SMX 加班：永恆的測試，Facebook 廣告成功的關鍵

SMX Overtime 是我們 SMX 演講者係列的一部分，SMX 演講者在其中回答與會者就各種主題提出的問題。

本月早些時候，我有幸在秋季虛擬 SMX 上發表演講。 儘管沒有什麼可以取代面對面交流的能力，但 SMX 做得很好，除了出色的內容外，還創造了一種促進我們都錯過的討論和交流的體驗！

在我的會議“永恆的測試：Facebook 廣告成功的關鍵”中，有幾個很好的問題我們無法解決，因此我們決定整理這篇文章作為回答這些問題的一種方式。 我還包括了我們能夠回答的問題，因為所有問題都非常重要，我認為一次分享所有答案是有益的。

“聯繫填寫instaform的潛在客戶需要多長時間？”

在回复潛在客戶之前等待多長時間取決於以下幾點：

• 潛在客戶有多熱，他們是否要求進行銷售電話或演示？
• 如果他們請求內容，他們是否必須等到收到您發送的包含內容的電子郵件後才能收到？

如果其中任何一個問題的答案是肯定的，那麼這表明一種緊迫感，我建議盡快聯繫。 對於要求演示或電話的人，您將其轉換為銷售的最佳機會就是在那一刻。 你等待跟進的時間越長，他們就越有時間貨比三家，甚至分心或改變主意。

如果潛在客戶是更高渠道的潛在客戶並且他們正在尋求內容，我不建議立即嘗試推動銷售，因為他們可能還沒有準備好接受這種類型的承諾。 但是，我確實建議在他們仍有品牌召回的情況下盡快創建第一次接觸，以便他們更有可能參與您的後續內容。 我建議將這些人放入電子郵件培養活動中，以便他們以自動化的方式參與，直到他們的行為表明他們已準備好與銷售人員聯繫。 如果您可以將他們要求的內容製作為第一條內容，那將創建一種真正無縫的方式來創建快速跟進，而不會顯得霸道。

“Facebook 的學習曲線有多長？ 如果我們測試某個東西，我們是否應該讓它運行至少 30 天？”

這很難回答——我討厭給出一個“取決於”的答案，但這是一個適用該回答的場景。 Facebook 的學習曲線更好地定義為獲得 50 個優化事件所需的時間，這些事件可能因帳戶而異，甚至在同一帳戶中從一個廣告組到下一個廣告組也是如此。

與 Facebook 的鬥爭在於，如果測試時間過長，您可能會遇到創造性疲勞，這也會對您的結果產生負面影響。 在您遇到創造性疲勞之前的時間長度似乎因許多不同的因素而異，這些因素也因一場活動而異。 受眾規模和頻率在這裡發揮作用。 因此，具有大量受眾和低頻率的廣告組通常會比具有少量受眾的帳戶更慢地達到創意疲勞。

綜上所述，退出學習階段是理想的，這意味著至少要實現 50 個優化事件。 目標應該是退出學習階段（最好在一周內），並收集足夠的數據，以便您可以在結果中實現統計顯著性。 市面上有很多免費的統計顯著性計算器——CXL 提供的這款計算器可讓您根據當前結果和測試運行的天數來估計測試還需要多少天才能達到統計顯著性。

“為什麼在預算更大、轉化次數比其他廣告活動更多的廣告活動上學習會受到限制？ 從客戶的電子郵件列表來看，受眾很大，而且受眾很相似。”

Facebook 的學習階段需要 50 個優化事件，所做的任何更改都可以將其送回學習模式。 因此，這裡可能會發生一些事情：

1. 受眾可能更大，但可能還沒有達到 50 個優化事件的門檻。
2. 每個廣告集都單獨進入和退出學習階段，因此即使廣告系列已達到 50 個優化事件的閾值，也可能並非所有廣告集都已達到該閾值，有些可能仍處於學習階段。
3. 最近可能有一些變化可能使該廣告系列的某些部分重新進入學習階段，即使它之前已退出學習模式，例如新廣告、預算更改、出價更改或定位更改。 您可以通過查看最近的更改來檢查這一點，以查看最近是否進行了任何編輯。 此時，需要在最近的重要編輯之後發生另外 50 個優化事件才能再次退出學習階段。

“您對 Facebook 廣告的學習階段狀態有何看法？ 會不會影響測試場景？”

學習階段肯定會影響測試。 在您退出學習階段之前，結果可能會有很大差異。 最好在宣布獲勝之前退出學習階段。 但實際上，有些廣告組永遠不會退出學習模式，在這種情況下，即使它仍處於學習模式，您也必須嘗試獲得具有統計意義的結果。

學習階段不僅會影響您運行的測試結果，還會最終影響廣告組和廣告的長期性能。 為了提高性能，我建議嘗試找出擺脫學習模式的方法，即使這意味著找到創造性的方法來擴大定位，同時仍然保持相關性。

