Lezione gratuita dal corso LinkedIn Ads: lanciare ed ottimizzare campagne LinkedIn
Con l'introduzione delle predictive audience link di Nas ha cercato di superare ed evolvere il classico concetto del Lucca like, quindi del pubblico simile che conosciamo benissimo.
Infatti le predictive audience superano questo concetto utilizzando l i quindi l'artificial intelligence ed andando a basandosi su dati che gli andiamo a dare come input che possono essere liste di contatti utenti che hanno convertito, quindi basati su conversione o fonti di remarketing.
Andare a appunto creare un nuovo pubblico, simile appunto a queste fonti per caratteristiche e per appunto diverse variabili sulla base del learning, quindi dell'intelligenza artificiale e di LinkedIn, e quindi sarà molto più accurato.
Avrà una precisione molto più accurata rispetto a il classico luca like e e ci dice LinkedIn che appunto questo nuova introduzione.
Quindi le predictive audience saranno costruite come un pubblico simile con maggiore probabilità di conversione.
Quindi diciamo è un'introduzione focalizzata proprio sulla massimizzazione sull'ottimizzazione dei risultati delle nostre campagne.
Inoltre, altro aspetto interessante delle audience è che sono audience dinamiche.
Il look like veniva generato e in un determinato momento rimaneva fisso nella sua creazione, quindi gli utenti al suo interno rimanevano gli stessi, mentre le audience cambiano nel tempo e a seconda di come cambia poi il mercato, come cambiano gli utenti e e quindi l'evoluzione della carriera degli utenti.
Quindi avevamo creato un look like due anni fa gli utenti che vi erano all'interno rimanevano gli stessi, mentre se appunto creiamo oggi un predictive audience fra un anno gli utenti che sono all'interno saranno differenti perché chiaramente nel frattempo alcuni utenti hanno cambiato professione, altri utenti hanno cambiato settore, quindi sicuramente questo è un grande vantaggio, non rimane fisso nel tempo.
Inoltre abbiamo un controllo del della dimensione dell'audience maggiore rispetto al al lucca like, in quanto durante la creazione abbiamo proprio la possibilità di andare a definire la dimensione dell'audience che vogliamo fra trecento utenti e un massimo appunto di due milioni e in questo caso trecento mila utenti e quindi andare a puntualmente definire con precisione la dimensione che vogliamo.
Dove la troviamo la creazione? Qui siamo sempre in plan audience match audience andando su crea audience abbiamo predictive audience um qui ovviamente dopo aver selezionato il nome abbiamo la possibilità di scegliere la fonte dalla quale creare il nostro, il nostro predictive audience e abbiamo a disposizione contact list companys targeting quindi fonti di telemarketing, quindi utenti che hanno convertito e utenti che hanno interagito con i nostri.
Quindi abbiamo la possibilità di attingere a diverse fonti da dare come input a LinkedIn Naz per creare un pubblico simile basato su intelligenza artificiale.
Ovviamente gli diamo anche il riferimento in termini di um in termini geografici.
Quindi ovviamente, dove deve andare a prendere questi utenti? E il massimo della dimensione che abbiamo a disposizione è il dieci per cento del totale della popolazione disponibile in quel determinato paese.
Chiaramente, più dati riusciamo a dare più qualità dei dati, riusciamo a dare a LinkedIn e maggiore è la base dati che gli diamo in pasto.
Quindi la fonte appunto, sulla quale ci basiamo e maggiore sarà l'accuratezza la precisione e la validità di queste predette audience che andremo a creare.
Um viceversa, se la nostra fonte è sporca, ha pochi dati um chiaramente LinkedIn farà fatica a effettivamente a trovare audience effettivamente validi, basandosi su propri dati.
Inoltre e stessa cosa per la grandezza dell'audience se chiediamo un audience piccolo o comunque ragionevolmente grande.
Quindi ci limitiamo no a un'audience non troppo grande riuscirà a definire? Farà, diciamo meno fatica a definire pochi utenti coerenti con la fonte che gli abbiamo dato.
Se invece di partendo per esempio da una fonte di cinquecento utenti di darci un milione e settecentocinquantamila utenti, facciamo un esempio chiaramente sarà molto più complicato per LinkedIn arsi darci un risultato valido di qualità e coerente con la fonte che gli abbiamo dato.
Viceversa se abbiamo per esempio una lista di contatti, una oppure appunto un remarketing molto ampio del nostro sito, quindi per esempio dieci, venti, trentamila utenti e gli chiediamo magari centocinquantamila centomila utenti, quindi di andare ad ampliare, ma non di tantissimo no, la fonte che abbiamo e che che gli abbiamo dato riuscirà a definire un cluster molto più preciso, molto più valido e di maggiore qualità e quindi anche molto più efficace da utilizzare nelle nostre campagne.
Um, per esperienza posso dirti appunto che è uno strumento molto valido, funziona molto bene e però molto dipende chiaramente dalla qualità dei dati che riusciamo a dare come input a LinkedIn
Piccolo preambolo
1) sono utente fin dal suo lancio
2) quest’anno ho speso oltre 3000 ore sulla piattaforma con oltre 13 corsi
3) Pago di tasca mia l’abbonamento e non ho conflitto d’interessi
Esperienza
Quando Learnn è stato lnaciato ho deciso di abbonarmi perchè ho visto nella piattaforma una possibilità di affrontare argomenti di cui sono carente.
Mi occupo di IT ma non sono così miope da non capire che il digital marketing va conosciuto passando per chi lo pratica.
Ho avuto e avrò anche abbonamenti? Si
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Il titolo della recensione sarebbe il Netflix della formazione ma sarebbe troppo da clickbait, però è quello che penso. Buon lavoro!
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