Hướng dẫn nhắm mục tiêu theo sở thích trên Facebook (phần 3)

Ở phần 1 và 2 các bạn đã tìm hiểu về sở thích của khách hàng, cách tìm sở thích của khách hàng tiềm năng trên Facebook , làm thế nào để chọn đúng sở thích để nhắm mục tiêu, tạo các tệp đối tượng. Ở phần 3 này interestexplorer sẽ hướng dẫn các bạn ở một tầng cao hơn: chiến lược kiểm tra các sở thích phù hợp, làm thế nào để mở rộng quy mô cho các chiến dịch của bạn.

>>> Hướng dẫn nhắm mục tiêu theo sở thích trên Facebook (phần 1)

>>> Hướng dẫn nhắm mục tiêu theo sở thích trên Facebook (phần 2)

Nội dung chính

6. Các chiến lược kiểm tra các sở thích phù hợp

Khi nghiên cứu của bạn hoàn thành và bạn đã tìm thấy một danh sách dài các sở thích có liên quan, đã đến lúc đưa chúng vào thử nghiệm.

Trong chương này của hướng dẫn nhắm mục tiêu theo sở thích của Facebook, tôi sẽ thảo luận nhiều cách khác nhau để kiểm tra bằng cách sử dụng cả tối ưu hóa ngân sách cấp độ chiến dịch – Campaign budget optimization (CBO), ngân sách đặt quảng cáo và AB-tests.

Nhưng tôi cũng sẽ giải thích lý do tại sao phần lớn các nhà quảng cáo không thực sự hiểu về thử nghiệm,

Và điểm của việc thực hiện bất kỳ bài kiểm tra nào …

Không kiểm tra gì cả …
Khi bạn đã thu thập được một danh sách các sở thích xác định rõ ràng và cô lập mục tiêu lý tưởng của mình, đã đến lúc thử nghiệm những sở thích này. Có nhiều cách tiếp cận khác nhau mà bạn có thể lựa chọn.

Nếu bạn muốn kiểm tra chúng …

Đó là điểm đầu tiên tôi muốn thảo luận.
Là một nhà quảng cáo trên Facebook, mục tiêu của bạn là tạo ra lợi nhuận. Để tạo ra lợi tức tích cực trên chi tiêu quảng cáo của bạn. Bạn không phải là một nhà khoa học, người mà mục tiêu cuộc sống của một người chỉ là sự khoa học thống kê

Vì vậy, trong khi thử nghiệm có thể rất sâu sắc, lời khuyên của tôi là đạt được một thái độ thực dụng cao đối với việc thử nghiệm lợi ích chống lại nhau.

Điều đó có nghĩa là, trong nhiều năm, thậm chí không có cách nào để kiểm tra sự quan tâm của Facebook với mục tiêu đưa ra kết luận thống kê quan trọng, nếu bạn không hiểu cách Facebook phân phối và lựa chọn phát tiền cho quảng cáo nào nó cho là hiệu quả.

6.1 Tại sao kiểm tra sự quan tâm của Facebook là vô nghĩa (trong nhiều trường hợp)

Thứ nhất, để nói bất kỳ điều gì có ý nghĩa về kết quả của một thử nghiệm, bạn cần phải có thử nghiệm cho một số lượng lớn người (được gọi là “cỡ mẫu”).

Nếu bạn chạy thử nghiệm chỉ với một ngân sách nhỏ, bạn sẽ không nhận được đủ chuyển đổi để kiểm tra hiệu suất của các đối tượng dựa trên sở thích khác nhau đối với mục tiêu đó.

Có nghĩa là bạn chỉ có thể kiểm tra mà không có ý nghĩa và kết quả có thể chỉ là sự trùng lặp ngẫu nhiên thuần túy. Ví dụ: không có gì trong ảnh chụp màn hình bên dưới tuyên bố “người chiến thắng”.

Mẹo: Bạn có thể sử dụng máy tính thử nghiệm A / B như máy tính này để nhập các con số và xem liệu sự khác biệt về hiệu suất có ý nghĩa thống kê hay chỉ là ngẫu nhiên. Tôi đã nhập số lần hiển thị và mua hàng từ ảnh chụp màn hình ở trên. Máy tính AB sau đó cho thấy kết quả không đáng kể và tôi cần thu thập thêm dữ liệu.

