Power 5 di Facebook Ads come sfruttarle al meglio

Non siamo più nel 2018, dove fare media buying significava ipersegmentare pubblici in base a genere, età, etc…

Ora Facebook è una macchina di machine learning potentissima. In questo articolo vediamo un framework consigliato da Facebook stesso per migliorare in modo esponenziale e mettere in autopilot le tue campagne di Facebook Ads.

Nessuno conosce Facebook meglio di Facebook. Quindi se vuoi cavalcare il suo algoritmo con le tue campagne, ti consiglio di sfruttare le Power 5 che è necessario per facilitare il machine learning di Facebook Ads.

Ma facciamo un passo indietro e vediamo brevemente come funziona l’algoritmo di Facebook.

L’algoritmo di Facebook Ads nel 2022

L’algoritmo di Facebook negli ultimi anni è migliorato in un modo incredibile ed i cambiamenti sono stati moltissimi, anche per cercare di tenere i costi bassi nonostante i cambiamenti di tracking.

Si basa su machine learning e come tale ha bisogno di un periodo di tempo per apprendere per migliorare i dati, appunto la fase di apprendimento.

Ora, Facebook Ads è goloso di dati e per migliorare le performance dobbiamo cercare di fare di tutto per fornirgli segnali qualitativamente sempre migliori.

Per questo Facebook nel 2020 ha lanciato questo framework il power 5 e vi dico che è stata una bella svolta!

Le power 5 di Facebook: che cosa sono

Le Power 5 sono una serie di tattiche pubblicitarie automatizzate consigliate da facebook per 

migliorare le performance delle nostre campagne nel tempo.

L’algoritmo di Facebook come abbiamo visto è arrivato ad un grado di consapevolezza e precisione di gran lunga superiore agli anni scorsi.

Le Power 5 si fondano proprio su questo.

L’algoritmo di Facebook sa meglio di noi qual’ è il target giusto per le nostre Ads.

Quali sono le power 5?

Lo scopo delle Power 5 è consentire al machine learning di esprimersi al massimo nelle campagne di advertising, e accelerare così il processo di growth & scaling.

Ecco i nomi delle fantastiche cinque:

• Auto Advanced Matching
• Account Simplification
• Campaign Budget Optimization
• Automatic Placement
• Dynamic Ads

Intanto vediamo subito che questo framework è composto da 5 voci. 

Vediamole una per una.

Auto advance matching

Il primo delle power five è l’auto-advance matching.

Assicurati di avere quest’impostazione attiva.

Per farlo vai su gestione eventi nel tuo business manager poi su impostazioni e successivamente assicurati che ricerca delle corrispondenze avanzata automatica sia attiva.

Tra tutte è sicuramente la più facile da implementare nel tuo account pubblicitario. 

Ma cosa significa corrispondenza automatica avanzata?

Ti permette di fare in modo che quando le persone effettuano il check-out sul tuo sito web, inserendo il loro numero di telefono, la loro e-mail o compilando la loro e-mail per iscriversi a una lista di newsletter, Facebook prenderà queste informazioni e le abbinerà agli utenti di Facebook. 

E questo aiuterà ad aumentare il vostro pubblico di remarketing e migliorare la precisione di raccolta dei dati.

Quando fate remarketing sui visitatori di un sito web, avrete più persone in quel gruppo perché Facebook è in grado di prendere tutte quelle informazioni che le persone inseriscono sul vostro sito web e le abbina agli utenti di Facebook. 

Tutti questi dati possono essere usati in svariate cose, il remarketing, i pubblici lookalike ecc…

Ora, so a cosa state pensando: È conforme alla normativa GDPR?  Sì! Perché i dati sono protetti grazie a degli algoritmi di hashing.

Quindi attivate la corrispondenza avanzata e ci siamo.

Account simplification

Il machine learning di Facebook lavora meglio con grandi numeri di dati.

Il suggerimento, quindi in questo caso è di semplificare la struttura delle tue campagne accorpando, ove possibile, segmenti diversi di pubblico e posizionamenti.

Questo era il modo in cui si faceva media buying due anni fa.

Forse è come appaiono attualmente alcuni dei tuoi account pubblicitari, con centinaia di diversi adsets, ipersegmentando diversi pubblici, diversi posizionamenti, anche per tipo di creatività, e si finisce per avere un account pubblicitario che è un’esplosione di dati ed è così difficile spendere su ogni singolo adset di annunci e ottenere dati statisticamente significativi.

Quindi, tra tutti i lookalike, tutti gli interessi, si finisce per competere con se stessi nell’asta e far lievitare i costi.

Il nuovo modo di gestire gli account.

