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    Home » 廣告主最常犯的 5 種歸因錯誤
    社交媒體推廣

    廣告主最常犯的 5 種歸因錯誤

    onlineadminBy onlineadminFebruary 6, 202402 Mins Read
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    歸因可能是廣告中最重要的元素。 它不僅可以透過將轉換功勞分配給廣告來幫助廣告商了解哪些有效、哪些無效,而且還會影響 最佳化效果目標是在廣告集中選擇的,並決定優化和投放。 您如何優化會影響看到您廣告的人。 Meta 會將您的廣告顯示給最有可能執行您所需操作的使用者。 更多的 和瞄準。 如果做錯了,你的錯誤就會滲透到廣告的每一步。

    上週,我們介紹了廣告主最常見的最佳化錯誤。 本週,讓我們專注於歸因錯誤。

    也許您正在犯其中一些錯誤。 不算太晚。 進行必要的更正。

    讓我們來看看最常見的歸因錯誤…

    什麼是歸因?

    首先,讓我們弄清楚我們在說什麼。

    歸因是指將轉換歸功於廣告的能力。 雖然是一個簡單的概念,但正確的歸因有多個層面可以影響廣告效果。

    當歸因出現問題時,這是由於這些領域之一的失敗所造成的…

    1. 設定。 您已經在後端完成了所有工作,以確保準確、完整地報告結果。
    2. 申請。 您知道如何將歸因知識應用於不同的最佳化策略。
    3. 解釋。 您能夠理解您的結果的意義。
    4.理解。 您了解歸因的工作原理、它的優點和缺點以及如何影響您的方法。

    現在讓我們來分析一下最常見的錯誤。

    1. 像素或像素設定不正確或不完整 轉換APIConversions API 提供了轉換結果和 Meta 之間的直接連接,用於廣告群組最佳化和報告。 例如網路和線下活動。 透過使用轉換 API,您可以向 Meta 發送更完整的轉換活動情況,以幫助改善您的結果。 更多的

    如果不先為 Meta 設定一種方法來了解人們如何在 Meta 系列應用程式之外與您的業務互動,那麼轉換歸因就不可能實現。

    這從元像素開始。 它需要出現在您網站的每個頁面上。 如果可能,它需要位於您不擁有的其他銷售產品的網站上。

    一度,設定像素(以及事件,我們稍後會介紹)就足夠了。 但主要由於隱私權法和較弱的跟踪,傳遞第一方資料對於完成歸屬至關重要。 如果您尚未設定 Conversions API,則您將向 Meta 發送不完整的資料。

    這可能有兩種形式:

    1. 網路API。 這是最常見的形式 轉換每當網站訪客執行觸發標準事件、自訂事件或自訂轉換的操作時,就會計算一次轉換。 轉換的範例包括購買、銷售線索、內容瀏覽、添加到購物車和註冊。 更多的 API。 除了像素之外,透過從 Web API 發送轉換訊息,您可以協助填補像素可能失敗的空白。 有多種方法可以實現此目的,但我使用 Stape 來設定 API 網關。

    2. 離線或CRM API。 如果所有業務都在您的網站上完成,Web API 可能就足夠了。 否則,線下銷售線索和購買需要透過線下或 CRM API 傳遞到 Meta。 這樣您就可以了解您的廣告何時會帶來網站以外的轉換。 Meta 還可以針對這些轉換進行最佳化。

    2. 標準項目失敗, 自訂事件由像素、應用 SDK 或 API 追蹤的標準事件之外的轉換事件。 當預先定義的標準事件無法滿足發布者的需求時,這些往往是為了滿足發布者的需求而創建的。 更多的和 自訂轉換自訂轉換可讓您為活動或網址建立規則,以便您可以更好地追蹤和優化 Facebook 廣告的特定操作。 更多的

    當然,設定像素和 Conversions API 就成功了一半。 確保你這樣做。 但事件本身決定了某人何時執行了重要操作。

    活動有助於定義某人是否在您的網站上執行了購買、註冊、搜尋或其他重要操作。 自訂轉換有助於為您的報告提供粒度,例如購買的特定產品。

    這方面的失敗歸結為三個主要因素…

    1. 誤解他們的角色和獨特目的。 您知道標準事件、自訂事件和自訂轉換之間的差異嗎? 大多數廣告客戶不這樣做,從而混淆了自訂事件和自訂轉換。 廣告商會嘗試使用其中一種來代替另一種。 現實情況是您需要同時使用這三個。

    2. 設定不當或不完整。 盡可能為所有重要操作設定標準事件。 為那些未預先定義的獨特操作設定自訂事件。 透過參數傳遞這些操作的必要詳細資訊。 建立自訂轉換以增加報告的粒度。

    3. 多報或少報。 當結果明顯錯誤時,廣告商往往很快就會指責 Meta。 但從你自己開始。 像素、轉換 API 和事件都需要正確設置,以便在正確的時間在正確的頁面上觸發。 如果這樣做不正確,您可能會發送太多或太少的事件,這將影響您的報告。

