SMX Fazla Mesai: Ebedi testler, Facebook Reklamlarının başarısının anahtarı

SMX Fazla Mesai, SMX sunucularının çeşitli konularda katılımcılardan gelen soruları yanıtladığı SMX hoparlör serimizin bir parçasıdır.

Bu ayın başlarında, sonbahar sanal SMX'inde sunum yapma zevkini yaşadım. Hiçbir şey yüz yüze ağ kurma yeteneğinin yerini alamazsa da, SMX mükemmel içeriğe ek olarak hepimizin kaçırdığı tartışmaları ve ağ oluşturmayı kolaylaştıran bir deneyim yaratarak harika bir iş çıkardı!

“Ebedi Test: Facebook Reklamlarında Başarının Anahtarı” oturumumda, ulaşamadığımız birkaç mükemmel soru vardı, bu yüzden bu soruları yanıtlamak için bu gönderiyi bir araya getirmeye karar verdik. Cevaplayabildiğimiz soruları da ekledim çünkü soruların hepsi o kadar yerindeydi ki cevapları bir kerede paylaşmanın faydalı olacağını düşündüm.

“Bir instaformu dolduran bir liderle iletişime geçmek ne kadar sürer?”

Bir müşteri adayına yanıt vermeden önce ne kadar bekleneceği birkaç şeye bağlıdır:

• Müşteri adayı ne kadar sıcak ve bir satış görüşmesi veya demo talep ettiler mi?
• İçerik istedilerse, sizden içerikle ilgili bir e-posta alana kadar onu almak için beklemek zorundalar mı?

Bu sorulardan herhangi birinin cevabı evet ise, bu bir aciliyet hissini gösterir ve mümkün olduğunca çabuk ulaşmanızı tavsiye ederim. Demo veya arama talep eden biri için, onları satışa dönüştürmek için en iyi şansınız o andır. Takip etmek için ne kadar uzun süre beklerseniz, alışveriş yapmak, hatta dikkatlerini dağıtmak veya fikirlerini değiştirmek için o kadar fazla zamanları olur.

Müşteri adayı, dönüşüm hunisinin üst kısmında yer alan bir müşteri adayıysa ve içerik için iletişime geçiyorlarsa, büyük olasılıkla bu tür bir taahhüt için hazır olmayacaklarından hemen bir satış yapmaya çalışmanızı önermiyorum. Ancak, marka hatırlamaları devam ederken oldukça hızlı bir şekilde ilk dokunuşu oluşturmanızı öneririm, böylece takip içeriğinizle daha fazla etkileşim kurmaları daha olasıdır. Bu insanları bir e-posta geliştirme kampanyasına bırakmanızı öneririm, böylece davranışları satış tarafından iletişime geçilmeye hazır olduklarını gösterene kadar otomatik bir şekilde meşgul olurlar. İstedikleri içeriği ilk içerik parçası haline getirebilirseniz, bu, zorba görünmeden hızlı bir takip oluşturmanın gerçekten sorunsuz bir yolunu oluşturur.

“Facebook'un öğrenme eğrisi ne kadar sürüyor? Bir şeyi test edersek, en az 30 gün çalışmasına izin vermeli miyiz?”

Bunu cevaplamak zor - "Buna bağlı" bir cevap vermekten nefret ediyorum ama bu, bu cevabın geçerli olduğu bir senaryo. Facebook'un öğrenme eğrisi, bir hesaptan diğerine değişebilen, hatta aynı hesaptaki bir reklam setinden diğerine değişebilen 50 optimizasyon olayına ulaşmak için geçen süre ile daha iyi tanımlanır.

Facebook ile mücadele, testi çok uzun sürerseniz, sonuçlarınızı da olumsuz yönde etkileyebilecek yaratıcı yorgunluğa maruz kalabilirsiniz. Yaratıcı yorgunluğa ulaşmadan önce geçen süre, bir kampanyadan diğerine değişen birçok farklı faktöre göre değişiklik gösteriyor gibi görünüyor. Kitle boyutu ve sıklığı burada bir rol oynar. Bu nedenle, geniş bir kitleye ve düşük sıklığa sahip bir reklam seti, genellikle küçük kitlelere sahip bir hesaba göre yaratıcı yorgunluğa daha yavaş etki eder.

