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Facebook广告定向优化用了这8种方法!

国内利用Facebook做推广的广告主以及行业也许很有限,但作为一个互联网人,我们不得不保持敏锐的洞察力、超强的学习能力,并了解更多我们不久的将来或是以后要涉猎到的一些产品。 今天…...

国内利用Facebook做推广的广告主以及行业也许很有限,但作为一个互联网人,我们不得不保持敏锐的洞察力、超强的学习能力,并了解更多我们不久的将来或是以后要涉猎到的一些产品。

今天艾奇菌跟大家分享一下Facebook广告定向的优化方法,希望可以帮助大家拓宽信息流优化思路。

你的Facebook广告定向可以进一步优化吗?

你正在寻找通过Facebook广告触达理想受众的新方法吗?

本文介绍了八种方法帮助您优化Facebook广告定向。新定向选项可帮你提高Facebook广告的转化率

1、通过兴趣精准筛选相似受众(lookalike audience)

如果你的博客拥有大量流量,或者拥有广泛的潜在客户,那么使用相似受众来定向更多受众是一个很棒的选择。然而,在许多情况下,相似受众人数过大。 例如,在美国,最小的相似受众人数也有大约100万。

要为广告找到一个较小和更有针对性的受众群体,建议使用不同的兴趣定向测试广告。当您找到合适的相似受众和兴趣的匹配组合时,就会拥有目标更明确的受众,而且每次点击/转化的费用也会降低。

以下就是将兴趣与相似受众结合的方法。

首先,选择您想要测试的相似受众。 例如,在下面的图片中,我选择了具有190万人的相似受众(相当于1%的美国人口)。

然后向下滚动到细节定向(Detailed Targeting)并逐个添加兴趣(interest)。

选择最适合您的目标受众的兴趣

测试上面的选项与传统的“单兴趣点”受众(覆盖范围更广泛)。看一下是否能够在已经明确定义的受众群体中提炼出更精准的定义。

通过公司、博客改善兴趣定向

根据兴趣定义受众的方法在过去一年发生了巨大的变化。在兴趣定向的早期阶段,可以选择的兴趣是有限的,兴趣覆盖面通常也是泛泛的(例如,跑步,马拉松,铁人三项赛)。

现在,可以将公司、博客甚至有影响力的人定义为兴趣。 而不是使用广泛的术语,您可以选择像运动日志(RunKeeper),耐克+能量手环(Nike + Fuelband),杰夫·盖洛威和《跑者世界》的博客(JeffGalloway+Runner’s World Blog)这样的兴趣。 这些类型的兴趣通常比广泛的术语更加有效。

如果受众太小,请尝试选择数十家公司、apps、意见领袖和博客。

这是经典而高级的受众组合的例子。

选择广泛的兴趣,如跑步

以下是较小受众群体的推荐组合。

选择多个细分兴趣选择

可以一开始就从广泛的受众面着手,然后慢慢以更多细分选项精炼受众范围,或者一开始就走小而精的路线,稳扎稳打逐步扩大覆盖面。无论您选择什么策略,都要确保提供足够的展现量以求全面准确地测试其效果。

2、放宽年龄范围

定义目标受众的常见做法是根据产品定义或通过Facebook精准营销数据分析工具(FacebookInsights)选择合适的年龄段人群。 例如,当为大学生开展广告活动时,大多数广告客户将选择18-22岁年龄的人群。

降低转化成本的好方法是扩大年龄范围。要测试更广泛的年龄范围,请尝试以下任意选项:

  • 选择跨度为10岁的年龄(例如18-28岁)
  • 选择跨度为30-40岁的年龄(例如18-58岁)
比较小年龄组和比较大的年龄组

你可能会惊讶地发现,Facebook广告的主要目标受众没有变,但是成本却下降了。

3、使用“必须同时匹配(MustAlso Match)”功能

去年10月份,Facebook推出了一项名为“细节定向(Detailed Targeting)”的新功能。 这样,可以选择“必须同时匹配(must also match)”更多兴趣,而不仅仅是满足一组兴趣中的任意一点即可。

来自不同类别和行业的多次实验表明,添加“必须同时匹配”的兴趣会带来更多的精准受众,从而使得点击/转化成本下降25%。

例如,如果您选择Twitter作为兴趣,并将Socialmedia Marketing视为“必须同时匹配”利益,则这种匹配方式将比通常选择两种兴趣或只是一种兴趣效果更好。

选择一个“必须同时匹配”的兴趣来缩小过于广泛的受众

为了测试哪些选项对您真正有用,请更改下面选项框中“必须同时匹配”的兴趣选项。尝试添加两到三个兴趣,保留关联密切的标签,然后观察您的转化率是否提高。 如果没有,可能是因为您定向的其中一个兴趣偏差太大了。

4、屏蔽网站现有访客

除非你的广告营销活动专门针对潜在客户,否则不要对已经忠于你的用户浪费广告费用。可以排除特定兴趣的某些受众特征或受众群体。

为此,首先需要在博客或网站上安装Facebook代码。该代码将会从已经访问过你的博客的人那里建立一个Facebook用户群。然后在“自定义受众选项(Custom Audiences section)”中排除博客的所有访问者。 选择创建的自定义受众群体或现有受众群体。

