3 บทเรียนที่ฉันได้เรียนรู้หลังจากทุ่มเงิน 5 ล้านเหรียญไปกับโฆษณาบน Facebook

ในฐานะตัวแทนพันธมิตร Meta เราใช้จ่ายประมาณ 3 ล้านต่อปีในโฆษณาบน Facebook 2 ปีที่ผ่านมารวมกัน เราใช้เวลาประมาณ 5 ล้าน

ยิ่งลงโฆษณา Facebook ยิ่งรู้สึกว่าเหมือนลงทุนในตลาดหุ้น คุณต้องควบคุมอารมณ์และสงบสติอารมณ์เมื่อสิ่งต่างๆ ขึ้นลง

บทเรียนที่ 1 – อย่าโต้ตอบ

นักการตลาดบางคนถามผมว่า "เฮ้ เท็ด ฉันเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญทุกชั่วโมง ทำไมผลงานของฉันยังแย่อยู่” แล้วฉันก็บอกพวกเขาว่านี่คือเหตุผลที่แท้จริงว่าทำไม! ความผิดพลาดอย่างหนึ่งของผู้เริ่มต้นคือการแตะแคมเปญมากเกินไปและเพิ่มประสิทธิภาพมากเกินไป ผู้โฆษณาเหล่านี้เปิดตัวแคมเปญของพวกเขา พบว่าผลลัพธ์ไม่ดี จากนั้นพวกเขาก็ทำการเปลี่ยนแปลงเพิ่มเติมในแคมเปญ และผลลัพธ์ก็แย่ลงไปอีก และพวกเขาก็ทำการเปลี่ยนแปลงมากขึ้นไปอีก และวงจรอุบาทว์ก็ยังคงดำเนินต่อไป นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับฉันในช่วงต้น ฉันคิดว่าถ้าฉันทำมากกว่านี้ ฉันจะได้ผลลัพธ์มากขึ้น แต่มันไม่ทำงานอย่างนั้น นี่คือสิ่งที่: เมื่อคุณเปิดตัวแคมเปญของคุณหรือทำการเปลี่ยนแปลงในโฆษณาของคุณ คุณต้องรออย่างน้อย 48 ชั่วโมงก่อนที่จะทำการเปลี่ยนแปลงใดๆ เพิ่มเติม คุณต้องปล่อยให้เครื่องทำหน้าที่ของมัน แมชชีนเลิร์นนิงต้องใช้เวลาจึงจะมีผล เมื่อคุณเข้าไปยุ่ง คุณกำลังเข้าไปยุ่งกับการเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนที่สำคัญที่สุดของโฆษณาบน Facebook

สมมุติว่าทุกอย่างเป็นไปด้วยดี และจู่ๆ ผลลัพธ์ก็ลดลง อีกครั้งในฐานะผู้ลงโฆษณา เราต้องใจเย็นไว้ เราไม่ควรตื่นตระหนกและมีปฏิกิริยาการกระตุกเข่า มีสิ่งที่เรียกว่าความผันผวน ในตลาดหุ้นมีความผันผวน ในการโฆษณาก็มีความผันผวนเช่นกัน ทำไม ตัวหารร่วมระหว่างกิจกรรมทั้งสองนี้คือมนุษย์ อีกด้านของโต๊ะเป็นมนุษย์ ไม่ใช่หุ่นยนต์ มนุษย์มีอารมณ์และไม่ประพฤติตามแบบแผนตายตัว

เฉพาะเมื่อคุณรวบรวมข้อมูลแล้วคุณจะเห็นรูปแบบ นักการตลาดบางคนเห็นผลลัพธ์ตกต่ำ ตื่นตระหนก และถามฉันว่า “เท็ด เช้านี้ไม่มีลูกค้าเป้าหมาย ฉันคิดว่าแคมเปญกำลังจะตาย หรือ Facebook ตายแล้ว” ฉันบอกพวกเขาว่า "ไม่ นี่คือความผันผวน" สถิติบางอย่าง 101 คุณสามารถสรุปได้หลังจากรวบรวมข้อมูลเพียงพอเท่านั้น เช้าวันหนึ่งไม่เพียงพอ เว้นแต่คุณจะใช้งบประมาณก้อนโต 10k ต่อวันหรือมากกว่านั้น กฎทั่วไป สมมติว่าอัตรา Conversion เฉลี่ย 2% คุณต้องมีคลิกอย่างน้อย 100 ครั้งเพื่อให้ได้นัยสำคัญทางสถิติและสามารถสรุปได้ว่าใช้ได้หรือไม่