“你如何發現 Facebook 的‘預算優化’與廣告集的設定預算？”

我想喜歡 Facebook 的廣告活動預算優化 (CBO)，因為儘管我說這是一個半控制狂，但 Facebook 的競價算法非常好。 按照同樣的邏輯，你會期望 CBO 比人工干預表現更好，對吧？ 不幸的是，我還沒有真正看到這種情況。

有幾次我使用過 CBO（類似於在 Google 中使用共享預算的情況——因為每個單獨的預算都過於嚴格，無法單獨獲得好的結果）。 不過，我通常會發現，它並沒有很好地優先考慮廣告系列的目標，也沒有通過設置廣告組預算來盡可能有效地支出。

“Facebook 的興趣和定位選項非常有限，尤其是在 B2B 上。 您對我們如何優化受眾定位有什麼建議嗎？”

我喜歡關於 Facebook 的 B2B 的問題，因為很多人反對將 Facebook 用於 B2B 的想法，所以當情況並非如此時，我總是很興奮！ 受眾有限，但我看到 Facebook 非常適合 B2B。

我最喜歡的所有觀眾，對於 B2B 和 B2C，都是相似的。 我通常發現它們的表現優於 Facebook 的任何興趣。 如果您通過像素或電子郵件列表獲得第一方數據，這就是我要開始的地方。 您可以創建的合格受眾越多（MQL 而不僅僅是潛在客戶，封閉的贏得機會更好，能夠細分企業客戶等，您可以創建的價值列表越高越好）。 我將從這些作為測試手段開始。 我還會查看您的 Facebook 受眾洞察力，看看您的頁面關注者的興趣會出現什麼。 有時，Facebook 對協會感興趣，此外還有一些行業數據和鬆散的職位，這也是不錯的選擇。

“我們在 B2B 方面遇到的 FB 廣告的一個大問題是潛在客戶在潛在客戶表格和現場潛在客戶表格上填寫虛假聯繫信息。”

不幸的是，我在一定程度上也看到了這一點。 我們有一些興趣推動了大量的銷量，但也有相當多的垃圾，然後污染了我們用來構建相似對象的基於像素的受眾，他們也變得有點垃圾——因為缺乏更好的單詞。 如果您的受眾足夠大，這是確保事物被細分的好案例，以便您可以監控目標級別的績效——無論是通過 Facebook 上的潛在客戶還是通過與您的 CRM 的集成。 例如，HubSpot 允許我們在廣告集級別監控潛在客戶質量，這使我們能夠從那裡做出決策。

有時我們必須做出的決定是我們是否可以接受一點噪音以便以可接受的成本獲得更多潛在客戶，或者我們是否需要確保沒有噪音，這可能意味著轉向更小、更狹窄的受眾，但這也可能意味著更高的每條潛在客戶成本，因為支持出價算法的數據量更少/更少。

不幸的是，如果數據不好，相似只會讓問題變得更糟——因此，我們通常要么會從上傳的質量線索列表中僅使用自定義受眾轉向相似模型，要么尋找不同的方法來構建更好的基於像素的模型如果可能的話，觀眾比所有潛在客戶都要多，例如登錄（如果存在門戶），或者採取下一步從後續電子郵件中安排日曆上的演示。

“對於一個每次更新都會自動被拒登的廣告系列，您將如何更新您的測試策略？ 這些廣告遵循政策，通常會在人工審核後恢復。”

這是一個非常令人沮喪的情況，我深有體會，因為我們在 Cultivative 有一個客戶，其廣告在我們發布或進行任何編輯時自動（我可能會添加錯誤）被拒登。 根據數量的不同，我通常會通過活動 ID 聯繫支持，因為單獨提交它們以供審核需要很長時間。

綜上所述，通常過程如下所示：

1. 啟動廣告（知道它們會自動被拒登）。
2. 一旦遭到拒絕（通常幾乎是即時的），請在聊天中發送活動 ID 以支持支持。
3. 收到來自支持人員的電子郵件跟進，確認廣告被錯誤地拒登，現在它們已上線，通常在發送廣告活動 ID 後 24 小時內。
4. 現在開始測試期，一切都在現場； 如果是在批准的當天早些時候，則在同一天。 如果是中午或當天晚些時候，則第二天將被視為測試期的開始。

“在您看來，讓 Facebook 和 PPC 搜索攜手合作的最佳方式是什麼？”

哦，我喜歡這個問題。 Facebook 和 PPC 可以通過多種方式協同工作。 在很多方面，這甚至可以保證它自己的文章！

根據您運行每個渠道的時間長短以及您在每個渠道中運行的內容，當您激活更高的渠道活動時，您通常會看到品牌搜索流量的增加 - 例如 Facebook 面向新受眾的潛在客戶活動，所以看看為此！ 如果您有興趣了解即時直接響應之外的影響，則針對品牌搜索趨勢監控 Facebook 印象和流量趨勢是一種在監控來自 Facebook 的直接轉化之外尋找影響的方法。

