أن أصبح كل شيء حيًا ؛ نفس اليوم إذا كان في وقت مبكر من يوم الموافقة عليها. إذا كان منتصف اليوم أو في وقت متأخر من اليوم ، فسيتم اعتبار اليوم التالي بداية فترة الاختبار.

"في رأيك ، ما هي أفضل طريقة لجعل البحث على Facebook و PPC يعملان جنبًا إلى جنب؟"

أوه ، أنا أحب هذا السؤال. هناك الكثير من الطرق التي يمكن أن يعمل بها Facebook و PPC جنبًا إلى جنب. من نواح كثيرة لدرجة أن هذا قد يضمن مقالته الخاصة!

اعتمادًا على المدة التي قضيتها في تشغيل كل قناة ، وما تقوم بتشغيله في كل قناة ، غالبًا ما ستلاحظ زيادة في حركة البحث ذات العلامات التجارية عند تنشيط حملات مسارات التحويل الأعلى - مثل حملات التنقيب على Facebook لجماهير جديدة ، لذا انظر من أجل ذلك! تعد مراقبة انطباع Facebook واتجاهات حركة المرور مقابل اتجاهات البحث ذات العلامات التجارية إحدى الطرق للبحث عن التأثير خارج مراقبة التحويلات المباشرة التي تأتي من Facebook ، إذا كنت مهتمًا بفهم التأثير خارج الاستجابة المباشرة المباشرة.

تتمثل إحدى أسهل الطرق لتنسيق الحملات عبر القنوات في إعداد جماهير مبنية على UTMs لمراقبة أداء كل منها. يمكنك إعداد الجماهير بعيدًا عن حركة المرور من حملات Facebook وتجميعها كملاحظة فقط في حملات البحث الخاصة بك. يمكنك أيضًا إعداد جماهير خارج UTMs لتجديد النشاط التسويقي للأشخاص الذين زاروا من حملات البحث الخاصة بك باستخدام تجديد النشاط التسويقي على Facebook. ويمكنك إعداد كلا الجماهير في Google Analytics للحصول على رؤية أفضل لكيفية وصول الأشخاص في كل جمهور عبر القنوات الأخرى.

الشيء الجميل في الجماهير هو أنهم يخبرونك بشيء عن حركة المرور ربما لم تكن تعرفه بطريقة أخرى ، مثل من هم (الأهداف والتركيبة السكانية) والإجراءات التي اتخذوها بالفعل على موقعك. على سبيل المثال ، في Facebook ، لديك الكثير من خيارات الاستهداف التي لا تتوفر لديك في إعلانات Google والعكس صحيح. إذا كنت تعلم أنهم أتوا من مجموعة إعلانية محددة في Facebook ، فمن المحتمل أن يخبرك هذا بشيء عن التركيبة السكانية أو الاهتمامات التي ربما لم تكن تعرفها بطريقة أخرى. في كلتا الحالتين ، يمكنك تخصيص الإعلانات للجمهور للتأكد من أنك تستفيد بشكل كامل. يمكنك أيضًا إضافة جماهير سلبية لتجنب مشاركة نفس المحتوى الذي قاموا بتنزيله بالفعل لنقلهم إلى CTA مختلف أقل قمعًا.

هناك أيضًا العديد من الطرق التي يمكن أن تتعلم بها PPC & Facebook Ads من بعضهما البعض - على سبيل المثال ، الدروس المشتركة من اختبار الرسائل.

"ماذا عن الفئات الإعلانية المقيدة ، مثل السكن؟ هل لديك أي توصيات بشأن تقسيم الجماهير لأن الخيارات محدودة؟ "

سؤال جيد ، مع الفئات الخاصة مثل الإسكان والائتمان والتوظيف ، لديك خيارات تقسيم استهداف أقل قليلاً ولكن لا تزال هناك طرق قليلة يمكنك بها تقسيم البيانات - إذا كان لديك حجم الجمهور. واحدة من أكبر المشاكل التي أجدها مع الإسكان والعقارات هي أنه إذا كنت تستهدف مدينة واحدة فقط (خاصة مدينة صغيرة في ذلك الوقت) ، فقد يكون من الصعب الحصول على جمهور كبير بما يكفي مع بعض الاهتمامات الفردية حتى بدون محاولة التقسيم حسب العمر أو الجنس (وهو أمر غير مسموح به على أي حال بالطبع).

