SMX Overtime: testes eternos, a chave para o sucesso do Facebook Ads

O SMX Overtime faz parte da nossa série de palestrantes SMX, na qual os apresentadores do SMX respondem a perguntas dos participantes sobre diversos tópicos.

No início deste mês, tive o prazer de apresentar no outono SMX virtual. Embora nada substitua a capacidade de interagir pessoalmente, a SMX fez um ótimo trabalho criando uma experiência que facilitou as discussões e o networking que todos estávamos sentindo falta, além do excelente conteúdo!

Na minha sessão, “Teste eterno: a chave para o sucesso dos anúncios no Facebook”, havia várias perguntas excelentes que não conseguimos responder, então decidimos montar este post como forma de responder a essas perguntas. Incluí também as perguntas que pudemos responder porque todas as perguntas eram tão pontuais que achei que seria benéfico compartilhar as respostas de uma só vez.

“Quanto tempo deve levar para entrar em contato com um lead que preencheu um Instaform?”

Quanto tempo esperar antes de responder a um lead depende de algumas coisas:

• Quão quente é o lead, e eles solicitaram uma ligação de vendas ou uma demonstração?
• Se eles solicitaram conteúdo, eles precisam esperar para recebê-lo até receberem um e-mail seu com o conteúdo?

Se a resposta a qualquer uma dessas perguntas for sim, isso indica um senso de urgência e eu recomendaria entrar em contato o mais rápido possível. Para alguém que solicita uma demonstração ou uma ligação, a melhor chance que você tem de convertê-los em uma venda é naquele momento. Quanto mais você esperar para acompanhar, mais tempo eles terão para fazer compras ou até mesmo se distrair ou mudar de ideia.

Se o lead for um lead de funil superior e estiver buscando conteúdo, não recomendo tentar empurrar uma venda imediatamente, pois provavelmente não estará pronto para esse tipo de compromisso. Mas, eu recomendo criar um primeiro contato rapidamente enquanto eles ainda têm o recall da marca, para que sejam mais propensos a se envolver com seu conteúdo de acompanhamento. Sugiro colocar essas pessoas em uma campanha de nutrição por e-mail para que elas sejam engajadas de maneira automatizada até que seu comportamento indique que estão prontas para serem contatadas pelas vendas. Se você puder fazer do conteúdo que eles solicitaram o primeiro conteúdo, isso cria uma maneira realmente perfeita de criar um acompanhamento rápido sem parecer arrogante.

“Quanto tempo dura a curva de aprendizado do Facebook? Se testarmos algo, devemos deixá-lo funcionar por pelo menos 30 dias?”

Isso é difícil de responder – eu odeio dar uma resposta “depende”, mas este é um cenário em que essa resposta se aplica. A curva de aprendizado do Facebook é melhor definida pelo tempo que leva para chegar a 50 eventos de otimização, que podem variar de uma conta para outra – até mesmo de um anúncio para outro dentro da mesma conta.

A luta com o Facebook é que, se você prolongar o teste por muito tempo, pode atingir a fadiga criativa, o que também pode afetar negativamente seus resultados. O período de tempo antes de você atingir a fadiga criativa parece variar de acordo com muitos fatores diferentes, que também variam de uma campanha para outra. O tamanho e a frequência do público desempenham um papel aqui. Portanto, um conjunto de anúncios com um grande público e baixa frequência normalmente atinge a fadiga criativa mais lentamente do que uma conta com públicos pequenos.

Tudo isso para dizer que o ideal é sair da fase de aprendizado, o que significa alcançar pelo menos 50 eventos de otimização. O objetivo deve ser sair da fase de aprendizado (idealmente dentro de uma semana) e também coletar dados suficientes para que você possa alcançar significância estatística em seus resultados. Existem muitas calculadoras de significância estatística gratuitas por aí - esta da CXL permite estimar quantos dias a mais você precisa em seu teste para obter significância estatística com base nos resultados atuais e no número de dias em que o teste está sendo executado.

“Por que o aprendizado seria limitado em uma campanha publicitária que tem um orçamento maior e mais conversões do que as outras campanhas publicitárias? O público é grande, da lista de e-mail do cliente, com um público semelhante.”

