SMX Overtime: test eterni, la chiave del successo di Facebook Ads

SMX Overtime fa parte della nostra serie di altoparlanti SMX, in cui i presentatori SMX rispondono alle domande dei partecipanti su una varietà di argomenti.

All'inizio di questo mese, ho avuto il piacere di presentare l'SMX virtuale autunnale. Sebbene nulla possa sostituire la capacità di fare rete di persona, SMX ha fatto un ottimo lavoro creando un'esperienza che ha facilitato le discussioni e il networking che tutti ci mancavano, oltre all'eccellente contenuto!

Nella mia sessione, "Eternal Testing: The Key to Facebook Ads Success", c'erano diverse domande eccellenti a cui non siamo stati in grado di rispondere, quindi abbiamo deciso di mettere insieme questo post come mezzo per rispondere a queste domande. Ho anche incluso le domande a cui siamo stati in grado di rispondere perché tutte le domande erano così puntuali che ho pensato che sarebbe stato utile condividere le risposte tutte in una volta.

"Quanto tempo ci vuole per contattare un lead che ha compilato un instaform?"

Il tempo di attesa prima di rispondere a un lead dipende da alcuni fattori:

• Quanto è interessante il lead e hanno richiesto una chiamata di vendita o una demo?
• Se hanno richiesto il contenuto, devono aspettare per riceverlo fino a quando non ricevono un'e-mail da te con il contenuto?

Se la risposta a una di queste domande è sì, allora ciò indica un senso di urgenza e consiglierei di contattare il più rapidamente possibile. Per qualcuno che richiede una demo o una chiamata, la migliore possibilità che hai di convertirlo in una vendita è in quel momento. Più a lungo aspetti per il follow-up, più tempo hanno a disposizione per guardarsi intorno o anche per distrarsi o cambiare idea.

Se il lead è un lead con una canalizzazione più alta e stanno raggiungendo i contenuti, non consiglio di provare a spingere subito una vendita, poiché probabilmente non saranno pronti per quel tipo di impegno. Tuttavia, ti consiglio di creare un primo tocco abbastanza rapidamente mentre hanno ancora un ricordo del marchio, in modo che sia più probabile che interagiscano con i tuoi contenuti di follow-up. Suggerisco di coinvolgere queste persone in una campagna di educazione via e-mail in modo che vengano coinvolte in modo automatizzato fino a quando il loro comportamento non indica che sono pronte per essere contattate dalle vendite. Se riesci a rendere il contenuto richiesto come primo contenuto, ciò crea un modo davvero semplice per creare un rapido follow-up senza sembrare prepotente.

“Quanto è lunga la curva di apprendimento di Facebook? Se testiamo qualcosa, dovremmo lasciarlo funzionare per almeno 30 giorni?"

È difficile rispondere: odio dare una risposta "dipende", ma questo è uno scenario in cui si applica quella risposta. La curva di apprendimento di Facebook è meglio definita dal tempo necessario per arrivare a 50 eventi di ottimizzazione, che possono variare da un account all'altro, anche da un gruppo di inserzioni all'altro all'interno dello stesso account.

La lotta con Facebook è che se si prolunga il test troppo a lungo, si può colpire l'affaticamento creativo, che può anche avere un impatto negativo sui risultati. Il periodo di tempo prima di raggiungere l'affaticamento creativo sembra variare in base a molti fattori diversi, che variano anche da una campagna all'altra. La dimensione e la frequenza del pubblico giocano un ruolo qui. Pertanto, un set di annunci con un pubblico ampio e una bassa frequenza in genere colpisce l'affaticamento creativo più lentamente di un account con un pubblico ristretto.

Tutto ciò per dire, è l'ideale per uscire dalla fase di apprendimento, il che significa raggiungere almeno 50 eventi di ottimizzazione. L'obiettivo dovrebbe essere quello di uscire dalla fase di apprendimento (idealmente entro una settimana) e anche di raccogliere dati sufficienti per ottenere una significatività statistica nei risultati. Esistono molti calcolatori di significatività statistica gratuiti: questo di CXL ti consente di stimare quanti giorni in più sono necessari nel test per ottenere la significatività statistica in base ai risultati attuali e al numero di giorni di esecuzione del test.

"Perché l'apprendimento dovrebbe essere limitato su una campagna pubblicitaria che ha un budget maggiore e più conversioni rispetto alle altre campagne pubblicitarie? Il pubblico è ampio, dall'elenco di posta elettronica del cliente, con un pubblico simile".

