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La Formula Scientifica Per Migliorare La Tua Pubblicità su Facebook (Il nostro grande Esperimento – Settimana n. 4)

È incredibilmente facile avviare una Campagna su Facebook. In un attimo potete creare il vostro annuncio, impostare gli obiettivi, definire un budget, e la vostra pubblicità sarà visualizzata da migliaia di persone.

E quasi istantaneamente, scoprirete tutto quello che avete sbagliato.

All’inizio le vostre pubblicità non saranno necessariamente perfette. Ci potrà volere un po’ anche solo per avere visitatori sul  vostro sito web, e  vi potrebbe anche capitare di fare costosi errori.

Cercate di non scoraggiarvi. Se sapete cosa cercare potreste imparare molto dai vostri sbagli. Anche le campagne che non hanno successo vi daranno un sacco di informazioni preziose. Tutto sta a capire cosa non funziona e ritentare, provando e riprovando, senza perdere tempo!

Qualche settimana fa abbiamo iniziato un esperimento. Abbiamo deciso di creare un business, un negozio online di t-shirt, King’s County Threads, per scoprire sul campo se saremmo stati in grado di farlo crescere (e di trovare il nostro pubblico perfetto) utilizzando solo la Pubblicità su Facebook.

Ovviamente, nessuna campagna presa singolarmente ci può dire se abbiamo o meno colpito il bersaglio, è per questo che abbiamo creato una procedura, un framework che abbiamo utilizzato più e più volte, per verificare se la nostra idea sul pubblico ideale per la nostra maglietta fosse giusta.

Volete scoprire la procedura che abbiamo seguito per impostare la nostra prima campagna e come l’abbiamo riutilizzata per migliorare la seconda (e le seguenti)? Continuate a leggere.

La struttura del nostro Esperimento con la Pubblicità Facebook

Nel caso vi foste persi qualche pezzo (e non abbiate alcuna voglia di cliccare sui link qui sopra), ricapitoliamo velocemente quello che abbiamo fatto sin’ora, ovvero la storia di King’s County Threads, la nostra neonata azienda di t-shirt.

Volevamo sviluppare un business utilizzando solo la Pubblicità Facebook, così siamo partiti da un’idea, un argomento a noi vicino. La polemica sulla linea L, una delle metropolitane più frequentate (e famosa icona) di New York, che rischia di essere chiusa per ristrutturazione per i prossimi anni. In qualità di pendolare della linea L, sono abbastanza incazzturbato al pensiero di dover abbandonare il trasporto pubblico e passare a Uber per i prossimi anni.

Ma non sono l’unico. Ci sono una miriade di storie di newyorkesi “sull’orlo di una crisi di nervi” che farebbero la qualunque (o minacciano di) purché la linea L resti in funzione. Non vogliono arrivare a scendere in piazza, ma vogliono che qualcuno esprima i loro sentimenti.

Più la probabile data di chiusura definitiva si avvicinava più la gente ne parlava (incazzata), e la Vox Populi ci ha dato l’idea -una t-shirt che combinasse uno slogan familiare con un problema attuale. L’idea del capo di abbigliamento più universale che ci sia, ci è sembrata perfetta per il nostro esperimento, anche perché aprire una vetrina virtuale (in una delle tante piattaforme di e-commerce che ci sono online), richiede una spesa minima, e la sincronizzazione con Facebook è incredibilmente facile.

Avevamo un’idea chiara anche sul nostro mercato -giovani newyorkesi, che vivono a Manhattan e Brooklyn, con senso dell’umorismo “metropolitano” e desiderosi di mantenere aperta la linea  L .

Abbiamo chiamato la nostra azienda King’s County Threads, (come il nome ufficiale della contea di Brooklyn), abbiamo creato il nostro negozio virtuale utilizzando Shopify, e infine abbiamo ideato il design della nostra maglietta.

Misuriamo I Nostri Obiettivi

Ogni Pubblicità su Facebook ha bisogno di avere un obiettivo preciso. Senza di esso, siate pur sicuri che perderete un sacco di soldi. Nel nostro caso, il nostro obiettivo era quello di vendere magliette. Non volevamo creare entusiasmo, avere fan e generare traffico, volevamo arrivare a  spedire i prodotti.

