Facebook Lookalike Audiences üçün Strategiya Bələdçisi

Sistem bu auditoriyaları təqdim etdiyiniz toxum siyahısındakı məlumat nöqtələrini təhlil edərək yaradır. Müştəri siyahısını yüklədikdə və ya piksel əsaslı veb-sayt ziyarətçiləri siyahısı kimi bir mənbə seçdikdə, mühərrik ortaq atributları axtarır. Bunlara demoqrafik məlumatlar, maraqlar və keçmiş nişanlılıq vərdişləri daxildir. Proses alqoritmin mənbə siyahınızdakı insanlar arasında nümunələri müəyyən etməsinə əsaslanır. Nümunə tanındıqdan sonra, o, platformada oxşar profili olan digər istifadəçiləri tapır. Bu uyğunlaşdırma prosesi, yeni auditoriya üçün xüsusi maraqları və ya vəzifə adlarını əllə seçməyinizə ehtiyac olmadan tamamilə platforma infrastrukturunda baş verir.

Bu prosesə başlamaq üçün Business Manager daxilindəki Auditoriyalar bölməsinə getməlisiniz. Yeni auditoriya yaratmaq seçimini seçin və Lookalike seçimini edin. Sizdən veb-sayt trafikinizdən əldə edilmiş xüsusi auditoriya və ya müştəri e-poçtlarının CSV faylı ola biləcək bir toxum mənbəyi seçməyiniz istəniləcək. Mənbəni seçdikdən sonra yeni auditoriya üçün yeri təyin edir və faiz ölçüsünü müəyyən edirsiniz. Faiz diapazonu hədəf ölkə əhalisinin bir faizindən on faizinə qədər dəyişir. Bir faizlik auditoriya mənbə qrupunuza ən çox bənzəyəndir, on faizlik auditoriya isə daha geniş və daha az hədəflənmişdir. Əksər hesablar ciddi oxşarlıq standartlarını qorumaq üçün bir faizlik auditoriya ilə başlayır.

Lookalike auditoriyanızın keyfiyyəti mənbəyinizin keyfiyyətindən çox asılıdır. Son doxsan gündəki bütün veb-sayt ziyarətçiləri kimi geniş bir mənbədən istifadə etsəniz, alqoritmin aydın bir nümunə tapması üçün çoxlu səs-küy ola bilər. Bunun əvəzinə, ən yaxşı müştərilərinizi təmsil edən bir mənbədən istifadə edin. Məsələn, üç və ya daha çox alış-veriş etmiş müştərilərin siyahısı güclü bir toxumdur. Bu, alqoritmin artıq brendinizə sadiqlik nümayiş etdirmiş istifadəçilər üzərində təlim keçməsini təmin edir. Bir dəfəlik ziyarətçiləri və ya yalnız aşağı dəyərli məzmunla əlaqə saxlayan insanları əhatə edən mənbələrdən istifadə etməyin.

Tipik bir hesabda ümumi bir nümunə, mənbələri müştəri dəyərinə görə seqmentləşdirməkdir. Siz yüksək səviyyəli xərcləyənlərə əsaslanan bir auditoriya və e-poçt bülleteni abunəçilərinə əsaslanan başqa bir auditoriya yarada bilərsiniz. Bu mənbələri ayrı saxlamaqla, hansı toxumun reklam xərclərinə daha yaxşı gəlir gətirdiyini yoxlaya bilərsiniz. Sistemin effektiv işləməsinə kömək etmək üçün mənbə siyahınızda həmişə bir ölkədən ən azı yüz nəfərin olduğundan əmin olmalısınız. Platforma daha kiçik bir siyahıdan auditoriya yaratmağa imkan versə də, daha böyük siyahılar alqoritmin təhlil etməsi üçün ümumiyyətlə daha sabit nəticələr verir.

Faizin idarə edilməsi strategiyanızın əsas hissəsidir. Faiz, mənbə auditoriyanıza oxşarlıq dərəcəsini təmsil edir. Bir faizlik auditoriya toxum siyahınıza ən çox bənzəyən istifadəçilərə diqqət yetirir. Faiz nisbətini üç, beş və ya on faizə qaldırdıqca, auditoriya ölçüsü böyüyür, lakin orijinal mənbəyinizə oxşarlıq azalır. Kampaniya məqsədinizin çox xüsusi bir istifadəçi növü tapmaq və ya huninin yuxarı hissəsindəki əhatə dairənizi genişləndirmək olub-olmadığına qərar verməlisiniz.

Auditoriya ölçüsünü təyin edərkən bu addımları nəzərdən keçirin:

• Konversiya əsaslı kampaniyalar üçün dəqiqliyə üstünlük vermək üçün bir faizlik auditoriya ilə başlayın.
• Əgər məlumatlandırma kampaniyaları aparırsınızsa və daha çox həcmə ehtiyacınız varsa, üç faizlik və ya beş faizlik auditoriyalardan istifadə edin.
• Reklamlarınızın tezlik dərəcəsini izləyin; əgər çox yüksəlirsə, auditoriyanız çox kiçik ola bilər.
• Ən yaxşı əldəetmə dəyərini hansının təmin etdiyini görmək üçün reklam dəstlərinizdə müxtəlif faizlərin performansını müqayisə edin.
• Alqoritmin təhlil etmək üçün cari məlumatlara malik olduğundan əmin olmaq üçün mənbə siyahılarınızı vaxtaşırı yeniləyin.