La semplificazione dell’account consiste nell’avere una quantità minima di set di annunci, consolidando così pubblici insieme. 

suddividi le campagne per le fasi del funnel: 

1. Tofu (top of the funnel)
2. Mofu (middle of the funnel)
3. Bofu (bottom of the funnel)

In queste principali campagne inserisci una quantità minima di gruppi di inserzione in modo da utilizzare il  budget in maniera più efficiente possibile in questo modo daremo a Facebook un gruppo di persone più ampio da cui scegliere e faciliteremo il funzionamento dell’algoritmo.

Ricordati che Facebook sa meglio di noi quali sono i potenziali clienti.

Inoltre, dato che la fase di apprendimento avviene a livello di inserzioni con tanti gruppi di inserzione sarà difficile uscire da questa fase in modo corretto e in fretta. Avendo centinaia di diversi set di inserzioni, non sarete in grado di ottenere risultati statisticamente significativi su ogni singolo pubblico.

Utilizzando invece una struttura semplificata sarai in grado di uscire dalla fase di apprendimento molto più velocemente migliorando l’erogazione del budget.

La chiave di questo è avere meno gruppi di inserzioni possibile per ottimizzare il budget a favore del machine learning.

Questo ci permette di:

• Uscire dalla fase di apprendimento più rapidamente
• Dare più libertà all’algoritmo
• Migliorare le performance nel lungo termine
• E lavorare di meno 😀

Delle power 5 le prime due sono quelle a cui dovete fare attenzione a livello pratico le altre devi semplicemente ricordarti di usarle.

CBO: campaign budget optimization

La Campaign Budget Optimization è la funzione che permette di assegnare il budget a livello di campagna invece che a livello di gruppo di annunci.

In questo modo, se nella campagna sono presenti più adset, autorizzi il machine learning a distribuire le risorse come ritiene opportuno, per massimizzare i risultati.

Distribuendo il budget in modo mirato, puoi aumentare notevolmente il Ritorno sull’Investimento (ROI), ossia il rapporto tra i costi sostenuti per la campagna e i risultati che ha generato.

Questa funziona ha l’unico scopo di dare sempre più libertà all’algoritmo.

Automatic placement

Dove vuoi mostrare i tuoi annunci? Solo su Facebook? Solo su sistemi operativi Android?

A meno che tu non abbia una mole consistente di dati per etichettare un posizionamento come inefficace, il consiglio è di non precludere alcuna possibilità. Almeno all’inizio.

Questa voce ha sempre lo scopo di dare la massima libertà all’algoritmo anche per decidere in quali posizionamenti fare la delivery della tua inserzione.

Quando imposti la campagna, spunta i posizionamenti automatici e permetti al tuo annuncio di apparire in tutti i posizionamenti supportati per il formato di inserzione. Lascia fare all’algoritmo.

Dynamic ads

Sono sicuro che chiunque di voi che gestisca una e-commerce, probabilmente sta sfruttando gli annunci dinamici da un po’ di tempo. 

Si tratta di una campagna in cui si imposta un obiettivo di vendita di un catalogo e Facebook farà in modo che, quando qualcuno visualizzerà un contenuto o aggiungerà qualcosa al carrello sul tuo sito web, mostrerà alle persone i prodotti rilevanti.

Una sorta di inserzione personalizzata per ogni utente.

L’aspetto davvero potente è che, anche in questo caso, si tratta di un’operazione che si può impostare e dimenticare. 

Si carica il catalogo dei prodotti su Facebook, Facebook prende i dati dei pixel di tutti coloro che visualizzano i prodotti sul vostro sito web e mostra alle persone i prodotti pertinenti. (DPA – Dynamic Product Ads)

E un’altra cosa di cui Facebook ha parlato molto quest’anno è il pubblico dinamico degli annunci.  (DABA – Dynamic Ads for Broad Audience)

Non solo è possibile utilizzare questi annunci di vendita dinamici a catalogo per ritargettizzare le persone sul vostro sito web, ma Facebook è in grado di cogliere i segnali di persone che non hanno mai sentito parlare del vostro marchio, ma che potrebbero essere interessate a prodotti simili.

In sostanza, si tratta di annunci dinamici anche per la fase di TOFU.

Perché usare le power 5

Vantaggi:

• risparmio di tempo complessivo
• facilitare il machine learning
• uscire dalla fase di apprendimento nel modo corretto
• fare scelte future più consapevoli
• migliorare il ROI

Svantaggi:

• poco controllo da advertiser

Spero che questo framework ti abbia aiutato a comprendere il funzionamento di questa incredibile macchina, voglio ricordare che questo framework è ancora molto attuale e funziona a dovere. 

Ricordati che Facebook è un tool basato sul machine learning e di conseguenza bisogna dargli impasto molti dati e per farlo è necessario avere una spesa pubblicitaria sufficiente per ottimizzare, per questo ti lascio questo articolo per approfondire l’argomento.

Un abbraccio,

Matteo