
Come fare un Audit di un account pubblicitario Facebook Ads


Di cosa parleremo oggi
Cosa succede quando si incontra un nuovo cliente e, quindi, un nuovo account Facebook Ads? Solitamente possono verificarsi solo due diverse situazioni:
- Il cliente parte completamente da zero
- Il cliente ha già uno storico di spesa in advertising su Facebook
In questa guida ci concentreremo sul secondo caso, ossia quello in cui un advertiser o un marketing manager si trova a gestire o analizzare un account che ha già dei dati a disposizione da valutare.
Rimarrai sorpreso dalla quantità di considerazioni strategiche che potrai tirare fuori da una semplice analisi di poche ore.
Analizza i dati giusti e impara a fare un audit delle tue Facebook Ads
Prima di tutto, occorre distinguere le diverse tipologie di audit che ruotano attorno a un account pubblicitario Facebook.
Per comodità, le distinguo sempre in 3 differenti tipi:
- Analisi dell’Ads Manager: per questa parte si possono utilizzare il pannello di Gestione Inserzioni e la sezione Reporting. Quest’ultima, in particolare, ci permetterà di analizzare i dati delle campagne passate con maggiore comodità e precisione.
- Analisi generale del Pixel: per effettuare un’analisi, più o meno approfondita, dei dati generali del Pixel utilizzeremo Facebook Analytics.
- Analisi esterna agli strumenti Facebook: una sorta di “completamento” dell’analisi che, in certi casi, può risultare molto utile per comprendere alcune dinamiche che vanno a influenzare il risultato pur non dipendendo in maniera diretta dalle Facebook Ads.
In questa guida ci concentreremo sui primi due punti.
Se invece non hai ancora installato il Pixel di Facebook e vuoi configurarlo correttamente leggi la nostra guida “Pixel di Facebook: guida completa all’installazione con Google Tag Manager“.
In questo articolo invece, ti mostrerò come, anche sulla produzione di un audit tecnico-strategico come questo, sia sempre importante partire da una serie di domande, utili per capire meglio come agire come advertiser e come imprenditori sul tuo social network.
Mi piace pensare che un advertiser, nella propria mentalità, debba sviluppare quella capacità che contraddistingue l’imprenditore di gestire adeguatamente il rischio e prendere decisioni sensate e calcolate, con dati a supporto presi dalla sua pagina Facebook.
Senza dati a supporto stiamo solo facendo supposizioni personali.
Fatta questa premessa, iniziamo a divertirci!
Perché è necessario, prima di toccare qualunque inserzione, avere una visione generale chiara e completa
Hai presente la storia dei due fratelli egiziani, figli del faraone, che ricevettero il sacro compito di costruire una piramide a testa?
Il primo che avesse finito sarebbe succeduto al faraone e avrebbe ereditato il controllo sull’intero Egitto.
Il primo fratello cominciò di buona lena a sollevare e incasellare pietre mastodontiche, mentre il secondo dopo qualche anno ancora non aveva mosso una pietra e per questo venne deriso da tutti.
Un giorno, mentre il primo fratello aveva già messo in piedi i primi strati della piramide e faticava a continuare visto lo sviluppo verticale del monumento, il secondo si presentò con un macchinario fatto di carrucole e marchingegni strani e, pietra dopo pietra, in pochi mesi completò il lavoro.
Allo stesso modo, “sporcarci le mani” senza un adeguato ragionamento e le dovute analisi e interpretazioni delle Facebook Ads non ci porterà molto lontano, in quanto non avremo ben chiaro dove vogliamo arrivare, come arrivarci e soprattutto come evitare errori che possono rallentare ampiamente i nostri risultati.
Ma come si fa, quindi, ad effettuare un’analisi sul Business Manager che ci permetta di avere questo quadro generale e al tempo stesso che ci faccia capire eventuali problemi specifici?
Quali dati delle Facebook ads è necessario guardare? Come si mettono assieme le informazioni affinché nulla sfugga al nostro controllo?
Preparati, ne vedremo delle belle!
Analisi dell’Ads Manager
Impostazione del report
È importante, se non fondamentale, impostare correttamente un report iniziale che ci dia una visione chiara di tutto.
Iniziamo quindi con l’aprire la sezione Reporting e creare un nuovo report pubblicitario delle tue Facebook ads, selezionando l’account pubblicitario che ci interessa analizzare.
E se un cliente possiede più di un account pubblicitario e devo analizzarli tutti?
Nessun problema! In quel caso, basterà selezionarne più di uno e Facebook Reporting automaticamente ci restituirà una visione completa di dati aggregati di tutti gli account selezionati.