Thứ hai, để nói bất kỳ điều gì có ý nghĩa về kết quả của thử nghiệm, bạn cần đảm bảo rằng các đối tượng trong thiết lập thử nghiệm của bạn không trùng lặp.

Nếu các tệp khách hàng mà bạn muốn test sở thích bị trùng lặp khá nhiều, thì khả năng bạn sẽ không có thể đưa ra bất kỳ kết luận nào.

Đối tượng quan tâm của Facebook trùng lặp, như bạn đã thấy trước đó trong hướng dẫn mục tiêu Facebook này. Có nghĩa là người dùng thường sẽ có nhiều sở thích khác nhau.

Điều đó thực tế vô ích nếu bạn đang tìm kiếm một sở thích “chiến thắng” và loại bỏ những sở thích khác như kẻ thua cuộc.

Và thứ ba, để nói bất kỳ điều gì có ý nghĩa về kết quả của thử nghiệm, bạn cần đảm bảo rằng các biến thể khác nhau trong thử nghiệm của bạn (các sở thích trong trường hợp này) nhận được chia sẻ chi tiêu đồng đều và thậm chí là số lần hiển thị.

Tất cả các phương pháp thử nghiệm trong Facebook ngoại trừ thử nghiệm phân tách thực sự không chi tiêu ngân sách của bạn đồng đều cho các đối tượng khác nhau. Có nghĩa là kết quả cũng sẽ bị lệch.

Mục tiêu của tôi là không làm bạn nản lòng khi kiểm tra.

Cá nhân tôi thử nghiệm rất nhiều, nhưng chủ yếu là những thứ khác ngoài nhắm mục tiêu. Giống như các cơ chế đặt giá thầu khác nhau, vị trí, kênh và phiếu mua hàng của tôi.

Tôi tin tưởng vào nghiên cứu mà tôi đã thực hiện và đối tượng tôi đã xác định bằng cách sử dụng các sở thích được nhắm mục tiêu xác định rõ ràng và tách biệt đối tượng mục tiêu của tôi.

Sau đó, tôi áp dụng phân lớp và xếp chồng để tạo ra đối tượng mục tiêu cân bằng giữa mức độ liên quan và quy mô. (xem thêm về các đối tượng này ở Hướng dẫn nhắm mục tiêu theo sở thích phần 2)

Và mục tiêu tiếp theo của tôi là tìm một quảng cáo phù hợp với đối tượng này.

Hãy suy nghĩ về nó như thế này; nếu bạn đã xác định rõ ràng việc nhắm mục tiêu của mình, bạn có thể chắc chắn rằng bạn đang hiển thị quảng cáo của mình cho đúng người. Nếu quảng cáo của bạn không hoạt động khi được hiển thị cho đối tượng hoàn hảo này, bạn sẽ cần quảng cáo mới.

6.2 “Thử nghiệm” sở thích với tối ưu hóa ngân sách cấp độ chiến dịch (CBO)

Tôi đã đặt “thử nghiệm” trong dấu ngoặc kép, bởi vì nó không phải là một thử nghiệm rõ ràng.

Trước đây, các nhà quảng cáo lầm tưởng rằng việc tạo nhiều bộ quảng cáo chỉ với 1 sở thích cho mỗi bộ quảng cáo (bộ quảng cáo sở thích duy nhất) là một thử nghiệm.

Nhân tiện, nhiều người vẫn nghĩ như vậy.

Bộ quảng cáo với thống kê tốt nhất sẽ cho biết sở thích nào hoạt động tốt nhất phải không?

Không, bạn đã sai ❌

Các bộ quảng cáo trong cùng một chiến dịch sẽ được hiển thị cho cùng một đối tượng, vì vậy sẽ có sự trùng lặp. Một người dùng có thể đã xem quảng cáo dựa trên nhiều sở thích này, trong khi giao dịch mua của anh ta chỉ được chỉ định cho một trong các nhóm quảng cáo.

Đó không phải là một bài kiểm tra rõ ràng để tìm ra “người chiến thắng” và loại bỏ những người khác.

