O Facebook é uma rede social com biliões de utilizadores ativos e apesar de não estarem a aumentar o número de utilizadores, visto que já têm biliões, o tempo gasto nas aplicações tem aumentado de ano para ano, como se pode consultar no relatório do quarto trimestre de 2022 da empresa Meta.
Third Quarter 2022 Operational and Other Financial Highlights
• Family daily active people (DAP) – DAP was 2.93 billion on average for September 2022, an increase
of 4% year-over-year.
• Family monthly active people (MAP) – MAP was 3.71 billion as of September 30, 2022, an increase of
4% year-over-year.
• Facebook daily active users (DAUs) – DAUs were 1.98 billion on average for September 2022, an
increase of 3% year-over-year.
• Facebook monthly active users (MAUs) – MAUs were 2.96 billion as of September 30, 2022, an
increase of 2% year-over-year.
Muito provavelmente se estás a fazer este curso é porque viste um anuncio no Facebook ou no Instagram, pois grande parte das vendas do nossos cursos são realizadas através de campanhas do Meta Ads!
Então basta criar uma campanha, definir um orçamento e começar a anunciar?
Criar uma campanha é bastante simples, os problemas começam quando se gasta todo o dinheiro disponível para a campanha sem fazer uma única venda.
Para obter bons resultados é necessário analisar e testar métricas para ir melhorando os seus anúncios até obter excelentes resultados.
Há empresas que investem milhares de euros e têm resultados medíocres no Facebook Ads e no Google.
Quando começámos a anunciar no Facebook Ads, pensámos desistir várias vezes quando percebemos que teríamos de fazer um investimento elevadíssimo para fazermos meia dúzia de vendas por mês. Sempre que falávamos com outras pessoas sobre os produtos que queríamos comercializar, a conclusão das conversas era sempre a mesma, era melhor tentarmos vender outro produto, o produto não tinha muitas pessoas interessadas, existiam opções melhores no mercado, etc.
A verdade é que quando descobrimos um público para o nicho de mercado do produto que queriamos comercializar, as vendas dispararam rapidamente.
Passámos 3 vendas por semanas para 10 vendas por dia! À medida que analisávamos dados e optimizávamos as campanhas, as vendas aumentavam, chegando rapidamente a 20 vendas por dia em poucas semanas.
Abaixo encontra-se um screeshot das campanhas com o objetivo de conversões.
Na primeira campanha da imagem, tivemos 91 adições ao carrinho com um custo de 1€ por adição. Foi excelente! No entanto, nem todas as adições ao carrinho resultam numa compra, há pessoas que adicionam ao carrinho e por algum motivo não finalizam a compra.
Podem não finalizar a compra por falta de métodos de pagamento, por ter um checkout complicado, por falta de garantias de segurança, etc.
Na segunda campanha da imagem, tivemos 76 compras no site com um custo de 1,01€ por compra. Foi incrível!
Não existe uma formula mágica para criar a campanha perfeita, pois o sucesso de uma campanha depende de diversos fatores. No entanto, todas as campanhas podem ser optimizadas para terem resultados muito superiores. Com a utilização dos princípios que iremos ensinar, poderás optimizar ao máximo as tuas campanhas e poupar bastante tempo e dinheiro.
Neste artigo vamos explicar-te tudo o que aprendemos e vamos mostrar-te dados reais dos produtos que comercializámos na nossa loja online para que também possas optimizar as tuas campanhas e aumentar até 10x as tuas vendas!
Como encontrar público para o nosso produto ou serviço?
Regra 1 – Utiliza apenas um interesse por conjunto de anúncios
Existem vários motivos para o sucesso de uma campanha publicitária, mas o mais importante é TESTAR.
Imagina que estás a vender um produto específico para carros da marca BMW. Poderias criar uma campanha com os seguintes interesse: BMW, BMW F10, BMW E87, BMW E60, BMW Z4, Carros.
Qual é o problema de criar uma campanha com vários interesses?
Se não criares campanhas mais específicas, não saberá quais são os interesses que realmente estão ter melhores resultados e irás desperdiçar MUITO dinheiro.