Tüm bunları söylemek gerekirse, en az 50 optimizasyon olayının başarılması anlamına gelen öğrenme aşamasından çıkmak idealdir. Amaç, öğrenme aşamasından çıkmak (ideal olarak bir hafta içinde) ve ayrıca sonuçlarınızda istatistiksel anlamlılık elde edebileceğiniz yeterli veriyi toplamak olmalıdır. Piyasada birçok ücretsiz istatistiksel anlamlılık hesaplayıcı var - CXL'den bu, mevcut sonuçlara ve testin çalıştırıldığı gün sayısına dayalı olarak istatistiksel anlamlılığa ulaşmak için testinizde kaç güne daha ihtiyacınız olduğunu tahmin etmenize olanak tanır.

“Diğer reklam kampanyalarından daha büyük bir bütçeye ve daha fazla dönüşüme sahip bir reklam kampanyasında öğrenme neden sınırlı olsun ki? Müşterinin e-posta listesinden, benzer bir hedef kitleye sahip büyük bir hedef kitle var.”

Facebook'un öğrenme aşaması 50 optimizasyon olayı gerektirir ve yapılan herhangi bir değişiklik onu öğrenme moduna geri gönderebilir. Yani, burada olabilecek birkaç şey var:

1. Kitle daha büyük olabilir, ancak henüz 50 optimizasyon olayı eşiğine ulaşmamış olabilir.
2. Her reklam seti öğrenme aşamasına ayrı ayrı girer ve çıkar; bu nedenle kampanya 50 optimizasyon olayı eşiğine ulaşmış olsa bile, tüm reklam setleri henüz bu eşiğe ulaşmamış olabilir ve bazıları hala öğrenme aşamasında olabilir.
3. Yeni reklamlar, bütçe değişiklikleri, teklif değişiklikleri veya hedefleme değişiklikleri gibi, daha önce öğrenme modundan çıkmış olsa bile bu kampanyanın bazı kısımlarını öğrenme aşamasına geri gönderebilecek son değişiklikler olabilir. Yakın zamanda herhangi bir düzenleme yapılıp yapılmadığını görmek için son değişikliklere bakarak bunu kontrol edebilirsiniz. Bu noktada, öğrenme aşamasından tekrar çıkmak için en son önemli düzenlemeden sonra 50 optimizasyon olayının daha gerçekleşmesi gerekir.

“Facebook Reklamlarının öğrenme aşaması durumunu nasıl değerlendiriyorsunuz? Test senaryosunu etkiler mi?”

Öğrenme aşaması kesinlikle testi etkileyebilir. Öğrenme aşamasından çıkana kadar, sonuçlar çılgınca değişebilir. Bir kazanan çağırmadan önce öğrenme aşamasından çıkmak en iyisidir. Gerçekçi olsa da, bazı reklam setleri asla öğrenme modundan çıkmaz ve bu durumlarda, hala öğrenme modunda olsa bile istatistiksel olarak anlamlı bir sonuç elde etmeye çalışmanız gerekir.

Öğrenme aşaması, çalıştırdığınız testlerin sonuçlarını etkilemekle kalmaz, aynı zamanda nihayetinde reklam setinin ve reklamların uzun vadeli performansını da etkiler. Performansı iyileştirmek için, alakalı kalırken hedeflemeyi genişletmenin yaratıcı yollarını bulmak anlamına gelse bile, öğrenme modundan çıkmanın yollarını belirlemeye çalışmanızı öneririm.

“Facebook'un 'Bütçe Optimizasyonu' ile reklam setleri için belirlenen bütçeleri nasıl buluyorsunuz?

Facebook'un Kampanya Bütçesi Optimizasyonu'nu (CBO) sevmek istiyorum çünkü bunu yarı kontrol manyağı olarak söylemek bana acı verse de, Facebook'un teklif algoritmaları oldukça iyi. Aynı mantıkla, CBO'nun manuel müdahaleden daha iyi performans göstermesini beklersiniz, değil mi? Ne yazık ki, bunun gerçekten böyle olduğunu görmedim.

CBO'yu birkaç kez kullandım (Google'da Paylaşılan Bütçeleri kullanmanın mantıklı olduğu durumlara benzer - çünkü her bir bütçe kendi başına iyi sonuçlar elde etmek için çok kısıtlayıcı olurdu). Bununla birlikte, genellikle, kampanyanın hedefi için iyi bir öncelik vermediğini ve reklam seti bütçeleri belirleyerek olabildiğince verimli harcama yapmadığını görüyorum.

