Facebook ads per e-commerce: perché non utilizzare campagne traffico

4 minuti   Facebook Ads

By Lorenzo Tombari

Facebook ads per e-commerce: perché non utilizzare campagne traffico

Di cosa parleremo oggi

Ebbene sì: molti consulenti (inclusi quelli Meta) consigliano vivamente di utilizzare le campagne traffico parlando di “allenamento del pixel” e altre mirabolanti assunzioni prive di senso e soprattutto di fondamento.

In questo articolo cercherò di spiegarti, partendo da un esempio concreto, perché non conviene assolutamente utilizzare questo obiettivo di campagna se lavori con e-commerce.

Piccolo sfogo sulle campagne traffico

L’idea di questo articolo nasce da una consulenza che ho fatto qualche giorno fa a un giovane business e-commerce che sta muovendo i suoi primi passi nel mondo di facebook ads.

Infatti quando ho aperto l’ads manager per la consueta analisi preliminare, per l’ennesima volta mi sono trovato di fronte a una campagna con obiettivo “traffico” che, a un occhio poco esperto, poteva sembrare una buona campagna (vedremo tra poco perché).

Quando ho chiesto spiegazioni in merito, mi è stato detto che la campagna era stata caldamente consigliata da un consulente al fine di “allenare il pixel”.

Così, amareggiato, ho deciso di scrivere questo articolo per mostrarti perché non devi fare campagne traffico per il tuo e-commerce.

Partiamo quindi dal vedere insieme i dati di questa campagna

Li puoi vedere nel video qui sotto, ma per comodità te li riporto anche in una serie di bullet point di seguito.

Ecco quindi i dati più salienti:

  • Spesa: 288,02€;
  • Reach: 81.134;
  • Impression: 139.646;
  • Cpm: 2,06€;
  • Cpc: 0,06€;
  • Outbound clicks: 4.416;
  • Unique outbound ctr: 4.65%;
  • View content: 546;
  • Adds to cart: 11;
  • Initiate checkout: 0;
  • Purchase: 0;
  • Valore degli acquisti: 0€.

Come interpretare questi dati?

A prima vista, se ci fermiamo ai dati pre-click, ossia alla valutazione di ciò che avviene fino a che gli utenti cliccano sulle nostre inserzioni, un advertiser poco esperto potrebbe pensare:

“wow, questa campagna sta spaccando! La pertinenza (ossia i ctr) è altissima, i costi (cpm e cpc) sono estremamente contenuti e sto portando una valanga di traffico sul sito! Evviva! Avanti tutta!”

Questi dati sembrano infatti entusiasmanti.

Facebook ads per e- commerce: perché non utilizzare campagne “traffico” : esempio dati

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Facebook ads per e- commerce: perché non utilizzare campagne “traffico”: esempio dati

Tuttavia, ragionando in questo modo stiamo prendendo un’enorme cantonata.

Perché? Vediamo i dati post-click.

Facebook ads per e- commerce: perché non utilizzare campagne “traffico”: dati esempio

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Facebook ads per e- commerce: perché non utilizzare campagne “traffico”: dati esempio

Già ad un primo sguardo sommario ci rendiamo conto che questi dati, riconducibili alla stessa identica campagna, non sono affatto altrettanto entusiasmanti.

Infatti la grande mole di traffico (4.416 click) portata al sito a costi molto contenuti ha generato solo 546 view content (ossia visualizzazioni di pagina prodotto), 11 aggiunte al carrello e 0 (dico zero) inizi di acquisti e acquisti.

In altre parole, i 288,02€ spesi per portare questo traffico sul sito hanno generato di ritorno 0€.

Che cosa si evince da tutto ciò?

Che il traffico portato sul sito è di qualità estremamente scadente, ossia che è un traffico di persone che hanno un intento di acquisto prossimo allo zero.

Quali sono le conseguenze?

Le conseguenze di una scelta strategica di questo genere puoi vederle nello screen qui di seguito, preso dal backend dello shop a cui puntava la campagna “traffico” e riferito al periodo in cui quest’ultima è stata attiva.

tasso di conversione del negozio online, esempio
  • Tasso di conversione crollato del 58%;
  • Tasso di aggiunta al carrello crollato del 65%;
  • Tasso di inizio checkout crollato del 49%.

Insomma, un disastro.

E perché questo accade?

