類似オーディエンスを使用してマーケティング ファネルを逆転させ、質の高いリードを生成する

公開: 2022-08-04

マーケティング担当者として、私たちはソーシャル メディア プラットフォーム (特に Facebook、別名 Meta) に仕事を任せることに慣れてきました。

これらのプラットフォームは、広告からコンバージョンまでのカスタマー ジャーニーをたどることができます。 私たちは彼らに見させました。 私たちは彼らに学習させ、アルゴリズムを最適化して適切なオーディエンスをターゲットにします.

アルゴリズムがすべてを行いました。 快適で簡単でした。

当初、Facebook はその情報を私たちと共有しており、アルゴリズムが学習するのと同時に学習することができました。 以前は、視聴者、フォロワー、好きなもの、年齢、性別、婚姻状況、訪問した他の Web サイト、閲覧した他のページを分析できました。 アルゴリズムと同じくらい私たちは知っていました。

しかし、その後、その情報は利用できなくなりました。 それでも、アルゴリズムが適切に機能し、驚くべき結果が得られたので、気にしませんでした。 それで私たちは快適になりました、あまりにも快適になりました。

2021 年 4 月と iOS 14.5 リリースに早送りします

メタを使用するマーケターの世界は、少し崩壊しました。

一部の人にとっては、それはかなり内破しました。

ユーザーは、アプリやウェブサイト全体で追跡する許可を求める必要があり、米国では 95% (世界では 84%) がそのような許可を与えないことにしました。

それ以来、ソーシャル メディア プラットフォームは、広告をクリックした人々に何が起こっているかについてひどい可視性を持っています。 彼らがMetaを離れたら、それで終わりです!

メタは見積もりを提供するためにいくつかの作業を行いました。 しかし、私の経験では、ランディング ページの到着数やコンバージョン アトリビューションでさえ、実際の数値とはかけ離れています (バックアップ トラッキング機能の Google アナリティクスと UTM のおかげです)。

インタレスト ベースのターゲティングは、私たちが残した数少ないツールの 1 つです。

したがって、理論は、ブランド認知段階でコールドリードをファネルに供給して、ファネルを流れて障壁なしで変換することです.

問題が 1 つあります。アルゴリズムは、ポジティブなインタラクションとネガティブなインタラクションを判断するのにまだ問題があり、さらに言えば、コンテキストを理解するのにも問題があるためです。特定のブランドとの関わりや関心が、そのブランドからアプローチされたいと思っているとは限らないからです。

インタレスト ベース マーケティングは良い出発点ですが、何度も目標を達成できません。

研究者は、関心に基づく広告での Facebook アクティビティの正確性を分析し、Facebook がリストした関心のほぼ 30% が本当の関心ではないことを発見しました。 つまり、広告が関心事のリストに基づいている場合、約 30% の確率で目標を達成できない可能性があります。

この調査はこの種のものとしては初めてのものであり、データセットは比較的小さいですが、私が実行したインタレスト ベースの広告で生成されたコメントとエンゲージメントを見ると、この広告セットに対する混乱した不幸なコメントの割合が最も高いことがわかります。ここで何かに乗っています。

記事のここまで来たら、有料ソーシャル メディア マーケターとしての人生の選択を再考しているかもしれません。

ただし、プラットフォームにはまだ非常に役立つものがあります。

類似オーディエンス

Facebook は以前ほど多くのコンバーターに関する情報を持っていないかもしれませんが、あなた、またはあなたのクライアントは知っています!