Sau đó, Facebook đã giới thiệu tính năng tối ưu hóa ngân sách chiến dịch (CBO) , nơi họ tự động điều chỉnh ngân sách mà mỗi bộ quảng cáo nhận được dựa trên hiệu suất của nó và tổng ngân sách cấp chiến dịch – với mục tiêu tối đa hóa chuyển đổi.

Thuật toán chọn “người chiến thắng” thực sự nhanh chóng và chi tiêu hầu hết ngân sách ở đó.

Mà, như bạn đã biết, không phải là một bài kiểm tra sạch.

Nhưng mục tiêu của bạn và mục tiêu của Facebook với tối ưu hóa ngân sách chiến dịch phù hợp chặt chẽ với nhau.

Cả hai bạn đều muốn tìm nhắm mục tiêu nào hoạt động tốt nhất và chỉ định hầu hết ngân sách ở đó. Vì vậy, với một thái độ thực dụng, bạn có thể sử dụng chiến dịch CBO như một cơ chế thử nghiệm.

Tôi thường tạo một chiến dịch CBO riêng làm nơi thử nghiệm (nếu tôi thử nghiệm cả).

Bạn có thể làm tương tự, bằng cách tạo một chiến dịch riêng biệt và sau đó tạo các bộ quảng cáo theo sở thích duy nhất trong chiến dịch đó. Hãy để nó chạy trong vài ngày và xem sở thích nào nhận được nhiều ngân sách / phạm vi tiếp cận nhất, v.v.

Lưu ý rằng bạn cần cho Facebook thời gian để tối ưu hóa.

Ngay từ đầu, nó không có dữ liệu để tối ưu hóa, vì vậy nó sẽ chỉ chỉ định nhiều ngân sách hơn cho những sở thích với nhiều đối tượng hơn.

Khi nhận được đủ dữ liệu để thoát khỏi giai đoạn tìm hiểu (ít nhất 50 chuyển đổi mỗi tuần cho mỗi bộ quảng cáo), nó bắt đầu phân phối ngân sách cho các bộ quảng cáo hoạt động tốt nhất trong chiến dịch.

Đây không phải là một bài kiểm tra rõ ràng, nhưng đó là một cách bạn có thể tìm hiểu về hiệu suất sở thích.

Hầu hết các nhà quảng cáo nhỏ hơn sẽ không bao giờ có được 50 lần mua hàng mỗi tuần cho mỗi bộ quảng cáo.

Có nghĩa là “thử nghiệm” với CBO hoàn toàn không chính xác nếu bạn có quá ít ngân sách thử nghiệm.

Đừng hiểu sai ý tôi, tôi hầu như chỉ chạy các chiến dịch tối ưu hóa ngân sách chiến dịch CBO với những sở thích mà tôi biết rằng chúng hiệu quả với tôi. Và tôi cũng chạy các chiến dịch tối ưu hóa ngân sách cấp chiến dịch CBO với các bộ quảng cáo nhắm mục tiêu đến các đối tượng ưa nhìn khác nhau.

Tôi chỉ để Facebook quyết định việc phân phối ngân sách cho các lợi ích khác nhau, nhưng tôi không có ý định tìm kiếm một “sở thích” chiến thắng.

Đối với tôi, tất cả các sở thích xác định rõ ràng và tách biệt khách hàng lý tưởng của tôi đều là người chiến thắng 🏆

6.3 “Thử nghiệm” sở thích với AB

AB là viết tắt của ngân sách đặt quảng cáo.

Khi Facebook khởi chạy Tối ưu hóa Ngân sách Chiến dịch, họ đã thông báo rằng họ sẽ ngừng tùy chọn đặt ngân sách ở cấp quảng cáo.

Sau khi hoãn vài lần, thì Facebook đã quyết định rằng họ sẽ vẫn có hai tùy chọn tối ưu ngân sách ở cấp chiến dịch (CBO) và ở cấp bộ quảng cáo riêng lẻ (AB).

Điều đó có nghĩa là bạn vẫn có thể cấu trúc bộ quảng cáo theo “cách cũ” và tạo ví dụ 10 bộ quảng cáo với 1 sở thích trong mỗi bộ quảng cáo.

Bạn phải thừa nhận thực tế rằng những đối tượng quan tâm này trùng lặp với nhau, vì vậy đây không phải là một thử nghiệm rõ ràng.

