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

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.

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

Perché? Vediamo i dati post-click.

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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 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.