Personas & Machine Learning Facebook Ads: Le Strategie Per Far Decollare Il ROI

18 Mag

Individuare le tue Buyer Personas è il primo step per una strategia di successo… ma per individuarle ti servono dati, molti dati.

La galassia Facebook, e con questo includiamo tutti gli ecosistemi della famiglia (Facebook, Instagram, Messenger e WhatsApp), cambia rapidamente e targetizza gli utenti con sempre più precisione.

Il primo passo in avanti era stato fatto con le Lookalike Audience (pubblico simile) chi le ha testate ha sicuramente notato che il tasso di conversione di questi pubblici simili è nettamente migliore dei pubblici in cui si utilizzata la targetizzazione per interessi.

Una Lookalike Audience è un pubblico composto da utenti Facebook non ancora entrati in contatto con il brand, prodotti o servizi di una determinata azienda, ma presentano caratteristiche simili a chi invece l’ha già fatto.

Ma l’evoluzione più importante si è avuta con le tecnologie di Machine Learning: grazie all’apprendimento automatico Facebook è in grado di mostrare agli utenti i contenuti che più li coinvolgono.

“We seek to advance the state of the art in machine learning for maximum impact, and our efforts form the glue between science and research and Facebook experiences.” Joaquin Candela, Facebook Director of Applied Machine Learning

Che cambiamenti ha portato questa tecnologia nel mondo dell’advertising e nella gestione delle campagne Facebook ADS?

Facebook sa chi sono le tue Personas, e tu?

Il processo di identificazione delle Personas si basa sull’analisi dei dati.

Per esempio grazie a Google Analytics, Facebook Analytics, Facebook Audience Insights e altri tool di analytics si può individua età, sesso e altri dati demografici, interessi e comportamenti del target obiettivo.

L’analisi può essere supportata anche da studi e raccolta dati tramite sondaggi rivolti agli acquirenti.

Dopo questa fase arriveremo a dire che la nostra Buyer Persona è, per esempio:

Cristina che ha 30 anni e lavora in un’azienda di piccole dimensioni e vuole apprendere le opportunità che offre Facebook Ads per le PMI. Si è informata per partecipare a un Corso Facebook Ads online e alla fine ha scelto i corsi di WMR Academy perché si tengono in aula e così può avere un contatto diretto con gli insegnanti, che sono professionisti del settore. 

ma anche…

Leonardo che ha 25 anni ed è stato assunto da poco in una web agency. Ha scelto i corsi di WMR Academy su suggerimento di un amico, che gli ha assicurato che qui avrebbe ricevuto molti spunti per migliorare la sua strategia Facebook Ads grazie agli esempi pratici che i docenti sono soliti proporre. 

Ma abbiamo la certezza che siamo riusciti a individuare tutti i comportamenti e i bisogni del nostro target obiettivo? E siamo sicuri che questi resteranno invariati nel tempo? 

La risposta è: NO.

La pandemia che è in corso ce l’ha fatto capire in modo drastico, le modalità di formazione si sono evolute drasticamente verso l’online abilitando tecnologie prima ancora snobbate per la maggior parte delle persone, e il loro comportamento di scelta e acquisizione si è modificato probabilmente in modo permanente.

Ma anche in un periodo ordinario i comportamenti e i bisogni di Cristina e Leonardo sarebbero potuti cambiare, e più rapidamente di quanto possiamo immaginare.

Il limite della strategia di targetizzazione tramite la definizione di chi sono le Buyer Personas è proprio questo: le Buyer Personas potrebbero cambiare in tempi più o meno rapidi e la strategia nel gestire le campagne diventare di conseguenza non adeguata con un impatto negativo sul ROI (ritorno sull’investimento). 

Facebook come fa a sapere quando e come mutano le necessità degli utenti?

Grazie al suo algoritmo che sfrutta l’apprendimento automatico si accorge velocemente dei cambiamenti di comportamento: e più dati raccoglie più impara e raffina la capacità di centrare la persona giusta.

E’ per tale ragione che per Facebook la fase di apprendimento di ciascun gruppo di inserzioni abbisogna di almeno 50 eventi su cui avere dei dati affidabili.

Machine Learning: il futuro della strategia di targetizzazione su Facebook

Il Machine Learning ha portato molti cambiamenti nella strategia Facebook Ads, vediamo insieme i principali con qualche consiglio:

Campagne Always On

Più le campagne restano attive, più si ottimizzano.

Per esempio, per un e-commerce la campagna Facebook Ads con obiettivo “vendita dei prodotti del catalogo” è quella che genera le performance migliori.

Questa campagna dovrebbe restare sempre attiva con un budget giornaliero che le permetterà di uscire dalla fase di apprendimento.

Si andrà poi ad aggiornare le inserzioni attive all’interno di ogni singolo gruppo di inserzioni in occasione di promozioni speciali, seasonal moments o quando il CTR degli annunci è in calo.

Struttura dell’account più snella

Limitare al minimo il numero di campagne attive aiuta l’algoritmo di Machine Learning ad apprendere più velocemente.

Ogni campagna avrà più budget a disposizione e quindi genererà in fretta i risultati necessari per uscire dalla fase di apprendimento.

E’ utile poi suddividere le campagne esclusivamente per obiettivo e non a loro volta per messaggio da veicolare, offerta, ecc.. per questo ci sono le inserzioni!

Segmentare sì, ma non troppo

Anche per i gruppi di inserzioni vale la regola less is more.

Evitare la creazione di un gruppo di inserzioni per ogni fascia d’età, sesso, interesse, ecc che si intendono coinvolgere a meno che non vi sia la reale necessità, come nel caso di una promozione per la festa della donna.

Suddividere i gruppi di inserzioni per tipologia di audience, per esempio se si deve targetizzare gli utenti sulla base dei loro interessi, inserirli tutti in un unico gruppo. 

L’account quindi potrebbe essere strutturato così:


Fonte: webinar Facebook “Structure for scale

Ma la struttura ideale per ottimizzare le tue campagne Facebook Ads grazie al Machine Learning è questa:


Fonte: webinar Facebook “Structure for scale

Conclusioni

Le Personas sono un’ottima metodologia creativa che aiuta a realizzare inserzioni coinvolgenti e che fanno leva sui bisogni delle persone.

Le Personas disegnate “manualmente” o staticamente sono una strategia di targetizzazione ormai obsoleta, invece l’algoritmo che sfrutta il Machine Learning rappresenta una grande opportunità per fare pubblicità ad alto ROI.

Mostrare il giusto contenuto a un utente in target e nel momento giusto ora è più semplice, tutto sta nel permettere a Facebook di ricevere dati a sufficienza per apprendere.

Gestire le campagne Facebook Ads è solo in apparenza un gioco da ragazzi, in realtà serve strategia, analisi e continua ottimizzazione delle campagne.

In Studio Cappello supportiamo i clienti nel cogliere le opportunità derivanti dai Social con una particolare attenzione alle performance.

Il premiato Caso Studio Arcaplanet ne è una prova (qui la pubblicazione del caso di successo internazionale di Facebook).

Siamo anche una delle poche agenzie in Italia con professionisti Facebook ADS Certified.


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