Facebook Ads: l’ottimizzazione del budget a livello di campagna

A partire dagli ultimi mesi del 2019 Facebook ha introdotto la possibilità di impostare il budget a livello di campagna (puoi trovarlo indicato con l’acronimo CBO: Campaign Budget Optimization). Inizialmente prevista come semplice opzione, per un certo periodo di tempo — a partire dalla fine di febbraio 2020 — è stata imposta come soluzione obbligatoria su tutti gli account pubblicitari.

In seguito alle lamentele della community, Facebook è tuttavia tornato sui suoi passi rendendo nuovamente un’opzione affiancata alla normale selezione del budget a livello dei gruppi di inserzioni (e in questo caso l’acronimo è ABO: Adset Budget Optimization).

A prescindere dalla sua obbligatorietà, in ogni caso la campaign budget optimization in alcuni casi è molto utile e vale sicuramente la pena approfondirne la conoscenza. In questa guida vediamo sia come funziona, sia quando usarla (e quando non farlo).

Qualche considerazione che puoi saltare

Fin dalla sua nascita, Facebook Ads ci ha abituati a scegliere un budget a livello dei gruppi di inserzione. Una soluzione semplice, lineare e funzionale, per cui: meglio cambiarla.

Va bene, era facile e mi sono giocato sin da subito la carta della facile ironia. Credo comunque che molti altri addetti ai lavori abbiano pensato la stessa cosa.

Una logica tuttavia c’è: Facebook sta puntando forte sul machine learning e sull’automatizzazione delle scelte che questi sistemi di intelligenza artificiale possono garantire. Forse non sono (ancora) al livello di precisione che può raggiungere un esperto, ma sono perfetti per una piattaforma di largo consumo che mira a coinvolgere (e a far pagare) il maggior numero di utenti possibili.

In poche parole: meglio campagne che funzionino mediamente bene per tutti, di campagne altamente performanti per alcuni e a scarso rendimento per altri (la maggior parte).

Quindi, tornando a noi.

Cos’è l’ottimizzazione del budget a livello di campagna

Come puoi leggere dalla descrizione che ne da Facebook, l’ottimizzazione del budget della campagna si occupa di distribuire in modo intelligente il budget tra i vari gruppi d’inserzioni al fine di ottenere più conversioni. Così come avviene a livello di gruppi d’inserzioni, abbiamo la possibilità di scegliere una strategia d’offerta tra le tre disponibili, ovvero:

1. costo inferiore: Facebook cerca di ottenere il costo/conversione inferiore;
2. costo inferiore con limite del costo: Facebook cerca di ottenere il costo/conversione inferiore, ma senza superare il tetto massimo di costo che gli hai indicato;
3. costo costo inferiore con limite dell’offerta: Facebook cerca di ottenere il costo/conversione inferiore senza tuttavia superare il tetto massimo dell’offerta che gli hai indicato.

Una volta che avrai attivato l’ottimizzazione del budget della campagna sarà dunque Facebook a decidere come allocare il denaro ripartendolo tra i vari gruppi di inserzioni. Puoi decidere di lasciare completamente al machine learning il compito di prendere decisioni, oppure potrai intervenire per fissare dei paletti.

Accedendo al pannello delle impostazioni dei gruppi di inserzioni potrai infatti intervenire sui limiti di spesa. In poche parole, potrai fissare un minimo o un massimo di spesa che Facebook dovrà rispettare.

Nel caso in cui tu abbia fissato un importo giornaliero i limiti riguarderanno le spese giornaliere. In modo analogo, se hai scelto un budget totale per la tua campagna, i limiti si riferiranno a quel tipo di budget.

Nell’esempio che vedi qui sopra, a fronte di un budget complessivo di €20/giorno per la campagna, questo gruppo di inserzioni dovrà spendere una cifra compresa tra i cinque e i dieci Euro ogni giorno.

Come funziona l’ottimizzazione del budget della campagna

Come abbiamo visto, l’ottimizzazione del budget della campagna permette a Facebook di decidere su quali gruppi di inserzioni investire maggiormente così da garantire il maggior numero di conversioni possibili. Per capire ancora meglio il concetto, prendo in prestito lo schema pubblicato sulla pagina della documentazione ufficiale.

Come puoi vedere, secondo quanto promesso da Facebook grazie all’ottimizzazione del budget della campagna, a fronte della stessa cifra spesa dovremmo riuscire a ottenere un maggior volume di conversioni. Nell’esempio, l’Ad Set 2 ha ottenuto più conversioni in entrambe le configurazioni, tuttavia nel secondo caso i risultati sono stati migliori visto che il gruppo d’inserzioni più performante ha avuto più budget rispetto agli altri due, che a loro volta hanno bruciato meno denaro.

I vantaggi dell’ottimizzazione del budget della campagna

Sulla carta è tutto molto bello. Ma quali sono i vantaggi che può realmente portare questo nuovo modo di ottimizzare i budget? Dipende.

Se sei esperto e hai dimestichezza nell’allocazione del budget e nella gestione delle campagne in realtà non dovresti avere grandi modifiche alle prestazioni generali, tuttavia potresti ottenere un buon risparmio di tempo che potrai eventualmente investire in altre attività legate alla manutenzione ordinaria di una campagna.