A questo punto, dovremmo avere una schermata come questa ad attenderci:
Come avrai capito, messi così i dati ci diranno poco o nulla di realmente interessante sulle Facebook Ads.
Dobbiamo personalizzare le colonne in modo tale da avere una visione chiara e pulita dell’efficacia delle inserzioni.
Prima di tutto, allarghiamo la fascia temporale dell’account selezionando “Dall’inizio” nella relativa finestra.
Andiamo nella sezione “Dettagli”, a destra, e selezioniamo “Giorno”. Questo ci permette di avere ogni dato diviso per giorno e quindi valutare l’efficacia delle inserzioni durante tutto il periodo di tempo (se l’account ha uno storico molto ampio è possibile anche selezionare “Settimana” per una prima analisi generale). Deselezioniamo tutti gli altri parametri nella sezione “Dettagli”.
Poi impostiamo inizialmente una base di analisi con queste colonne (e ovviamente eliminiamo quelle che non rientrano in questo elenco):
- Importo speso
- Copertura
- Impression
- Frequenza
- CPM
- CTR (clic sul link)
- CTR unico (clic sul link)
Queste sono le metriche base che ci permettono già di avere un’idea generale di come è stata ottimizzata la spesa (tra poco vedremo anche come fare un’analisi di queste metriche nel dettaglio). Mancano ancora, però, le conversioni.
Quindi aggiungiamo anche i parametri che vedi qui sotto:
- Clienti potenziali (in sostanza, i lead, se ci sono)
- Costo per cliente potenziale
- Aggiunte al carrello
- Costo per aggiunta al carrello
- Aggiunte uniche al carrello
- Costo per aggiunte uniche al carrello
- Inizi di acquisto
- Costo per inizio di acquisto
- Inizi unici di acquisto
- Costo per inizio unico di acquisto
- Acquisto
- Costo per acquisto
- Acquisti unici
- Costo per acquisto unico
- ROAS
Se sei agli inizi e ti senti un po’ spaesato da tutti questi dati… non preoccuparti, è del tutto normale. Presto ti sarà chiaro al 100% come utilizzarli e come combinarli per tirare fuori le considerazioni più importanti!
Manca ancora un’ultima cosa per completare il report: le metriche personalizzate
Come facciamo a valutare l’efficacia del nostro funnel di acquisizione step-by-step?
Dobbiamo creare una serie di metriche personalizzate che ci permettano di scannerizzare il percorso utente, calcolando la percentuale di conversione da uno step all’altro nel funnel.
Partiamo dalla formula base, che è una semplice proporzione:
Step2 : Step 1 x 100
Clicchiamo su “Crea” nella sezione “Metriche” per creare la nostra metrica personalizzata.
Da qui digitiamo la formula. Vogliamo ad esempio scoprire quanti utenti che visualizzano il nostro sito alla fine aggiungono al carrello un prodotto? La formula sarà la seguente:
Aggiunte uniche al carrello : Visualizzazioni uniche della pagina di destinazione x 100
Nella creazione, dovresti vedere questo risultato:
La moltiplicazione x 100 in questo caso non bisogna inserirla poiché, selezionando “Percentuale”, in alto, verrà aggiunta in automatico alla formula.
Il dato che avremo sarà esattamente la percentuale di utenti che visualizzano il sito e aggiungono un prodotto al carrello.
Una volta che hai preso confidenza con questo tipo di metrica, andiamo a ultimare il report:
- % di conversione da Clic unici sul link a Visualizzazioni uniche della pagina di destinazione
- % di conversione da Visualizzazioni uniche della pagina di destinazione ad Aggiunte uniche al carrello
- % di conversione da Aggiunte uniche al carrello a Inizi unici di acquisto
- % di conversione da Inizi unici di acquisto a Acquisti unici
- % di conversione da Visualizzazioni uniche della pagina di destinazione a Acquisti unici
Ovviamente, questo report delle Facebook ads non deve essere la soluzione definitiva a ogni singolo account che esista. Questa è una buona base da cui partire e che in genere è adatta per una buona parte degli account, ma la cosa importante è che tu comprenda il metodo di analisi.
Se ad esempio l’account che devi analizzare non è un e-commerce e investe principalmente in Lead Generation, le metriche personalizzate che dovrai creare saranno differenti da quelle appena elencate.
In ogni caso, tu saprai farlo proprio grazie all’impostazione descritta!
E ora che abbiamo impostato il nostro report, facciamo un pò di analisi ed entriamo nel vivo dell’Audit.
Come analizzare un report delle Facebook Ads
Ricordi la storia dei due fratelli egiziani?
Secondo te perché il secondo, nonostante un momento iniziale in cui sembrava avrebbe perso, ha stracciato letteralmente il primo?