この理論的な目標到達プロセスを冷たい聴衆に提供する代わりに、目標到達プロセスの最後に行き、コンバーターのような人々を見つけましょう。

このプロセスは、すべてのプラットフォームで同様です。

  • コンバーターのシード リストを取得します。
  • このリストを選択したソーシャル メディア プラットフォームにアップロードして、カスタム オーディエンスを作成します。
  • プラットフォームは、情報を、プラットフォーム内の各個人について知っている情報 (最も一般的なのは電子メールまたは電話番号) と照合します。
  • このリストが有効であるために必要な最小一致があり、各プラットフォームにはこれに関する独自のルールがあります。
  • カスタム オーディエンスが作成されて有効になると、類似オーディエンスを生成して、このリストにある人々に「似たプロファイルを持つ人々を見つける」ようにプラットフォームに指示できます。

類似のオーディエンスを作成することで、目標到達プロセスをひっくり返します。 一番下から始めて、現在のコンバーターに非常に似ているコールド オーディエンスのリストを生成します。

現在、ソーシャル メディア プラットフォームを使用して、正確であることがわかっているデータに基づいてペルソナを作成し、それらをターゲットにしています。

プラットフォームは、プラットフォーム内での私たちの行動について多くのことを知っています。 それらは完璧ではありませんが、これらのプラットフォームで生成されたペルソナは、推測される興味よりもはるかに正確です。

なんで?

1 つの興味、1 つの要素をターゲットにしているわけではないため、30% の確率で無関係になります。 要素、興味、またはプラットフォームの動作のグループをターゲットにしています。 これにより、不正確さが大幅に減少します。

インタレスト ベースのオーディエンスと類似オーディエンスの間で A/B テストを行った後、一部の類似オーディエンスでは結果が最大 40% 向上したことがわかりました。 結果が 15% ほど小さい場合もありますが、広告を最適化する際に得られる改善と効率を利用します。

これにより、アルゴリズムに制御が戻りすぎませんか?

アルゴリズムに有料メディアを実行させることで、iOS 14.5 以前と同じシナリオに向けて準備を進めているのでしょうか? はいといいえ。

  • 私たちはアルゴリズムに少しの信頼を返していますが、今ではすべての卵を 1 つのバスケットに入れるべきではないことを知っています。 Facebook によって特定された関心はまだ 60 ~ 70% 正確であることを知っているため、オーディエンスの関心を知ることは非常に有効です。
  • 聴衆は移り変わり、彼らの興味は変化します。私たちは彼らと共に動くべきです。 あなたのオーディエンスは2019年と同じように見えますか? できるだけ頻繁に類似オーディエンスを使用することをお勧めしますが、興味に基づく広告でそれらを補完し、その効率を継続的に A/B テストします。

キャンペーンの目的を検討する

類似オーディエンスは、コンバージョンに優れていても、エンゲージメントはそれほど高くない場合があります。

私が実施した 1 つの A/B 分割テストでは、インタレスト ベースのオーディエンスのクリック単価は 30% 高くなりましたが、積極的なエンゲージメントの割合は 2 倍でした。 この聴衆は改宗しているのではなく、メッセージを広めていました。

目標到達プロセスを効果的にコンバージョンまでたどってくれる視聴者だけでなく、時には私たちを応援し、意識を広めるのに役立つ視聴者も必要です。

類似品を使用する前にこれを考慮してください

類似オーディエンスはカスタム リスト (シード リスト) に基づいており、このリストは自分が所有し、使用する権限があるデータでのみ作成する必要があります。

これをよりよく理解するには、カスタム リストに関する各プラットフォームのポリシーを確認してください。

リストとプライバシー ポリシーを最新の状態に保つ

人々があなたのコミュニケーションの購読をやめた場合は、類似オーディエンスを更新する計画を立ててください。

人々があなたからの連絡を望まないのであれば、なぜ同じプロフィールを持つ誰かに広告を出したいのでしょうか?

覚えておいてください: プラットフォームは時間の経過とともに変化するため、関連性を維持するためにプラットフォームと共に進化する必要があり、それは時には基本に戻ることを意味します. 頑張ってください。

視聴: 類似オーディエンスを使用してマーケティング ファネルを逆転させ、質の高いリードを生成する

以下は、SMX Advanced プレゼンテーションの完全なビデオです。


この記事で表明された意見はゲスト著者のものであり、必ずしも Search Engine Land ではありません。 スタッフの著者はここにリストされています。