掌握 Facebook 预测而非预测的 5 个步骤

已发表: 2021-10-23

“告诉我我应该在Facebook 上花多少钱以及我可以期待什么结果。”

这句话是我们经常从客户那里听到的一句话。 每次听到这句话，我都心有余悸。 当我听到它时，我过度分析的一面会接管并惊慌失措，因为 A.) 我知道 Facebook 不断变化的平台的波动性、不同的受众以及可用的指标较少 B.) 最重要的是，我害怕被“预测”！

在与一个非常聪明的人进行了多次交谈并在纸袋中呼吸了几轮之后，我开始意识到我正在使这种方式比我需要的压力和困难更大。 问题是我被“预测”和 100% 准确所困扰。 我和我的许多同事的天性总是追求完美，而有时所有客户想要的只是一个简单的开始预测，而完美可以在以后到来。

下面，我将通过 5 个简单的步骤介绍我如何分解和简化 Facebook 预测。

  1. 期望
  2. 目标
  3. 工具
  4. 预测而不是预测
  5. 测量和调整

期望

  • Facebook通常是高漏斗流量
  • 不要指望 Facebook 执行类似于 Google 或 Bing 低漏斗营销活动

让我们马上把它弄出来。 与 Google 和 Bing 搜索活动相比，Facebook 有不同的指标、不同的受众，并且通常是漏斗的顶部。

我们是在设置全新的测试还是根据 Facebook 的历史表现寻找预测？

如果是全新的测试，则应获得认可并同意这是一项具有设定预算和时间框架以评估性能的测试。 快速、草率的决定可能会损害测试结果，并且无法获得足够的数据来看到长期收益。 如果没有足够的时间从测试中收集数据，或者认为 Facebook 会执行类似于 AdWords 或 Bing 搜索活动的印象，您可能会错过重大胜利。

目标

正如我上面提到的，Facebook 的表现并不总是类似于 Google 和 Bing 搜索活动。 因此，您不应该有相同的目标。 如果您有之前运行过的广告系列的历史数据，您可以更轻松地收回数字以设定硬性转化目标。 或者，如果您没有任何历史转化数据可供提取，也许您决定设定目标，更多地关注参与度和关键学习以进行进一步测试。

示例：全新的 Facebook 广告系列

目标：以 X 的预算运行 30 天的测试，以收集关键知识以设定更具体的 CPA 或 ROAS 目标。 在此期间，我们的主要 KPI 将是参与度指标——喜欢、分享、链接点击、点击率等。

如果您有一个必须达到的盈亏平衡目标，您可以设定这些目标，让每个人都在同一页面上并确保盈利。

在测试结束时，评估所有渠道的归因也应该是一个目标。 这个测试对其他渠道有什么影响？ 是否有可归因于此测试的总转化次数/收入的提升？

底线是设定目标。 得到大家的同意和评估结果。

工具

既然您已经设定了期望和目标，接下来我们将介绍哪些工具有助于创建 Facebook 预测。 我发现有助于开始预测的几个工具是：

  • 活动策划师
  • 70/20/10 规则

Facebook Campaign Planner 是品牌推广活动的重要资源，可提供估算的受众规模和成本。 然而，活动策划者和 Facebook 是一个活生生的野兽，因此数字确实经常变化并变得过时，因此刷新您的数字很重要。 出于这个原因，提供 Facebook 预测可能会很棘手。

预测而不是预测

让我们来看看这种情况将如何分解。 在这个例子中，假设客户想要将 Facebook 测试为一个全新的渠道，但不知道从哪里开始。

1.) 从 70/20/10 规则开始。 让我们使用客户每月 100,000 美元的 PPC 预算的 10% 来测试 Facebook 1 个月 = 10,000 美元。 虽然这不是一门精确的科学，但在审查了广泛客户的预算后，我们发现这个数字是一个非常准确的起点。

测试预算

一旦您对要测试的内容有了估计的预算，您就可以在广告系列规划器中建立您的受众目标。

受众目标

活动策划人员会列出您需要的指标，以支持估算的转化数字。

要预测估计的转化次数，您需要确定最佳转化率/印象 CVR。 通常，如果 CVR 转到同一个登录页面，它应该保持相当一致。 但是，CVR 因再营销与潜在客户而异，因此请记住这一点，具体取决于您希望获得的预测的细化程度。

如果您之前从未运行过 Facebook 广告活动并且不确定转化/展示 CVR 应该是多少，您可能会将您为 Google Display 或类似受众获得的转化/展示 CVR 作为基准。 或者，如果您可以访问 Facebook 中的其他行业数据，您也可以将这些数字用作估算值。 例如，在 Facebook 的多个电子商务帐户中，我们看到平均转化率/展示 CVR 为 0.16%，潜在客户为 0.03%*。

*这些是一般估计数字会有所不同。

因此，在此示例中，假设您的帐户的平均转化/展示 CVR 为 0.16%。 现在您有了这个数字，您可以进行数学计算来取消转化次数和每次转化费用。

美东时间。 转化次数 = 估算值展示次数 * 转化次数/展示次数

转换数据

测量和调整

现在您已经概述了测试的详细信息并获得了所有相关人员的同意。 您有一些估计的基线预测可以开始。 接下来，是时候让约定的测试在设定的时间段内运行、优化和评估了。

从测试中获得实际的硬转换数据后，您将能够提供更准确的预测。 您还可以在转换数字之外获得受众洞察力。 例如，人口统计洞察、归因、兴趣和其他信息可帮助您了解目标角色。 从那里您可以将此数据用于其他测试甚至其他渠道。

祝你好运，测试愉快！