Bastava farsi una domanda.
Esiste un modo per farlo meglio?
Allo stesso modo, si comincia ad analizzare sempre partendo da delle domande.
Senza farsi delle domande i numeri non ci diranno assolutamente niente di interessante.
Saper analizzare correttamente, individuare problemi di efficienza della spesa e punti di forza e debolezza del percorso utente e della creatività significa mettere insieme numeri e ragionamento strategico.
Quindi, quali domande occorre porsi prima di andare a vedere i numeri?
Ti mostro qualche esempio, che ovviamente deve essere integrato o modificato in base alla tipologia di business.
Dopo vedremo anche perché ti ho fatto impostare un dettaglio giornaliero/settimanale.
Il funnel converte bene?
Gli utenti arrivano fino alla fine del percorso?
Ci sono degli step in cui il tasso di conversione potrebbe essere migliorato?
Le metriche personalizzate ci vengono in aiuto proprio per rispondere a queste domande.
Creiamo tante metriche quanti sono gli step del funnel, analizziamo il tasso di conversione per ogni step e, in più, aggiungiamo una metrica per analizzare il tasso di conversione dalla visualizzazione di pagina unica allo step finale (che, nel caso di un e-commerce, è l’acquisto).
Un piccolo tip: se abbiamo step intermedi obbligatori, che ti suggerisco sempre di aggiungere alle tue pagine (ad esempio un evento nel Pixel che si attiva al clic su un bottone all’interno della landing page), vanno assolutamente considerati nella nostra analisi!
Una volta che abbiamo i nostri dati inclusi nel report, dovremmo avere più o meno una schermata come questa:
Da qui possiamo subito capire se ci sono punti del funnel in cui possiamo migliorare.
Abbiamo un tasso di conversione basso da Inizio di acquisto ad Acquisto?
Questo ci può aprire delle strade di analisi sul processo di checkout: magari gli utenti non vanno oltre per una UX non ottimale o per indicazioni poco chiare, per scarsa varietà nei metodi di pagamento, per un’eccessiva richiesta di dati che rende il processo di acquisto lungo e macchinoso.
Abbiamo un tasso di conversione basso da Visualizzazione di pagina a Clic sul bottone?
Questo ci può dire che un utente magari non avanza nel percorso perché le informazioni sulla pagina sono poco chiare o incomplete, perché il contenuto dell’ad e quello della pagina differiscono e quindi un utente matura una certa aspettativa che poi non viene soddisfatta, perché il copy della landing non è efficiente e magari mancano leve forti a supporto.
Abbiamo un tasso di conversione basso da Clic sul link a Visualizzazioni uniche della pagina di destinazione?
Questo ci può far notare che stiamo in qualche modo perdendo traffico, magari per colpa di un link errato o di velocità di caricamento della pagina non ottimale.
Hai compreso il ragionamento? Riesci a percepire la grande utilità di questa analisi che, seppure così semplice, riesce già a scoprire le carte su moltissimi problemi che il funnel di conversione può avere?
Gli utenti comprano solo una volta o continuano ad acquistare?
Questa è un’informazione molto utile per e-commerce in quanto ci mette in guardia da eventuali inefficienze nel processo di cross-selling.
Per scoprirla basta osservare 2 dati: gli Acquisti e gli Acquisti unici. Più il secondo dato è vicino come numero al primo e più gli utenti sono meno propensi a comprare più volte.
Possiamo anche creare una metrica personalizzata per evidenziare meglio questo dato se serve. La formula sarà la seguente:
(Acquisti – Acquisti unici) : Acquisti unici x 100
La formula dovrebbe essere rappresentata in questo modo:
Avremo così un dato che ci indica quale percentuale di clienti acquista più di una volta.
Se questa percentuale è molto bassa può essere un segnale che ci dice che non è stato investito budget nell’accrescere il valore dei clienti già esistenti.
Le Facebook ads generano abbastanza traffico?
Uno dei dati che dovrebbe stare più a cuore a tutti gli advertiser: il CTR.
Avere delle ads con CTR basso (in genere lo considero “basso” se è inferiore all’1%) significa che potremmo migliorare la nostra comunicazione, la nostra creatività oppure la nostra targetizzazione.
La regola è sempre la stessa: stiamo comunicando bene e al pubblico giusto?
Il CTR ci può confessare questa informazione in modo molto veloce.
Ovviamente, bisogna valutare il tutto nel contesto. Un CTR dello 0,50% (ossia un clic ogni 500 visualizzazioni) dove però il CPA delle ads è ottimale non ci dice che è tutto da buttare via. Ci dice però che, nonostante stiamo ottimizzando adeguatamente, possiamo fare dei tentativi per migliorare ulteriormente l’efficacia delle inserzioni.
