Se bazzichi il mondo dell’advertising ti sarai accorto anche tu che sempre più spesso le persone parlano di come sia necessario utilizzare dei target “broad”.
Non ho però visto molte persone spiegare il perché di questo cambiamento rispetto al passato, dove invece interessi e pubblici simili dominavano la scena. Capire il perché in questo caso è davvero fondamentale.
Le piattaforme di advertising si evolvono e andare aldilà del semplice “come” ti aiuterà a migliorare la tua strategia e a non lanciare campagne a caso con gli occhi chiusi sperando che magicamente funzionino.
Nell’articolo di oggi proverò ad aiutarti a fare chiarezza sul tema con tanto di grafici a prova di pinguino (ci ho messo un sacco quindi spero apprezzerai).
Ma andiamo con ordine, per semplificare le casistiche mi concentrerò su Meta Ads come piattaforma. Tieni presente che la base di quello che dirò vale anche per altre piattaforme come TikTok, Pinterest, Twitter e via discorrendo.
Ti racconterò:
Ready? Let’ssss goo!
Se hai mai fatto partire una campagna sulla piattaforma già lo sai ma per spirito di completezza lascia che introduca le possibilità standard che Meta fornisce a livello di targeting. Vado veloce, promesso.
Sono essenzialmente 3:
Questi sono i target standard che tutti conoscono e che hai a disposizione. Peccato che la delivery delle inserzioni non è influenzata solo da questi fattori.
Ce ne sono diversi altri ma oggi ti parlo dei due principali, quelli davvero centrali su cui devi concentrarti:
In sintesi, Meta raccoglie le informazioni a livello di inserzione come copy, headline, grafiche, CTA e formati per andare ad affinare il target di partenza che gli fornisci a livello di adgroup.
Per questa ragione è fondamentale testare leve comunicative, angoli e formati diversi. Non solo perché possono essere più o meno efficaci ma anche perché colpiscono sotto cluster del target di partenza diversi.
Più varianza dai e più sotto cluster colpisci lasciando a Meta maggiori possibilità di ottimizzazione.
E bada che le modifiche possono essere anche molto piccole. Parlando di inserzioni video, per esempio, modificare l’hook (i primi 3 secondi) è sufficiente a ottenere una delivery differente.
Ma non è questo l’argomento di oggi quindi andiamo oltre. Se vuoi approfondire come testare e iterare le creatività sappi che ne ho già parlato in altri articoli che ti lascio di seguito se ti interessa.
Torniamo a noi e affrontiamo il secondo punto. Può sembrare banale ma molti si perdono questo aspetto, l’obiettivo di ottimizzazione influenza la delivery delle inserzioni in modo determinante.
E non sono io a dirlo, quello che vedi qui sotto è un grafico mostrato da Meta in un webinar di qualche mese fa.
Come vedi:
Ne deriva che per essere efficienti e abbassare CAC e CPL serve ottimizzare per eventi lower funnel. Ma fai attenzione, non significa che le campagne upper funnel siano da buttare, anzi.
Sono essenziali per evitare problemi nel lungo periodo. Audience con intent maggiore hanno CPM in media più elevati e battere solo quel ferro ti porterà ad avere problemi a livello di reach nel medio lungo termine.
Non mi dilungo ma anche qui ti lascio un articolo di qualche tempo fa.
Se non ti era ancora chiaro prima ora dovresti aver capito quanto sia importante ottimizzare per gli obiettivi corretti e fornire quanta più varianza possibile a livello creativo.
Mettendo tutto quello che ti ho detto fino a questo il processo di selezione del target effettivo di campagna a cui Meta mostra le tue inserzioni puoi immaginarlo più o meno così.
All’interno del target che selezioni Meta identifica il sotto cluster che con maggior probabilità è in linea rispetto alle inserzioni che hai fornito, il sotto cluster con l’intento più in linea rispetto all’obiettivo che hai settato e li sovrappone.
Quella che ti ho mostrato è chiaramente una semplificazione ma è utile come visualizzazione per chiarire il punto: lavora su creatività e integra obiettivi differenti a seconda delle tue necessità.
La tua reach a target più varianza fornirai e maggiore sarà.
Tutto molto bello, ma come si collega il tutto con il fatto di testare un targeting broad? Perché il targeting su interessi e pubblici simili non è più ottimale?
In una parola: iOS 14.5
Ora che sai come funziona il targeting su Meta l’impatto del famoso aggiornamento di Apple dovrebbe esserti chiaro.
Non potendo più contare su dati precisi le piattaforme fanno sempre più fatica a popolare i target ad interessi/simili in modo efficace e si devono basare sempre di più sui segnali di interazione con le inserzioni.
Per fare un esempio banale, se vendi scarpe da calcio potresti pensare di targettizzare persone che sono interessate alla Serie A, fan del Milan o dell’Inter (bleah) o che visitano di frequente le zone degli stadi calcistici.
Molte di queste persone hanno però fatto opt-out e non sono quindi più profilate in modo preciso come prima. Il rischio è che Meta cominci la delivery su persone che non sono davvero in target e apprenda di conseguenza su dati sbagliati o di scarsa qualità.
Partire broad forza l’algoritmo a iniziare da zero e a basarsi solo sui segnali di interazione e di conversione che registra per ottimizzare la delivery.
In aggiunta consente alla piattaforma di avere più opzioni a disposizione e di sfruttare di conseguenza al massimo la varianza che metti a disposizione (che spero sia molta).
Non significa che interessi o pubblici simili andrebbero eliminati. Significa che testare targeting broad non è più solo un’opzione. I benefici sono troppi per evitare di farlo.
Lo avrai già capito da solo ma l’approccio migliore in questo momento è evitare di perdere troppo tempo con strutture di campagne arzigogolate o tecnicismi particolari.
Back to basics è il tanto nuovo quanto vecchio mantra nel 2023.
E per te questo significa che:
L’advertising è sempre meno tecnico e sempre più analisi e ottimizzazione creativa. Lavora su quello. Sono gli unici pilastri che hanno davvero senso.
La libertà di cui le piattaforme hanno bisogno per ottimizzare le performance è sempre maggiore. Questo però non significa lanciare una campagna random e lasciar fare tutto alla macchina.
Sono sempre algoritmi di machine learning con dei limiti e che vanno guidati. Serve lavorare sulle leve e gli angoli giusti, i framework di copywriting migliori per il proprio target e fornire la varietà più ampia possibile di formati.
Alla fine quello che mostri alle persone sono le inserzioni, non la struttura dell’account che sta dietro. Concentrati su quelle e vedrai che il resto viene tutto più facile.
Direi che anche per questo articolo è tutto, se hai dubbi o domande scrivimi, mi farà piacere aiutarti!
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