Nhưng ít nhất Facebook sẽ cố gắng chi tiêu ngân sách cá nhân của mỗi bộ quảng cáo. Trong khi với CBO, họ sẽ chọn một mục yêu thích sớm và không phải tất cả các sở thích thậm chí sẽ bắt đầu chạy.

⚠️ Đừng rơi vào bẫy khi nghĩ rằng những sở thích đơn lẻ có một vài chuyển đổi là những sở thích tốt hơn những sở thích khác chưa có chuyển đổi.

Đối với hầu hết các nhà quảng cáo nhỏ, con số quá nhỏ để đưa ra bất kỳ kết luận nào như vậy. Sẽ có sự chồng chéo và quá nhiều mâu thuẫn trong các ngày khác nhau.

Chạy thử nghiệm A / B trên Facebook

Bài kiểm tra sạch duy nhất trên Facebook là bài kiểm tra A / B.

Khi tạo chiến dịch, bạn có thể chọn hộp kiểm thử nghiệm A / B và sau đó chọn bạn muốn tạo thử nghiệm xung quanh biến Audience “Đối tượng”.

Sau đó, trong quá trình này, bạn có thể chọn nhiều sở thích đơn lẻ làm các biến thể đối tượng.

Theo thời gian, Facebook sẽ có thể cho bạn biết đối tượng nào, vì vậy sở thích nào hoạt động tốt nhất.

Nhưng… điều đó cần thời gian và ngân sách.

Bởi vì mọi đối tượng quan tâm sẽ nhận được một tỷ lệ phần trăm thậm chí của ngân sách và nó cần một khối lượng hiển thị và dữ liệu chuyển đổi tốt để đưa ra kết luận.

Trong ảnh chụp màn hình bên dưới, tôi đã thiết lập một bài kiểm tra AB để kiểm tra mức độ quan tâm của “Bubba Watson” đối với “Phil Mickelson”. Để chạy thử nghiệm này với cơ hội thấy kết quả có ý nghĩa thống kê, Facebook khuyên bạn nên chạy thử nghiệm này trong 4 ngày với mức 1000 đô la mỗi ngày.

Ngân sách sẽ được trải đều ở mức $ 500 mỗi ngày cho mỗi một sở thích

Vì vậy, nó cần có ngân sách hàng ngày cao hoặc cần chạy trong thời gian dài hơn, tùy thuộc vào số lượng biến thể đối tượng mà bạn thêm vào.

Nếu bạn giảm ngân sách, bạn sẽ cần chạy thử nghiệm lâu hơn.

Nếu bạn giảm số ngày, bạn sẽ cần ngân sách cao hơn.

Trong cả hai trường hợp, bạn sẽ phải chi một khoản kha khá để chạy một bài kiểm tra AB khá trên Facebook.

Đôi khi tôi sử dụng thử nghiệm phân tách, nhưng thường là để thử nghiệm các vị trí hoặc cơ chế đặt giá thầu trong một cài đặt rõ ràng.

Đối với khán giả, tôi chọn cách thực dụng hơn và tin tưởng vào nghiên cứu của mình, chiến lược phân lớp và xếp chồng để đảm bảo tôi tiếp cận đúng người 🎯

7. Chiến thuật mở rộng sở thích

Bạn đã tìm thấy sở thích, chọn đúng sở thích và sau đó làm cho nó hoạt động (có hoặc không có thử nghiệm thực tế về sở thích cá nhân).

Đó là thời điểm bạn sẵn sàng mở rộng phạm vi tiếp cận của chiến dịch.

Hầu hết các nhà quảng cáo hiểu sai cách.

Họ bắt đầu tập trung vào “mở rộng quy mô” và nghĩ rằng có một công thức kỳ diệu cho nó …

Chương này sẽ cung cấp cho bạn một cách tiếp cận thực tế để mở rộng các chiến dịch dựa trên sở thích.

7.1 Bắt đầu nhỏ để phát triển lớn

Mở rộng quy mô là chủ đề được thổi phồng quá mức trong lĩnh vực quảng cáo Facebook … 🚀

Nếu bạn cuộn qua bất kỳ nhóm Facebook nào về chủ đề quảng cáo Facebook, bạn sẽ nhanh chóng nhận thấy rằng mọi người đang tìm kiếm công thức bí mật để mở rộng quy mô.