I costi dello spazio pubblicitario (CPM) sono costanti?
Confrontare i CPM nel corso del tempo lo trovo molto utile per capire se la situazione di mercato è cambiata.
Cosa significa?
Uno sbalzo di CPM da un periodo all’altro può significare molte cose: è entrato un big player nel nostro mercato pubblicitario che compete per l’attenzione dei nostri utenti, sono stati fatti cambiamenti alla targetizzazione (magari siamo entrati in una keyword a competizione molto alta), è stato fatto un cambio di obiettivo da un obiettivo meno qualitativo a uno più qualitativo, è calato il punteggio di qualità delle nostre inserzioni e così via.
Se dovessimo trovare un giorno (o una settimana) di questo tipo potremo andare a individuare con molta più velocità situazioni del genere.
In questo caso, andiamo a verificare anche altri dati per capire se questo sbalzo ha causato anche una variazione importante degli altri dati.
Ad esempio, se notassimo un aumento di CPM e allo stesso tempo un aumento di CPA potremmo considerare nella nostra analisi un futuro cambio di targetizzazione.
La frequenza è abbastanza alta?
Cosa ci dice la frequenza? Ci dice mediamente quante volte un singolo utente ha visto le nostre inserzioni in un dato lasso di tempo.
Una frequenza è buona quando è abbastanza alta da generare un ricordo più o meno importante, ma non troppo da creare fastidio in una determinata audience (leggi anche “Audience Insights Facebook: come analizzare la tua audience“).
Ad esempio, non ci servirà una frequenza molto alta nella parte alta del funnel, momento in cui gli utenti entrano in contatto con il brand per la prima volta e devono ancora acquisire fiducia in noi. Sarà invece utile avere una frequenza alta nel momento precedente l’acquisto, in quanto abbiamo bisogno che il ricordo si intensifichi il più possibile.
In genere considero buona una frequenza complessiva che va da 2 a 3/4 ogni settimana. Il che significa che, se utilizzo un dettaglio “Settimana” e vedo per ogni riga una frequenza che rientra in questo range di numeri la frequenza è stata controllata correttamente.
A livello di campagne Facebook ads, poi, questo numero dovrebbe risultare da un mix tra campagne a bassa frequenza (TOFU, da 1 a 2 settimanali), campagne a media frequenza (MOFU, da 2 a 10 settimanali) e campagne ad alta frequenza (BOFU, da 11 a 25 settimanali).
Quanto cala l’interazione a frequenza più alta?
Questo è un dato utile a comprendere un aspetto molto importante, spesso sottovalutato.
Come è giusto che sia all’interno di campagne Facebook ad alta frequenza il CTR a volte tende a diminuire, in quanto più volte gli utenti visualizzano la stessa ad, più aumenta il rischio di saturazione.
Per questo diventa utile capire se stiamo lavorando bene a livello contenutistico anche sulle parti più basse del funnel.
Quindi, quanto è superiore il CTR unico rispetto al CTR?
Un CTR unico molto più alto (2, 3 o addirittura 4 volte) del CTR ci rivelerà un’informazione chiave per le future campagne: gli utenti tendono a disinteressarsi delle nostre inserzioni una volta raggiunte le fasi più basse del funnel e questo ci dovrebbe spingere a lavorare meglio a livello creativo soprattutto in retargeting.
Queste domande base dovrebbero già fornire un quadro piuttosto chiaro della situazione generale. La cosa più importante per me è trasmetterti il metodo di pensiero, che poi andrai a completare autonomamente in base alla tipologia di business che dovrai gestire.
Torniamo un attimo al “Dettaglio” giornaliero o settimanale: perché è importante guardare la progressione dei dati nel tempo?
Considerare gli stessi dati da una prospettiva temporale ci permette di scovare informazioni più precise sull’andamento anziché limitarci a una visione generale.
Come sempre, partiamo dal farci delle domande mantenendo però un mantra come focus: dobbiamo individuare aumenti o diminuzioni di un certo dato nel tempo.
Perché questo?
Perché cambiamento significa che è successo qualcosa. Qualcosa di positivo o negativo. Saperlo è essenziale per farci risparmiare tempo nell’analisi e al tempo stesso individuare punti chiave dell’account.
Ti mostro 3 esempi di come questo ci può aiutare, facendo un paragone tra cambiamento costante e cambiamento repentino.
C’è stata una diminuzione costante del CTR nel tempo?
Molto probabilmente le creatività non sono state cambiate spesso e siamo arrivati a una saturazione.
C’è stata una diminuzione repentina del CTR?