A fase de aprendizado do Facebook requer 50 eventos de otimização e quaisquer alterações feitas podem enviá-lo de volta ao modo de aprendizado. Então, há algumas coisas que podem estar acontecendo aqui:

1. O público pode ser maior, mas pode ainda não ter atingido o limite de 50 eventos de otimização.
2. Cada conjunto de anúncios entra e sai da fase de aprendizado individualmente, portanto, mesmo que a campanha tenha atingido o limite de 50 eventos de otimização, pode ser que nem todos os conjuntos de anúncios tenham atingido esse limite e alguns ainda estejam na fase de aprendizado.
3. Pode ter havido alterações recentes que poderiam ter enviado partes desta campanha de volta à fase de aprendizado, mesmo que ela estivesse fora do modo de aprendizado antes, como novos anúncios, alterações no orçamento, alterações nos lances ou alterações na segmentação. Você pode verificar isso observando as alterações recentes para ver se alguma edição foi feita recentemente. Nesse ponto, outros 50 eventos de otimização precisariam acontecer após a edição significativa mais recente para sair da fase de aprendizado novamente.

“Qual é a sua opinião sobre o status da fase de aprendizado dos anúncios do Facebook? Isso afetará o cenário de teste?”

A fase de aprendizado definitivamente pode afetar os testes. Até você sair da fase de aprendizado, os resultados podem variar muito. É melhor sair da fase de aprendizado antes de chamar um vencedor. Realisticamente, porém, alguns conjuntos de anúncios nunca saem do modo de aprendizado e, nesses casos, você precisa tentar obter um resultado estatisticamente significativo, mesmo que ainda esteja no modo de aprendizado.

A fase de aprendizado não afeta apenas os resultados dos testes executados, mas também afeta o desempenho de longo prazo do conjunto de anúncios e dos anúncios. Para melhorar o desempenho, recomendo tentar identificar maneiras de sair do modo de aprendizado, mesmo que isso signifique encontrar maneiras criativas de expandir a segmentação sem deixar de ser relevante.

“Como você encontra a 'Otimização de orçamento' do Facebook versus os orçamentos definidos para conjuntos de anúncios?”

Eu quero amar a Otimização de Orçamento de Campanha (CBO) do Facebook porque, por mais que me doa dizer isso como uma aberração de semi-controle, os algoritmos de lances do Facebook são muito bons. Pela mesma lógica, você esperaria que o CBO tivesse um desempenho melhor do que a intervenção manual, certo? Infelizmente, eu realmente não vi esse ser o caso.

Houve algumas vezes que usei o CBO (semelhante aos casos em que faz sentido usar Orçamentos Compartilhados no Google - porque cada orçamento individual seria muito restritivo para obter bons resultados por conta própria). No entanto, normalmente acho que ele não prioriza bem a meta da campanha e não gasta da maneira mais eficiente possível definindo orçamentos de conjuntos de anúncios.

“As opções de segmentação e interesse do Facebook são bastante limitadas, especialmente em B2B. Você tem alguma sugestão sobre como podemos otimizar a segmentação de públicos?”

Adoro perguntas sobre B2B para Facebook porque muitas pessoas resistem à ideia de usar o Facebook para B2B, então sempre fico animado quando não é o caso! O público é limitado, mas já vi o Facebook funcionar muito bem para B2B.

Meus públicos favoritos de todos os públicos, para B2B e B2C, são sósias. Eu normalmente acho que eles superam qualquer um dos interesses do Facebook. Se você tiver dados primários por meio de listas de pixels ou de e-mail, é por aí que eu começaria. Quanto mais públicos qualificados você puder criar (MQLs em vez de apenas leads, oportunidades ganhas fechadas são melhores, ser capaz de segmentar clientes corporativos etc., quanto maior a lista de valor que você puder criar, melhor). Eu começaria com aqueles como um meio de teste. Eu também daria uma olhada nas informações do seu público no Facebook e veria o que aparece lá em relação aos interesses dos seguidores da sua página. Às vezes, o Facebook tem interesses em torno de associações, além de alguns dados em torno de setores e cargos vagos, que também podem ser boas opções.

“Um grande problema que temos no lado B2B com os anúncios do FB são os clientes em potencial que preenchem informações de contato falsas em formulários de geração de leads e formulários de geração de leads no site.”

