SMX Overtime : les tests éternels, la clé du succès des Facebook Ads

Publié: 2020-12-22

SMX Overtime fait partie de notre série de conférenciers SMX, dans laquelle les présentateurs SMX répondent aux questions des participants sur une variété de sujets.

Plus tôt ce mois-ci, j'ai eu le plaisir de présenter au SMX virtuel d'automne. Bien que rien ne remplace la capacité de réseauter en personne, SMX a fait un excellent travail en créant une expérience qui a facilité les discussions et le réseautage qui nous manquaient tous, en plus de l'excellent contenu !

Lors de ma session, "Eternal Testing : la clé du succès des publicités Facebook", il y avait plusieurs excellentes questions auxquelles nous n'avons pas pu répondre, nous avons donc décidé de créer cet article pour répondre à ces questions. J'ai également inclus les questions auxquelles nous avons pu répondre, car toutes les questions étaient tellement pertinentes que j'ai pensé qu'il serait avantageux de partager toutes les réponses en même temps.

"Combien de temps faut-il pour contacter un lead qui a rempli un instaform ?"

Le temps d'attente avant de répondre à un prospect dépend de plusieurs facteurs :

À quel point le lead est-il chaud et a-t-il demandé un appel commercial ou une démonstration ?
S'ils ont demandé du contenu, doivent-ils attendre pour le recevoir jusqu'à ce qu'ils reçoivent un e-mail de votre part avec le contenu ?

Si la réponse à l'une de ces questions est oui, cela indique un sentiment d'urgence et je recommanderais de tendre la main le plus rapidement possible. Pour quelqu'un qui demande une démo ou un appel, la meilleure chance que vous ayez de le convertir en vente est à ce moment-là. Plus vous attendez pour faire un suivi, plus ils ont le temps de magasiner ou même de se laisser distraire ou de changer d'avis.

Si le prospect est un prospect à haut entonnoir et qu'il cherche du contenu, je ne recommande pas d'essayer de pousser une vente tout de suite, car il ne sera probablement pas prêt pour ce type d'engagement. Mais, je recommande de créer une première touche assez rapidement pendant qu'ils ont encore le rappel de la marque, afin qu'ils soient plus susceptibles de s'engager avec votre contenu de suivi. Je suggère de déposer ces personnes dans une campagne de maturation par e-mail afin qu'elles soient engagées de manière automatisée jusqu'à ce que leur comportement indique qu'elles sont prêtes à être contactées par les ventes. Si vous pouvez faire du contenu qu'ils ont demandé le premier élément de contenu, cela crée un moyen vraiment transparent de créer un suivi rapide sans sembler envahissant.

« Quelle est la durée de la courbe d'apprentissage de Facebook ? Si nous testons quelque chose, devrions-nous le laisser fonctionner pendant au moins 30 jours ? »

C'est difficile à répondre - je déteste donner une réponse "ça dépend", mais c'est un scénario où cette réponse s'applique. La courbe d'apprentissage de Facebook est mieux définie par le temps qu'il faut pour arriver à 50 événements d'optimisation, qui peuvent varier d'un compte à l'autre, voire d'un ensemble de publicités à l'autre au sein du même compte.

Le problème avec Facebook est que si vous prolongez le test trop longtemps, vous pouvez vous heurter à une fatigue créative, ce qui peut également avoir un impact négatif sur vos résultats. La durée avant d'atteindre la fatigue créative semble varier en fonction de nombreux facteurs différents, qui varient également d'une campagne à l'autre. La taille et la fréquence de l'audience jouent ici un rôle. Ainsi, un ensemble d'annonces avec un large public et une faible fréquence frappera généralement la fatigue créative plus lentement qu'un compte avec un petit public.

Tout ça pour dire que c'est idéal pour sortir de la phase d'apprentissage, c'est-à-dire réaliser au moins 50 événements d'optimisation. L'objectif doit être de sortir de la phase d'apprentissage (idéalement en une semaine) et également de collecter suffisamment de données pour obtenir une signification statistique de vos résultats. Il existe de nombreux calculateurs de signification statistique gratuits - celui-ci de CXL vous permet d'estimer le nombre de jours supplémentaires dont vous avez besoin dans votre test pour obtenir une signification statistique en fonction des résultats actuels et du nombre de jours d'exécution du test.

"Pourquoi l'apprentissage serait-il limité sur une campagne publicitaire qui a un budget plus important et plus de conversions que les autres campagnes publicitaires ? L'audience est large, à partir de la liste de diffusion du client, avec une audience similaire.