Molto probabilmente è stato fatto qualche cambiamento nella targetizzazione o creativo che ha portato a un peggioramento del livello delle inserzioni.
C’è stata una diminuzione costante del traffico nel tempo?
Dobbiamo confrontare altri dati per capirne il motivo. Molto spesso le visualizzazioni della pagina di destinazione diminuiscono in seguito a un calo del CTR (meno utenti che interagiscono con le ads). Altre volte in seguito a un aumento del CPM (meno impression, a parità di CTR, significa meno traffico sul sito).
C’è stata una diminuzione repentina del traffico?
Dobbiamo verificare che non ci siano stati problemi all’interno di altri canali di traffico (Google Ads, traffico organico e così via). A volte, ad esempio, perdere posizionamento per una keyword importante sui motori di ricerca significa perdere buona parte del traffico di qualità sul sito web. Fatto questo controllo, verifichiamo che il Pixel abbia sempre lavorato correttamente, che il budget speso non sia stato enormemente abbassato, che non ci siano stati problemi tecnici lato server, che il CTR non abbia subito un brusco calo e così via. In ogni caso, se ci troviamo in questa situazione abbiamo scovato una potenziale fonte di problemi da segnalare al cliente e da risolvere.
C’è stata una diminuzione costante del CPA nel tempo?
Capita spesso che il CPA (ad esempio un Costo per Acquisto), nel tempo, subisca delle variazioni costanti in negativo. L’algoritmo di Facebook ottimizza la nostra spesa cercando di farci ottenere il maggior numero di eventi al costo più basso possibile (almeno per la strategia di offerta base). Un costo in costante aumento, in genere, indica una saturazione della nostra targetizzazione e/o delle nostre creatività. Situazione migliorabile provando a testare segmenti differenti di pubblico o nuove creatività.
C’è stata una diminuzione repentina del CPA?
In questo caso proviamo sempre a confrontare il dato con altri KPI, in modo tale da trarre considerazioni più attendibili. La frequenza è cambiata? Il CTR è cambiato? Il tasso di conversione è cambiato? Confronti come questi ci permettono di avere sempre un’idea chiara e precisa della situazione e delle nostre prossime mosse.
Visto quante informazioni è possibile tirare fuori ponendosi delle semplici domande e osservando?
Un piccolo tip: se ti basi su un Dettaglio molto piccolo, come ad esempio Giorno, valuta sempre se a livello statistico un eventuale calo repentino è valido per poter trarre considerazioni giuste. Se ad esempio notassi, nell’arco di una settimana, un calo repentino durante 1 solo giorno che poi non si protrae nei giorni successivi non è un campione statisticamente valido per definire l’esistenza di un vero e proprio problema.
Come ultimo tassello di analisi base, andiamo filtrare i dati per obiettivo campagna: molto utile per guardare a livello interno se il budget è stato allocato in maniera efficace per gli obiettivi di business del cliente.
Andiamo quindi nella relativa sezione e selezioniamo “Obiettivo”.
Selezioniamo poi uno degli obiettivi. Il mio consiglio è di analizzarli uno alla volta per valutare sia i risultati totali che quelli giorno per giorno di ogni obiettivo.
Una cosa molto utile è selezionare, nella sezione “Dettaglio”, il nome della campagna.
In questo modo:
Valuta se vale la pena di tenere attivo più di 1 Dettaglio (in questo caso ad esempio “Giorno” e “Nome della Campagna”). Solitamente se le righe diventano davvero tante o cambio da “Giorno” a “Settimana” o tolgo direttamente il Dettaglio legato al tempo.
Ricorda che non è importante avere più dati possibile. Troppi dati possono anche distorcere la tua visione generale e causare interpretazioni non precise.
Un’altra alternativa per filtrare i dati per obiettivo è selezionare direttamente il Dettaglio. In questo modo:
Guardare quali campagne corrispondono a quali obiettivi è molto utile per capire cosa è stato fatto e se è stato fatto per qualche motivo in particolare oppure per inesperienza.
Ad esempio, una campagna traffico che è stata creata per dare visibilità a un certo articolo del blog è differente da una campagna traffico creata per portare acquisti al sito web. La prima è stata creata per un motivo preciso, la seconda è stata creata per inesperienza in quanto l’obiettivo Conversioni sarebbe stata una scelta migliore.
La cosa bella è che il nome della campagna, nel nostro report, è cliccabile.
Il che significa che se per qualche motivo il cliente ha nominato le campagne in maniera errata o incomprensibile ci basterà cliccare sulla relativa campagna per essere ricondotti al pannello Ads Manager e scoprirne i dettagli.
