Teknolohiya sa AdvertisingPagsusi sa Analytics ug PagsulayContent Marketing

Nahimamat ang 3 Mga Pagmaneho sa Paghimo sa Kampanya sa Pagkuha sa Gumamit

Adunay daghang mga paagi aron mapaayo ang nahimo sa kampanya. Ang tanan gikan sa kolor sa us aka button sa pagtawag hangtod sa pagsulay sa usa ka bag-ong plataporma makahatag kanimo labing maayo nga mga sangputanan.

Apan wala kini gipasabut nga ang matag taktika sa pag-optimize sa UA (User Acqu acquisition) nga imong madal-an tabangan nga buhaton.

Tinuod kini labi na kung adunay ka limitado nga mga kahinguhaan. Kung naa ka sa usa ka gamay nga team, o adunay imong mga pagpugong sa badyet o mga pagpugong sa oras, ang mga limitasyon makapugong kanimo gikan sa pagsulay sa matag limbong sa pag-optimize sa libro.  

Bisan kung ikaw ang eksepsyon, ug nakuha nimo ang tanan nga mga kapanguhaan nga imong gikinahanglan, kanunay adunay isyu sa pag-focus. 

Ang pag-focus mahimong tinuud nga among mahal nga produkto. Taliwala sa tanan nga kasaba sa adlaw-adlaw nga pagdumala sa kampanya, ang pagpili sa husto nga butang nga ipunting ang nakahatag sa tanan nga kalainan. Wala’y hinungdan sa pagbara sa imong lista sa kinahanglan buhaton nga adunay mga taktika sa pag-optimize nga dili makahimog usa ka hinungdanon nga kalainan. 

Maayo na lang, dili lisud makita kung unsang mga lugar ang gitutokan nga mapuslanon. Pagkahuman sa pagdumala sa labaw sa $ 3 bilyon nga gasto sa ad, nakita namon kung unsa ang tinuud nga nakahatag kalainan, ug kung unsa ang wala. Ug kini ang, dili ikalalis nga, ang tulo nga labing kadako nga mga drayber sa paghimo sa kampanya sa UA karon:

  • Pag-optimize sa paglalang
  • budget
  • Pag-target

Kuhaa ang tulo nga mga butang nga na-dial sa, ug ang tanan nga uban pang mga dugang nga gagmay nga mga trick sa pag-optimize dili hinungdanon hapit. Sa higayon nga ang paglalang, pag-target, ug badyet nagtrabaho ug nakahanay, ang ROAS sa imong mga kampanya mahimong himsog igo nga dili nimo gigukod ang matag pamaagi sa pag-optimize nga imong nadungog alang sa halos dili mamatikdan nga mga pagpaayo. 

Magsugod kita sa labing kadaghan nga game-changer:

Pag-optimize sa Paglalang

Ang pagkamamugnaon nga pagkamalaumon gitugyan ang labing epektibo nga paagi aron mapausbaw ang ROAS (Return on Ad Spend). Panahon Gidugmok niini ang bisan unsang uban pang estratehiya sa pag-optimize, ug tinuud, nakita namon kini nga naghatud labi ka maayo nga mga sangputanan kaysa bisan unsang ubang kalihokan sa negosyo sa bisan unsang departamento. 

Apan wala kami naghisgot bahin sa pagpadagan lang sa pila ka mga split-test. Aron mahimong epektibo, ang pagkamamugnaon nga pag-optimize kinahanglan nga estratehiko, episyente, ug nagpadayon. 

Naugmad namon ang usa ka tibuuk nga pamaagi sa pagtawag sa pagkamakatarunganon nga gitawag Daghang Pagsulay sa Creative. Ang sukaranan niini mao ang:

  • Gamay ra nga porsyento sa mga ad nga imong gimugna ang nahimo. 
  • Kasagaran, 5% ra sa mga ad ang tinuod nga nagpildi sa pagpugong. Apan kana ang imong kinahanglan, dili ba - dili ra usa pa nga ad, apan us aka ad nga igoigo nga modagan, ug aron modagan nga makaganansya. Dako kaayo ang kal-ang sa paghimo sa taliwala sa mga mananaog ug mga napildi, ingon sa makita sa ubus. Gipakita sa tsart ang mga pagkalainlain sa paggasto sa ad sa 600 nga lainlaing mga piraso sa paglalang, ug gigahin namon ang paggasto nga istrikto sa paghimo. Gamay ra sa 600 ka mga ad ang tinuod nga nahimo.
kadaghan nga pagsulay sa paglalang
  • Gipalambo ug gisulayan namon ang duha ka punoan nga lahi sa paglalang: Mga Konsepto ug Pagkalainlain. 