Thường thì trước khi họ tìm thấy bất cứ thứ gì hoạt động trong hơn một vài ngày.

Bạn không thể chạy trước khi bạn có thể đi bộ.

Tôi rất tin tưởng vào việc bắt đầu từ nhỏ để phát triển lớn.
Khi nói đến quảng cáo Facebook, có một vài lợi ích quan trọng khi bắt đầu từ quy mô nhỏ. Mặc dù nó có thể không “sexy” nhưng nó chắc chắn hiệu quả, bởi vì …

Thứ nhất, bắt đầu với một đối tượng nhỏ nhưng được xác định cụ thể sẽ đảm bảo đúng người xem quảng cáo và truy cập trang Facebook hoặc trang web của bạn.

Điều này sẽ đảm bảo rằng các sự kiện pixel trên Facebook của bạn (như xem nội dung – ViewContent, thêm vào giỏ hàng – AddToCart và mua hàng – Purchase) được kích hoạt bởi đối tượng chất lượng cao. Vì vậy, thuật toán của Facebook sẽ hiểu rõ hơn về người bạn đang tìm kiếm để cuối cùng tìm thấy những người tương tự bên trong đối tượng mục tiêu lớn hơn của bạn.

Thứ hai, bắt đầu với một đối tượng nhỏ nhưng được xác định cụ thể sẽ đảm bảo bạn học nhanh hơn.

Nếu bạn chắc chắn rằng quảng cáo của mình được hiển thị cho đối tượng lý tưởng của bạn và chúng vẫn không hoạt động, bạn sẽ biết rằng bạn cần phải điều chỉnh quảng cáo hoặc ưu đãi của mình (hoặc cả hai).

Bạn không thể rút ra kết luận này nếu bạn không chắc liệu quảng cáo của mình có được hiển thị cho đúng người hay không.

Nhiều nhà quảng cáo lo lắng quá nhiều về quy mô của đối tượng mục tiêu nhỏ hơn. Họ thích đi ngay sau khi những khán giả lớn bỏ qua những sự thật mà tôi đã nêu ở trên.

Và sau đó về cơ bản họ đang chèo thuyền trong bóng tối.

Làm cách nào để biết đó là nhắm mục tiêu, quảng cáo hay ưu đãi của bạn nếu bạn thậm chí không chắc liệu quảng cáo của mình có được hiển thị cho đối tượng mục tiêu dự kiến hay không?
Điểm tôi đang cố gắng đưa ra là các nhà quảng cáo nhỏ hơn cần nắm bắt thực tế rằng họ cần phải bắt đầu từ quy mô nhỏ để dần dần xây dựng hướng tới một chiến dịch lớn hơn.

“Mở rộng quy mô” chỉ là thêm nhiều ngân sách hơn (thường được gọi là mở rộng quy mô dọc ) hoặc tạo phạm vi tiếp cận độc đáo hơn (được gọi là mở rộng quy mô ngang ).

Tôi sẽ giải thích chiến lược của tôi cho cả hai 👇

7.2 Chia tỷ lệ ngang

Khi tôi đã tạo bộ quảng cáo nhiều lớp hoặc xếp chồng (Xem lại phần 2) hoạt động ở mức trung bình có lợi nhuận trên chi tiêu quảng cáo trong 3 hoặc thậm chí 7 ngày, tôi bắt đầu nghĩ đến việc tăng quy mô.

Bước đầu tiên của tôi là luôn thử và xem liệu tôi có thể tăng phạm vi tiếp cận duy nhất của chiến dịch hay không (tức là hiển thị quảng cáo của tôi cho nhiều người hơn), bằng cách sao chép chiến dịch và phân đoạn.

⚠️ Quy tắc số 1: Thay đổi quảng cáo Facebook hầu như luôn luôn phá vỡ chúng.

Vì vậy, đừng làm điều đó.

Tạo chiến dịch mới, bộ quảng cáo mới hoặc sao chép những cái hiện có. Và sau đó cũng để nguyên những cái này. Đừng liên tục thay đổi – đó là công thức dẫn đến thất bại.

Có nhiều cách để chia tỷ lệ theo chiều ngang.

