SMX Overtime: pruebas eternas, la clave del éxito de los anuncios de Facebook[

SMX Overtime: pruebas eternas, la clave del éxito de los anuncios de Facebook[

Amy Bishop, oradora de SMX, comparte ideas sobre la curva de aprendizaje y las estrategias de prueba de Facebook.[

SMX Overtime es parte de nuestro SMX serie de oradores, en la que los presentadores SMX responden preguntas de los asistentes sobre una variedad de temas.[

A principios de este mes, tuve el placer de presentarme en el SMX virtual de otoño. Aunque nada reemplaza la capacidad de establecer contactos en persona, SMX hizo un gran trabajo creando una experiencia que facilitó las discusiones y el trabajo en red que todos hemos estado perdiendo, ¡además del excelente contenido![

En mi sesión, «Pruebas eternas: la clave para el éxito de los anuncios de Facebook», hubo varias preguntas excelentes a las que no pudimos responder, por lo que decidimos armar esta publicación como un medio para responder esas preguntas. También incluí las preguntas que pudimos responder porque todas de las preguntas eran tan precisas que pensé que sería beneficioso compartir todas las respuestas a la vez.[

«¿Cuánto tiempo debería tomar para contactar a un cliente potencial que llenó un instaform?»[

El tiempo de espera antes de responder a un cliente potencial depende de algunas cosas:[

Si la respuesta a cualquiera de esas preguntas es afirmativa, entonces eso indica un sentido de urgencia y recomendaría comunicarse lo más rápido posible. Para alguien que solicita una demostración o una llamada, la mejor oportunidad que tiene de convertirlos en una venta es en ese momento. Cuanto más espere para hacer un seguimiento, más tiempo tendrán para comparar precios o incluso para distraerse o cambiar de opinión.[

Si el cliente potencial es un cliente potencial de un embudo superior y está buscando contenido, no recomiendo intentar impulsar una venta de inmediato, ya que es probable que no esté listo para ese tipo de compromiso. Sin embargo, recomiendo crear un primer toque con bastante rapidez mientras aún tienen memoria de marca, para que sea más probable que interactúen con su contenido de seguimiento. Sugiero incluir a estas personas en una campaña de nutrición por correo electrónico para que se involucren de manera automatizada hasta que su comportamiento indique que están listos para ser contactados por ventas. Si puede hacer que el contenido que solicitaron sea la primera pieza de contenido, eso crea una forma realmente perfecta de crear un seguimiento rápido sin parecer autoritario.[

“¿Cuánto dura la curva de aprendizaje de Facebook? Si probamos algo, ¿deberíamos dejarlo funcionar durante al menos 30 días? «[

Esto es difícil de responder. Odio dar una respuesta de “depende”, pero este es un escenario en el que esa respuesta se aplica. La curva de aprendizaje de Facebook está mejor definida por el tiempo que lleva llegar a 50 eventos de optimización, que pueden variar de una cuenta a otra, incluso de un conjunto de anuncios a otro dentro de la misma cuenta.[

La lucha con Facebook es que si alarga la prueba demasiado tiempo, puede llegar a la fatiga creativa, lo que también puede afectar negativamente sus resultados. El período de tiempo antes de llegar a la fatiga creativa parece variar en función de muchos factores diferentes, que también varían de una campaña a otra. El tamaño y la frecuencia de la audiencia juegan un papel aquí. Por lo tanto, un conjunto de anuncios con una gran audiencia y baja frecuencia generalmente afectará la fatiga creativa más lentamente que una cuenta con pequeñas audiencias.[

Dicho todo esto, es ideal para salir de la fase de aprendizaje, lo que significa lograr al menos 50 eventos de optimización. El objetivo debe ser salir de la fase de aprendizaje (idealmente dentro de una semana) y también recopilar suficientes datos para que pueda lograr significación estadística en sus resultados. Hay muchas calculadoras de significación estadística gratuitas por ahí: éste de CXL le permite estimar cuántos días más necesita en su prueba para lograr significación estadística en función de los resultados actuales y la cantidad de días que la prueba ha estado ejecutándose.[

“¿Por qué el aprendizaje estaría limitado en una campaña publicitaria que tiene un presupuesto mayor y más conversiones que las otras campañas publicitarias? La audiencia es grande, de la lista de correo electrónico del cliente, con una audiencia similar «.[

La fase de aprendizaje de Facebook requiere 50 eventos de optimización y cualquier cambio que se realice puede devolverlo al modo de aprendizaje. Entonces, hay algunas cosas que podrían estar sucediendo aquí:[

“¿Cuál es su opinión sobre el estado de la fase de aprendizaje de los anuncios de Facebook? ¿Afectará el escenario de prueba? «[

La fase de aprendizaje definitivamente puede afectar las pruebas. Hasta que salga de la fase de aprendizaje, los resultados pueden variar enormemente. Es mejor salir de la fase de aprendizaje antes de llamar a un ganador. Sin embargo, de manera realista, algunos conjuntos de anuncios Nunca salga del modo de aprendizaje y, en esos casos, debe intentar obtener un resultado estadísticamente significativo incluso si todavía está en modo de aprendizaje.[

La fase de aprendizaje no solo afecta los resultados de las pruebas que ejecuta, sino que, en última instancia, también afecta el rendimiento a largo plazo del conjunto de anuncios y los anuncios. Para mejorar el rendimiento, recomiendo intentar identificar formas de salir del modo de aprendizaje, incluso si eso significa encontrar formas creativas de expandir la orientación sin dejar de ser relevante.[

«¿Cómo encuentra la ‘Optimización del presupuesto’ de Facebook en comparación con los presupuestos establecidos para los conjuntos de anuncios?»[

yo desear Me encanta la Optimización del presupuesto de campaña (CBO) de Facebook porque, por mucho que me duela decir esto como un fanático del semicontrol, los algoritmos de ofertas de Facebook son bastante buenos. Siguiendo la misma lógica, esperaría que CBO funcione mejor que la intervención manual, ¿verdad? Desafortunadamente, realmente no he visto que ese sea el caso.

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