Ang 80% sa gisulayan namon usa ka pagbag-o sa usa ka mananaog nga ad. Naghatag kini kanamo mga dugang nga kadaugan samtang gitugotan kami nga maminusan ang mga pagkawala. Apan gisulayan usab namon ang mga konsepto - dako, maisugon nga bag-ong mga ideya - 20% sa oras. Ang mga konsepto kanunay nga tanke, apan usahay kini nagpasundayag. Unya usahay, nakakuha sila mga sangputanan sa pagkabungkag nga naghimo pag-usab sa among pamaagi sa paglalang sa daghang bulan. Ang sukdanan sa mga kadaugan nagpakamatarung sa mga pagkawala. 

mga konsepto kontra sa mga kalainan
  • Dili kami nagdula sa sukaranan nga mga lagda nga hinungdanon sa istatistika sa pagsulay sa A / B. 

Sa klasiko nga pagsulay sa A / B, kinahanglan nimo ang usa ka 90-95% nga lebel sa pagsalig aron makab-ot ang kahinungdanon sa istatistika. Apan (ug kini kritikal), ang tipikal nga pagsulay nagtan-aw alang sa gagmay, dugang nga mga nakuha, sama sa bisan usa ka 3% nga pagtaas. 

Dili namon gisulayan ang 3% nga pagtaas. Gipangita namon ang labing menos usa ka 20% nga pagtaas o labi ka maayo. Tungod kay nangita kami usa ka pagpaayo nga ingon kadako, ug tungod sa kung unsang paagi molihok ang estadistika, makapadagan kami og mga pagsulay sa labi ka gamay nga oras kaysa sa tradisyonal nga a / b nga pagsulay nga kinahanglan. 

Ang kini nga pamaagi makatipig sa among mga kliyente usa ka toneladang salapi ug hatagan kami dali nga maaksyon nga mga sangputanan nga labi ka kadali. Kana, sa baylo, nagtugot kanamo sa pag-iterate nga labi ka kadali kaysa sa among mga kakompetensya. Mahimo namon nga ma-optimize ang pagkamamugnaon sa labi ka gamay nga oras ug adunay gamay nga salapi kaysa sa tradisyonal, gitugot sa old-school nga a / b nga pagsulay. 

Gihangyo namon ang among mga kliyente nga mahimo’g paigo bahin sa mga panudlo sa brand. 

Kritikal ang branding. Nakuha namon kini. Apan usahay kinahanglanon sa brand ang pagpugong sa paghimo. Mao nga, gisulayan namon. Ang mga pagsulay nga gipadagan namo nga ang mga giya sa pagtuman sa brand wala magdugay, busa pila ra ang nakakita sa kanila, ug busa adunay gamay nga kadaot sa pagkamakanunayon sa brand. Gihimo usab namon ang tanan nga posible aron ma-adjust ang pagkamamugnaon sa labing dali nga panahon, busa nagsunod kini sa mga panudlo sa brand samtang gipreserba pa ang paghimo. 

may pagkaayo vs estrikto nga mga panudlo sa brand

Kana ang mga punoan nga punto sa among karon nga pamaagi bahin sa paglalang nga pagsulay. Ang among pamaagi kanunay nga nagbag-o - gisulayan namon ug gihagit ang among pamaagi sa pagsulay nga hapit sama sa pagkamamugnaon nga gipaagi namo niini. Alang sa usa ka lawom nga pagpatin-aw kung giunsa gyud kami naghimo ug pagsulay sa 100x nga mga ad, tan-awa ang among bag-o nga post sa blog, Mga Paglalang sa Facebook: Giunsa ang Paghimo ug Pag-deploy sa Mobile Ad Creative sa Sukatan, o ang among puti nga papel, Pagpasundayag sa Creative Drives sa Facebook Advertising!

Ngano nga Panahon na nga Maghunahuna Pag-usab sa Paglalang ingon Panguna nga Nagmaneho sa Paglihok sa Kampanya

Ang paghingalan nga mamugnaon ingon # 1 nga paagi aron mapaayo ang paghimo dili kinaandan sa UA ug digital advertising, labing menos taliwala sa mga tawo nga naghimo niini sa makadiyot. 