Nel caso in cui invece tu sia alle prime armi o se hai bisogno di impostare delle campagne con il pilota automatico, l’ottimizzazione del budget della campagna è una vera e propria ventata d’aria fresca, perché ti permette di ottenere buoni risultati anche senza perdere troppo tempo nell’ottimizzazione.

In effetti l’ottimizzazione del budget funziona piuttosto bene e, specialmente nel caso in cui si stia cercando di scalare le campagne (è sempre stato un compito molto delicato, lungo e potenzialmente rischioso) può essere un buon alleato. L’idea che l’intelligenza artificiale possa venirci in soccorso e fare almeno una parte del lavoro sporco al posto nostro è sicuramente allettante.

Comunque, a ben vedere anche il professionista affermato potrebbe trarre qualche giovamento da questa funzionalità nel momento in cui si trova in mercati inesplorati o in tutti quei casi in cui si trovasse a voler dare una sgrossata per poi lavorare di cesello in un momento successivo.

Se ad esempio vogliamo capire il valore di diverse lookalike, possiamo sicuramente iniziare sfruttando l’ottimizzazione del budget. Una volta eseguito il primo test e aver raggiunto un campione statisticamente attendibile da analizzare, possiamo tornare al timone e lavorare di fino per calibrare il più correttamente possibile la ripartizione del budget.

In ogni caso è evidente quanto detto nelle considerazioni iniziali: l’intento alla base di questa e altre funzioni recentemente introdotte da Facebook è quella di rendere la piattaforma pubblicitaria sempre più accessibile e utilizzabile anche dall’utente medio.

Il problema più comune che incontrerai

Ho iniziato a testare l’ottimizzazione del budget per le mie campagne Facebook qualche settimana dopo la sua introduzione e da allora permangono un po’ di problemi di cui occorre tener conto nel momento in cui si utilizza la CBO.

Il più impattante è legato al bilanciamento del budget per le campagne che contengono al loro interno gruppi di inserzioni che pubblicano su audience di dimensioni diverse tra loro. E non sto parlando di errori grossolani come infilare audience dedicate al Top Of The Funnel insieme a pubblici specifici per il Bottom of The Funnel…

Supponiamo di avere una campagna di remarketing nella quale abbiamo inserito un ad set dedicato alle aggiunte al carrello che non si sono trasformate in acquisto negli ultimi N giorni e un altro dedicato alle visualizzazione delle schede prodotto che non si sono convertite in aggiunta al carrello negli ultimi M giorni.

L’audience dedicata ai View Content sarà sicuramente più corposa di quella dedicata agli Add To Cart e generalmente l’ottimizzazione, specialmente nel periodo di apprendimento — ovvero quando ancora l’ottimizzazione della delivery è sommaria — tenderà a dare molto più budget al pubblico più ampio.

Il risultato sarà che — salvo casi eccezionali — l’adSet cui viene destinato più budget otterrà anche maggiori conversioni e, quindi, più budget, generando un circolo vizioso in cui non saremmo scivolati gestendo manualmente la spesa.

In alcuni casi mi è capitato che il gruppo d’inserzioni legato all’aggiunta al carrello sia stato cannibalizzato. L’audience era decisamente più piccola rispetto alle concorrenti, ha avuto meno budget e quindi ha convertito meno, ma in aggiunta a questo ha fallito il periodo d’apprendimento sull’ottimizzazione e, quindi, ha finito per avere sempre meno budget a disposizione. Morale: su 30€/giorno di budget dedicato alla campagna, al remarketing sui carrelli abbandonati venivano destinati appena 60 centesimi facendo precipitare le prestazioni.

E attenzione: conoscevo molto bene l’account e quell’ad set mi aveva sempre garantito ottimi ritorni, toccando punte fino a 10 punti ROAS per lunghi periodi dell’anno.

Nuovo problema, vecchio problema

A/B Test. Se ti è capitato di organizzarli su Facebook Ads forse hai già capito dove voglio andare a parare. Già, perché il problema di cui ti ho parlato nel paragrafo precedente, sotto altra forma, è ben noto da anni a chi fa pubblicità su Facebook. Prova a mettere in competizione tra loro due o più inserzioni all’interno di uno stesso Ad Set. Ben presto ti troverai in questa situazione:

ovvero con un’inserzione che ha avuto quasi tutto il budget allocato e le altre a spartirsi le fette più piccole perché Facebook ha “capito” che quella era l’inserzione più efficace.

Se fosse tutto vero, saremmo a posto. Ma Facebook può aver capito veramente? Possiamo pensare che qualsiasi considerazione circa un’inserzione che ha accumulato 761 impression su una copertura di 499 account abbia un seppur minimo fondamento statistico? Io non credo.

In questi casi abbiamo sempre cercato di bilanciare le impression delle inserzioni, spegnendo quelle che ottenevano troppa visibilità e lasciando tempo alle meno fortunate di farsi valere. Chi ha lavorato in questo modo avrà sicuramente sperimentato più di una volta la fallibilità dell’algoritmo.

Con l’ottimizzazione del budget delle campagne possiamo ragionare in modo simile, lavorando sui limiti e, in extrema ratio, spegnendo i gruppi d’inserzioni. Insomma, alla fine se vogliamo fare le cose per bene c’è comunque da lavorare.

Photo by Fabian Blank on Unsplash