为什么我们决定全力投入 LinkedIn 的对话广告

2020 年 3 月 17 日，LinkedIn 引入了对话广告，作为消息广告（以前的赞助商 InMail）发展的一部分。

LinkedIn Conversation Ads 为 B2B 营销人员创造了一种“选择自己的道路”的对话体验。 Think Drift 聊天机器人遇到 LinkedIn InMail。

从本质上讲，它允许更真实、更互动的参与，从而带来更高的投资回报率。

由于付费活动的实验是元数据核心价值的一部分，我们自己对对话广告进行了测试。

2020 年 3 月，我们的广告预算从每月 40,000 美元降至每月 17,000 美元。 我们的其他渠道停止转换。 我们需要转向。

我们的营销副总裁 Jason Widup 开始尝试使用 LinkedIn 对话广告。 我们的活动使用 100 美元的 DoorDash 礼品卡在一个月内交付了 230% 的演示，预算减少了 60%，以激发参与度。

现在，我不是营销人员。

但是任何人都可以通过查看上面的图表看出，LinkedIn 对话广告与一些免费食物相结合确实有效。

LinkedIn Conversation Ads 为我们提供了继续成为创收客户的潜在客户。

他们以比我们的其他营销渠道更高的价格做到这一点，花费更少。

从领英对话广告中获益的不仅仅是元数据。

PPC Hero 通过对话广告以 15.92 美元的 CPA 生成案例研究下载。

三星使用对话广告将点击率提高了 23%。

当我们开始更多地了解 LinkedIn 对话广告的好处时，我们不得不问自己：我们如何通过 LinkedIn 对话广告更好地为客户服务？

其中一部分是在产品方面。 这就是我进来的地方。

在 Metadata，我们一直致力于为客户提供 LinkedIn 对话广告。 我们已经开始手动管理他们的帐户一年了。 而且，它正在工作。

现在，经过一年的客户测试和试验，元数据在帮助我们的客户将潜在客户转化为收入方面具有坚实的优势。

让我带你了解一下我们是如何到达这里的。

准备好开始使用 LinkedIn 对话广告了吗？ 使用元数据预订演示。

元数据如何弥合 LinkedIn 对话广告的实验和结果之间的差距

在 Metadata，我收到了 600 多个关于新功能的请求。

产品中的任何人都知道这是怎么回事。 每个人都想要一切，而且要快。

Metadata 没有庞大的产品团队。 一切都必须优先考虑。

您可能会问自己：为什么 Metadata 的产品团队会优先考虑 LinkedIn 的对话广告而不是其他新功能？

答：有数据证明。

在我上面提到的使用 LinkedIn 对话广告的实验中，我们作为 B2B 营销人员捕捉新产品演示是一个巨大的胜利。

我们不能忽视数据。

它并没有就此停止。 元数据开始接收客户的产品请求，我们从我们自己的 LinkedIn 对话广告实验中获得。

令人惊讶，对吧？

我们的客户知道 LinkedIn Conversation Ads 有效，因为它已经对他们有效。

对话广告之所以有效，是因为：

• 您可以自动化用户旅程并节省时间。 当人们想和我们交谈时，我们已经把它们卖掉了。
• 您可以压缩用户旅程并增加收入。 通过创建更短的销售周期和更快的潜在客户数量，您可以开始看到美元符号的出现。

使用对话广告，您可以获得很好的效果。

我们很挣扎，因为对话广告很难使用。 你有很多选择，导致分析瘫痪，没有明确的价值路径。 用户体验不是很好。

我们知道我们的产品团队是否可以为我们的客户带来价值，并将他们的选择限制在我们所知道的有效的范围内，因此实现价值的途径很明确，这里有很大的机会。

接下来，我们必须弄清楚如何处理它。

在短短两个月内构建 Metadata 的新 LinkedIn 对话广告功能。

这实际上是所有时间：两个月。

这是一个巨大的项目管理挑战。 我们将如何复制 LinkedIn 构建的这一重要而复杂的功能？

我们从最小范围开始。

我们使用来自我们在 LinkedIn 上的实验活动的数据。

我们发现，90% 以上的用户会通过大幅缩减的功能集获得最佳结果——只需三个广告流和三个优惠就可以覆盖您需要的几乎所有领域，并且比 LinkedIn 界面更易于使用。

我们构建了三种广告流程和三种优惠类型：

• 演示
• 登记
• 下载

而已！

这三个广告流是文本模板，允许用户用任何其他文本（报价）覆盖它们。 我们希望为用户节省时间并使用这些模板启用快捷方式，我们的 B2B 营销人员在其付费社交媒体策略中最常使用这些模板。

我们知道，通过一个小巧简单的产品，我们可以为我们的客户提供这些过去被证明有效的用户流程。

我们希望成为第一个向 LinkedIn Conversation Ads 迁移的需求生成平台。 这意味着我们必须构建一个小而精益的功能，我们可以在未来构建它。

我们的产品团队在此过程中遇到了一些小问题。 LinkedIn 有一个庞大的 API。 即使我们构建了一个小而精益的功能，我们仍然必须通过 LinkedIn 的 API 将其连接到他们的数据库。

通过以这种方式构建功能，我们的产品团队将开发时间减少了至少 10 倍。

这进一步证明了 MVP/MVF 方法是有效的，也是反对在测试之前构建巨型产品的又一个论据。

这是我们的 LinkedIn 对话广告功能的下一步

5 月 17 日在 Metadata 上正式推出新的 LinkedIn 对话广告功能后，我们将开始为客户提供支持。

我们希望通过提供专门的支持团队来帮助我们的客户在他们的活动中使用它，该团队提供网络研讨会、培训视频、知识库条目和操作方法。

您可以期待看到更多功能添加到 LinkedIn 对话广告中，包括：

• 使用数据
• 自定义选项
• 报告

与往常一样，特别感谢参与我们的 LinkedIn 对话广告实验的所有人。

我们感谢您的所有想法和反馈。 它帮助我们定义了路线图，以更好地为您提供支持。 毕竟，我们在一起！

如果您是现有客户并且有兴趣使用此新的 LinkedIn 对话广告功能，请联系您的客户成功经理。

如果您不是元数据客户，请单击此处与我们出色的非销售团队成员之一预约演示。

为 Metadata 的另一个漂亮新功能干杯