Sa daghang mga tuig, kung gigamit sa usa ka manedyer sa UA ang pag-optimize sa pulong, gipasabut nila ang paghimo og mga pagbag-o sa paggahin sa badyet ug pag-target sa mamiminaw. Tungod sa mga limitasyon sa teknolohiya nga among nakuha hangtod karon, wala kami makakuha og datos sa pasundayag sa kampanya nga igo ra kaayo aron maaksiyonan kini ug makahimo og kalainan sa panahon sa usa ka kampanya. 

Natapos na ang mga adlaw. Karon, nakakuha kami mga tinuod nga oras o hapit gyud tinuud nga data sa paghimo gikan sa mga kampanya. Ug matag micron sa paghimo mahimo nimo mapugngan ang usa ka hinungdan sa kampanya. Tinuod kini labi na sa nagkadaghan nga palibot sa ad nga mobile-centric, diin gipasabut sa mas gagmay nga mga screen nga wala’y igong lugar alang sa upat ka mga ad; naa ra sa us aka lugar. 

Bisan pa, samtang ang pag-target ug pagmaniobra sa badyet usa ka kusganon nga paagi aron mapaayo ang paghimo (ug kinahanglan nimo gamiton gamit ang paglalang nga pagsulay), nahibal-an namon nga ang pagsulay sa paglalang nakalikay sa pantalon sa pareho niini. 

Sa aberids, ang mga pagpahimutang sa media nag-asoy lang sa hapit 30% sa usa ka maayong sangputanan sa usa ka kampanya samtang ang mamugnaon nagduso sa 70%.

Hunahunaa Sa Google

Apan dili ra kana ang hinungdan nga naka-focus sa laser bahin sa pag-optimize nga mamugnaon. Posible, ang labing kaayo nga katarungan nga mag-focus sa mamugnaon tungod kay ang duha nga uban pa nga mga tiil sa bangko sa UA - badyet ug target - labi nga nag-awtomatiko. Ang mga algorithm sa Google Ads ug Facebook nakuha ang kadaghanan sa kanhing buluhaton sa usa ka manager sa UA. 

Adunay kini daghang mga gamhanan nga sangputanan, lakip na ang lebel niini sa lebel sa pagdula sa daghang sukod. Mao nga, bisan kinsa nga manedyer sa UA nga nakapahimulos salamat sa third-party ad tech nga wala’y swerte. Ang ilang mga kakompetensya karon adunay access sa parehas nga mga gamit. 

Kana nagpasabut nga daghang kompetisyon, apan labi ka hinungdan, nagpasabut kini nga nagbalhin kita padulong sa usa ka kalibutan diin ang pagkamamugnaon mao ra gyud ang mahabilin nga kompetisyon. 

Ang tanan nga giingon, adunay pa hinungdanon nga mga daog sa pasundayag nga maangkon nga adunay labi ka maayo nga pag-target ug pagbadyet. Mahimong wala sila managsama nga potensyal nga epekto sama sa pagkamamugnaon, apan kinahanglan sila ma-dial o ang imong pagkamamugnaon dili magpakita nga sama niini.

Pag-target

Sa higayon nga makit-an nimo ang husto nga tawo nga ipaanunsyo, ug katunga sa panagsangka ang nidaog. Ug salamat sa mga katingad-an nga mga himan sama sa mga tan-aw nga mga tigpaminaw (magamit na karon gikan sa pareho nga Facebook ug Google), mahimo namon ang labing katingad-an nga detalyado nga pagbahinbahin sa mamiminaw. Mahimo naton mabungkag ang mga mamiminaw pinaagi sa:

  • Ang "stacking" o paghiusa sa parehas nga mga tumatan-aw
  • Nag-inusara sa nasod
  • Ang mga tagpalamati nga "pagpahimutang", diin magkuha kami usa ka 2% nga mamiminaw, maila ang 1% nga mga miyembro sa sulod niini, pagkahuman ibawas ang 1% nga mga er sa gawas aron mahabilin kami nga usa ka puro 2% nga mamiminaw

Gitugotan kami sa kini nga klase nga mga tigpaminaw nga super-target aron ma-optimize ang paghimo sa lebel nga dili mahimo sa kadaghanan nga mga tig-anunsyo, apan gitugotan usab kami niini paglikay sa kakapoy sa mamiminaw sa labing kadugayon kay sa mahimo naton. Kini usa ka hinungdanon nga himan alang sa labing kadaghan nga nahimo. 

Naghimo kami daghang bahin sa tigpaminaw ug pag-target sa trabaho nga naghimo kami usa ka galamiton aron masayon ​​kini. Gipahayag sa Taghimo sa Tigpaminaw tugotan kami nga makahimo og gatusan nga mga lookalike nga mga tumatan-aw nga adunay kataw-anan nga granular nga pagtarget sa mga segundo. Gitugotan usab kami nga usbon ang kantidad sa piho nga mga tagpaminaw igo ra aron ang Facebook mahimo nga labi nga maka-target sa labing kadako nga mga palaaboton nga adunay kantidad.