Proprio perché abbiamo scelto come obiettivo della nostra campagna “traffico”.

Infatti quando scegliamo l’obiettivo della nostra campagna (traffico, conversioni ecc.) stiamo sostanzialmente chiedendo a facebook di raggiungere, all’interno del pubblico target settato a livello di gruppo di inserzioni, il cluster di utenti più propensi a compiere l’azione che desideriamo.

Quindi, se scegliamo come obiettivo ”traffico”, facebook mostrerà le nostre inserzioni al cluster di utenti che sono soliti cliccare su link che portano fuori dalla piattaforma. Ma bada bene: questo non significa certo che siano utenti interessati ad acquistare i nostri prodotti.

Di contro, se scegliamo come obiettivo “conversioni”, facebook mostrerà le nostre inserzioni agli utenti che ritiene abbiano una buona probabilità di convertire (leggi acquistare) all’interno del nostro sito web.

In più, giustificare questa scelta strategica affermando che “almeno il pixel si allena”, significa affermare una grande fesseria.

Il pixel è un frammento di codice javascript, non un atleta che si prepara alle olimpiadi.

In quanto codice di tracciamento quindi, il pixel registra esclusivamente il traffico e le azioni (leggi conversioni) che avvengono sul nostro sito e trasmette tali informazioni (che solitamente chiamiamo “segnali”) a facebook.

Facebook interpreta quindi questi segnali e, grazie alla potenza del suo machine learning, decide su basi algoritmiche a quali aste farci partecipare, ossia a quali impression puntare, per avere il miglior ritorno sull’investimento pubblicitario possibile.

In altre parole, più “segnali” il nostro pixel trasmette a facebook più il machine learning sarà alimentato e avrà modo di scegliere in maniera efficace a quali aste farci partecipare e a quali no (ossia a quale utente, in quale momento del giorno e in quale posizionamento mostrare una determinata inserzione).

Ma ovviamente questo meccanismo funziona solo se i “segnali” che il pixel trasmette a facebook sono positivi (tanti acquisti, tante aggiunte al carrello, tanto tempo di permanenza, tante pagine viste ecc.).

Se i segnali che arrivano sono invece negativi (poche persone aggiungono al carrello, nessuno acquista, le sessioni durano poco) facebook tenderà invece a penalizzarci lato algoritmico in quanto evince da tali segnali che non stiamo offrendo una buona esperienza pubblicitaria ai suoi utenti.

Ora il concetto dovrebbe essere chiaro.

Campagne traffico → tanto traffico ma di bassa qualità → crollo dei dati di conversione dello shop
→ segnali negativi a facebook → penalizzazione lato algoritmico

Conclusione

Ecco quindi la tesi (e il consiglio spassionato) del mio articolo:

NON UTILIZZARE CAMPAGNE TRAFFICO PER Il TUO ECOMMERCE!

Per ecommerce, lavora sempre con l’obiettivo “conversioni”.

Ok Lorenzo, ma che obiettivo di conversione scelgo per la campagna?

Il mio consiglio è di partire sempre scegliendo “purchase”.
Poi se l’ottimizzazione per “purchase” non dovesse funzionare bene sin da subito (ossia se non dovessi riuscire a generare abbastanza conversioni e di conseguenza ad uscire dall’apprendimento oppure se il percorso di acquisto dei tuoi utenti è particolarmente lungo), puoi pensare di switchare ad un evento di conversione meno “profondo”, come “add to cart” ad esempio.

E questo non per allenare il pixel, ma semplicemente per mandare un maggior numero di segnali (positivi!) a Facebook con cui alimentare il machine learning.

Scritto da:
Lorenzo Tombari

Commenti

  1. Tania ha detto:

    Ciao! Ho trovato l’articolo estremamente interessante e condivido pienamente il tuo punto di vista. Tuttavia, ritengo che l’approccio debba essere adattato anche ad altri tipi di business, non esclusivamente all’e-commerce, per focalizzarsi sull’obiettivo più adatto.

    Per esempio, consideriamo un’azienda che si appresta a lanciare campagne sponsorizzate su Facebook e che opera nel settore della cancelleria, offrendo prodotti e servizi correlati. Questa azienda non possiede un e-commerce ma dispone sul proprio sito di pagine dedicate ai prodotti e di un modulo di contatto per la generazione di lead. In un contesto dove l’azienda non ha mai avviato campagne pubblicitarie e non beneficia di traffico preesistente, suggerirei di puntare inizialmente sull’obiettivo “contatti”. Potrei considerare di ottimizzare verso un altro tipo di conversione qualora le spese si rivelassero eccessive, per poi focalizzarmi sui lead durante le fasi di remarketing.

