Advertising
Data Driven Optimalisatie Binnen Facebook Ads
De inzet van advertenties op Facebook en Instagram blijft maar doorgroeien. Zo is Facebook’s omzet uit advertenties in Q3 2021 met circa 33% (bron) toegenomen t.o.v. dezelfde periode vorig jaar. Een signaal dat de advertentiekanalen van Facebook steeds belangrijker worden voor bedrijven. Daarnaast wordt het advertentieplatform continue verbeterd met nieuwe functionaliteiten. Dit biedt kansen voor bedrijven om resultaten te verbeteren, maar ook risico’s, aangezien nieuwe functionaliteiten geen garantie geven tot betere resultaten. Sterker nog, het blindelings doorvoeren van nieuwe functionaliteiten kan zelfs leiden tot slechtere resultaten.
Hoe pas je nieuwe functionaliteiten toe zonder het risico dat je resultaten verslechteren? In dit artikel leg ik uit hoe een data-driven optimalisatie aanpak aan de hand van experimenten je hierbij kan helpen.
Valideren van optimalisaties via experimenten
Het testen van innovaties en het analyseren van het effect kan op 2 verschillende manieren:
- Doorvoeren van de innovatie en het tijd over tijd analyseren van het effect.
- Het opzetten van een experiment waarbij 50% van een groep wordt blootgesteld aan de innovatie en 50% niet.
Alleen via een experiment weet je zeker wat het effect is van een aanpassing in je campagnes. Een tijd over tijd analyse laat dit niet zien doordat er ook externe factoren invloed hebben op je campagnes. Denk hierbij aan factoren zoals het weer, een kortingsactie of andere aanpassingen in je Facebook campagnes.
Test nieuwe innovaties daarom altijd eerst via een experiment. In de eerste plaats om te begrijpen wat het effect van een innovatie is op het resultaat van je campagnes. Maar ook om te leren over je doelgroep. Zo zou je via een experiment kunnen ontdekken welke communicatieboodschap het beste werkt. Een waardevolle learning die je ook kan gebruiken voor andere marketing kanalen.
Om de betrouwbaarheid van een experiment verder te verhogen is het advies om het volgende aan te houden:
- Doe maximaal 1 aanpassing tussen de control en variant
- Een experiment moet minimaal 7 dagen lopen
- Het kanspercentage dat Facebook aangeeft moet 80% of hoger zijn
- Er moeten minimaal 100 conversies plaatsvinden in de control en variant
Aanvullend daarop hertesten we met enige regelmaat innovaties of hypothesis om te valideren dat het nog steeds een verbetering is. Deze aanpak heeft aantoonbaar positieve resultaten opgeleverd bij onze klanten.
Voorbeeld experiment doelgroep uitbreiding
Een van de innovaties die we getest hebben is de uitbreiding van doelgroep targeting. Volgens Facebook kan deze uitbreiding ervoor zorgen dat je campagne prestaties verbeteren doordat het algoritme een grotere groep aan mensen kan bereiken. Een mooie belofte wat ook veel tijd zou besparen bij nieuwe campagnes omdat het uitwerken van een concrete doelgroep targeting minder belangrijk zou worden. Om het effect van uitbreiding in doelgroep targeting in kaart te brengen, maar ook om een learning op te doen voor toekomstige campagnes, hebben we besloten om dit bij 2 van onze klanten te valideren via een experiment.
Het resultaat
Het resultaat was verschillend bij onze klanten. Klant 1 liet positieve resultaten zien met een stijging in conversies en een daling in de kosten per conversie. Bij klant 2 was dit het tegenovergestelde. Ondanks de belofte van Facebook laat dit zien dat een optimalisatie ook negatief kan uitpakken. Probeer dit daarom altijd te testen via een experiment.
Ontdek zelf de meerwaarde van experimenten
Onze data-driven optimalisatie aanpak wordt bij al onze social advertising klanten toegepast en heeft het volgende opgeleverd:
- We zijn sneller in het uitrollen van innovaties, doordat we het direct testen in plaats van dat we wachten op de eerste reacties vanuit de markt.
- Data is leidend in hoe we campagnes opzetten, van targeting tot optimalisatiedoelen en tot advertentiecontent.
- We zorgen dat advertentiebudgetten sterker renderen door aanpassingen die niet, of negatief werken, na de testperiode niet te implementeren.
Ook meer resultaat behalen uit social advertising? Begin dan zelf met een data-driven optimalisatie aanpak waarbij je alle optimalisaties valideert via experimenten.