Maraq əsaslı hədəfləmə, Meta-nın istifadəçilərə təyin etdiyi kateqoriyalara, məsələn, müəyyən bir səhifəni bəyənmək və ya müəyyən mövzularla məşğul olmaq kimi amillərə əsaslanır. Lookalike auditoriyaları isə faktiki biznes məlumatlarınıza əsaslanır. Bu, müştəri profilinizi aydın başa düşdüyünüz zaman lookalike-ləri daha yaxşı seçim edir. Əgər müştəri siyahısı olmayan yeni bir biznessinizsə, maraq hədəfləməsi zəruri bir başlanğıc nöqtəsidir. Pikselinizdən və ya oflayn hadisələrdən kifayət qədər konversiya məlumatı topladıqdan sonra, hədəfləmə dəqiqliyinizi artırmaq üçün lookalike auditoriyalarına keçməlisiniz.

Bir çox reklamverən lookalike-lərin retargeting və ya orta huni məqsədləri üçün daha yaxşı performans göstərdiyini görür. Maraq hədəfləməsi tez-tez soyuq auditoriyalar üçün effektivdir, lakin lookalike-lər miqyaslaşdırarkən daha proqnozlaşdırıla bilən nəticələr verir. Əgər kifayət qədər müştəri məlumatınız varsa, lookalike-lərə üstünlük verin, çünki onlar cari satışlarınızla birbaşa korrelyasiyanı təmsil edir. Hansı strategiyanın yeni trafik gətirdiyini daha səmərəli görmək üçün hər ikisini eyni vaxtda işlədə bilərsiniz. Hansı hədəfləmə metodunun daha yüksək ömürlük dəyərə malik istifadəçilər gətirdiyini müəyyən etmək üçün kampaniya hesabatlarınızı yaxından izləyin.

Siz lookalike auditoriyalarınızı yaş, cins və ya yer kimi əlavə filtrlər əlavə edərək daralda bilərsiniz. Bu, müştəri bazanızın müəyyən bir demoqrafik qrupda cəmləşdiyi təqdirdə faydalıdır. Bununla belə, çoxlu filtr əlavə etmək əhatə dairəsini məhdudlaşdıra və çatdırılma sisteminə mane ola bilər. Əvvəlcə güclü bir mənbə auditoriyası təqdim edərək alqoritmin ağır işi görməsinə icazə verin. Yalnız hədəf bazarınızın müəyyən bir yaş aralığı və ya bölgə ilə məhdudlaşdığına tam əmin olduğunuz halda demoqrafik məhdudiyyətlər əlavə edin.

Auditoriya strategiyanızı təkmilləşdirmək üçün bu yoxlama siyahısına əməl edin:

• Reklam israfının qarşısını almaq üçün cari müştərilərinizi lookalike kampaniyalarınızdan xaric edin.
• Məkan parametrlərinizin sifarişləri həqiqətən yerinə yetirə biləcəyiniz bazarlara uyğun olduğundan əmin olun.
• Hərrac rəqabətinin qarşısını almaq üçün lookalike auditoriyalarınızın eyni reklam dəsti daxilində üst-üstə düşməməsinə diqqət yetirin.
• Çatdırılma sistemi üçün kifayət qədər böyük olduğundan əmin olmaq üçün Business Manager-də auditoriya ölçünüzü yoxlayın.
• Hansı mesajın ən yaxşı nəticə verdiyini görmək üçün eyni lookalike auditoriyasına qarşı müxtəlif kreativ aktivləri sınayın.

Ümumi bir səhv, mənbə auditoriyasını yeniləməməkdir. İki il əvvələ aid müştəri siyahısından istifadə etsəniz, alqoritm köhnəlmiş məlumatları təhlil edir. Biznesinizdəki cari tendensiyaları əks etdirmək üçün xüsusi auditoriyalarınızı mütəmadi olaraq yeniləməlisiniz. Digər bir məsələ isə mənbə siyahısını çox tez-tez dəyişməkdir. Bu, alqoritmin öyrənmə mərhələsini sıfırlamasına səbəb ola bilər ki, bu da performans dalğalanmalarına gətirib çıxarır. Auditoriya mənbələrinizdə əsaslı dəyişikliklər etməzdən əvvəl reklam dəstlərinizə sabitləşmək üçün kifayət qədər vaxt verin.

Digər bir səhv, toxum siyahısının ölçüsünə məhəl qoymamaqdır. Platforma kiçik toxumlara icazə versə də, nəticələr nadir hallarda etibarlı olur. Əgər kiçik bir müştəri siyahınız varsa, lookalike auditoriyası yaratmağa çalışmazdan əvvəl həmin siyahını digər marketinq kanalları vasitəsilə böyütməyə diqqət yetirin. Bundan əlavə, reklam kreativinizin hədəflədiyiniz auditoriya ilə uyğun olduğundan əmin olun. Əgər ən yaxşı müştərilərinizin lookalike-ni yeni başlayanlar üçün nəzərdə tutulmuş mesajlarla hədəfləsəniz, çox güman ki, zəif nəticələr görəcəksiniz. Auditoriya, kreativ və təklif arasındakı uyğunluq uğurlu kampaniyanın açarıdır.