Per fortuna, nella Pubblicità su Facebook esiste un modo semplice per misurare il raggiungimento dei vostri obiettivi, il Pixel di conversione. Permette di tracciare il comportamento di chi visualizza i vostri annunci, per verificare che effettivamente compiano una determinata azione sul vostro sito web. Di qualunque cosa desideriate tener traccia, che si tratti di abbonamenti alla vostra newsletter o l’acquisto di un prodotto, il Pixel di Conversione è uno strumento assolutamente necessario.

È possibile impostare più Pixel su diverse pagine del vostro sito web, per poter tenere traccia di obiettivi diversi per diverse campagne. Nel nostro caso, volevamo misurare quante delle persone che cliccavano sulla nostra pubblicità, finissero poi con il comprare una maglietta.

Monitoraggio degli obiettivi

Abbiamo utilizzato il Pixel purchased (acquistato) su Facebook, e abbiamo creato un Pixel personalizzato per il nostro sito.

On Per la maggior parte dei siti web, è necessario utilizzare un’applicazione di back-end per installare il pixel, ma le piattaforme di e-commerce come Shopify rendono la vita super facile (tanto quanto collegare il pixel di conversione sulla schermata della pagina di checkout).


Un obiettivo chiaro deve rispondere alla domanda più importante per chi fa pubblicità: “Sto guadagnando più di quello che sto spendendo?”. Ma la ragione vera del portare avanti più campagne non è solo quella di misurare il successo (o il fallimento) di una o dell’altra, il vero motivo è quello di capire perché stanno avendo certi risultati e come farne tesoro (o migliorarli).

Scegliere gli Obiettivi (e il Budget) Giusti

Il nostro obiettivo di massima è rimasto lo stesso per tutte le campagne, ma abbiamo testato le variazioni di diverse variabili, in base a come andava la campagna. Le variabili includevano:

Grazie ad AdEspresso e alla possibilità di fare gli Split Test. in pochi click, avete la possibilità non solo di confrontare la performance delle variabili tra le diverse campagne, ma anche le differenti prestazioni all’interno di una singola campagna (al variare dei parametri scelti). Noi abbiamo utilizzato una combinazione di entrambi gli A/B test per ogni campagna.

Abbiamo impostato un limite di 20$ al giorno per i nostri annunci, per contenere il budget.

La pubblicità su Facebook (lo sapete) si basa su un sistema di offerta ad asta in cui le aziende competono (non faccia a faccia ma nelle gelide stanze del cervellone di Facebook, al di là di occhi umani e a totale discrezione del suddetto cervellone) per avere la possibilità di mostrare le proprie pubblicità agli utenti. Potete impostare la vostra offerta al rialzo o al ribasso, oppure lasciar fare al “cervellone”.

Per iniziare noi abbiamo scelto un’offerta automatica. In questo modo Facebook avrebbe determinato la soglia di spesa ottimale per mostrare al meglio la nostra pubblicità, facendoci restare nel budget scelto.

La “Scienza” dietro al Piano

Il nostro procedimento non è  “tecnicamente” scientifico. In realtà avevamo un’idea di massima del nostro  target di riferimento, e non ci aspettavamo certo di fare tutto giusto la prima volta (e neppure la seconda). Quello che ci stava più a cuore era raccogliere dati.

In un vero esperimento scientifico, un fair testsi prova una sola variabile alla volta per misurarne correttamente causa ed effetto. Noi abbiamo cambiato più variabili tra la nostra prima campagna e la seconda,  perché volevamo risposte generali per capire se avevamo individuato il mercato giusto per le nostre magliette.

Nonostante il fatto che stessimo cambiando molteplici variabili, volevamo trovare una procedura per migliorare in ogni campagna. Alla fine abbiamo creato un processo che ci permettesse di concentrarci sui nostri obiettivi e ci indicasse delle chiare linee guida per i nostri passi successivi, indipendentemente dal successo della campagna.


Tutto ruotava intorno al nostro obiettivo, ovvero l’idea base dell’esperimento: capire se potevamo creare un business da zero e ottenere profitti utilizzando solo la Pubblicità Facebook. In caso positivo, avremmo mantenuto i parametri della nostra campagna, aggiustandoli e ottimizzandoli o testandoli con un nuovo pubblico, ad esempio un pubblico personalizzato costituito dalle persone che visitavano il nostro sito web.