7.2.1 Giảm số lượng lớp nhắm mục tiêu theo sở thích trên Facebook mà bạn sử dụng.

Điều này sẽ tăng quy mô đối tượng mà quảng cáo của bạn sẽ hiển thị. Bạn có thể dần dần thay đổi sự cân bằng theo hướng có lợi cho quy mô đối tượng hơn mức độ liên quan.

Nhưng với 2 lớp và sở thích phù hợp (“chứ không phải ai khác”), bạn vẫn sẽ có lợi khi loại trừ hầu hết những người không thực sự quan tâm đến chủ đề của bạn.

Trong ảnh chụp màn hình bên dưới, bạn có thể thấy rằng đối tượng sở thích 3 lớp của tôi có khả năng tiếp cận là 3,3 triệu người.

Chỉ sử dụng sở thích chơi gôn có liên quan cao.

Tôi có thể mở rộng phạm vi tiếp cận của bộ quảng cáo này bằng cách giảm số lớp từ 3 xuống 2. Điều đó sẽ tăng phạm vi tiếp cận tiềm năng lên 12 triệu người.

7.2.2 Tạo bộ quảng cáo mới với nhiều sở thích hơn.

Khi chiến dịch của bạn hoàn thiện, Facebook dần dần thu thập thêm dữ liệu về những người dùng chọn tham gia, thêm sản phẩm vào giỏ hàng của họ và hy vọng chuyển đổi.

Thuật toán của Facebook sẽ sử dụng dữ liệu này để tìm những người tương tự trong đối tượng quan tâm của bạn để hiển thị quảng cáo của bạn. Nó sẽ cố gắng tìm những người trong đối tượng đó có nhiều khả năng chuyển đổi nhất để họ có thể hiển thị quảng cáo của bạn cho những người này trước tiên.

Không có số lượng chuyển đổi cụ thể để nhắm tới, nhưng theo kinh nghiệm của tôi, bắt đầu từ vài trăm người mua hàng, điều hợp lý là bắt đầu thử nghiệm cả đối tượng ưa nhìn và đối tượng dựa trên sở thích rộng.

Bạn có thể thêm sở thích thực sự lớn (Chơi gôn) và vẫn thêm lớp thứ 2 với sở thích “chứ không ai khác” để cân bằng phạm vi tiếp cận và mức độ liên quan ⚖️

Hoặc thậm chí thử nghiệm đi một bước xa hơn và nhắm mục tiêu đến khán giả “Chơi gôn” lớn. Nhưng bạn sẽ đốt tiền nếu bạn chọn đối tượng rộng như thế này.

7.2.4 Tạo bộ quảng cáo mới để phân đoạn nhân khẩu học

Bạn có thể chia nhỏ một đối tượng thành nhiều nhóm quảng cáo với ngân sách của riêng họ, để buộc Facebook chi tiêu tất cả các ngân sách cấp độ bộ quảng cáo riêng lẻ này = tiếp cận nhiều người hơn.

Tạo phân khúc đối tượng cho nam và nữ (nhắm mục tiêu cùng sở thích).
Tạo phân khúc đối tượng cho các độ tuổi.
Tạo phân khúc đối tượng cho các quốc gia khác nhau trong vị trí địa lý được nhắm mục tiêu của bạn.
Chỉ bằng cách sử dụng các chiến thuật chia tỷ lệ ngang này, bạn có thể dễ dàng tăng gấp 10 lần ngân sách quảng cáo hàng ngày mà bạn chi tiêu. Và kết quả là có nhiều hơn 1 bộ quảng cáo hoạt động có lãi.

Nếu bạn đã cạn kiệt sức sáng tạo của mình trong lĩnh vực này, bạn vẫn có thể tăng ngân sách.

7.3 Chia tỷ lệ dọc

Quy tắc tương tự cũng được áp dụng như với chia tỷ lệ ngang; không chạm vào bộ quảng cáo đang chạy.

Facebook khuyên bạn nên tăng hoặc giảm ngân sách của bạn ở mức 20% hoặc thấp hơn mỗi ngày để tránh đặt lại giai đoạn tìm hiểu của chiến dịch.

