SMX残業：Facebook広告の成功の鍵である永遠のテスト

公開: 2020-12-22

SMX残業は、SMXスピーカーシリーズの一部であり、SMXプレゼンターがさまざまなトピックに関する出席者からの質問に答えます。

今月初め、私は秋の仮想SMXで発表することができました。対面でネットワークを構築する機能に取って代わるものはありませんが、SMXは、優れたコンテンツに加えて、私たち全員が見逃していたディスカッションとネットワーキングを容易にするエクスペリエンスを作成する素晴らしい仕事をしました。

私のセッション「永遠のテスト：Facebook広告の成功への鍵」では、私たちが到達できなかったいくつかの優れた質問があったので、それらの質問に答える手段としてこの投稿をまとめることにしました。また、すべての質問が的確であり、一度に回答を共有することが有益であると考えたため、回答できた質問も含めました。

「インスタフォームに記入したリードに連絡するのにどのくらい時間がかかりますか？」

リードに応答するまでの待機時間は、いくつかの点によって異なります。

リードはどれくらい暑いですか、そして彼らはセールスコールまたはデモを要求しましたか？
彼らがコンテンツを要求した場合、彼らはあなたからコンテンツを含む電子メールを受け取るまでそれを受け取るのを待つ必要がありますか？

これらの質問のいずれかに対する答えが「はい」の場合、それは切迫感を示しているので、できるだけ早く連絡することをお勧めします。デモや電話をリクエストする人にとって、それらをセールに変換する可能性が最も高いのはその瞬間です。フォローアップを待つ時間が長ければ長いほど、彼らは買い物をしたり、気を散らしたり、考えを変えたりするために、より多くの時間を費やす必要があります。

リードが目標到達プロセスの高いリードであり、コンテンツを求めている場合は、そのタイプのコミットメントの準備ができていない可能性があるため、すぐに販売をプッシュすることはお勧めしません。ただし、ブランドの想起が残っている間にファーストタッチをかなり迅速に作成することをお勧めします。そうすることで、フォローアップコンテンツに関与する可能性が高くなります。私は、これらの人々を電子メール育成キャンペーンに参加させて、彼らの行動が販売から連絡を受ける準備ができていることを示すまで、彼らが自動化された方法で従事するようにすることを提案します。彼らが最初のコンテンツを要求したコンテンツを作成できれば、それは、圧倒されることなく、迅速なフォローアップを作成するための本当にシームレスな方法を作成します。

「Facebookの学習曲線はどのくらいですか？ 何かをテストする場合、少なくとも30日間実行する必要がありますか？」

これは答えるのが難しいです—私は「それは依存する」答えを与えるのは嫌いですが、これはその応答が当てはまるシナリオです。 Facebookの学習曲線は、50の最適化イベントに到達するのにかかる時間によってより適切に定義されます。これは、同じアカウント内の1つの広告セットから次の広告セットまで、アカウントごとに異なる可能性があります。

Facebookとの闘いは、テストを長く引き延ばすと、創造的な倦怠感にぶつかる可能性があり、結果にも悪影響を与える可能性があることです。クリエイティブな倦怠感にぶつかるまでの時間は、キャンペーンごとに異なるさまざまな要因によって異なるようです。ここでは、オーディエンスのサイズと頻度が影響します。そのため、オーディエンスが多く、頻度が低い広告セットは、通常、オーディエンスが少ないアカウントよりもクリエイティブの疲労感が遅くなります。

言うまでもなく、学習フェーズから抜け出すことが理想的です。つまり、少なくとも50の最適化イベントを達成することを意味します。目標は、学習フェーズから抜け出し（理想的には1週間以内）、結果で統計的有意性を達成できる十分なデータを収集することです。無料の統計的有意性計算機はたくさんあります。これはCXLのもので、現在の結果とテストの実行日数に基づいて、統計的有意性を達成するためにテストに必要な日数を見積もることができます。

「他の広告キャンペーンよりも予算が多く、コンバージョン数が多い広告キャンペーンで学習が制限されるのはなぜですか。 クライアントのメーリングリストから見ると、オーディエンスは多く、似たようなオーディエンスがいます。」

Facebookの学習フェーズでは、50の最適化イベントが必要であり、変更を加えると、Facebookを学習モードに戻すことができます。したがって、ここで発生する可能性のあることがいくつかあります。