La phase d'apprentissage de Facebook nécessite 50 événements d'optimisation et toute modification apportée peut le renvoyer en mode d'apprentissage. Donc, il y a quelques choses qui pourraient se produire ici :

L'audience est peut-être plus importante, mais elle n'a peut-être pas encore atteint le seuil des 50 événements d'optimisation.
Chaque ensemble de publicités entre et sort de la phase d'apprentissage individuellement, donc même si la campagne a atteint le seuil de 50 événements d'optimisation, il se peut que tous les ensembles de publicités n'aient pas encore atteint ce seuil et que certains soient encore en phase d'apprentissage.
Il se peut que des modifications récentes aient renvoyé des parties de cette campagne dans la phase d'apprentissage même si elle n'était pas en mode d'apprentissage auparavant, telles que de nouvelles annonces, des modifications de budget, des modifications d'enchères ou des modifications de ciblage. Vous pouvez vérifier cela en consultant les modifications récentes pour voir si des modifications ont été apportées récemment. À ce stade, 50 autres événements d'optimisation devraient se produire après la modification significative la plus récente afin de quitter à nouveau la phase d'apprentissage.

"Que pensez-vous de l'état de la phase d'apprentissage des publicités Facebook ? Cela affectera-t-il le scénario de test ? »

La phase d'apprentissage peut certainement avoir un impact sur les tests. Jusqu'à ce que vous soyez hors de la phase d'apprentissage, les résultats peuvent varier énormément. Il est préférable de sortir de la phase d'apprentissage avant d'appeler un gagnant. De manière réaliste, cependant, certains ensembles de publicités ne sortent jamais du mode d'apprentissage et, dans ces cas, vous devez essayer d'obtenir un résultat statistiquement significatif même s'il est toujours en mode d'apprentissage.

Non seulement la phase d'apprentissage a un impact sur les résultats des tests que vous exécutez, mais elle a également un impact sur les performances à long terme de l'ensemble de publicités et des publicités. Pour améliorer les performances, je recommande d'essayer d'identifier les moyens de sortir du mode apprentissage, quitte à trouver des moyens créatifs d'élargir le ciblage tout en restant pertinent.

"Comment trouvez-vous "l'optimisation du budget" de Facebook par rapport aux budgets définis pour les ensembles de publicités ?"

Je veux aimer l'optimisation du budget de campagne (CBO) de Facebook parce que, même si cela me fait mal de dire cela en tant que maniaque du contrôle, les algorithmes d'enchères de Facebook sont plutôt bons. Dans la même logique, vous vous attendriez à ce que le CBO fonctionne mieux que l'intervention manuelle, n'est-ce pas ? Malheureusement, je n'ai pas vraiment vu que c'était le cas.

Il y a eu plusieurs fois où j'ai utilisé CBO (similaire aux cas où il est logique d'utiliser les budgets partagés dans Google, car chaque budget individuel serait trop restrictif pour obtenir de bons résultats par lui-même). Cependant, je trouve généralement qu'il ne donne pas la priorité à l'objectif de la campagne et qu'il ne dépense pas aussi efficacement que possible en définissant des budgets d'ensembles de publicités.

"L'intérêt et les options de ciblage de Facebook sont assez limités, en particulier sur le B2B. Avez-vous des suggestions sur la façon dont nous pouvons optimiser le ciblage des publics ? »

J'adore les questions sur le B2B pour Facebook car tant de gens sont réticents à l'idée d'utiliser Facebook pour le B2B, donc je suis toujours excité quand ce n'est pas le cas ! Les audiences sont limitées mais j'ai vu Facebook fonctionner très bien pour le B2B.

Mes audiences préférées de toutes les audiences, pour le B2B et le B2C, sont les sosies. Je trouve généralement qu'ils surpassent tous les intérêts de Facebook. Si vous avez des données de première partie par le biais de listes de pixels ou de courriers électroniques, c'est par là que je commencerais. Plus vous pouvez créer d'audiences qualifiées (les MQL au lieu de simples prospects, les opportunités gagnées fermées sont meilleures, être en mesure de segmenter les clients d'entreprise, etc., plus la liste de valeur que vous pouvez créer est élevée, mieux c'est). Je commencerais par ceux-là comme moyen de test. J'examinerais également les informations sur votre audience Facebook et je verrais ce qui se passe en ce qui concerne les intérêts des abonnés de votre page. Parfois, Facebook a des intérêts autour des associations, en plus de certaines données sur les industries et les intitulés de poste lâches, qui peuvent également être de bonnes options.

"Un énorme problème que nous avons du côté B2B avec les publicités FB est que les prospects remplissent de fausses informations de contact sur les formulaires de génération de leads et sur les formulaires de génération de leads sur le site."

J'ai vu cela dans une certaine mesure aussi, malheureusement. Nous avions quelques centres d'intérêt qui généraient une tonne de volume, mais aussi pas mal de bric-à-brac, puis cela a contaminé les audiences basées sur les pixels à partir desquelles nous construisions des sosies et ils sont devenus un peu bousillés aussi - faute d'un meilleur mot. Si vos audiences sont suffisamment importantes, c'est un bon cas pour vous assurer que les choses sont segmentées afin que vous puissiez surveiller les performances au niveau du ciblage, que ce soit via des prospects sur Facebook ou via une intégration avec votre CRM. HubSpot, par exemple, nous permet de surveiller la qualité des prospects au niveau de l'ensemble de publicités, ce qui nous permet de prendre des décisions à partir de là.