Hai visto quante cose si possono fare da qui e quante informazioni ci vengono in aiuto solo facendo questa semplice impostazione e ponendoci queste semplici domande?
Ovviamente, come avrai capito, questa è solo la base di un report, che deve essere poi personalizzata e arricchita a seconda della tipologia di business e dei dati che vogliamo conoscere.
Qualche esempio di approfondimento?
Filtrare i dati per il Dettaglio “Dispositivo” ci darà informazioni utili sui mezzi migliori per raggiungere i nostri utenti. Ad esempio un CPA molto alto su Mobile rispetto a Computer potrebbe essere un segnale per migliorare i nostri formati pubblicitari e renderli più adatti a uno Smartphone oppure per controllare che non ci siano problemi sulla versione mobile della pagina di destinazione.
Filtrare i dati per il Dettaglio “Posizionamento” ci darà informazioni utili sui posizionamenti più efficaci. Ad esempio un importo speso molto alto su posizionamenti che per qualche ragione hanno un tasso di conversione più basso, potrebbe segnalarci un’allocazione di budget da parte di Facebook non del tutto efficiente e, quindi, da correggere.
Filtrare i dati per il Dettaglio “Ora del giorno” ci darà informazioni davvero interessanti in quanto vedremo i dati ordinati per fascia oraria. Scoprire se ci sono fasce orarie in cui il tasso di conversione è più alto, è utile per comprendere meglio il comportamento degli utenti e magari ottimizzare eventuali promozioni speciali in base a un orario più efficace.
Questi sono solo degli esempi. Il mio suggerimento è di esplorare il più possibile il pannello Reporting e adottare un approccio di curiosità.
Più sarai curioso, più dati troverai da analizzare. Più dati analizzerai, più i tuoi risultati aumenteranno!
A questo punto dell’analisi dovresti esserti segnato: tutti i problemi riscontrati analizzando il report; come è stato allocato il budget e dove; cosa potrebbe essere migliorato ed eventuali consigli per il cliente.
Se hai fatto questo sei già a un buon 70% del lavoro!
Procediamo con le ultime fasi dell’Audit e rendiamo il lavoro degno di un top player.
Completare l’analisi Facebook Ads con Facebook Analytics
Perché ci siamo concentrati prevalentemente sulla sezione Reporting?
Se sei arrivato a leggere fino a qui probabilmente ti sarai fatto questa domanda.
Te lo spiego subito: perché dall’Ads Manager noi vediamo ciò che ci interessa di più per lo scopo di questa guida, ossia i dati relativi alle campagne pubblicitarie.
Attraverso Facebook Analytics selezioneremo il Pixel come fonte di dati e, di conseguenza, se non applichiamo un filtraggio vedremo dati aggregati che non saranno distinti in base alla fonte di traffico.
Questo non è necessariamente un male, in quanto Facebook Analytics ci darà una rappresentazione grafica più chiara dei nostri dati che, per completare l’Audit, risulta fondamentale.
Iniziamo quindi entrando nel pannello di Facebook Analytics.
Dopodiché, cerchiamo nella lista il Pixel del business che dobbiamo analizzare e clicchiamo sul nome.
Funnel
Per cominciare, è utile avere una rappresentazione grafica del funnel di acquisizione.
Dalla schermata di Analytics selezioniamo “Funnel”:
Poi clicchiamo su “Crea funnel”:
A questo punto, potremo selezionare le varie attività ed eventi in successione per costruire il nostro funnel. Cominciamo da “Visualizzazioni di pagina”.
Cliccando poi sul segno “+” possiamo aggiungere altri eventi nel funnel. Selezioniamo “Content View”.
Notiamo quindi una cosa interessante: una rappresentazione grafica della percentuale di conversione tra visualizzazioni di pagina e visualizzazione di contenuti.
Continuiamo ad aggiungere al funnel gli altri step. Aggiungiamo “AddToCart”, “Initiate”Checkout” e “Purchase”.
Alla fine, il risultato dovrebbe essere questo:
Una rappresentazione grafica chiara del funnel di acquisizione, che ci fa notare subito ad esempio in questo caso come siano alte le visualizzazioni di contenuto rispetto alle aggiunte al carrello, dato che indica un tasso di conversione migliorabile.
Ancora più interessante è la schermata che vediamo un pò più in basso.
Questa semplice tabella ci mostra dati di completamento da uno step all’altro e percentuali di conversione da uno step all’altro.
Da qui possiamo tirare fuori considerazioni davvero interessanti, se ci pensi.
Ad esempio, vediamo che il segmento di utenti meno qualitativo (75%) in media impiega 3 giorni per aggiungere al carrello un prodotto dopo averlo visualizzato, però soltanto 6 ore per iniziare il checkout dopo averlo aggiunto al carrello.