跨渠道協調活動的最簡單方法之一是設置基於 UTM 的受眾來監控每個受眾的表現。 您可以從 Facebook 廣告系列的流量中設置受眾，並將它們分層作為僅對您的搜索廣告系列的觀察。 您還可以設置 UTM 之外的受眾，以通過 Facebook 再營銷對從您的搜索廣告系列訪問過的人進行再營銷。 您可以在 Google Analytics（分析）中設置這兩個受眾，以便更好地了解每個受眾中的人們是如何通過其他渠道獲得的。

受眾的好處是，他們會告訴您一些您可能不知道的流量，例如他們是誰（目標和人口統計）以及他們已經在您的網站上採取了哪些行動。 例如，在 Facebook 中，您有很多在 Google Ads 中沒有的定位選項，反之亦然。 如果您知道他們來自 Facebook 中的特定廣告集，那麼這可能會告訴您有關他們的人口統計數據或您可能不知道的興趣的一些信息。 在這兩種情況下，您都可以為受眾定制廣告，以確保您充分利用。 您還可以添加負面受眾，以避免共享他們已經下載的相同內容，從而使他們獲得不同的、漏斗較低的 CTA。

PPC 和 Facebook 廣告可以通過多種方式相互學習——例如，從消息傳遞測試中共享學習。

“受限制的廣告類別（例如住房）呢？ 由於選項有限，您對細分受眾有什麼建議嗎？”

好問題，對於住房、信貸和就業等特殊類別，您的目標細分選項確實要少一些，但仍有很多方法可以細分數據——如果您有受眾規模的話。 我發現在住房和房地產方面最大的困難之一是，如果你只針對一個城市（尤其是那個小城市），即使沒有一些個人興趣，也很難獲得足夠大的觀眾群。嘗試按年齡或性別進行細分（當然，無論如何都不允許這樣做）。

如果你有數據，仍然有相當多的方法來分割數據，記住所有的分割仍然應該考慮到單個列表是否仍然可以自己實現 50 個優化事件（如果沒有，那麼它可能不會進行細分是有意義的，因為如果它們仍然是更大受眾的一部分，性能可能會更好）。 這些細分機會可能包括：

• 平台或展示位置：我只會在存在異常值表明如果您可以將預算分配給一個單獨的展示位置或在平台上更加努力地推動您的表現會更好的情況下，我會這樣做。 如果某個展示位置似乎使用自定義廣告素材效果會更好，我建議在現有廣告單元中這樣做，而不是將其分割出來以查看它是否效果更好。
• 細分不同的第一方受眾列表，以根據質量構建相似的受眾群體。 因此，例如，如果您從事房地產行業，則上傳從您那裡購買房屋的人的列表，作為與所有潛在客戶不同的單獨列表，並從兩者中建立相似之處以查看他們的表現。
• 再營銷列表的新近度：針對過去 3 到 7 天內的某個人，而不是較長的列表，因為這些通常是較熱的潛在客戶。
• 針對不同現場操作的不同再營銷列表。
• 為可能仍在購買房屋的人們提供不同的自定義受眾列表。

“對於測試目標，你會推薦 Facebook 上的 A/B 測試功能嗎？ 另外，為測試設定的‘理想預算’是多少？”

Facebook 中的 Campaign Experiments 工具是另一個我很喜歡但還沒有體驗過的工具。 我發現我通過該工具運行的 A/B 測試通常會以與不使用該工具時相同的方式出現偏差。 出於這個原因，我經常發現使用該工具並不一定會減少 Facebook 內測試的任何限制。 我很想看到這種變化，並且仍然希望它會發生，因為他們一直在投資該工具。 除了它很好之外，我發現的主要好處是它提供了一個讀數，而不是使用您自己的統計分析工具。

也就是說，有些事情您可以通過較新的廣告系列實驗工具完成，而如果沒有該工具，您將無法自行完成，例如堅持測試和品牌調查。 從技術上講，您可以自己設置一個保留測試，但他們的工具比許多廣告商自行執行的操作更容易，閱讀更清晰，無需訪問其他工具或數據合作夥伴。

就預算而言，這因廣告客戶而異。 因為退出學習階段需要 50 個優化事件，所以您希望預算足夠現實以滿足該閾值，然後仍然有預算可用於在學習階段之外進行測試。 這將因廣告客戶而異，具體取決於他們的獲取成本。 學習階段可能有點不穩定，所以我建議考慮一些額外的預算，因為你的成本效率在那個時候可能不是最佳的。

本文中表達的觀點是客座作者的觀點，不一定是 Search Engine Land。 工作人員作者在這裡列出。