オーディエンスはもっと多いかもしれませんが、まだ50の最適化イベントのしきい値に達していない可能性があります。
各広告セットは個別に学習フェーズに出入りするため、キャンペーンが50の最適化イベントのしきい値に達した場合でも、すべての広告セットがまだそのしきい値に達していない可能性があり、一部はまだ学習フェーズにある可能性があります。
新しい広告、予算の変更、入札単価の変更、ターゲティングの変更など、以前は学習モードでなかった場合でも、このキャンペーンの一部を学習フェーズに戻す可能性のある最近の変更があった可能性があります。最近の変更を見て、最近編集が行われたかどうかを確認することで、これを確認できます。その時点で、学習フェーズを再び終了するには、最新の重要な編集の後にさらに50の最適化イベントを発生させる必要があります。

「Facebook広告のフェーズステータスを学習するためのあなたの見解は何ですか？ テストシナリオに影響しますか？」

学習フェーズは間違いなくテストに影響を与える可能性があります。学習段階を終了するまで、結果は大きく異なる可能性があります。勝者を呼び出す前に、学習フェーズから抜け出すのが最善です。ただし、現実的には、一部の広告セットは学習モードから抜け出せないため、学習モードのままであっても、統計的に有意な結果を得るように努める必要があります。

学習フェーズは、実行するテストの結果に影響を与えるだけでなく、最終的には広告セットと広告の長期的なパフォーマンスにも影響を与えます。パフォーマンスを向上させるために、関連性を維持しながらターゲティングを拡張するための創造的な方法を見つけることを意味する場合でも、学習モードから抜け出す方法を特定することをお勧めします。

「Facebookの「予算の最適化」と広告セットの予算の設定をどのように見つけますか？」

Facebookのキャンペーン予算最適化（CBO）が大好きです。なぜなら、これをセミコントロールフリークと言うのは辛いことですが、Facebookの入札アルゴリズムはかなり優れているからです。同じ論理で、CBOは手動介入よりも優れたパフォーマンスを期待しますよね？残念ながら、私はそれが事実であるとは実際には見ていません。

私がCBOを使用したことが数回あります（Googleで共有予算を使用することが理にかなっている場合と同様です。個々の予算は制限が厳しすぎて、それ自体で良い結果を得ることができないためです）。ただし、通常、キャンペーンの目標を優先することはできず、広告セットの予算を設定することでできる限り効率的に支出することはできません。

「Facebookの関心とターゲティングオプションは、特にB2Bでは非常に限られています。 オーディエンスのターゲティングを最適化する方法について何か提案はありますか？」

Facebook for B2Bについての質問が大好きです。なぜなら、多くの人がFacebook for B2Bを使用するという考えに抵抗しているからです。そうでない場合は、いつもワクワクしています。聴衆は限られていますが、FacebookがB2Bで非常にうまく機能するのを見てきました。

B2BとB2Cのすべてのオーディエンスの中で私のお気に入りのオーディエンスは、そっくりさんです。私は通常、それらがFacebookのどの利益よりも優れていることに気づきます。ピクセルまたはメーリングリストを介したファーストパーティのデータがある場合は、そこから始めます。作成できるオーディエンスの数が多いほど（リードだけでなくMQL、クローズドウィンの機会が優れている、エンタープライズクライアントをセグメント化できるなど、作成できる価値の高いリストが優れている）。私はテストの手段としてそれらから始めます。また、あなたのFacebookオーディエンスの洞察を見て、あなたのページフォロワーの興味に関する限り、そこに何が現れるかを見ていきます。 Facebookは、業界やゆるい役職に関するデータに加えて、アソシエーションに関心を持っている場合があります。これも良い選択肢です。

「B2B側でFB広告に関して抱えている大きな問題は、見込み客が潜在顧客フォームとサイトの潜在顧客フォームに偽の連絡先情報を記入することです。」

残念ながら、私もある程度これを見てきました。大量のボリュームを生み出すだけでなく、かなりのがらくたを生み出すいくつかの関心がありました。それから、私たちがそっくりさんを構築していたピクセルベースのオーディエンスを汚染し、彼らも少しジャンクになりました。語。オーディエンスが十分に多い場合、これは、Facebookのリードを介して、またはCRMとの統合を介して、ターゲティングレベルでパフォーマンスを監視できるように、物事がセグメント化されていることを確認するための良いケースです。たとえば、HubSpotを使用すると、広告セットレベルでリードの品質を監視できるため、そこから意思決定を行うことができます。

