Ora come facciamo ad analizzare un problema di performance delle nostre campagne? Ci sono tanti modi per per farlo.

Adesso condivido quello che è il framework, che è la logica che utilizzo più spesso abbiamo delle delle campagne tipicamente.

Per esempio, andiamo ad analizzare le nostre Facebook as le nostre meta AZ.

Vediamo che il costo per risultato il costo per il costo per conversione è di un certo tot.

Andiamo a analizzare i C p m.

Andiamo ad analizzare i C P C.

Cerchiamo di capire qual è il il c t R unico qual è il c T r sul sul click, eccetera eccetera e traiamo le nostre conclusioni rispetto a se la nostra campagna sta funzionando oppure no, però c'è una logica quale logica possiamo applicare per capire se effettivamente le nostre campagne stanno funzionando o meno di base? L l'approccio che utilizzo sempre è vedere se le campagne producono il risultato per cui sono state costruite.

Quindi se abbiamo come obiettivo la demand capture, dobbiamo verificare che le nostre campagne verifi- generino delle conversioni secondo il Cac target che ci siamo abbiamo definito in fase strategica o il target che stiamo cercando.

Se non arriviamo a questa performance dobbiamo poi tornare indietro e cercare di capire quali sono gli elementi, le metriche che non stanno funzionando e sono la causa della cattiva performance.

Però tipicamente un errore che viene fatto molto spesso è cercare di iper ottimizzare, magari delle creatività a livello di C, t, r e di E e di C P C, quando in realtà le creatività magari hanno un c T r più basso della media, più basso rispetto ad altri, ma hanno un costo per conversione molto migliore e un Ros molto più alto.

Quindi quando le campagne comunque funzionano, evitiamo di andare a analizzare tutto il tunnel in maniera troppo dettagliata, perché spesso otteniamo appunto delle delle conseguenze che vanno contro, appunto il nostro interesse.

Adesso cerchiamo di fare un discorso più articolato sull'analisi delle metriche.

Uno dei trend che secondo me più interessanti da verificare è quello del conversion rate, ovvero capire qual è il conversion rate orario di media in un arco di tempo, soprattutto nel momento in cui noi cominciamo a fare uno sling importante delle nostre campagne, perché le nostre campagne evergreen diventano stabili.

Dobbiamo capire quando eventualmente allocare più o meno spesa durante il giorno, quindi fare queste micro ottimizzazioni che ci possa aiutare a scalare in maniera più importante.

Questo tipicamente può essere applicato all'interno di contesti di sling molto forte, molto rapido come può essere un periodo promozionale.

Come può essere per esempio, il Black Friday o il cyber o il periodo di Natale all'interno di questi periodi? Sapere che, per esempio, in questo caso alle nove del mattino, alle dieci del mattino e verso sera dalle dal dalle otto tra le otto e le nove abbiamo il rate più alto ci fa capire che possiamo spingere maggiormente a livello di allocazione di budget e invece magari spingere meno in periodi della in momenti della giornata dove il è più basso.

Questo è un un piccolo, una piccola informazione, un piccolo dettaglio che ci può aiutare proprio nel nel capire come distribuire il budget durante il giorno e quindi, per esempio, mettere delle delle regole per rallentare o accelerare il budget o altra cosa importante a livello di ottimizzazione delle performance delle campagne riguarda il post click Ros.

Ovvero è molto importante non andare a vedere soltanto il um Ros come i dati di conversione a livello di vendite o a livello di fatturato a livello di di roa s basandoci sulla finestra di attribuzione, anche andare a vedere come stiamo performando a livello di post click conversion e poi misurare la finestra di attribuzione dei click e t t a dei click.

Queste sono informazioni molto importante perché ci fa capire a livello di volume di vendite di fatturato generato o di Ros come cambia a seconda che stiamo considerando la finestra di attribuzione basata sulla view, quindi view, piuttosto che le finestre di attribuzione basate sul sul click.

Se per esempio il valore di versione associato in questo caso alla vie è molto più alto rispetto a quello associato al al al click verosimilmente noi stiamo cannibalizzando a livello di attribuzione del del traffico caldo che comunque convertirebbe lo stesso, mentre se sappiamo che c'è una forte componente di attribuzione del fatturato al al post click quindi ad un utente che effettivamente clicca nell'arco di per esempio se sette giorni poi converte ecco in quel caso verosimilmente stare importando del traffico incrementale del del nuovo traffico freddo che stiamo poi convertendo.

Quindi è molto importante cercare di ottimizzare quanto più possibile le nostre campagne, soprattutto quando stiamo scalando su un'età az per una finestra di conversione per una mhm una finestra di attribuzione che sia post click, perché questo ci fa capire che stiamo espandendo le nostre audience in maniera corretta.

Come andiamo ad analizzare e ottimizzare è sempre un processo iterativo ad ogni sprint o su base bisettimanale su base mensile.

Cerchiamo di capire come stanno funzionando le nostre campagne.

Come stanno performando, quali sono i loro k P i andiamo a tracciare cross canale, quindi attraverso il la documentazione performance tracker e il k p i overview, quindi i documenti che abbiamo visto in precedenza e andiamo a ottimizzare sia le metriche di pre click che di post click adesso e quindi cercando di evitare anche la cannibalizzazione tra i canali.

Adesso vediamo la differenza tra le le varie.

Una condizione fondamentale perché questo avvenga è di avere le nostre campagne tracciate correttamente attraverso gli u t M, quindi gli u t m parameters do per scontato che che si sappia che cosa che cosa siano questi utm parameters vanno a taggare la campagna l'ad group o l'asset il contenuto, la keyword l'ad in generale in modo tale da capire da dove sta arrivando eventualmente quella conversione in questo modo noi siamo in grado di attribuire una conversione a quella determinata campagna, a quel determinato asset, a quella determinata creatività.