    3. 無法理解轉換結果的意義

    最根本的失敗之一是誤解你的結果、結果的計算方式以及不同類型歸因背後的背景。

    預設情況下,當有人點擊您的廣告並在 7 天內發生轉換或查看您的廣告並在一天內發生轉換(未點擊)時,就會計算轉換次數。 太多的廣告商不知道情況確實如此。 他們假設「結果」欄中報告的所有轉換都是由於有人點擊他們的廣告並立即轉換所致。

    這種轉變可能不會立即發生。 這可能會在當天晚些時候發生。 可能會在7天後發生。 或者您的客戶可能根本沒有點擊,但他們看到了您的廣告。

    歸因錯誤通常歸結為誤解,認為所有轉換都是相同的,或者某種類型的所有轉換(1 天點擊或 1 天瀏覽)總是好的或總是不好。

    背景很重要。

    如果您是一位經驗豐富的廣告客戶,了解各種歸因類型的細微差別,那麼您會定期使用「比較歸因設定」功能來查看結果如何細分。 您甚至可以新增一個用於 28 天點擊的列,否則該列將被隱藏。

    比較歸因設定

    有多少轉換是瀏覽型轉換? 根據您所宣傳的內容,較高的百分比是一個危險信號。 您可能想給它們打折。 或者只是承認它們不如點擊轉換那麼有意義。

    比較歸因設定

    當然,如果您正在銷售產品,並且瀏覽型轉換中很大一部分是參與觀看(並且您的廣告使用影片),那麼您可能會對這些數字更有信心。

    4. 期望 Google Analytics 和 Ads Manager 會報告相同的情況

    廣告商最大的煩惱之一是客戶堅持認為廣告管理器報告是錯誤的,因為它與 Google Analytics(分析)不符。

    你如何回應?

    Meta 和 GA4 衡量轉換的方式不同。 坦白說,Google 的數據比 Meta 少。

    只有 Meta 知道有人在轉換前未點擊就看到了您的廣告。 當客戶更換設備或幾天後回來完成購買時,Meta 可能能夠更好地將轉換歸因於廣告。

    使用 UTM 參數並不重要。 這仍然無法解決瀏覽型轉換問題。 如果轉換發生在初次點擊幾天后,這可能不足以幫助 GA4 正確歸因來自 Facebook 的轉換。

    兩者都使用很重要。 使用 GA4 和 UTM 參數作為第二資訊來源。 如果您無法解釋差異,這也可以幫助您發現問題。

    但其中一個並不「正確」。 兩者都不完美。 擁抱這個。

    5.總是離開 歸因設定歸因是 Meta 將轉換歸因於廣告的方式。 您的歸因設定決定了廣告的投放方式和報告歸因視窗。 預設的歸因設定是 7 天點擊和 1 天查看,這意味著任何在點擊後 7 天內或查看廣告後 1 天內發生轉換的人都將被計為轉換。 更多的 預設情況下

    一個很大的錯誤是誤解了歸因設定如何應用於預設報告和廣告投放優化。

    再次強調,預設歸因設定是 7 天點擊和 1 天瀏覽。 這不僅意味著將報告在該視窗內發生的轉化,而且 Meta 還將優化向也可能在該視窗內進行轉換的用戶顯示廣告。

    這個很重要。 如果您要針對購買進行最佳化,則 7 天點擊和 1 天 查看歸因查看歸因是 Meta 將轉換歸功於廣告的方式之一。 預設歸因設定為 7 天點擊和 1 天查看,這意味著轉換將歸因於點擊廣告後 7 天內或查看(未點擊)廣告 1 天內發生轉換的任何人。 更多的 設定有意義。 但它可能不適用於任何其他類型的轉換。

    您可以證明瀏覽型轉換與購買相關。 有人看到了您的廣告。 他們很感興趣。 但這是一個重大的承諾。 他們需要與配偶、商業夥伴或上級討論。 他們要么直接訪問您的網站,要么在當天晚些時候透過 Google 搜尋您的產品並進行轉換。

    但在討論典型的潛在客戶時,這種對瀏覽型轉換的解釋就顯得平淡無奇了。 如果某樣東西是免費且容易取得的,那麼人們在看到該廣告時不簡單地採取行動就毫無意義。

    這也適用於根據參與操作優化自訂事件時。 這些事件可能會重複發生。 結果是,Meta 可以透過簡單地向經常造訪您網站的用戶顯示廣告來誇大您的結果。 即使他們不點擊。

    有一個解決方案。 在這些情況下將歸因設定編輯為僅限 1 天點擊。 由於預設瀏覽次數不會會計為轉化,因此此演算法不會針對該類型的轉換進行最佳化。

    歸因設定

    不過,您仍然可以看到 1 天的觀看轉換次數。 它們只是不包含在預設報告中。 使用 比較歸因設定比較歸因設定是廣告管理器報告中的功能,可讓您查看每個歸因視窗內發生的轉換次數,無論用於最佳化的歸因設定為何。 例如,可以在報告中新增 28 天點擊次數、7 天點擊次數、1 天點擊次數和 1 天視圖列,以了解轉換次數在各個圖表中的分佈。 更多的 功能來查看它們。 當它們不包含在其中時,預計您會得到更少的它們 廣告組廣告集是 Facebook 廣告分組,其中確定定位、調度、優化和展示位置等設定。 更多的 歸因設定。

    到你了

    您在哪些歸因領域遇到困難?

    請在下面的評論中告訴我!

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