場合によっては、許容可能なコストでより多くのリードボリュームを取得するために少しのノイズで大丈夫かどうか、またはノイズがないことを確認する必要があるかどうかを判断する必要があります。、しかしそれはまた、入札アルゴリズムに電力を供給するボリュームが少ない/データが少ないため、リードあたりのコストが高くなることを意味する可能性があります。

残念ながら、データが悪いと、そっくりさんは問題を悪化させるだけです。そのため、通常、アップロードされた質の高いリードのリストからカスタムオーディエンスのみからそっくりさんモデルに移行するか、より良いピクセルベースを構築する別の方法を探します。可能であれば、ポータルが存在する場合はログインしたり、フォローアップメールからカレンダーにデモをスケジュールするための次のステップを踏んだりするなど、すべてのリードよりもオーディエンス。

「更新されるたびに自動的に不承認になる傾向がある広告キャンペーンのテスト戦略をどのように更新しますか？ 広告はポリシーに従っており、通常は手動で確認した後に復元されます。」

これは非常に苛立たしい状況であり、Cultivativeには、広告を起動したり編集したりするとすぐに広告が自動的に（誤って追加される可能性があります）不承認となるクライアントがいるため、私はそれを骨の折れるものと感じています。キャンペーンIDを個別に提出するのに時間がかかるため、人数にもよりますが、通常はキャンペーンIDでサポートを依頼することになります。

とはいえ、通常、プロセスは次のようになります。

広告を起動します（広告が自動的に不承認になることを知っています）。
不承認が発生したらすぐに、チャットでサポートするキャンペーンIDを送信します（通常はほぼ瞬時に行われます）。
広告が誤って不承認になったことを確認するメールのフォローアップをサポートから受け取ります。これで、通常はキャンペーンIDを送信してから24時間以内に広告が配信されます。
すべてが稼働しているので、テスト期間を開始します。承認された日の早い時間であれば同じ日。正午または深夜の場合は、翌日がテスト期間の開始と見なされます。

「あなたの意見では、FacebookとPPCの検索を連携させるための最良の方法は何ですか？」

ああ、私はこの質問が大好きです。 FacebookとPPCが連携して機能する方法はたくさんあります。非常に多くの点で、これはそれ自身の記事を正当化することさえできます！

各チャネルを実行している時間と各チャネルで実行している内容によっては、新しいオーディエンスへのFacebookのプロスペクティングキャンペーンなど、より高い目標到達プロセスのキャンペーンをアクティブにすると、ブランド検索トラフィックが増加することがよくあります。そのために！ブランド検索の傾向に対するFacebookのインプレッションとトラフィックの傾向を監視することは、即時の直接応答以外の影響を理解することに関心がある場合、Facebookからの直接コンバージョンを監視する以外の影響を探す1つの方法です。

キャンペーンをクロスチャネルで調整する最も簡単な方法の1つは、UTMに基づいて構築されたオーディエンスを設定して、それぞれのパフォーマンスを監視することです。 Facebookキャンペーンからのトラフィックからオーディエンスを設定し、検索キャンペーンでのみ観察としてそれらを階層化することができます。また、Facebookリマーケティングを使用して、検索キャンペーンからアクセスしたユーザーをリマーケティングするために、UTMからオーディエンスを設定することもできます。また、Google Analyticsで両方のオーディエンスを設定して、各オーディエンスの人々が他のチャネルをどのように通過するかをよりよく把握できます。

オーディエンスの良いところは、オーディエンスが誰であるか（ターゲットと人口統計）、サイトですでに実行したアクションなど、他の方法ではわからない可能性のあるトラフィックについて何かを教えてくれることです。たとえば、Facebookには、Google広告にはない多くのターゲティングオプションがあり、その逆も同様です。それらがFacebookの特定の広告セットからのものであることがわかっている場合、それはおそらく、他の方法では知らなかったかもしれない彼らの人口統計や興味について何かを教えてくれます。どちらの場合も、オーディエンスに合わせて広告をカスタマイズして、最大限に活用できるようにすることができます。ネガティブなオーディエンスを追加して、ダウンロード済みの同じコンテンツを共有しないようにして、ファンネルの低い別のCTAに誘導することもできます。