Come facciamo a costruire degli e T M strutturati in maniera in maniera dettagliata? Ho preparato questo documento lo trovi qui a questo link.

Lo trovi anche all'interno del Google Street.

Come template puoi semplicemente andare ad inserire il nome le tue campagne su Metas o su Google has o su qualsiasi altro altro canale andare ad inserire il nome Dell'ad Group dell'asset l'u R L del tuo sito o comunque la pagina di di destinazione, il nome dell'ad o la keyword di riferimento.

Il tema di riferimento.

In questo modo automaticamente in nell'ultima nell'ultima colonna ti verrà creato automaticamente il link che potrai utilizzare come link comprensivo di tutti gli OTM parameters che ti consentono di tracciare tutte le informazioni principali.

Detto questo, le metriche chiave che io vado a utilizzare nella stragrande maggioranza dei casi per andare a capire cosa sta funzionando e cosa no, sono queste le metriche di pre click e le metriche di post click.

Trovi queste metriche anche all'interno del della board del del GM che abbiamo visto precedentemente.

Vediamo rapidamente quali sono le metriche pre pre click che possiamo andare a verificare se le nostre campagne semplicemente non stanno generando abbastanza traffico e quel traffico neanche converte.

Tanto noi dobbiamo cercare di migliorare tutta la parte, tutto, diciamo la parte della campagna che avviene prima del click stesso.

Quindi quali sono i dati che possiamo ottimizzare? Sono i dati quantitativi e i dati qualitativi? Partiamo dai dati qualitativi.

Ci potrebbe essere.

Ci potrebbero essere dei problemi legati al posizionamento, alla target audience a cui stiamo parlando, al fatto che i trigger, i point o gli angoli che stiamo utilizzando magari non sono efficaci.

Non stiamo parlando dei giusti problemi dei giusti, dei dei giusti bisogni a al nostro segmento target e o magari non stiamo parlando dei degli outcome, dei risultati dei desideri reali del nostro segmento, quindi tutta la parte qualitativa che deve essere fatta molto bene a livello strategico per dire le cose giuste alle persone giuste, all'interno delle delle nostre ad un'altra parte del tutta l'analisi click.

Quindi, per capire se stiamo facendo bene il nostro lavoro prima del della generazione del click stesso sta nell'analisi dei dati quantitativi, ovvero andiamo a analizzare il C T R tipicamente su metà az um il il c t r su click se sta se è superiore all'un percento può essere considerato un c t r positivo e e il c p m, sapendo che il c t r se sta sotto quel benchmark o comunque se non è un c t r abbastanza alto quello che può influenzare il sono principalmente l' copy, quindi il copy che stiamo utilizzando, secondo appunto il ragionamento che abbiamo fatto rispetto ai dati qualitativi.

La creatività che stiamo utilizzando magari non ha dei ganci abbastanza forti e gli angoli di comunicazione che stiamo effettivamente scegliendo per quel target questo influenzerà sul e se noi miglioriamo il target miglioriamo il cop miglioriamo l'angolo.

Verosimilmente questo si alza e quindi influenzerà anche il c p m abbassando il c p m perché il punteggio di qualità delle nostre app appunto migliorerà.

Un discorso analogo vale anche nell'ambito in cui in cui semplicemente gli elementi da tenere in considerazione potrebbero essere anche inferiori, nel senso che magari possiamo parlare soltanto dell'angolo di comunicazione e dell'atp.

Quando si parla di una campagna su rete di ricerca, il c t r medio su glas ovviamente dipende molto, ma su campagne su rete su rete Search per la generation può può andare tranquillamente anche sopra il dieci percento, per invece campagne search sull'e-commerce essere già sopra al sette percento può essere un buon risultato.

Poi per quanto riguarda invece l'analisi di post click, cioè una volta che abbiamo generato il traffico, come facciamo a capire se le nostre campagne stanno funzionando bene? Anche qua possiamo dividere tra i dati qualitativi che possiamo ottenere dai nostri, dal, dalle nostre campagne.

Quindi possiamo andare a misurare come si sta comportando il traffico attraverso un tool di mapping della customer journey utilizzando Hodge Clarity e e le varie Heat Maps e possiamo andare a vederci dei all'interno di queste queste piattaforme e possiamo mandare delle di post, quindi di post vendita, in modo tale da capire una volta che gli utenti convertono a quale canale ricordano appunto da da quale canale ricordano di aver scoperto il nostro brand.

E poi abbiamo i dati quantitativi, i dati quantitativi li andiamo ad analizzare all'interno delle delle piattaforme e a livello di performance, quindi con rate della pagina il Ros, il C P A e il Proton advertising spend e poi possiamo anche andare a analizzare, quindi e verificare che questi siano all'interno dei dei nostri target che avevamo definito precedentemente.

E poi possiamo andare anche ad analizzare i dati da da G a quattro.

Quindi il tempo medio che l'utente ha passato sul nostro sito per verificare la qualità appunto del del del nostro traffico.

Lo scroll medio della pagina quindi se scrolla più o meno del cinquanta per cento della pagina stessa e il numero di pagine visitate per ogni sessione.

Analizzando tutte queste metriche post click, noi riusciamo a capire se effettivamente le no i nostri fort Le nostre campagne stanno andando nella giusta direzione o no? Se sono sotto i nostri benchmark sotto i nostri obiettivi, vuol dire che dobbiamo cambiare qualcosa all'interno delle campagne per migliorare.