Эксперимент. Как настроить таргетинг Facebook: "шире" vs "уже"

ЗаказчикАгентство интернет-рекламы. ЗадачаСтояла задача выбрать таргетинг в Facebook Ads Manager, который позволил бы получить больше подписчиков в соцсетях.

На каждом вебинаре по интернет-рекламе нам рассказывают, до чего дошел прогресс, какие тонкие и хитрые таргетинги теперь можно использовать. Можно показать рекламу только любителям кофе, интровертам без детей, проживающим в Бутово. В теории звучит завораживающе, но так ли применимы эти тонкие таргетинги на практике? Мы в R-брокер решили проверить, как это работает в таргетированной рекламе на Facebook. Что будет эффективнее — сузить целевую аудиторию для точечного предложения или использовать более широкие настройки для максимального охвата?

Facebook собирает много данных о своих пользователях и предлагает разнообразные таргетинги:

?       пол, возраст;

?       где учились;

?       как развивается карьера;

?       где часто бывают;

?       чем интересуются;

?       с кем общаются;

?       и многое другое.

Сам Facebook утверждает, что для максимального эффекта по цели нужно ограничивать таргетинг только по полу, геолокации и возрасту и не ограничивать по интересам. Кто прав и на что делать ставку в таргетированной рекламе — на охват или узкий таргетинг? Мы провели эксперимент на своих рекламных кампаниях. Результаты удивили — читайте дальше.

Какая была гипотеза

В апреле мы провели исследование по изменению спроса в период пандемии. В выборку попали наши рекламодатели из разных сфер: грузоперевозки, недвижимость, товары для автомобиля (запчасти и аксессуары), недвижимость за границей, автосалон и другие. Мы сравнили данные по контекстной рекламе и поведение аудитории в поисковых системах за три периода: до пандемии (в том числе год назад), во время пандемии и после снятия ограничений. Результаты исследования хотели показать маркетологам и руководителям из исследуемых сфер.

Рассчитывали, что они получат полезную информацию, увидят результаты по контекстной рекламе у наших клиентов, нашу экспертизу, подпишутся на соцсети и дальше мы будем двигать их по воронке продаж:

1)    подталкиваем аудиторию к взаимодействию — поставить лайки и подписаться на бизнес-страницу;

2)    предлагаем скачать исследование и подписаться на еженедельную рассылку «полезностей» — собираем лиды;

3)    дожимаем до покупки емейл-маркетингом, где анонсируем вебинары, полезные статьи и прямые офферы.

Как настроили таргетинги

Мы хотели понять, по какому сегменту алгоритмы Facebook быстрее обучатся и приведут лиды — пользователей с максимально широким таргетингом без ограничений по интересам или же аудиторию, которой, во-первых, интересен Digital marketing, и, во-вторых, которая работает в сфере из наших исследований (грузоперевозки, недвижимость, товары для автомобиля и т.д.).

Как мы собрали три группы пользователей.

1)    Широкий таргетинг. Ограничили только возраст — 23–65 и геолокацию — РФ.

2)    Таргетинг по интересам. Возраст — 23–65, геолокация — РФ, добавили интерес Digital marketing. Этот интерес можно выбрать на Facebook, площадка собирает такие данные о пользователях.

3)    Узкий таргетинг. Для работы с аудиторией Вконтакте есть много парсеров, они позволяют вычленить группу пользователей с узкими интересами — подписчики определенных групп, похожие на этих подписчиков и так далее. Аналогичных сервисов для работы с Facebook нет. Поэтому чтобы выйти на представителей конкретных сфер, мы спарсили активных подписчиков тематических групп Вконтакте, по которым проводили маркетинговое исследование, и выгрузили их ID в Facebook. Получилось около 5000 пользователей.

1

На каждую аудиторию сделали по 2 рекламных кампании: с целью привлечь лиды (запрос результатов исследования) и с целью поставить отметку «мне нравится» (подписка на бизнес-страницу). Запросы на исследования собирали через лид-форму Facebook. В итоге у нас получилось 6 рекламных кампаний.

Какие ограничения по бюджету выставили

  • Лид с запросом исследования должен стоить не дороже 1000 руб., лайки — не больше 50 руб.

  • Дневной бюджет 350 р. на отметку «нравится», 1500 на лид-форму.

С ограничениями получится вот такой охват для разных таргетингов:

Охват для разных таргетингов

Результат

       1. Узкий таргетинг по сферам.

?       По цели «привлечение в группу». Через 3 дня после запуска мы увидели, что кампания на узкий сегмент не приносит ничего. Нет даже показов — алгоритмы не смогли обучиться, т.к. слишком мало данных.

?       По цели «лид-форма» за первый день получили 1 лид по низкой цене 350 р. После этого был еще один лид, но масштабировать результат не удалось по той же причине — узкая аудитория, мало данных.       

       2. Широкий таргетинг по ГЕО и возрасту. Результат лучше по цели «мне нравится» — 37 лайков по 44 рубля, но по цели «лид-форма» был всего один лид, который обошелся в 2500 рублей.      

       3. Таргетинг на интересы «Digital marketing».

Лучший результат по обеим целям — мы получили 6 лидов по 808 рублей и 30 лайков по 53 рубля. Первые лиды с этой рекламной кампании мы начали получать уже через 3 дня после старта.

Цель — лид (запрос исследования)

Цель – лид

Цель — отметка «мне нравится» бизнес-странице

Цель – отметка «мне нравится»

2

3

4

Выводы

      1. Слишком узкий таргетинг отработал плохо.

Если бы мы тестировали одну цель, можно было сказать, что это совпадение. Однако узкие интересы не отработали по обеим целям. Дело в том, что получилась очень ограниченная аудитория, и Facebook пришлось показывать рекламу по 3–4 раза одним и тем же людям. Такие пользователи либо откликались на объявление сразу, либо переставали его замечать. 

      2. Слишком широкий таргетинг (только геолокация и возраст) тоже сработал плохо. 

Здесь проблема в том, что ограничения по бюджету не дали запустить максимальный охват в начале, и алгоритмы Facebook не смогли найти заинтересованный сегмент и оптимизировать кампанию.

Выбирайте достаточно широкую аудиторию, но помогайте алгоритму обучиться быстрее — задайте направление с помощью таргетинга. Например, таргетинг по интересам, но не слишком узкий. Охват по сегменту должен быть не менее 200 000 пользователей. Более узкий сегмент даст маленький охват, и алгоритму не хватит данных, чтобы обучиться.

Перейти на сайт

Полный текст статьи читайте на CMS Magazine