La fase di apprendimento di Facebook richiede 50 eventi di ottimizzazione e le eventuali modifiche apportate possono rimandarlo in modalità di apprendimento. Quindi, ci sono alcune cose che potrebbero accadere qui:

1. Il pubblico potrebbe essere più ampio, ma potrebbe non aver ancora raggiunto la soglia di 50 eventi di ottimizzazione.
2. Ciascun gruppo di inserzioni entra ed esce individualmente dalla fase di apprendimento, quindi anche se la campagna ha raggiunto la soglia di 50 eventi di ottimizzazione, è possibile che non tutti i gruppi di annunci abbiano ancora raggiunto tale soglia e alcuni potrebbero essere ancora nella fase di apprendimento.
3. È possibile che siano state apportate modifiche recenti che avrebbero potuto riportare parti di questa campagna nella fase di apprendimento anche se in precedenza non era stata utilizzata la modalità di apprendimento, ad esempio nuovi annunci, modifiche al budget, alle offerte o al targeting. Puoi verificarlo guardando le modifiche recenti per vedere se sono state apportate modifiche di recente. A quel punto, dovrebbero verificarsi altri 50 eventi di ottimizzazione dopo l'ultima modifica significativa per uscire nuovamente dalla fase di apprendimento.

"Qual è la tua opinione sullo stato della fase di apprendimento degli annunci di Facebook? Influirà sullo scenario di test?"

La fase di apprendimento può sicuramente influire sui test. Fino a quando non esci dalla fase di apprendimento, i risultati possono variare notevolmente. È meglio uscire dalla fase di apprendimento prima di chiamare un vincitore. Realisticamente, tuttavia, alcuni set di annunci non escono mai dalla modalità di apprendimento e, in questi casi, devi cercare di ottenere un risultato statisticamente significativo anche se è ancora in modalità di apprendimento.

Non solo la fase di apprendimento ha un impatto sui risultati dei test eseguiti, ma ha anche un impatto sul rendimento a lungo termine del gruppo di inserzioni e degli annunci. Per migliorare le prestazioni, consiglio di provare a identificare modi per uscire dalla modalità di apprendimento, anche se ciò significa trovare modi creativi per espandere il targeting pur rimanendo pertinenti.

"Come trovi l'"Ottimizzazione del budget" di Facebook rispetto ai budget impostati per i set di inserzioni?"

Voglio amare l'ottimizzazione del budget della campagna (CBO) di Facebook perché, per quanto mi addolori dirlo come un maniaco del semi-controllo, gli algoritmi di offerta di Facebook sono piuttosto buoni. Con la stessa logica, ti aspetteresti che il CBO si comporti meglio dell'intervento manuale, giusto? Sfortunatamente, non l'ho visto davvero.

Ci sono state alcune volte in cui ho utilizzato CBO (simile ai casi in cui ha senso utilizzare Budget condivisi in Google, perché ogni singolo budget sarebbe troppo restrittivo per ottenere buoni risultati da solo). In genere, tuttavia, trovo che non dia una buona priorità per l'obiettivo della campagna e non spenda nel modo più efficiente possibile impostando i budget dei set di inserzioni.

"L'interesse di Facebook e le opzioni di targeting sono piuttosto limitate, specialmente sul B2B. Hai qualche suggerimento su come possiamo ottimizzare il targeting del pubblico?"

Adoro le domande sul B2B per Facebook perché così tante persone sono contrarie all'idea di utilizzare Facebook per il B2B, quindi sono sempre entusiasta quando non è il caso! Il pubblico è limitato ma ho visto Facebook funzionare molto bene per il B2B.

I miei segmenti di pubblico preferiti di tutti i segmenti di pubblico, per B2B e B2C, sono i sosia. Di solito trovo che superino gli interessi di Facebook. Se disponi di dati proprietari tramite elenchi di pixel o e-mail, è da lì che inizierei. Più segmenti di pubblico qualificati puoi creare (MQL anziché solo lead, opportunità vinte chiuse sono migliori, essere in grado di segmentare i clienti aziendali e così via, più alto è l'elenco di valori che puoi creare, meglio è). Vorrei iniziare con quelli come mezzo di prova. Darei anche un'occhiata alle informazioni sul pubblico di Facebook e vedrei cosa emerge per quanto riguarda gli interessi dei follower della tua pagina. A volte Facebook ha interessi sulle associazioni, oltre ad alcuni dati sui settori e sui titoli di lavoro sciolti, che possono anche essere buone opzioni.

"Un grosso problema che abbiamo sul lato B2B con gli annunci FB sono i potenziali clienti che compilano informazioni di contatto fasulle su moduli di lead gen e moduli di lead gen in loco".

Anch'io l'ho visto fino a un certo punto, purtroppo. Avevamo alcuni interessi che hanno portato un sacco di volume ma anche un bel po' di spazzatura, e poi questo ha contaminato il pubblico basato sui pixel su cui stavamo costruendo sosia e anche loro sono diventati un po' spazzatura, per mancanza di una migliore parola. Se il tuo pubblico è abbastanza grande, questo è un buon caso per assicurarti che le cose siano segmentate in modo da poter monitorare le prestazioni a livello di targeting, che si tratti di lead su Facebook o di un'integrazione con il tuo CRM. HubSpot, ad esempio, ci consente di monitorare la qualità dei lead a livello di set di annunci, il che ci consente di prendere decisioni da lì.