Questo dato ci conferma la visione precedente: lavorare affinché l’utente aggiunga al carrello potrebbe essere determinante, in quanto la barriera principale è proprio l’aggiunta al carrello in questo specifico caso.
Vedi quanto diventa importante avere rappresentazione differenti degli stessi dati?
E non è finita qui.
Potresti creare un funnel addirittura prendendo come riferimento solo gli utenti nuovi per verificare l’efficacia della parte alta del funnel.
Guarda qui sotto:
Ho aggiunto al funnel, come prima selezione, la voce “Attività dei nuovi utenti”. Cosa ci dice la rappresentazione grafica?
Sicuramente che possiamo migliorare il lavoro sulla parte alta del funnel, cercando di aumentare il tasso di conversione dei nuovi utenti.
Coorti
Una funzione estremamente utile per estrarre dati di mantenimento. In pratica, utilizzando questa funzione, saremo in grado di comprendere il comportamento degli utenti nel corso del tempo.
Andiamo quindi nell’apposita sezione e clicchiamo su “Crea coorte”:
Dovremmo trovarci davanti a una schermata come questa:
In questa prima rappresentazione standard, ad esempio, vediamo la progressione dell’attività degli utenti nel tempo.
Come vedi, le righe a sinistra indicano i periodi in cui è avvenuta la prima azione selezionata. Le percentuali indicano esattamente in percentuale quanti utenti hanno compiuto la seconda azione selezionata dopo una certa settimana, che vedi nelle colonne.
Ad esempio, la prima colonna (con il colore più scuro) indica la percentuale di utenti che hanno compiuto l’azione 2 nella stessa settimana dell’azione 1.
Proviamo ad andare un pò più a fondo.
Selezioniamo AddToCart per Acquisti, in questo modo:
Vediamo da subito come, all’interno di questo business, gli utenti tendano a convertire molto presto. Infatti la percentuale di conversione maggiore rimane quella della prima settimana.
Nonostante questo, c’è comunque una buona percentuale di utenti che compiono un acquisto dopo più settimane, il che ci incoraggia a non trascurare segmenti di audience che tardano a convertire, anzi. Potrebbe essere un’occasione per provare a migliorare questo dato e recuperare più utenti possibile.
Proviamo ad allargare la fascia temporale, come vedi qui sotto, e iniziamo con il vero divertimento!
Dovresti trovarti davanti a una schermata come questa:
Già solo questa schermata ci dice moltissimo. Ad esempio sappiamo che il valore nella prima colonna è in diminuzione nel corso del tempo (dall’alto verso il basso): un segnale che ci fa pensare a un peggioramento della qualità degli eventi AddToCart o a un comportamento diverso della nostra audience.
Individuare quali segmenti di audience sono stati più profittevoli nel tempo ci può sicuramente aiutare a individuare azioni da replicare per l’efficacia che hanno avuto in passato.
Avrai notato che è possibile anche filtrare la seguente schermata per un parametro specifico. In questo modo:
Ad esempio, selezionando “Paese” (se abbiamo un business che spende in più Paesi diversi) possiamo valutare il mantenimento dei nostri utenti nel tempo in ogni Paese in cui spendiamo.
Filtrando per “Età” invece possiamo valutare se ci sono segmenti di età che tendono a mantenersi più a lungo e in generale scoprire che comportamento ha ogni fascia d’età in relazione a un determinato evento.
È uno strumento davvero eccezionale.
Riepilogo e consigli per la presentazione
Abbiamo quindi ottenuto una grande quantità di informazioni su ciò che è stato fatto e su ciò che è possibile fare in futuro.
Troppo confuso da tutte queste micro-analisi?
Non preoccuparti, è del tutto normale.
Abbiamo detto che parte sempre tutto da domande chiare e specifiche, giusto?
Con il tempo imparerai anche a farti queste domande senza bisogno di seguire una scaletta.
Per il momento, ti aiuto io a mettere insieme un pò il tutto.
Prova ad esercitarti con un account Facebook ads che segui o con un account di prova e inizia a creare una presentazione che racchiuda tutte le informazioni che hai raccolto.
In particolare, dedica una slide per ognuno di questi punti:
- Qual è il quadro generale delle performance fino ad ora?
- Quali sono i punti più importanti emersi da una prima analisi generale?
- Su quali segmenti di età e genere è stato investito più budget e quali sono i segmenti più performanti?
- Se il budget è stato investito su più Paesi, come è stato allocato tra questi e quali sono le performance generali per ogni Paese?
- Come è stato distribuito il budget fra i vari obiettivi campagna?