    Il consulente aveva proposto di iniziare con una campagna di prospecting focalizzata sull’aumento del traffico, al fine di “allenare” il pixel e incrementare le visite al sito, per poi passare alla generazione di lead in una fase successiva. Personalmente, non sono d’accordo con questa strategia. Se ritieni che questa sia comunque la via da seguire, potresti spiegarmi il tuo ragionamento?

    Grazie mille per l’insight, l’articolo è stato davvero illuminante!

    • Loop ha detto:

      Ciao Tania. Grazie per il tuo commento. Sono felice che l’articolo ti sia piaciuto e ti sia stato utile.

      La questione “uso campagne traffico così il pixel si allena” è, usando un eufemismo, una fesseria. Ti spiego perché.

      Nel momento in cui selezioni come obiettivo della tua campagna “Traffico”, Meta mostrerà le tue inserzioni a quella porzione di utenti (o cluster), all’interno dell’audience target della tua campagna, più propensa a cliccare su link che portano all’esterno della piattaforma. Di conseguenza sì porterai tanto traffico alla pagina di destinazione, ma sarà traffico di scarsa qualità e di utenti poco interessati a ciò che hai da offrire o comunque molto lontani dalla conversione che desideri ottenere.

      Il Machine Learning di Meta infatti, per ottimizzare la delivery delle campagne, si basa sui segnali (in inglese “signals”) che arrivano dal sito web grazie al pixel. Tali segnali sono, in breve, le azioni che gli utenti compiono all’interno delle pagine web. E possono essere “positivi” (un aggiunta al carrello, un inizio di checkout, la compilazione di un form, un tempo di permanenza lungo sulla pagina ecc.) o negativi (bounce rate alto, alto tasso di checkout abbandonati, basso tasso di aggiunta al carrello ecc.) Più i segnali sono numerosi e positivi, più Meta sarà in grado di trovare utenti adatti a compiere la conversione da te desiderata, premiandoti con CPM minori e partecipazione ad aste migliori. Più i segnali sono negativi, più Meta farà fatica a ottimizzare la delivery delle tue inserzioni e più ti penalizzerà, con CPM maggiori e partecipazione ad aste meno qualitative.

      Da qui, si può dedurre come portare traffico di scarsa qualità all’interno delle nostre pagine web non alleni il pixel ma anzi crei solo problemi.

      Di conseguenza, nel caso di cui parli, se i costi per lead sono troppo alti e non sostenibili, innanzitutto bisogna indagare il perché. Le inserzioni non sono adatte? La landing non è ben fatta? La proposta di valore non è forte? Il form è un muro di campi? L’utente non sa cosa aspettarsi dopo la compilazione del form? ecc. ecc. Ma, mettiamo caso che il problema non stia né nel pre-click né nel post click, piuttosto di fare una campagna Traffico sarebbe molto meglio fare una campagna “Conversioni” ottimizzata su una conversione qualitativa precedente al rilascio del contatto, tipo il tempo di permanenza sulla pagina, il click su determinati bottoni CTA ecc.

      Spero di essere stato chiaro. Se hai altri dubbi, sono qui.

      Lorenzo

  2. Tania ha detto:

    Grazie mille per la tua risposta.
    Condivido in pieno!
    la campagna traffico per cosa la utilizzeresti?

    Se un’azienda vuole fare lead generation ma non ha mai fatto campagne, partiresti da una traffico per poi strutturare due lead (prospecting e retargeting) o faresti solo Lead (prospecting e retargeting)?

    Ti ringrazio ancora.

    tania

    • Loop ha detto:

      Ciao Tania,
      qui si apre un mondo: la risposta è il classico “dipende”, bisogna valutare tanti elementi.

      All’interno della Performance School ci sono lezioni su questo tema e nei tutoring live analizziamo singoli casi per dare spunti e suggerimenti: può esserti utile per risolvere questi dubbi e arricchirti confrontandoti con altri professionisti, ti lascio link qui: https://performanceschool.it/

      Intanto grazie ancora per aver letto l’articolo e un saluto! 🙂

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