Theo kinh nghiệm của tôi, bạn chắc chắn có thể thực hiện những thay đổi lớn hơn khi tăng ngân sách ở cấp chiến dịch (CBO) so với cấp đặt quảng cáo (AB).

Nhưng tôi vẫn hiếm khi làm điều đó.

Đơn giản vì trong hầu hết các trường hợp, việc thực hiện các thay đổi đối với bộ quảng cáo đang chạy sẽ phá vỡ động lực của chúng.

Nếu bạn có một bộ quảng cáo hoặc chiến dịch hoạt động tốt, chỉ cần sao chép nó để nó bắt đầu như một chiến dịch mới. Sau đó, bạn có thể đặt ngân sách ở bất kỳ số tiền cao hơn nào bạn muốn.

Sẽ tốt hơn nhiều (và ổn định hơn), chẳng hạn như 5 bộ quảng cáo chi tiêu 50 đô la cho mỗi bộ, thay vì 1 bộ quảng cáo với ngân sách 250 đô la.

Đừng bỏ tất cả trứng vào một giỏ 🧺 (Nguồn Interestexplorer)

Nhận xét của Lana Phương

Bài viết của Interestexplorer có nhiều kiến thức hữu ích về cách target quảng cáo facebook dựa trên sở thích, các bạn có thể đọc và lựa chọn làm theo những cái mà bạn thấy phù hợp. Đặc biệt bạn sẽ nhận ra là Facebook nó xếp người dùng vào các nhóm sở thích không chính xác như thế nào (nhiều khi chỉ là bạn comment hoặc xem 1 cái tin về vấn đề đó, Facebook đã chọn là bạn thích sở thích đó rồi)

Bạn chọn sở thích như thế nào

Để tìm kiếm đối tượng khách hàng tiềm năng có sở thích gì đầu tiên bạn cần phải

– Hiểu sản phẩm của bạn. Sản phẩm của bạn phù hợp cho đối tượng nào
– Chọn ra khoảng 10 khách hàng cũ và tìm hiểu facebook của họ, độ tuổi, giới tính, vùng miền, sở thích, hành vi gì,…
– Sử dụng gợi ý của Facebook để tìm sở thích phù hợp
– Sử dụng Audience insight để tìm sở thích
– Sử dụng API để tìm sở thích phù hợp
– Phán đoán, phân tích và thử nghiệm.

Target sở thích như thế nào

– Đừng chọn tệp có quy mô (volume) quá lớn, với ngân sách nhỏ bạn sẽ ném tiền qua cửa sổ, giả sử facebook vẫn đang tìm kiếm khách hàng có nhu cầu trong tệp bạn target thì bạn đã hết mất tiền rồi.
– target sở thích xếp chồng (người thích nhóm sở thích A, cũng phải phù hợp sở thích nhóm B)
– Target hành vi nhiều hơn là sở thích
– Chia nhỏ các nhóm tuổi (nhu cầu tuổi trung niên khác với tuổi mới lớn rồi)

Lookalike từ các tệp khách hàng bạn tạo ra liệu có giá trị?

Tất nhiên là đây là những tệp giá trị rồi. Nhưng:
– Lookalike chỉ có giá trị khi mà tệp khách hàng bạn dùng để tạo khách hàng tương tự này có giá trị.
Bạn có thể tạo lookalike từ khách hàng đã inbox page, khách hàng tương tác, khách hàng xem video 25%,… Nhưng điều quan trọng vẫn là khách hàng này đúng là đối tượng của bạn chứ không phải khách hàng inbox, tương tác nhưng không mua sản phẩm.
Nếu bạn chạy conversion, các tệp có giá trị như là khách hàng mua hàng thành công (purchase), thêm vào giỏ hàng (addtocart), khách hàng đăng kí thành công.

Với cá nhân mình, khi mới bắt đầu chạy cho khách hàng mới, là khách hàng nhỏ và chưa có dữ liệu khách hàng cũ đủ volume yêu cầu của Facebook, thì chắc chắn phải chọn chạy cho khách hàng mới, target sở thích, hành vi, địa lý, độ tuổi, cách mình chọn là chọn sở thích xếp chồng, khách hàng tiềm năng phải có sở thích nhóm A, cũng phải có sở thích nhóm B. Tuy nhiên mình thích target theo hành vi (nếu có thể)