إذا كانت لديك البيانات ، فلا يزال هناك عدد غير قليل من الطرق لتقسيم البيانات ، مع الأخذ في الاعتبار أن جميع التقسيمات يجب أن تأخذ في الاعتبار ما إذا كانت القوائم الفردية لا يزال بإمكانها تحقيق 50 حدثًا من أحداث التحسين بمفردها (إذا لم يكن الأمر كذلك ، فمن المحتمل ألا يحدث ذلك من المنطقي تقسيمها حيث من المحتمل أن يكون الأداء أفضل إذا ظلوا جزءًا من جمهور أكبر). يمكن أن تشمل فرص التجزئة هذه:

• النظام الأساسي أو الموضع: سأفعل هذا فقط إذا كان هناك أداء متباين يشير إلى أن أدائك سيكون أفضل إذا كان بإمكانك تخصيص ميزانية لموضع فردي واحد ، أو الضغط بشكل أكبر على نظام أساسي. إذا بدا أن أحد المواضع سيحقق أداءً أفضل مع تصميم إعلان مخصص ، فإنني أقترح القيام بذلك داخل الوحدة الإعلانية الحالية ، دون تقسيمها لمعرفة ما إذا كانت تؤدي بشكل أفضل.
• تقسيم قوائم جمهور الطرف الأول المختلفة لبناء متشابهات مستندة إلى الجودة. لذلك ، على سبيل المثال ، إذا كنت تعمل في مجال العقارات ، فقم بتحميل قائمة بالأشخاص الذين اشتروا منزلاً منك كقائمة منفصلة عن جميع العملاء المتوقعين ، وقم ببناء متشابهين من كليهما لمعرفة كيفية أدائهم.
• حداثة قوائم تجديد النشاط التسويقي: استهداف شخص ما في الأيام الثلاثة إلى السبعة الماضية بشكل منفصل عن قائمة أطول ، لأن هؤلاء عادة ما يكونون عملاء محتملين أكثر دفئًا.
• قوائم تجديد نشاط تسويقي مختلفة لإجراءات مختلفة في الموقع.
• قوائم جمهور مخصصة مختلفة للأشخاص الذين قد لا يزالون في السوق لمنزل.

"لاختبار الاستهداف ، هل توصي بميزة اختبار A / B على Facebook؟ أيضًا ، ما هي "الميزانية المثالية" التي يجب تعيينها للاختبار؟ "

إن أداة تجارب الحملات في Facebook هي أداة أخرى أريد أن أحبها ولكني لم أمتلك أعظم التجارب معها. أجد أنه غالبًا ما تكون اختبارات A / B التي أجريها من خلال الأداة منحرفة بنفس الطرق التي ستكون بها بدون استخدام الأداة. لهذا السبب ، غالبًا ما أجد أن استخدام الأداة لا يقلل بالضرورة من أي قيود على الاختبار داخل Facebook. أود أن أرى هذا التغيير وما زلت آمل أن يحدث ، لأنهم كانوا يستثمرون في الأداة. الفائدة الرئيسية التي وجدتها ، بخلاف أنها لطيفة ، هي أنها تعطي قراءة مقابل استخدام أدوات التحليل الإحصائي الخاصة بك.

ومع ذلك ، هناك بعض الأشياء التي يمكنك القيام بها من خلال أداة تجربة الحملة الأحدث والتي لا يمكنك القيام بها بمفردك بدون الأداة ، مثل اختبارات التوقف واستطلاعات العلامة التجارية. من الناحية الفنية ، يمكنك إعداد اختبار الانتظار بنفسك ، لكن أداتهم تجعل الأمر أسهل وتوفر قراءة أوضح مما يمتلك العديد من المعلنين القدرة على القيام به بمفردهم ، دون الوصول إلى أدوات أو شركاء بيانات آخرين.

بقدر ما تذهب الميزانية ، هذا يختلف من معلن إلى معلن. نظرًا لأن الأمر يتطلب 50 حدثًا من أحداث التحسين للخروج من مرحلة التعلم ، فأنت تريد أن تكون واقعيًا بشأن إعداد الميزانية بما يكفي لتلبية هذا الحد ثم لا يزال لديك ميزانية متاحة للاختبار خارج مرحلة التعلم. سيختلف ذلك من معلن إلى آخر ، اعتمادًا على تكلفة الاكتساب. يمكن أن تكون مرحلة التعلم متقلبة بعض الشيء ، لذلك أوصي بحساب بعض الميزانية الإضافية لأن كفاءة التكلفة قد لا تكون مثالية في ذلك الوقت.

الآراء الواردة في هذا المقال هي آراء المؤلف الضيف وليست بالضرورة آراء محرك البحث. يتم سرد المؤلفين الموظفين هنا.