Parfois, une décision que nous devons prendre est de savoir si nous sommes d'accord avec un peu de bruit afin d'obtenir plus de volume de prospects à un coût acceptable ou si nous devons nous assurer qu'il n'y a pas de bruit, ce qui peut signifier de nous diriger vers des publics plus petits et plus étroits. , mais cela peut également signifier un coût par prospect plus élevé en raison d'un volume plus faible/moins de données alimentant les algorithmes d'enchères.

Malheureusement, avec de mauvaises données, les sosies ne font qu'aggraver le problème. Ainsi, nous passons généralement à un modèle de sosie uniquement à partir d'audiences personnalisées à partir de listes téléchargées de prospects de qualité, ou nous cherchons une autre façon de créer un meilleur pixel. public que tous les prospects, si possible, comme une connexion si un portail existe, ou en passant à l'étape suivante pour planifier une démo sur le calendrier à partir d'un e-mail de suivi.

"Comment mettriez-vous à jour votre stratégie de test pour une campagne publicitaire qui a tendance à être automatiquement refusée à chaque fois qu'elle est mise à jour ? Les publicités respectent la politique et sont généralement rétablies après un examen manuel. »

C'est une situation tellement frustrante et je le ressens dans mes os parce que nous, chez Cultivative, avons un client dont les annonces sont automatiquement (et à tort, pourrais-je ajouter) désapprouvées dès que nous les lançons ou apportons des modifications. Selon leur nombre, je finis généralement par contacter l'assistance avec l'ID de campagne, car les soumettre individuellement pour examen prend tellement de temps.

Cela dit, le processus ressemble généralement à ceci :

Lancer des annonces (sachant qu'elles seront automatiquement refusées).
Envoyez l'ID de campagne à l'assistance dans un chat dès que la désapprobation se produit (ce qui est généralement presque instantané).
Recevez un e-mail de suivi de l'assistance confirmant que les publicités ont été refusées par erreur et qu'elles sont désormais en ligne, généralement dans les 24 heures suivant l'envoi de l'ID de campagne.
Commencez la période de test maintenant que tout est en ligne ; même jour s'il est tôt dans la journée où ils sont approuvés. S'il est midi ou tard dans la journée, le jour suivant sera considéré comme le début de la période de test.

"A votre avis, quelle est la meilleure façon de faire fonctionner la recherche Facebook et PPC main dans la main?"

Oh, j'adore cette question. Il y a une tonne de façons dont Facebook et PPC peuvent travailler main dans la main. À bien des égards, cela pourrait même justifier son propre article !

En fonction de la durée d'utilisation de chaque canal et de ce que vous utilisez sur chaque canal, vous constaterez souvent une augmentation du trafic de recherche de marque lorsque vous activez des campagnes d'entonnoir plus élevées, telles que les campagnes de prospection Facebook vers de nouveaux publics, alors regardez dehors pour ça ! La surveillance des tendances d'impression et de trafic sur Facebook par rapport aux tendances de recherche de marque est un moyen de rechercher un impact en dehors de la surveillance des conversions directes provenant de Facebook, si vous souhaitez comprendre l'impact en dehors de la réponse directe immédiate.

L'un des moyens les plus simples de coordonner des campagnes cross-canal consiste à configurer des audiences basées sur des UTM pour surveiller les performances de chacune. Vous pouvez configurer des audiences hors du trafic des campagnes Facebook et les superposer en tant qu'observation uniquement sur vos campagnes de recherche. Vous pouvez également configurer des audiences hors UTM pour remarketer les personnes qui ont visité vos campagnes de recherche avec le remarketing Facebook. Et vous pouvez configurer les deux audiences dans Google Analytics pour obtenir une meilleure visibilité sur la façon dont les personnes de chaque audience passent par d'autres canaux.

Ce qui est bien avec les audiences, c'est qu'elles vous disent quelque chose sur le trafic que vous n'auriez peut-être pas connu autrement, comme qui elles sont (cibles et données démographiques) et quelles actions elles ont déjà entreprises sur votre site. Par exemple, dans Facebook, vous avez beaucoup d'options de ciblage que vous n'avez pas dans Google Ads et vice versa. Si vous savez qu'ils proviennent d'un ensemble de publicités spécifique sur Facebook, cela vous dit probablement quelque chose sur leurs données démographiques ou leurs intérêts que vous n'auriez peut-être pas connus autrement. Dans les deux cas, vous pouvez personnaliser les publicités en fonction du public pour vous assurer que vous en profitez pleinement. Vous pouvez également ajouter des audiences négatives pour éviter de partager le même contenu qu'elles ont déjà téléchargé pour les amener à un CTA différent et à entonnoir inférieur.