また、PPCとFacebook広告が相互に学習できる方法はたくさんあります。たとえば、メッセージングテストからの共有学習などです。

「住宅などの制限された広告カテゴリはどうですか？ オプションが限られているため、オーディエンスをセグメント化するための推奨事項はありますか？」

良い質問です。住宅、クレジット、雇用などの特別なカテゴリでは、ターゲティングのセグメンテーションオプションが少し少なくなりますが、オーディエンスのサイズがある場合は、データをセグメント化する方法がまだかなりあります。住宅と不動産で私が見つけた大きな問題の1つは、1つの都市（特にその都市の小さな都市）のみをターゲットにしている場合、個人の興味のある都市がなくても、十分な数のオーディエンスプールを取得するのは難しい場合があることです。年齢または性別でセグメント化しようとしています（もちろん、これは許可されません）。

データがある場合でも、データをセグメント化する方法はかなりあります。すべてのセグメンテーションでは、個々のリストがそれ自体で50の最適化イベントを達成できるかどうかを考慮に入れる必要があります（そうでない場合は、おそらくそうではありません）。より多くのオーディエンスの一部として残っている場合、パフォーマンスが向上する可能性があるため、セグメント化することは理にかなっています）。これらのセグメンテーションの機会には、次のものが含まれます。

プラットフォームまたはプレースメント：これを行うのは、1つの個別のプレースメントに予算を割り当てるか、プラットフォームをより強力にプッシュできる場合にパフォーマンスが向上することを示すパフォーマンスの外れ値がある場合のみです。 1つのプレースメントがカスタマイズされたクリエイティブでパフォーマンスが向上すると思われる場合は、パフォーマンスが向上するかどうかを確認するためにセグメント化せずに、既存の広告ユニット内で実行することをお勧めします。
さまざまなファーストパーティのオーディエンスリストをセグメント化して、品質に基づいて類似性を構築します。したがって、たとえば、あなたが不動産にいる場合、あなたから家を購入した人々のリストをすべてのリードとは別のリストとしてアップロードし、両方からそっくりさんを作成して、彼らがどのように機能するかを確認します。
リマーケティングリストの最新性：これらは通常、より暖かい見通しであるため、より長いリストとは別に、過去3〜7日間の誰かをターゲットにします。
さまざまなオンサイトアクションのためのさまざまなリマーケティングリスト。
まだ家のために市場に出ているかもしれない人々のための異なるカスタムオーディエンスリスト。

「ターゲティングをテストするために、FacebookのA / Bテスト機能をお勧めしますか？ また、テストのために設定する「理想的な予算」とは何ですか？」

Facebookのキャンペーン実験ツールは、私が愛したいが、最高の経験をしたことがないもう1つのツールです。ツールを使用して実行するA/Bテストは、ツールを使用しない場合と同じように歪んでいることがよくあります。そのため、このツールを使用しても、Facebook内でのテストの制限が必ずしも軽減されるとは限らないことに気付くことがよくあります。私はこの変化を見てみたいと思っていますが、彼らがツールに投資しているので、それが変わることを願っています。私が見つけた主な利点は、それが素晴らしいことを除いて、独自の統計分析ツールを使用するのではなく、読み取り値を提供することです。

とはいえ、ホールドアウトテストやブランド調査など、新しいキャンペーン実験ツールでは、ツールなしでは自分ではできないことがいくつかあります。技術的には、自分でホールドアウトテストを設定することもできますが、そのツールを使用すると、他のツールやデータパートナーにアクセスしなくても、多くの広告主が自分で実行できる機能よりも簡単に読みやすくなります。

予算に関しては、これは広告主によって異なります。学習フェーズを終了するには50の最適化イベントが必要なため、そのしきい値を満たすのに十分な予算を立てて、学習フェーズ以外のテストに利用できる予算を確保する必要があります。それは、買収のコストに応じて、広告主ごとに異なります。学習フェーズは少し不安定になる可能性があるため、その時点ではコスト効率が最適ではない可能性があるため、追加の予算を考慮することをお勧めします。

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