Se la nostra campagna non avesse funzionato, avevamo in caldo un “Piano B”, che prevedeva due tappe.

Il nostro piano prevedeva campagne settimanali. Con la nostra procedura, se le cose andavano bene,  avremmo fatto revisioni e perfezionamenti.  In caso contrario, saremmo ripartiti daccapo.

Consigli preziosi:

Quando pianificate le vostre prime campagne Facebook tenete conto dei seguenti punti:

La nostra prima campagna

Avevamo un sacco di domande a cui trovare una risposta, per cui abbiamo deciso di non andare troppo per il sottile e mostrare la nostra Pubblicità al massimo numero di utenti possibile e praticamente ovunque. I parametri che abbiamo scelto per impostare i nostri annunci sono stati:

Abbiamo anche deciso di fare un test A/B su due variabili, quindi in totale avevamo quattro annunci:

Era la nostra prima campagna e la speranza è che ci desse in fretta un  bel po’ di informazioni sulla nostra scelta del pubblico e sulla maniera nella quale gli utenti avrebbero interagito con la nostra campagna, tutti dati che avremmo potuto utilizzare per la seconda campagna (e quelle dopo).


Che risultati abbiamo avuto?

Questo bel grafico a colori è la maniera nella quale abbiamo visualizzato tutte le nostre metriche sul pannello di controllo di AdEspresso.

A prima vista qualche dato positivo c’è. Facebook ci dice cha abbiamo avuto un tasso medio di click (CTR) del 26% e che il nostro Costo per Click è stato abbstanza basso (10 cents). Ma abbiamo capito subito che c’era qualcosa che non andava.

Innanzitutto non c’è stata nessuna conversione, in altre parle non abbiamo venduto neanche una maglietta. Ovviamente la cosa non ci ha stravolti dalla sorpresa (era pur sempre la nostra prima campagna!), e non è andata poi male visto che comunque ne abbiamo ricavato un sacco di informazioni utili sui risultati avuti dalla nostra pubblicità su dispositivi diversi e con differenti posizionamenti e pubblico.

Sia quel che sia, la nostra campagna ha fallito il primo test della nostra “procedura”: non abbiamo raggiunto il nostro obiettivo.


Quindi dovevamo passare al Piano B, ovvero alla prima fase del nostro Processo di Revisione: l’analisi dei numeri.

Ed ecco che è venuta fuori la prima magagna! Le nostre metriche sembravano ok ma quando abbiamo approfondito l’analisi per capire come la nostra Pubblicità avesse funzionato sui diversi dispositivi, abbiamo scoerto che il 99% dei nostri annunci era andato a finire nell’Audience Network (ovvero quella rete di editori di applicazioni mobili che, avendo ricevuto l’approvazione da Facebook, possono mostrare le inserzioni nelle loro applicazioni).


In pratica quasi tutti i nostri possibili clienti avevano visto la nostra pubblicità mentre stavano utilizzando un ‘app sui loro cellulari. Come potete immaginare questo apre una serie di nuovi scenari per chi fa marketing, che su questo nuovo posizionamento può cercare di raggiungere un pubblico diverso da quello che si raggiunge su Facebook in se stesso.

In ogni caso, pur ritenendolo un mercato interessante, quello che a noi premeva sapere e come avrebbe funzionato la nostra pubblicità in differenti posizionamenti all’interno di Facebook! Però non ci è stato possibile perché (ovviamente) non avevamo dati… ah già l’1%…

Ma quel che è peggio, e che a una seconda occhiata tutte le nostre metriche risultavano un po’ sospette. Facebook ci diceva che in realtà avevamo avuto ben 298 conversioni (ovvero gente che aveva cliccato sulla nostra pubblicità ed esa arrivata sul nostro sito), ma allora perché non avevamo concluso neppure una vendita?


Inoltre, uno dei nostri Test A/B mostrava che il pubblico più giovane era anche quello migliore (e il più economico), ma dato che tutti questi  numeri erano basati su quelle sospette 298 conversioni, non li abbiamo ritenuti affidabili più di tanto.


Ma che cosa era successo? Perché tutte le nostre pubblicità erano finite nell’Audience Network e perché Facebook ci mostrava quelle quasi 900 conversioni (secondo noi) inesistenti?