Vamos mostrar um exemplo prático, imagina que criaste 2 campanhas publicitárias:
CAMPANHA A
Conjunto de anúncios [BMW, BMW F10, BMW E87, BMW E60, BMW Z4, Carros] – Orçamento [$ 20]
Resultado: 3 vendas
CAMPANHA B
Conjunto de anúncios 1 [BMW F10] – Orçamento [$ 5] – Resultado [2 vendas]
Conjunto de anúncios 2 [BMW E87] – Orçamento [$ 5] – Resultado [1 venda]
Conjunto de anúncios 3 [BMW E60] – Orçamento [$ 5] – Resultado [0 venda ]
Conjunto de anúncios 4 [BMW Z4] – Orçamento [$ 5] – Resultado [2 vendas]
Com o mesmo orçamento, na CAMPANHA B conseguimos obter mais vendas, assim como saber quais são os interesses que têm melhores resultados. Na CAMPANHA A estamos a utilizar vários interesses, ou seja o dinheiro do nosso investimento pode estar a ser todo gasto em interesses que não resultam em conversões e não temos forma de saber quais são os que têm bons resultados e os que não têm.
Sendo assim, utiliza sempre conjuntos de anúncios apenas com UM INTERESSE e procura sub-categoria de interesses para perceberes quais são os têm melhores resultados. Neste caso ao introduzirmos BMW E60, estamos a utilizar um sub-categoria do interesse BMW. Mais à frente iremos mostrar como poderás encontrar sub-categorias de interesses.
Ainda sobre o exemplo, o conjunto de anúncios 3 [BMW E60] da CAMPANHA B não teve resultados, como tal, devemos desativar este conjunto e manter o mesmo orçamento para os conjuntos de anúncios que tiveram melhores resultados, de forma a irmos optimizando o nosso anúncio com os interesses que têm mais conversões.
É muito importante especificar os interessantes e utilizar sub-categorias mas não deves especificar de mais. Se fores demasiado especifico, por exemplo se utilizares sub-categorias de sub-categorias de interesses, poderás não ter público suficiente para obteres resultados com determinados interesses.
Agora que já aprendeste a criar anúncios mais eficientes para que seja possível analisares os interesses que produzem resultados, vamos começar a segmentar esses conjuntos de anúncios para várias idades, por exemplo [20-35], [36-51], [52-67].
CAMPANHA C
Conjunto de anúncios 1 [BMW F10][20-35] – Orçamento [$ 7] – Resultado [3 vendas]
Conjunto de anúncios 2 [BMW F10][36-51] – Orçamento [$ 7] – Resultado [7 vendas]
Conjunto de anúncios 3 [BMW F10][52-67] – Orçamento [$ 7] – Resultado [1 venda]
O principal objetivo da segmentação dos anúncios é perceber exatamente quem são os nossos clientes, para isso devemos responder às seguintes questões para irmos optimizando os anúncios de acordo com as respostas.
Quais são os interesses dos teus clientes?
Qual o género, idade e escolaridade?
Onde moram os clientes?
Qual o emprego dos clientes? Qual o cargo?
Qual é o setor da empresa onde trabalham?
Qual é o tamanho da empresa onde trabalham?
Como estás a ajudar os clientes a resolver problemas?
No exemplo apresentado a cima, ficámos a saber que o público para o nosso produto são principalmente pessoas entre os 36 e os 51 anos com interesse no BMW F10. Claro que existem muitas métricas que podem e devem ser analisadas e testadas. Com estes exemplos queremos que fiques a perceber como segmentar os anúncios para testar públicos, de forma a conheceres exatamente quem são as pessoas que querem comprar o teu produto e assim concentrares o orçamento em anúncios que têm resultados.
Machine learning do Facebook
Regra 2 – Permitir um periodo de testes de 5 a 7 dias para novos anúncios sem conversões.
O Facebook utiliza machine learning para perceber a quem apresentar os anúncios.
Quando o pixel é novo ou se ainda não criaste anúncios de conversão, é natural que seja necessário mais tempo para a IA do pixel aprender.
No fim de teres vários anúncios de conversões, como compra, adicionar ao carrinho, leads, etc, sem dúvidas irás obter melhores resultados.
No entanto, se os anúncios não estão a ter o desempenho esperado, o teu anúncio ou oferta podem não fazer sentido e realmente ninguém quer comprar, mas se criaste uma campanha recentemente, poderá ser apenas o pixel a aprender.
Regra 3 – Permitir um periodo de testes de 3 dias para anúncios que já tiveram resultados.