Il existe également de nombreuses façons pour PPC et Facebook Ads d'apprendre les unes des autres - par exemple, partager les enseignements tirés des tests de messagerie.

"Qu'en est-il des catégories d'annonces restreintes, telles que le logement ? Avez-vous des recommandations sur la segmentation des audiences puisque les options sont limitées ? »

Bonne question, avec des catégories spéciales telles que le logement, le crédit et l'emploi, vous avez un peu moins d'options de segmentation de ciblage, mais il existe encore plusieurs façons de segmenter les données - si vous avez la taille de l'audience. L'une des plus grandes difficultés que je rencontre avec le logement et l'immobilier est que, si vous ne ciblez qu'une seule ville (en particulier une petite), il peut être difficile d'obtenir un bassin d'audience suffisamment grand avec certains des intérêts individuels même sans essayer de segmenter par âge ou par sexe (ce qui ne serait pas autorisé de toute façon, bien sûr).

Si vous avez les données, il existe encore plusieurs façons de segmenter les données, en gardant à l'esprit que toute segmentation doit toujours tenir compte du fait que les listes individuelles peuvent encore atteindre 50 événements d'optimisation par elles-mêmes (sinon, cela ne fonctionne probablement pas logique de segmenter car les performances peuvent probablement être meilleures s'ils restent dans le cadre d'un public plus large). Ces opportunités de segmentation pourraient inclure :

Plate-forme ou emplacement : je ne ferais cela que s'il existe une valeur aberrante indiquant que vos performances seraient meilleures si vous pouviez allouer un budget à un emplacement individuel ou pousser plus fort sur une plate-forme. Si un emplacement semble plus performant avec une création personnalisée, je suggérerais de le faire dans le bloc d'annonces existant, sans le segmenter pour voir s'il fonctionne mieux.
Segmenter différentes listes d'audience de première partie pour créer des sosies en fonction de la qualité. Ainsi, par exemple, si vous étiez dans l'immobilier, téléchargez une liste de personnes qui vous ont acheté une maison en tant que liste distincte de toutes les pistes, et créez des sosies à partir des deux pour voir leurs performances.
Récence des listes de remarketing : ciblage d'une personne au cours des trois à sept derniers jours en dehors d'une liste plus longue, car il s'agit généralement de prospects plus prometteurs.
Différentes listes de remarketing pour différentes actions sur site.
Différentes listes d'audience personnalisées pour les personnes qui peuvent encore être sur le marché pour une maison.

"Pour tester le ciblage, recommanderiez-vous la fonctionnalité de test A/B sur Facebook ? Aussi, quel est le "budget idéal" à mettre en place pour les tests ?"

L'outil Campaign Experiments de Facebook est un autre outil que je veux aimer, mais avec lequel je n'ai pas eu la plus grande expérience. Je trouve que souvent les tests A/B que j'exécute via l'outil sont biaisés de la même manière qu'ils le seraient sans utiliser l'outil. Pour cette raison, je trouve souvent que l'utilisation de l'outil ne réduit pas nécessairement les limites des tests au sein de Facebook. J'aimerais voir ce changement et j'espère toujours que ce sera le cas, car ils ont investi dans l'outil. Le principal avantage que j'ai trouvé, mis à part qu'il est agréable, est qu'il donne une lecture par rapport à l'utilisation de vos propres outils d'analyse statistique.

Cela dit, il y a certaines choses que vous pouvez faire grâce au nouvel outil de test de campagne que vous ne pouvez pas faire vous-même sans l'outil, comme les tests d'exclusion et les enquêtes de marque. Techniquement, vous pouvez configurer vous-même un test d'exclusion, mais leur outil le rend plus facile et donne une lecture plus claire que ce que de nombreux annonceurs ont la capacité de faire eux-mêmes, sans accès à d'autres outils ou partenaires de données.

En ce qui concerne le budget, cela varie d'un annonceur à l'autre. Étant donné qu'il faut 50 événements d'optimisation pour quitter la phase d'apprentissage, vous souhaitez être réaliste quant à la budgétisation suffisante pour atteindre ce seuil, tout en disposant d'un budget disponible pour les tests en dehors de la phase d'apprentissage. Cela variera d'un annonceur à l'autre, en fonction de leur coût d'acquisition. La phase d'apprentissage peut être un peu volatile, je vous recommande donc de prévoir un budget supplémentaire car votre rentabilité peut ne pas être aussi optimale à ce moment-là.

Les opinions exprimées dans cet article sont celles de l'auteur invité et pas nécessairement Search Engine Land. Les auteurs du personnel sont répertoriés ici.