La prima domanda è la più facile. Facebook ottimizza le campagne pubblicitarie collocandole nel posizionamento che ritene avrà più successo. Non è uno svantaggio a priori, anzi un sistema dl genere nasce proprio con lo scopo di farvi risparmiare o, quantomeno, far vedere la vostra pubblicità alle persone più giuste.

Però questo può anche innescare un circolo vizioso in cui Facebook nota che un posizionamento sta funzionando meglio di un altro, e man mano continua a potenziare quello finendo per mostrare la vostra pubblicità solo su un certo dispositivo. Sappiamo per certo che è successo ad altri, e siamo abbastanza certi che sia successo anche a noi.

Ci sono due modi, però, per ovviare a questo problema:

Ma da dove son venuti fuori quelle conversioni? Di questo non siamo ancora del tutto sicuri. Quel che sappiamo è che il nostro Pixel di conversione era nel posto giusto, perché ci pensa Shopify a metterlo dove deve stare nella pagina di checkout. Inoltre, dalla nostra seconda campagna sappiamo per certo che in altri posizionamenti ha funzionato a dovere (leggerete più avanti). Quel che sospettiamo è che abbia qualcosa a che fare con il discorse dell’Audience network e sulla maniera in cui Facebook traccia gli utenti che dall’app arrivano sulla nostra pagina.

Abbiamo speso 47.03$ per la nostra prima campagna è non è stato un successo, e sfortunatamente non ci ha neppure dato tutti i numeri che ci aspettavamo per poter migliore la nostra seconda campagna. Ma quantomeno ci ha permesso di individuare un’area problematica. Ce ne occuperemo nella seconda, sperando di poterne ricavare altri consigli preziosi.

Consigli Preziosi

Se volete che la vostra campagna vi dia informazioni preziose, seguite questi suggerimenti:

La nostra seconda campagna

Abbiamo fatto dei cambiamenti fondamentali tra la prima e la seconda campagna. Innanzitutto abbiamo cercato di rimediare ai problemi che abbiamo riscontrato nella prima; ma nello stesso tempo abbiamo anche avuto modo di ripensare a quella che era la nostra idea iniziale di pubblico.

Innanzitutto, per risolvere il problema principale della nostra prima campagna, abbiamo cambiato il posizionamento, limitando le possibilità per Facebook di pubblicare i nostri annunci nel newsfeed del desktop e sulla colonna di destra. Ovviamente la bacheca (o newsfeed per chi vuol fare il figo) è il posizionamento migliore, la colonna di destra, però, è  il più economico.

Come seconda cosa abbiamo ridelimitato l’area geografica. Tutti i codici postali lungo la linea L erano davvero un’area immensa, ci siamo quindi concentrati sulla zona nord di Brooklyn e Manhattan (nel dettaglio: Union Square area, East Village, Williamsburg, East Williamsburg).


Abbiamo anche cambiato gli interessi che avrebbero dovuto caratterizzare il nostro target, abbiamo capito che più che puntare su gente pronta allo scherzo e alla satira (e che vive a New York), ci saremmo dovuti rivolgere a persone che sono impegnate nella comunità e si interessano a ciò che succede attorno a loro. Quindi abbiamo allargato il campo includendo, per esempio, persone che seguivano il giornale Huffington Post e che si erano laureate a New York.


Avremmo voluto utilizzare anche in questo caso l’offerta automatica ottimizzata da Facebook, ma il nostro nuovo target demografico era più costoso e, per un esperimento, non potevamo certo spendere 90$ al giorno per continuare a testare il pubblico con le nostre 4 campagne. Abbiamo quindi ridotto la nostra offerta al livello minimo.

Inoltre ci siamo accolti che in realtà i nostri titoli erano talmente simili che forse non valeva la pena fare uno split test, abbiamo quindi limitato il Test A/B solo alla fascia d’età. In questo modo avremmo fatto durare il nostro budget un po’ più a lungo senza compromettere la raccolta di informazioni importanti.

E quindi ci siamo lanciati nella seconda campagna, con il nostro target ridotto e i posizionamenti limitati, eravamo certi che avremmo mietuto un sacco di dati fondamentali.

Che risultati abbiamo avuto?

Anche stavolta diamo un’occhiata ai numeri generali così come li vediamo su AdEspresso.