Eu já vi isso até certo ponto, também, infelizmente. Tínhamos alguns interesses que geraram uma tonelada de volume, mas também um pouco de lixo, e então isso contaminou o público baseado em pixels do qual estávamos construindo sósias e eles também se tornaram um pouco lixo - por falta de um melhor palavra. Se seu público for grande o suficiente, esse é um bom caso para garantir que as coisas sejam segmentadas para que você possa monitorar o desempenho no nível de segmentação - seja por meio de leads no Facebook ou por meio de uma integração com seu CRM. O HubSpot, por exemplo, nos permite monitorar a qualidade do lead no nível do conjunto de anúncios, o que nos permite tomar decisões a partir daí.

Às vezes, uma decisão que precisamos tomar é se aceitamos um pouco de ruído para obter mais volume de leads a um custo aceitável ou se precisamos garantir que não haja ruído, o que pode significar avançar para públicos menores e mais restritos , mas isso também pode significar um custo por lead mais alto devido ao volume menor/menos dados que alimentam os algoritmos de lance.

Infelizmente, com dados ruins, os sósias só pioram o problema. Então, normalmente, mudamos para um modelo parecido com apenas públicos-alvo personalizados das listas de leads de qualidade enviadas ou procuramos uma maneira diferente de criar um modelo melhor baseado em pixels público do que todos os leads, se possível, como um login se houver um portal ou dar o próximo passo para agendar uma demonstração no calendário a partir de um e-mail de acompanhamento.

“Como você atualizaria sua estratégia de teste para uma campanha publicitária que tende a ser reprovada automaticamente sempre que é atualizada? Os anúncios seguem a política e normalmente são restabelecidos após a revisão manual.”

Esta é uma situação tão frustrante e eu sinto isso em meus ossos porque nós, na Cultivative, temos um cliente cujos anúncios são automaticamente (e incorretamente, devo acrescentar) reprovados assim que os lançamos ou fazemos qualquer edição. Dependendo de quantos são, geralmente acabo entrando em contato com o suporte com o ID da campanha, porque enviá-los individualmente para análise demora muito.

Tudo isso dito, geralmente o processo se parece com isso:

1. Lançar anúncios (sabendo que eles serão reprovados automaticamente).
2. Envie o ID da campanha para o suporte em um bate-papo assim que a reprovação ocorrer (o que geralmente é quase instantâneo).
3. Receba o acompanhamento por e-mail do suporte confirmando que os anúncios foram reprovados incorretamente e agora estão ativos, geralmente em até 24 horas após o envio do ID da campanha.
4. Comece o período de teste agora que tudo está ativo; mesmo dia se for no início do dia em que são aprovados. Se for meio-dia ou final do dia, o dia seguinte será considerado o início do período de teste.

“Na sua opinião, qual é a melhor maneira de fazer a pesquisa do Facebook e do PPC trabalhar lado a lado?”

Ah, eu amo essa pergunta. Há uma tonelada de maneiras pelas quais o Facebook e o PPC podem trabalhar juntos. De tantas maneiras que isso poderia até justificar seu próprio artigo!

Dependendo de quanto tempo você está executando cada canal e o que você está executando em cada canal, muitas vezes você verá um aumento no tráfego de pesquisa de marca ao ativar campanhas de funil mais altas, como campanhas de prospecção do Facebook para novos públicos, então procure fora para isso! Monitorar as tendências de impressão e tráfego do Facebook em relação às tendências de pesquisa de marca é uma maneira de procurar impacto fora do monitoramento das conversões diretas que vêm do Facebook, se você estiver interessado em entender o impacto fora da resposta direta imediata.

Uma das maneiras mais fáceis de coordenar campanhas em vários canais é configurar públicos baseados em UTMs para monitorar o desempenho de cada um. Você pode configurar o público fora do tráfego das campanhas do Facebook e colocá-los em camadas como observação apenas em suas campanhas de pesquisa. Você também pode configurar públicos fora dos UTMs para remarketing de pessoas que visitaram suas campanhas de pesquisa com o remarketing do Facebook. E você pode configurar os dois públicos no Google Analytics para ter uma melhor visibilidade de como as pessoas em cada público chegam por meio de outros canais.

O bom dos públicos-alvo é que eles informam algo sobre o tráfego que você talvez não conhecesse, como quem são eles (alvos e dados demográficos) e quais ações já realizaram em seu site. Por exemplo, no Facebook, você tem muitas opções de segmentação que não tem no Google Ads e vice-versa. Se você sabe que eles vieram de um anúncio específico definido no Facebook, isso provavelmente informa algo sobre seus dados demográficos ou interesses que você talvez não soubesse. Em ambos os casos, você pode personalizar anúncios para o público-alvo para garantir que está aproveitando ao máximo. Você também pode adicionar públicos-alvo negativos para evitar compartilhar o mesmo conteúdo que eles já baixaram para levá-los a um CTA diferente e de funil inferior.

