Grupa podobnych odbiorców
Grupa podobnych odbiorców. Praktyczne informacje dla sprzedawców Shopify.
Co to jest widownia wyglądająca tak samo?
Publiczność wyglądająca podobnie to publiczność reklamowa, gdzie na platformie znajdują się nowi ludzie, którzy przypominają grupę źródłową (“nasienie”), którą sami wybieracie - zazwyczaj niestandardowa publiczność kupujących, kontaktów e-mail lub odwiedzających. Platforma analizuje wspólne cechy w źródle i buduje większą publiczność o podobnym profilu i zachowaniu. Na Meta można ustawić rozmiar od 1% do 10% wybranego rynku, gdzie 1% najbardziej przypomina źródło, podczas gdy wyższy procent wzrost osiągnąć kosztem precyzji.
Dlaczego widzowie wyglądający tak samo mają znaczenie?
Lookulikes są podstawowym sposobem na znalezienie nowych klientów (poszukiwania) w Płatna reklama w mediach społecznościowych, w przeciwieństwie do RetargetingCo dociera do ludzi, którzy już cię znają. Jakość zależy od źródła: ziarno 1.000- 50.000 najlepszych klientów daje lepsze wyniki niż szeroka lista wszystkich odwiedzających. Silny wygląd może obniżyć koszty nabywania klienta i poprawić ROASPonieważ reklamy są pokazywane ludziom bardziej skłonnym do kupowania.
Przypadki wspólnego stosowania
- Zbuduj sobowtóra od swoich najcenniejszych nabywców, a nie wszystkich klientów.
- Tworzenie wyglądu abonentów e-mail lub ludzi, którzy dodali do koszyka.
- Aby znaleźć równowagę pomiędzy precyzją a osiągnięciem, należy przetestować 1% w stosunku do 3-5%.
- Z wyłączeniem istniejących klientów, więc budżet poszukiwawczy dociera tylko do nowych użytkowników.
Shopify perspektywa
Połącz Facebook & Instagram kanał w Shopify tak twój piksel i Konwersja API wysłać zakupu i zachowania zdarzeń do Meta. Te dane przechowują niestandardowe publiczność, które wyglądają są budowane od chwili obecnej. Na Meta już nie wybierasz kraju podczas samego tworzenia - geografia jest obsługiwana na poziomie ad set, więc ten sam wygląd może być używany na wszystkich rynkach. Zachować czyste źródło (np. tylko kupujący wysokiej wartości), ponieważ precyzja wyglądu nigdy nie jest lepsza od danych, na których jest zbudowany.