De mogelijkheden van experimenten binnen Facebook Ads

Facebook is voor veel bedrijven een belangrijk kanaal voor het genereren van zichtbaarheid en transacties. Een data gedreven optimalisatie aanpak is cruciaal om resultaten op dit platform te verbeteren. Facebook biedt via de tool experimenten diverse mogelijkheden om nieuwe innovaties of aanpassingen op een data gedreven manier te testen. Dit artikel gaat in op de verschillende vormen van experimenten die Facebook onderscheidt en mogelijke toepassingen hiervan.

Binnen de experimenten tool van Facebook zijn de volgende typen experimenten beschikbaar:

• A/B Test: Het testen van optimalisaties waarbij 50% van de doelgroep de optimalisatie te zien krijgt en 50% niet.
• Uitsluitingstest: Het testen van de meerwaarde van campagnes door een percentage van de doelgroep geen advertenties te laten zien.
• Merkonderzoek: Het meten van brand metrics zoals naamsbekendheid, om de impact van advertenties op deze brand metrics te meten.

In het vervolg van dit artikel wordt in detail uitgelegd wat de verschillende typen experimenten inhouden en wanneer je deze moet gebruiken, aangevuld met concrete voorbeelden.

A/B Test binnen Facebook Ads

Een A/B test, ook wel een split test genoemd, is een type experiment waarbij er variabelen binnen Facebook Ads getest kunnen worden. Tijdens dit experiment wordt de doelgroep en het budget verdeeld tussen twee evenredige groepen van 50%. Dit zorgt voor een eerlijke vergelijking tussen de groepen. Om deze reden is een A/B test binnen Facebook Ads de meest betrouwbare manier om optimalisaties te testen.

Een veelgebruikte toepassing van een A/B test binnen Facebook Ads is om een experiment te draaien op basis van een biedstrategie. Zoals het testen van “hoogste waarde of laagste kosten” tegenover “kostenlimiet”. Aangezien het wisselen van de biedstrategie binnen Facebook Ads grote consequenties kan hebben is het aan te raden om dit eerst te testen via een A/B test. Dit geeft een betrouwbaar beeld van de consequenties als je de biedstrategie wijzigt. Andere optimalisatie mogelijkheden zijn het testen van doelgroepen en advertenties.

Uitsluitingstesten binnen Facebook Ads

Een uitsluitingstest is een experimentvorm binnen Facebook Ads om de meerwaarde van advertenties te meten. Tijdens een uitsluitingstest wordt er een controlegroep van 10% gebruikt die geen advertenties te zien krijgt. Deze groep wordt vervolgens op geschaalde wijze vergeleken met de 90% die wel advertenties hebben gezien. Met als resultaat inzicht in de incrementele (daadwerkelijke) waarde van Facebook Ads op belangrijke conversie acties zoals aankopen.

Een voorbeeld van een uitsluitingstest is het testen van dynamische remarketing campagnes op basis van een productfeed. Om te testen of deze campagne zinvol is. Met het idee dat consumenten het productaanbod al gezien hebben op de website. Facebook Ads hanteert een minimum van 100 conversies voordat er inzichten worden gegeven in de resultaten. Daarnaast is het nog onduidelijk wat de consequenties gaan worden van de iOS 14 update voor de mogelijkheid en betrouwbaarheid van uitsluitingstesten.

Merkonderzoek voor Facebook Ads

Merkonderzoek gaat over het meten van de impact van Facebook advertenties op brand metrics zoals naamsbekendheid. Dit experiment heeft de vorm van een survey waarin er vragen worden gesteld aan de groep die wél, en een groep die géén advertenties te zien krijgt. Het verschil tussen deze groepen is het effect van de Facebook advertenties op brand metrics. 

De survey bestaat uit maximaal drie vragen waarbij er onder meer gekozen kan worden uit vragen gerelateerd aan bekendheid, overweging, actie en de mate van aanbeveling. Indien Facebook additionele support geeft op je account, is er meer vrijheid in de vraagstelling voor het merkonderzoek.

Een voorbeeld vraag om de bekendheid te meten is “Heb je weleens gehoord van [brand X]?”. Merkonderzoek is in Nederland alleen beschikbaar voor bedrijven die tijdens de looptijd van het onderzoek meer dan €14.000 spenderen aan advertenties. 

Ontdek zelf de meerwaarde van een data driven optimalisatie aanpak

Facebook is een belangrijk kanaal voor veel bedrijven. Een data driven optimalisatie aanpak, aan de hand van experimenten, zorgt voor continuïteit en verbetering van resultaten. Ook op een data driven manier Facebook Ads optimaliseren? Begin dan snel met experimenteren en vraag waar nodig om ondersteuning van onze experts.