A volte una decisione che dobbiamo prendere è se siamo d'accordo con un po' di rumore per ottenere più volume di piombo a un costo accettabile o se dobbiamo assicurarci che non ci sia rumore, il che potrebbe significare spostarci verso un pubblico più piccolo e ristretto , ma ciò potrebbe anche significare un costo per lead più elevato a causa del volume inferiore/meno dati che alimentano gli algoritmi di offerta.

Sfortunatamente, con dati errati, i sosia peggiorano il problema, quindi di solito passeremmo a un modello simile al di fuori dei soli segmenti di pubblico personalizzati dagli elenchi caricati dei lead di qualità o cercheremmo un modo diverso per creare un migliore basato sui pixel pubblico rispetto a tutti i lead, se possibile, ad esempio un accesso se esiste un portale o eseguire il passaggio successivo per pianificare una demo sul calendario da un'e-mail di follow-up.

"Come aggiorneresti la tua strategia di test per una campagna pubblicitaria che tende a essere automaticamente disapprovata ogni volta che viene aggiornata? Gli annunci seguono le norme e in genere vengono ripristinati dopo la revisione manuale".

Questa è una situazione così frustrante e la sento con le ossa perché noi, in Cultivative, abbiamo un cliente i cui annunci vengono automaticamente (e in modo errato, potrei aggiungere) disapprovati non appena li lanciamo o apportiamo modifiche. A seconda di quanti ce ne sono, di solito finisco per contattare l'assistenza con l'ID campagna perché inviarli individualmente per la revisione richiede molto tempo.

Detto questo, di solito il processo è simile a questo:

1. Avvia annunci (sapendo che verranno automaticamente disapprovati).
2. Invia l'ID campagna al supporto in una chat non appena arriva la disapprovazione (che di solito è quasi istantanea).
3. Ricevi un'email di follow-up dal supporto che conferma che gli annunci non sono stati approvati in modo errato e ora sono attivi, di solito entro 24 ore dall'invio dell'ID campagna.
4. Inizia il periodo di prova ora che tutto è attivo; lo stesso giorno se è all'inizio della giornata in cui vengono approvati. Se è mezzogiorno o in tarda giornata, il giorno successivo sarà considerato l'inizio del periodo di prova.

"Secondo te, qual è il modo migliore per far lavorare insieme la ricerca su Facebook e PPC?"

Oh, adoro questa domanda. Ci sono un sacco di modi in cui Facebook e PPC possono lavorare mano nella mano. In così tanti modi che questo potrebbe persino giustificare il proprio articolo!

A seconda di quanto tempo gestisci ogni canale e di cosa stai eseguendo in ciascun canale, vedrai spesso un aumento del traffico di ricerca con il marchio quando attivi campagne di canalizzazione più elevate, come campagne di prospecting di Facebook per nuovi segmenti di pubblico, quindi guarda fuori per quello! Il monitoraggio delle impressioni di Facebook e delle tendenze del traffico rispetto alle tendenze di ricerca del marchio è un modo per cercare l'impatto al di fuori del monitoraggio delle conversioni dirette che provengono da Facebook, se sei interessato a comprendere l'impatto al di fuori della risposta diretta immediata.

Uno dei modi più semplici per coordinare le campagne su più canali consiste nell'impostare segmenti di pubblico basati su UTM per monitorare le prestazioni di ciascuno. Puoi impostare il pubblico al di fuori del traffico delle campagne di Facebook e sovrapporli come osservazione solo sulle tue campagne di ricerca. Puoi anche impostare segmenti di pubblico al di fuori degli UTM per il remarketing delle persone che hanno visitato dalle tue campagne di ricerca con il remarketing di Facebook. E puoi impostare entrambi i segmenti di pubblico in Google Analytics per ottenere una migliore visibilità su come le persone in ciascun segmento di pubblico arrivano attraverso altri canali.

La cosa bella dei segmenti di pubblico è che ti dicono qualcosa sul traffico che potresti non conoscere altrimenti, ad esempio chi sono (target e dati demografici) e quali azioni hanno già intrapreso sul tuo sito. Ad esempio, in Facebook hai molte opzioni di targeting che non hai in Google Ads e viceversa. Se sai che provengono da un set di annunci specifico su Facebook, probabilmente questo ti dice qualcosa sui loro dati demografici o interessi che altrimenti non avresti saputo. In entrambi i casi, puoi personalizzare gli annunci per il pubblico per assicurarti di trarne il massimo vantaggio. Puoi anche aggiungere segmenti di pubblico negativi per evitare di condividere gli stessi contenuti che hanno già scaricato per portarli a un CTA diverso con canalizzazione inferiore.