排除已成功触达的人群

5、细分重定向受众

不要将所有访问过您博客的用户定义为同一个受众群体,而是将访问者分为不同的互动类别。 这样就可以有针对性地将信息传递到相应的受众。下面列出了一些潜在的好处:

  • 提高受众整体参与度。
  • 提高每位受众的转化。
  • 建立长期的品牌价值。 (不会用不相关的信息来骚扰特定的受众。)

以下是可以尝试的细分:

  • 根据最后一次访问时间细分:重定向在过去14天、14-60天或60天以上访问过你博客的用户。 最近访问过你的博客的用户更有可能发生转化,成本通常也比较低。
  • 根据用户访问的页数细分:重定向仅访问1页、2-5页或5页以上的用户。这很好地说明了用户对产品感兴趣的程度。
  • 根据特定页面细分:重定向访问特定页面的一组用户,如报价页面。他们更有可能发生转化。
  • 根据访客在线时长细分:选择在线停留时间少于10秒、10-60秒或超过1分钟。 这是用户参与度的另一个指标。 删除在博客上浏览不到10秒的所有用户通常是一个很好的策略。 他们不太可能记住您的品牌,也没有表现出很大的兴趣。

要在博客、具体页面或访问的页面数量上按时间创建重新定向组,建议使用Google跟踪代码管理器。

6、定向设备先进的用户

可以通过定位和定向数字智能设备用户(这些人更有可能点击并注册/购买)来提高转化次数。

通过用户行为部分可以挖掘出更多的优化方法。作为广告主,可以使用行为标签来定义受众(例如,旅行常客,电视游戏玩家或Facebook页面所有者)。 当你使用行为标签删减掉那些不太可能转化的用户时,会发现效果出奇的好。

虽然不能排除某些行为,但可以通过选择其他选项来绕过它们。例如:要移除使用2G / 3G移动网络的用户,请仅选择使用4G和Wi-Fi的用户。 这样,您可以定向设备技术更先进的用户,使用智能手机,更有可能点击广告。

只选择那些使用4G和Wifi的用户

如果您担心着陆页过于庞大不利于加载,建议尝试在4G和3G之间进行AB测试。 这有助于您判断加载时间是否是重要的影响因素。

7、通过浏览器细分受众

用户的浏览器类型也可以反映很多用户信息,从而可以更好地定向高转化目标对象。

有些产品吸引更多的Chrome(谷歌浏览器)用户,有些产品吸引更多的Safari用户。 举例,除非您是针对近期用户或资深受众,否则请选择除Internet Explorer以外的所有浏览器。 这样做对改善广告营销活动的方方面面都有帮助。

如果你投放的是小程序广告(gadgets),请选择Chrome和Safari浏览器

8、单独创建移动和PC设备广告营销活动

理论上,如果在移动设备和PC设备上展示某个广告,则每个平台的CPC与仅在一个平台上展示的广告营销活动的CPC相同。 然而,实际运作情况并非如此。

当你为两个平台创建同一个广告营销活动时,CPC有时会下降。 Facebook不会通过平台平均分配展现量,在多数情况下,超过95%的广告会展现在移动设备上。

我们进行三个不同的测试:第一组测试广告展示位置选择移动设备和桌面设备,第二组测试仅选择桌面设备,第三组仅选择移动设备。结果可能会让你大跌眼镜。

在移动设备和桌面设备上使用不同的广告位置运行测试

不要忘记,消费者使用桌面设备和移动设备的方式不同,因此根据此细分广告营销活动还可以让您更好地针对每个受众群体的特定信息进行投放。这样做可以一举两得。

  • 如何A/B测试Facebook广告

要了解哪些优化更适用,你需要A/B测试广告,并确保一次只测试一件事。 以下是一些会用到的技巧:

  • 不要并行运行太多测试。 如果向不同的受众群体(按国家/地区,年龄组,兴趣细分)进行广告宣传,或者不同时进行每一个测试,则可以避免您的广告营销活动之间相互竞争。
  • 始终创建新的广告集。 不要调整现有的。 以前的结果总是影响当前的结果。 例如,如果您的点击率低,导致每次点击费用更高,即使您进行了优化,也可能比新广告集上的广告更昂贵。
  • 每次测试至少24小时。 由于Facebook的算法,如果您希望测试结果反映未来广告营销活动的未来结果,则应至少运行一整天。当然,时间越长越好。
  • 创建足够大的预算。 我通常从预算开始至少达到50次点击。 例如,如果您的平均每次点击费用为$ 0.50,则预算为25美元。
9、结论

一个成功的Facebook广告营销活动通常是几十项优化和测试的结果。 测试可以帮助您识别广告营销活动设置中可能会对你的结果产生巨大的影响的每个微调。

每周运行一些新的测试,你将立刻看到积极的结果。

你怎么看? 是否通过A/B测试来优化过信息流广告呢?可以提供哪些提示? 请在下面的留言分享你的想法。

 

本文作者@互联网数据官  由(青瓜传媒)整理发布,转载请注明作者信息及出处!

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