Prima di tutto una buona notizia: abbiamo venduto la nostra prima maglietta! Ok non è un successo straordinario ma stavolta Facebook ha riportato il dato di conversione correttamente, e questo è gran un passo avanti, almeno stavolta i conti tornavano!

Dando un’occhiata ai numeri del posizionamento, abbiamo tirato un sospiro di sollievo: ora la distribuzione era molto più omogenea (così come ci aspettavamo).

Anche il test A/B ha mostrato una distribuzione più equilibrata di click da parte di entrambi i gruppi di età, con un CTR più alto da parte dei più “vecchi”. Anche il nostro primo cliente proveniva dal gruppo demografico 23-33, quindi avevamo ragione noi a mettere in dubbio i risultati dell split test della prima campagna.


Ok, figata, abbiamo venduto… ma quanto ci è costato acquisire questo primo cliente?

Abbiamo speso 88.24$ in totale per la nostra seconda campagna (di una settimana) e pur chiudendo la prima vendita non abbiamo ricavato alcun profitto, quindi abbiamo mancato l’obiettivo anche stavolta. E sapete che succede no? Siamo passati “piano B”, abbiamo studiato i numeri e abbiamo cercato di capire cosa non ha funzionato..


Cosa chi ha detto l’analisi più accurata? Che le nostre pubblicità non stavano colpendo il pubblico giusto.

Non solo avevamo quasi raddoppiato la nostra spesa rispetto alla prima campagna, ma anche il costo per click (CPC) era salito alle stelle (oltre un dollaro a click), mentre il nostro punteggio di pertinenza, (che misura quanto la vostra pubblicità sia importante anche chi la vede) era assestato su un mediocre 5,5.


Il più grande problema che i numeri ci hanno rivelato è stato quello della Frequenza. Se qualcuno vede la vostra pubblicità e non gli interessa, continuare a mostrargliela due, tre, quattro volte non cambierà il suo giudizio. Anzi, l’utente potrebbe perfino infastidirsi e iscrivervi nella sua personale “lista nera”, e ciò significa che ai suoi occhi le vostre pubblicità partiranno sempre svantaggiate (perché, secondo il principio di familiarità, noia è quello che si aspetta da voi).

La Frequenza del nostro annuncio era 7, il che significa che in media ognuno di quelli che fanno parte del nostro pubblico ha visto la nostre pubblicità 7 volte. No buono!! Uno studio su 500 Campagne pubblicitarie su Facebook ha dimostrato che annunci con un punteggio di Frequenza attorno a 7 avevano un CPC maggior del 120% e fino al 40% in meno di CTR (alla prima impressione).

Consigli preziosi

E che succede adesso?

Sopratutto dopo la seconda campagna, che ci ha dato dei dati veri su cui lavorare, avremmo voluto continuare a fare A/B test sull’immagine e sul testo. Quel che davvero dovevamo fare,  invece, era concentrarci meglio sul targeting.

D’altronde quello ci diceva di fare la nostra  Procedura, e darci “ordini” era il motivo per cui l’avevamo creata. E avremmo continuato ad esserle fedeli, costruendo campagne su campagne (ognuna basata sui dati della precedente) e avvicinandoci sempre di più al nostro obiettivo.


Però abbiamo deciso di fare un cambiamento, importantissimo.

Ormai lo sapete su cosa abbiamo basato l’idea della nostra maglietta e anche come abbiamo ipotizzato il suo pubblico ideale. Ma mentre le campagne errano in corso un’altro importantissimo evento stava accadendo a New York (e in tutta l’america se è per questo): le elezioni politiche.


Se per la nostra m aglietta sulla Linea L ci siamo dovuti inventare l’esistenza un pubblico e metterla alla prova, per quanto riguarda le elezioni c’era un pubblico bell’e pronto e ben conosciuto: tutti coloro che sentivano il “vento (del cambiamento portato dal candidato più “ribelle” (o comunista, ma all’americana): Bernie Sanders.

Siamo nei mesi caldissimi della campagna elettorale e non possiamo perdere l’occasione. Quindi dobbiamo cambiare decisamente il tiro (e le nostre magliette) e cercare di utilizzare questo pubblico preesistente per mettere in piedi alla svelta una campagna vincente.

Riusciranno i nostri eroi… Il seguito alla prossima puntata!