Ci sono anche tanti modi in cui PPC e Facebook Ads possono imparare l'uno dall'altro, ad esempio, l'apprendimento condiviso dai test di messaggistica.

"E le categorie di annunci con restrizioni, come gli alloggi? Hai qualche consiglio sulla segmentazione del pubblico poiché le opzioni sono limitate?"

Buona domanda, con categorie speciali come alloggi, credito e lavoro, hai un po' meno opzioni di segmentazione del targeting, ma ci sono ancora molti modi in cui puoi segmentare i dati, se hai la dimensione del pubblico. Una delle difficoltà più grandi che trovo con l'edilizia abitativa e immobiliare è che, se stai prendendo di mira solo una città (soprattutto una piccola) può essere difficile ottenere un pubblico abbastanza grande con alcuni degli interessi individuali anche senza tentando di segmentare per età o sesso (cosa che non sarebbe comunque consentita, ovviamente).

Se disponi dei dati, ci sono ancora diversi modi per segmentare i dati, tenendo presente che tutta la segmentazione dovrebbe comunque tenere in considerazione se i singoli elenchi possono ancora ottenere 50 eventi di ottimizzazione da soli (in caso contrario, probabilmente non è così ha senso segmentare in quanto le prestazioni potrebbero probabilmente essere migliori se rimangono come parte di un pubblico più ampio). Tali opportunità di segmentazione potrebbero includere:

• Piattaforma o posizionamento: lo farei solo se c'è un valore anomalo del rendimento che indica che il tuo rendimento sarebbe migliore se potessi allocare il budget a un singolo posizionamento o spingere di più su una piattaforma. Se un posizionamento sembra avere un rendimento migliore con la creatività personalizzata, suggerirei di farlo all'interno dell'unità pubblicitaria esistente, senza segmentarlo per vedere se ha un rendimento migliore.
• Segmentazione di elenchi di segmenti di pubblico proprietari diversi per creare sosia in base alla qualità. Quindi, ad esempio, se eri nel settore immobiliare, caricare un elenco di persone che hanno acquistato una casa da te come un elenco separato rispetto a tutti i lead e creare sosia su entrambi per vedere come si comportano.
• Recenti elenchi per il remarketing: indirizzare qualcuno negli ultimi tre o sette giorni separatamente da un elenco più lungo, poiché si tratta in genere di potenziali clienti più caldi.
• Elenchi per il remarketing diversi per diverse azioni in loco.
• Elenchi di segmenti di pubblico personalizzati diversi per le persone che potrebbero essere ancora sul mercato per una casa.

“Per testare il targeting, consiglieresti la funzione di test A/B su Facebook? Inoltre, qual è il "budget ideale" da impostare per i test?"

Lo strumento Esperimenti campagna in Facebook è un altro che voglio amare ma con cui non ho avuto la migliore delle esperienze. Trovo che spesso i test A/B che eseguo attraverso lo strumento sono distorti nello stesso modo in cui sarebbero senza utilizzare lo strumento. Per questo motivo, trovo spesso che l'utilizzo dello strumento non riduca necessariamente nessuno dei limiti dei test all'interno di Facebook. Mi piacerebbe vedere questo cambiamento e sono ancora fiducioso che lo farà, poiché hanno investito nello strumento. Il vantaggio principale che ho riscontrato, oltre al fatto che è carino, è che fornisce una lettura rispetto all'utilizzo dei propri strumenti di analisi statistica.

Detto questo, ci sono alcune cose che puoi fare attraverso il nuovo strumento di esperimento della campagna che non puoi fare da solo senza lo strumento, come test di resistenza e sondaggi sul marchio. Tecnicamente, potresti impostare un test di resistenza da solo, ma il loro strumento lo rende più semplice e offre una lettura più chiara rispetto a ciò che molti inserzionisti sono in grado di fare da soli, senza accedere ad altri strumenti o partner di dati.

Per quanto riguarda il budget, questo varia da inserzionista a inserzionista. Poiché occorrono 50 eventi di ottimizzazione per uscire dalla fase di apprendimento, si desidera essere realistici sul budget sufficiente per raggiungere tale soglia e quindi avere ancora budget disponibile per i test al di fuori della fase di apprendimento. Ciò varierà da inserzionista a inserzionista, a seconda del costo di acquisizione. La fase di apprendimento può essere un po' instabile, quindi consiglio di tenere conto di un budget aggiuntivo poiché l'efficienza dei costi potrebbe non essere ottimale in quel periodo.

Le opinioni espresse in questo articolo sono quelle dell'autore ospite e non necessariamente di Search Engine Land. Gli autori dello staff sono elencati qui.