“Facebook'un ilgi ve hedefleme seçenekleri, özellikle B2B'de oldukça sınırlı. Kitle hedeflemeyi nasıl optimize edebileceğimize dair herhangi bir öneriniz var mı?”

Facebook için B2B ile ilgili soruları seviyorum çünkü pek çok insan Facebook'u B2B için kullanma fikrine karşı çıkıyor, bu yüzden durum böyle olmadığında her zaman heyecanlanıyorum! İzleyiciler sınırlı ama Facebook'un B2B için gerçekten iyi çalıştığını gördüm.

B2B ve B2C için tüm izleyiciler arasında en sevdiğim izleyiciler benzerdir. Genelde Facebook'un ilgi alanlarından daha iyi performans gösterdiklerini görüyorum. Piksel veya e-posta listeleri yoluyla birinci taraf verileriniz varsa, başlayacağım yer burasıdır. Ne kadar nitelikli kitleler oluşturabilirsiniz (sadece potansiyel müşteriler yerine MQL'ler, kazanılan kapalı fırsatlar daha iyidir, kurumsal müşterileri bölümlere ayırabilmek vb. oluşturabileceğiniz daha yüksek değer listesi, daha iyi). Bir test aracı olarak bunlarla başlardım. Ayrıca Facebook hedef kitlenizin içgörülerine bir göz atar ve sayfanızın takipçilerinin ilgi alanlarına göre orada neler olduğunu görürüm. Bazen, Facebook'un sektörler ve gevşek iş unvanları hakkındaki bazı verilere ek olarak derneklerle ilgili çıkarları vardır, bunlar da iyi seçenekler olabilir.

"FB reklamlarıyla B2B tarafında sahip olduğumuz en büyük sorun, potansiyel müşteri oluşturma formlarında ve sitede potansiyel müşteri oluşturma formlarında sahte iletişim bilgilerini doldurma olasılığıdır."

Bunu bir ölçüde ben de gördüm maalesef. Tonlarca hacme yol açan ama aynı zamanda oldukça önemsiz olan birkaç ilgi alanımız vardı ve bu da benzerlerini inşa ettiğimiz piksel tabanlı izleyicileri kirletti ve onlar da biraz çöpe gitti - daha iyisi olmadığı için kelime. Kitleleriniz yeterince büyükse, bu, ister Facebook'taki olası satışlar aracılığıyla isterse CRM'nizle bir entegrasyon yoluyla olsun, hedefleme düzeyinde performansı izleyebilmeniz için işlerin bölümlere ayrıldığından emin olmak için iyi bir durumdur. Örneğin HubSpot, olası satış kalitesini reklam seti düzeyinde izlememize olanak tanır ve bu da oradan kararlar almamızı sağlar.

Bazen vermemiz gereken bir karar, kabul edilebilir bir maliyetle daha fazla potansiyel müşteri hacmi elde etmek için biraz gürültünün sorun olup olmadığı veya gürültü olmadığından emin olmamız gerekip gerekmediğidir; bu, daha küçük, daha dar hedef kitlelere doğru ilerlemek anlamına gelebilir. , ancak bu aynı zamanda teklif verme algoritmalarına güç sağlayan daha düşük hacim/daha az veri olması nedeniyle müşteri adayı başına daha yüksek maliyet anlamına da gelebilir.

Ne yazık ki, kötü verilerle, benzerler sorunu daha da kötüleştirir - bu nedenle, genellikle ya yüklenen kaliteli müşteri adaylarının listelerinden yalnızca özel kitlelerden oluşan bir benzer modele geçeriz ya da daha iyi bir piksel tabanlı oluşturmanın farklı bir yolunu ararız. mümkünse, örneğin bir portal varsa oturum açmak veya bir takip e-postasından takvimde bir demo planlamak için bir sonraki adımı atmak gibi tüm potansiyel müşterilerden daha fazla izleyici.

“Her güncellendiğinde otomatik olarak onaylanmama eğiliminde olan bir reklam kampanyası için test stratejinizi nasıl güncellersiniz? Reklamlar politikaya uyuyor ve genellikle manuel incelemeden sonra eski durumuna getiriliyor."

Bu çok sinir bozucu bir durum ve bunu iliklerime kadar hissediyorum çünkü Cultivative'de, reklamlarını başlattığımız veya herhangi bir düzenleme yaptığımız anda otomatik olarak (ve yanlışlıkla ekleyebilirim) onaylanmayan bir müşterimiz var. Kaç tane olduğuna bağlı olarak, genellikle kampanya kimliğiyle destek ekibine ulaşıyorum çünkü bunları tek tek incelemeye göndermek çok uzun sürüyor.