บทเรียนที่ 2- โฆษณาบน Facebook ไม่มีที่สำหรับอัตตา

ฉันไม่สามารถบอกคุณได้ว่าฉันรู้สึกประหลาดใจกับโฆษณา FB กี่ครั้ง มีหลายครั้งที่ฉันคิดว่าบางอย่างอาจใช้ได้ผลโดยอิงจากข้อมูลในอดีต แต่มันกลับไม่เป็นเช่นนั้น และในทางกลับกัน เช่น เราได้ให้ข้อเสนอการแจกฟรีสำหรับแคมเปญการปรับปรุงใหม่เมื่อเร็วๆ นี้ และมันควรจะได้ผลแต่ไม่ได้ผล ในอีกกรณีหนึ่ง เราได้จัดแคมเปญเพื่อส่งเสริมเครื่องกระตุ้นหัวใจเป็นของขวัญวันพ่อ และมันใช้ได้ดีแม้ว่าฉันจะไม่คิดอะไรมาก ปัญหาของโฆษณา FB ไม่ใช่การคาดเดาไม่ได้ ปัญหาคือเมื่อเรารู้สึกผูกพันกับโฆษณาหรือแคมเปญของเรา

นี่เป็นข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดที่ฉันทำตั้งแต่เนิ่นๆ ซึ่งก็คือการยึดติดกับโฆษณาของฉันมากเกินไป มีสิ่งหนึ่งที่นักการตลาดทุกคนมักจะทำ นั่นคือเอฟเฟกต์ของ Ikea เมื่อคุณสร้างเฟอร์นิเจอร์ด้วยมือ คุณมักจะชอบเฟอร์นิเจอร์ชิ้นนั้นมากกว่า คุณลงทุนในมัน คุณไม่ต้องการที่จะโยนมันทิ้งไป แม้ว่ามันจะพังหรือน่าเกลียดก็ตาม

ในทำนองเดียวกัน เราทุกคนต่างก็มีประสบการณ์ที่เราชื่นชอบโฆษณาบางรายการและสาบานว่าจะให้โฆษณานั้นสิ้นสุดลง แม้ว่าผลลัพธ์จะแสดงว่าโฆษณานี้ใช้งานไม่ได้ เราก็ยังคงยึดมั่น เราไม่ต้องการที่จะตัดโฆษณาออกเพราะเราคิดว่ามันจะได้ผลในที่สุด เรารู้สึกผูกพันทางอารมณ์กับโฆษณา

อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับการลงทุนในตลาดหุ้น คุณต้องมีเหตุผล ในฐานะนักการตลาด เราต้องมีเหตุผลและตัดสินใจตามตัวเลข หากไม่ได้ผลและมีนัยสำคัญทางสถิติ เราต้องตัดโฆษณาออก ตำนานการโฆษณา David Ogilvy กล่าวว่านักการตลาดที่ดีคือกวีและนักฆ่า ในอีกด้านหนึ่ง คุณต้องภาคภูมิใจในงานของคุณ แต่คุณต้องฆ่ามันอย่างไร้ความปราณีและเปลี่ยนมันถ้ามันไม่ทำงาน อย่าปล่อยให้อัตตาเป็นตัวขัดขวางของคุณ

การแสดงโฆษณาบน Facebook เป็นประสบการณ์ที่ต่ำต้อย คุณได้รับการพิสูจน์ว่าผิดทุกครั้งที่คุณคิดว่าคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญ โดยส่วนตัวแล้ว แม้ว่าฉันจะเห็นโฆษณาอย่างน้อยหนึ่งพันรายการในกว่า 20 อุตสาหกรรมที่เราให้ความช่วยเหลือ ฉันก็ไม่สามารถคาดเดาได้ว่าโฆษณาใดใช้ได้ผล และโฆษณาใดใช้ไม่ได้กับความแม่นยำมากกว่า 60%