Samtang ang tanan nga agresibo nga pag-target sa mamiminaw nakatabang sa paghimo, adunay kini usa pa nga kaayohan: Gihimo namon nga magpadayon nga buhi ang paglalang ug pagbuhat og labi ka taas kaysa wala ang among abante nga pag-target. Kung mas dugay naton nga mapadayon ang pagkamamugnaon nga buhi ug maayo ang pagbuhat, labi ka maayo. 

Pagbadyet

Layo na ang among naabut gikan sa mga pag-edit sa bid sa set sa ad o lebel sa keyword. Uban sa pag-optimize sa badyet sa kampanya, Pag-bid sa AEO, pag-bid sa kantidad, ug uban pa nga mga gamit, karon masulti ra namon sa algorithm kung unsang mga lahi sa gusto ang among gusto, ug makuha kini alang kanamo. 

Adunay gihapon usa ka arte sa pagbadyet, bisan pa. Per Ang istruktura sa Facebook alang sa timbangan labing kaayo nga mga buhat, samtang ang mga manedyer sa UA kinahanglan nga moatras gikan sa suod nga pagkontrol sa ilang mga badyet, sila adunay usa ka lebel sa pagpugong nga nahabilin. Kana aron mabalhin kung unsang yugto sa siklo sa pagpalit ang gusto nila nga target. 

Mao nga kung sila, ingon, ang usa ka manedyer sa UA kinahanglan makakuha dugang nga mga pagkakabig aron ang algorithm sa Facebook mahimo’g molihok nga labi ka maayo, makahimo sila ibalhin ang kalihokan nga ilang gipa-optimize duol sa tumoy sa funnel - pananglitan sa mga pag-install sa app. Pagkahuman, samtang ang natipig nga datos ug sila adunay igo nga mga pagkakabig aron makapangayo usa ka labi ka piho, dili kaayo kanunay nga hitabo (sama sa mga pamalit nga in-app), mahimo nila mabag-o ang ilang target sa hitabo sa pagkakabig sa butang nga labi ka bililhon. 

Kini ang pagbadyet pa, sa kahulugan nga kini nagdumala paggasto, apan kini nagdumala paggasto sa usa ka estratehikong lebel. Apan Karon nga ang mga algorithm nagpadagan sa kadaghanan sa kini nga bahin sa pagdumala sa UA, kitang mga tawo ang nahabilin aron mahibal-an ang estratehiya, dili ang tagsatagsa nga mga bid. 

Ang UA Performance usa ka Three-Legged Stool

Ang matag usa sa mga nag-una nga drayber hinungdanon sa pagbuhat sa kampanya, apan hangtod nga gigamit mo sila sa usa ka konsyerto nga nagsugod gyud sila sa pagpangako sa ROAS. Tanan sila bahin sa panultihon nga tulo ka tiil nga bangkito. Balewala ang usa, ug kalit nga dili ka kapugngan sa laing duha. 

Kini usa ka dako nga bahin sa arte sa pagdumala sa kampanya karon - nagdala sa paglalang, pag-target, ug pagbadyet sa husto nga paagi. Ang ensakto nga pagpatuman niini managlahi sa matag industriya, industriya sa kliyente, ug bisan matag semana. Apan kana ang hagit sa maayo nga pagdumala sa pagdumala karon. Alang sa pipila sa amon, daghang makalipay. 

Brian Bowman

Si Brian Bowman mao ang Taghimo ug CEO sa Brainlabs, usa ka kompanya sa teknolohiya sa pamaligya nga nagpamatuod sa teknolohiya ug serbisyo sa mga nagpaanunsyo sa Facebook ug Instagram. Maayo ang pagdumala niya labaw sa $ 1B sa paggasto sa online advertising ug pagpalambo sa produkto alang sa nanguna nga mga tatak sa online lakip ang Disney, ABC, Match.com ug Yahoo !.

Nalangkit nga mga Artikulo

Balik sa ibabaw nga button
Close

Nakit-an ang Adblock

Martech Zone makahatag kanimo niini nga sulod nga walay bayad tungod kay among gi-monetize ang among site pinaagi sa ad revenue, affiliate links, ug sponsorships. Mapasalamaton kami kung imong tangtangon ang imong ad blocker samtang imong gitan-aw ang among site.