- Le campagne sono state impostate correttamente? Ci sono miglioramenti che è possibile fare?
- Le creatività hanno un buon tasso di interazione? Hanno un buon impatto? Comunicano in maniera corretta al target di riferimento? Ci sono miglioramenti che è possibile fare?
- I dati tecnici principali (frequenza, CTR, CPA, conversion rate per ogni step) sono buoni? Ci sono miglioramenti che è possibile fare guardando sia le campagne che il sito web?
- Ci sono punti critici (esempio un crollo di performance in un determinato periodo) da evidenziare in base a quanto emerso dalle analisi?
- Gli utenti si mantengono nel tempo? Acquistano più volte? Ci sono appunti sui comportamenti di acquisto che emergono dall’analisi e che sono importanti da considerare?
- I nuovi utenti convertono bene? Ci sono miglioramenti che è possibile fare in merito alla conversione di nuovi utenti?
- Sono presenti segmenti di pubblico (Età, Genere, Dispositivo, Orario ecc.) con caratteristiche importanti da evidenziare che differiscono dai dati macro?
- Ci sono, a occhio, criticità legate a strumenti esterni a Facebook (sito web, email ecc.) che occorre evidenziare e/o su cui possono essere fatti miglioramenti?
- Quali sono le best practice per l’impostazione delle campagne? Esempi anche di targetizzazione?
- Consigli finali da dedicare al cliente?
Raccogli tutto in una presentazione, aggiungi o togli quello che ti sembra adatto in base agli obiettivi del cliente e… BOOM.
Il tuo Audit da Top Player è pronto per essere inviato!
Conclusioni
Se sei agli inizi del tuo percorso professionale, ci tengo a ricordarti che questo schema di Audit non deve essere la fine, bensì l’inizio del tuo apprendimento sull’analisi delle Facebook ads.
Studia, testa, sperimenta e fai ricerche immergendoti nei dati fino a trovare segmenti utili da tenere a mente la prossima volta. Ovviamente anche dati non nominati in questo articolo.
La quantità di informazioni chiave che la maggior parte degli advertiser là fuori si lascia scappare spesso è quella che poi fa la differenza nei risultati di lungo periodo.
E un cliente di lungo periodo è un cliente che ti darà un valore 10 volte superiore a quello di qualunque altro cliente.
Se invece hai già dimestichezza con questi strumenti, spero di essere riuscito ad arricchire le tue conoscenze.
E se sei arrivato fino in fondo a leggere, ti lascio con un mantra che sicuramente apprezzerai.
“Se torturi i numeri abbastanza a lungo, confesseranno qualsiasi cosa”.
Gregg Easterbrook
Alla prossima!
Ciao simone ottimo articolo! per quanto riguarda il ctr lo reputi basso sotto l 1%. Ma ti riferisci ad un ctr (tasso di click sul link) o ctr(tutti i click)? grazie mille per l’eventuale risposta.
Ciao! Grazie per il tuo apprezzamento. Mi riferisco sempre al CTR clic sul link.
Ciao Simone, innanzitutto grazie, articolo molto interessante e ben dettagliato. Sto provando a fare l’audit della pagina che sto gestendo e che ha una storia di dati lunga.
Dopo aver impostato tutte le voci (incluse le metriche personalizzate) noto che il report non mi dà molti dati (aggiunte al carello, costi, inizi di acquisto, ROAS, e cosi via fino alle metriche personalizzate).
Vi è mai successo?
Ciao Diana!
Prova a controllare innanzitutto che il tracking sia correttamente settato e che il Pixel lavori. Poi controlla la finestra di attribuzione settata (se ad esempio è 1 day clic è normale che vedi meno dati). Infine considera anche la spesa totale: quanto hai speso sull’account? Abbastanza da generare eventi oppure no? Fammi sapere!
Ciao Simone,
Ho controllato: Pixel funziona correttamente, la finestra di attribuzione 1 giorno da visualizzazione e 7 giorni da click, la spesa più di 20k quindi di sicuro non è questo il motivo.
Infatti manca solo una parte dei dati, in particolare quelli delle metriche personalizzate. Ho controllato se ho impostato bene le formule, e sono corrette anche quelle.
E’ un peccato, mi interessava molto fare un’audit secondo il metodo da te descritto.
Ciao Simone,
in primis complimenti, articolo molto dettagliato ed interessante. Volevo porti un quesito: vista la chiusura di Facebook Analytics ci sono dei tool che consiglieresti come sostituiti free o a pagamento per le analisi sul mondo Meta?
Grazie mille!
Ciao Cristian, grazie!
Puoi usare tranquillamente un mix tra Facebook Reporting e GA4 per fare un’analisi piuttosto completa.
Simone