เราไม่สามารถคาดเดาได้เนื่องจากมีปัจจัยหลายอย่างในแคมเปญโฆษณาบน Facebook ในฐานะนักการตลาด เมื่อเราสร้างหรือวิเคราะห์โฆษณา เราจะมองผ่านเลนส์ของเราเสมอ เรานำแนวคิด สมมติฐาน และมุมมองของเราซึ่งแตกต่างจากกลุ่มเป้าหมาย

นี่คือสิ่งที่ฉันชอบเกี่ยวกับการตลาดสมัยใหม่กับการตลาดแบบดั้งเดิม ในการตลาดแบบเดิมๆ ทุกอย่างเป็นเรื่องส่วนตัว คุณต้องสมมติและคาดเดา อย่างไรก็ตาม ในการตลาดสมัยใหม่ เรามีข้อมูลสำหรับทุกสิ่ง ดังนั้นเราจึงสามารถบอกได้อย่างเป็นกลางว่าโฆษณานั้นมีประสิทธิภาพหรือไม่ เราใช้ตัวเลขในการตัดสินใจ ไม่ใช่ความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ

บทเรียนสุดท้าย – เทคนิคมากกว่าการใช้ความคิด—ความสำคัญของการส่งข้อความ

Facebook กำลังลบเป้าหมายความสนใจจำนวนมากในปีนี้ ผู้โฆษณาจำนวนมากตื่นตระหนกและคลั่งไคล้ แต่สำหรับเรา เราเห็นแล้วว่า Facebook ได้พัฒนาความสามารถของเครื่องในช่วงหลายปีที่ผ่านมา ในหลายแคมเปญของเรา เรากำหนดเป้าหมายแบบกว้างๆ เช่น 1 ถึง 2 ล้านคน หรือแม้แต่ทั้งประเทศ และแคมเปญทำงานได้ดีกว่าเมื่อเราใช้การกำหนดเป้าหมายเฉพาะ

ทำไม เนื่องจากเมื่อคุณตั้งค่าการกำหนดเป้าหมายด้วยตนเอง คุณจะจำกัดเครื่องไม่ให้ทำงาน เมื่อคุณลบการกำหนดเป้าหมายทั้งหมด คุณกำลังให้เครื่องเล่นฟรี นี่คือสิ่งที่: เครื่องจักรฉลาดกว่าและทำงานได้ดีกว่าในการค้นหากลุ่มเป้าหมายมากกว่าเรา ตราบใดที่มีข้อมูลเพียงพอ ดังนั้น ฉันไม่แปลกใจเลยที่ Facebook จะลบตัวเลือกการกำหนดเป้าหมายหลายตัว พวกเขามีความมั่นใจในการกำหนดเป้าหมาย AI และแมชชีนเลิร์นนิง

สิ่งที่ฉันเรียนรู้คือการเน้นไปที่การส่งข้อความ เมื่อคุณได้รับข้อความที่ถูกต้อง แสดงว่าคุณกำลังกำหนดเป้าหมาย กลุ่มคนที่ใช่จะคลิกโฆษณาของคุณ จากนั้น Facebook จะรวบรวมข้อมูลเพื่อให้พบผู้คนที่คล้ายกับกลุ่มตัวอย่างเริ่มต้นมากขึ้น นั่นคือวิธีที่คุณปรับขนาดแคมเปญ ในปีนี้และปีต่อๆ ไป คุณควรที่จะสื่อสารให้ดีต่อไป

เอาล่ะ บทเรียน 3 ประการของการโฆษณาบน Facebook มาจากประสบการณ์ของเราในการใช้จ่ายเงินเป็นจำนวนมากกับโฆษณาบน Facebook ไม่โต้ตอบ ไม่ถือตัว และเน้นไปที่การส่งข้อความ คุณจะทำได้ดีมากถ้าคุณทำตาม 3 บทเรียนนี้