Bütün bunlar, genellikle süreç şöyle görünür:

1. Reklamları başlatın (otomatik olarak onaylanmayacaklarını bilerek).
2. Onaylanmama durumu gelir gelmez (genellikle hemen hemen anlık olan) bir sohbette destek ekibine kampanya kimliğini gönderin.
3. Destekten, reklamların yanlışlıkla onaylanmadığını doğrulayan bir e-posta takibi alın ve reklamlar, genellikle kampanya kimliğini gönderdikten sonraki 24 saat içinde yayındadır.
4. Her şeyin canlı olduğu test dönemine şimdi başlayın; onaylandıkları günün erken saatleri ise aynı gün. Gün ortası veya geç ise, ertesi gün test süresinin başlangıcı olarak kabul edilecektir.

“Sizce Facebook ve PPC aramasının birlikte çalışmasının en iyi yolu nedir?”

Bu soruyu seviyorum. Facebook ve PPC'nin el ele çalışmasının birçok yolu var. O kadar çok yönden bu, kendi makalesini bile garanti edebilir!

Her bir kanalı ne kadar süredir çalıştırdığınıza ve her kanalda ne yayınladığınıza bağlı olarak, dönüşüm hunisinin üst kısmındaki kampanyaları (örneğin, yeni kitlelere yönelik Facebook potansiyel müşteri kampanyaları gibi) etkinleştirdiğinizde markalı arama trafiğinde bir artış göreceksiniz. bunun için dışarı! Anında doğrudan yanıtın dışındaki etkiyi anlamak istiyorsanız, Facebook izlenimini ve trafik eğilimlerini markalı arama eğilimlerine göre izlemek, Facebook'tan gelen doğrudan dönüşümleri izlemenin dışında etki aramanın bir yoludur.

Kanallar arası kampanyaları koordine etmenin en kolay yollarından biri, her birinin performansını izlemek için UTM'ler üzerine kurulu kitleler oluşturmaktır. Facebook kampanyalarından gelen trafiğin dışında kitleler oluşturabilir ve bunları yalnızca arama kampanyalarınızda gözlem olarak katmanlayabilirsiniz. Ayrıca, Facebook yeniden pazarlama ile arama kampanyalarınızdan ziyaret eden kişileri yeniden pazarlamak için UTM'lerden hedef kitleler oluşturabilirsiniz. Ayrıca, her bir kitledeki kişilerin diğer kanallardan nasıl geldiğine dair daha iyi bir görünürlük elde etmek için Google Analytics'te her iki kitleyi de ayarlayabilirsiniz.

Kitlelerle ilgili güzel olan şey, size kim oldukları (hedefler ve demografi) ve sitenizde halihazırda hangi eylemleri gerçekleştirdikleri gibi trafik hakkında başka türlü bilmediğiniz bir şeyler söylemeleridir. Örneğin, Facebook'ta, Google Ads'de sahip olmadığınız birçok hedefleme seçeneğiniz vardır ve bunun tersi de geçerlidir. Facebook'taki belirli bir reklam setinden geldiklerini biliyorsanız, bu muhtemelen size onların demografik özellikleri veya ilgi alanları hakkında başka türlü bilmediğiniz bir şey söyler. Her iki durumda da, tüm avantajlardan yararlandığınızdan emin olmak için reklamları hedef kitleye göre özelleştirebilirsiniz. Ayrıca, daha önce indirdikleri içeriğin aynısını paylaşmaktan kaçınmak için, onları farklı, huni alt kısmındaki farklı bir CTA'ya götürmek için negatif kitleler de ekleyebilirsiniz.

Ayrıca, PPC ve Facebook Reklamlarının birbirlerinden öğrenebilecekleri pek çok yol vardır - örneğin, mesajlaşma testinden paylaşılan öğrenmeler.

“Konut gibi kısıtlı reklam kategorileri ne olacak? Seçenekler sınırlı olduğu için kitleleri segmentlere ayırma konusunda herhangi bir öneriniz var mı?”