Há também muitas maneiras de o PPC e o Facebook Ads aprenderem uns com os outros – por exemplo, aprendizados compartilhados de testes de mensagens.

“E as categorias de anúncios restritas, como habitação? Você tem alguma recomendação sobre como segmentar o público, já que as opções são limitadas?”

Boa pergunta, com categorias especiais como habitação, crédito e emprego, você tem um pouco menos de opções de segmentação de segmentação, mas ainda existem algumas maneiras de segmentar os dados – se você tiver o tamanho do público. Uma das maiores dificuldades que encontro com habitação e imóveis é que, se você estiver mirando apenas uma cidade (especialmente uma pequena), pode ser difícil obter um público grande o suficiente com alguns dos interesses individuais, mesmo sem tentar segmentar por idade ou sexo (o que não seria permitido de qualquer maneira, é claro).

Se você tiver os dados, ainda existem algumas maneiras de segmentar os dados, tendo em mente que toda a segmentação ainda deve levar em consideração se as listas individuais ainda podem alcançar 50 eventos de otimização por conta própria (se não, provavelmente não faz sentido segmentar, pois o desempenho provavelmente pode ser melhor se eles permanecerem como parte de um público maior). Essas oportunidades de segmentação podem incluir:

• Plataforma ou canal: eu só faria isso se houvesse um desvio de desempenho que indicasse que seu desempenho seria melhor se você pudesse alocar o orçamento para um canal individual ou forçar mais em uma plataforma. Se um canal parece ter um desempenho melhor com o criativo personalizado, sugiro fazer isso no bloco de anúncios existente, sem segmentá-lo para ver se ele tem um desempenho melhor.
• Segmentação de diferentes listas de público-alvo próprias para criar semelhanças com base na qualidade. Então, por exemplo, se você estivesse no setor imobiliário, fazendo o upload de uma lista de pessoas que compraram uma casa de você como uma lista separada de todos os leads e criando sósias de ambos para ver como eles se comportam.
• Recência das listas de remarketing: segmentar alguém nos últimos três a sete dias separado de uma lista mais longa, pois geralmente são clientes em potencial mais calorosos.
• Diferentes listas de remarketing para diferentes ações no site.
• Diferentes listas de público-alvo personalizadas para pessoas que ainda podem estar no mercado para uma casa.

“Para testar a segmentação, você recomendaria o recurso de teste A/B no Facebook? Além disso, qual é o 'orçamento ideal' para definir para testes?”

A ferramenta Experimentos de campanha no Facebook é outra que eu quero amar, mas com a qual não tive as melhores experiências. Acho que muitas vezes os testes A/B que executo na ferramenta são distorcidos da mesma forma que seriam sem usar a ferramenta. Por esse motivo, muitas vezes acho que usar a ferramenta não reduz necessariamente nenhuma das limitações dos testes no Facebook. Eu adoraria ver essa mudança e ainda tenho esperança de que isso aconteça, pois eles estão investindo na ferramenta. O principal benefício que encontrei, além de ser bom, é que ele fornece uma leitura versus o uso de suas próprias ferramentas de análise estatística.

Dito isso, há algumas coisas que você pode fazer por meio da ferramenta de experiência de campanha mais recente que não pode fazer sozinho sem a ferramenta, como testes de validação e pesquisas de marca. Tecnicamente, você pode configurar um teste de validação por conta própria, mas a ferramenta deles facilita e oferece uma leitura mais limpa do que muitos anunciantes têm a capacidade de fazer por conta própria, sem acesso a outras ferramentas ou parceiros de dados.

No que diz respeito ao orçamento, isso varia de anunciante para anunciante. Como são necessários 50 eventos de otimização para sair da fase de aprendizado, você deseja ser realista sobre o orçamento suficiente para atingir esse limite e ainda ter um orçamento disponível para testes fora da fase de aprendizado. Isso varia de anunciante para anunciante, dependendo do custo de aquisição. A fase de aprendizado pode ser um pouco volátil, por isso recomendo contabilizar algum orçamento extra, pois sua eficiência de custos pode não ser tão ideal nesse período.

As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente do Search Engine Land. Os autores da equipe estão listados aqui.