Güzel soru, konut, kredi ve istihdam gibi özel kategorilerde, biraz daha az hedefleme segmentasyonu seçeneğiniz var, ancak yine de verileri segmentlere ayırmanın birkaç yolu var - kitle boyutunuz varsa. Konut ve emlak konusunda karşılaştığım en büyük zorluklardan biri, yalnızca bir şehri (özellikle de küçük bir şehri) hedefliyorsanız, bireysel ilgi alanlarından bazılarına sahip yeterince büyük bir kitle havuzu elde etmenin zor olabileceğidir. yaşa veya cinsiyete göre segmentlere ayırmaya çalışmak (tabii ki buna izin verilmez).

Verilere sahipseniz, verileri segmentlere ayırmanın hala birkaç yolu vardır, tüm segmentasyonun yine de bireysel listelerin kendi başlarına 50 optimizasyon olayı elde edip edemeyeceğini hesaba katması gerektiğini unutmayın (eğer değilse, muhtemelen başaramaz). Daha büyük bir kitlenin parçası olarak kalırlarsa performans daha iyi olabileceğinden segmentlere ayırmak mantıklıdır). Bu segmentasyon fırsatları şunları içerebilir:

• Platform veya yerleşim: Bunu yalnızca, bütçeyi tek bir yerleşime ayırabilirseniz veya bir platformu daha fazla zorlarsanız performansınızın daha iyi olacağını gösteren bir performans aykırı değer varsa yapardım. Bir yerleşim özelleştirilmiş reklam öğesiyle daha iyi performans gösterirse, daha iyi performans gösterip göstermediğini görmek için bölümlere ayırmadan bunu mevcut reklam birimi içinde yapmanızı öneririm.
• Kaliteye dayalı benzerler oluşturmak için farklı birinci taraf kitle listelerini bölümlere ayırma. Örneğin, emlak sektöründeyseniz, sizden ev satın alan kişilerin bir listesini tüm olası satışlardan ayrı bir liste olarak yükleyin ve nasıl performans gösterdiklerini görmek için her ikisinden de benzerler oluşturun.
• Yeniden pazarlama listelerinin yeniliği: Birini daha uzun bir listeden ayrı olarak son üç ila yedi gün içinde hedeflemek, çünkü bunlar genellikle daha sıcak beklentiler.
• Farklı yerinde işlemler için farklı yeniden pazarlama listeleri.
• Hala bir ev için pazarda olabilecek kişiler için farklı özel kitle listeleri.

"Hedeflemeyi test etmek için Facebook'ta A/B testi özelliğini önerir misiniz? Ayrıca, test için ayarlanacak 'ideal bütçe' nedir?"

Facebook'taki Kampanya Denemeleri aracı, sevmek istediğim ancak en büyük deneyimi yaşamadığım bir diğer araç. Genellikle araçta yaptığım A/B testlerinin, aracı kullanmadan yapacakları şekilde çarpık olduğunu görüyorum. Bu nedenle, aracı kullanmanın Facebook'taki test sınırlamalarından herhangi birini mutlaka azaltmadığını görüyorum. Bu değişikliği görmeyi çok isterim ve araca yatırım yaptıkları için hala olacağına dair umutluyum. Güzel olmasının dışında, bulduğum ana fayda, kendi istatistiksel analiz araçlarınızı kullanmaya karşı bir okuma vermesidir.

Bununla birlikte, bekleme testleri ve marka anketleri gibi, araç olmadan kendi başınıza yapamayacağınız, daha yeni kampanya deneme aracıyla yapabileceğiniz bazı şeyler vardır. Teknik olarak, kendi başınıza bir bekleme testi oluşturabilirsiniz, ancak onların araçları, diğer araçlara veya veri ortaklarına erişim olmadan birçok reklamverenin kendi başlarına yapabileceğinden daha kolay hale getirir ve daha temiz bir okuma sağlar.

Bütçeye gelince, bu reklamverenden reklamverene değişir. Öğrenme aşamasından çıkmak için 50 optimizasyon olayı gerektiğinden, bu eşiği karşılamaya yetecek kadar bütçeleme konusunda gerçekçi olmak ve ardından öğrenme aşamasının dışında test için hala kullanılabilir bütçeniz olmasını istersiniz. Bu, edinme maliyetlerine bağlı olarak reklamverenden reklamverene değişir. Öğrenme aşaması biraz değişken olabilir, bu yüzden o zaman maliyet verimliliğiniz o kadar uygun olmayabileceğinden fazladan bir bütçe ayırmanızı öneririm.

Bu makalede ifade edilen görüşler konuk yazara aittir ve mutlaka Search Engine Land değildir. Personel yazarları burada listelenir.