AuthenticWOOD je slovenská firma predávajúca personalizované drevené produkty od krytov na telefóny, cez hodinky, až po puzzles.

Pred Vianocami ma oslovil jeden z co-founderov, Marek, aby som im pomohol s akvizíciou zákazníkov cez Facebook a Instagram.

Za 8 týdňov sa nám podarilo vyškálovať FB kampane z rozpočtu 500€/deň na 10 000€/deň. Zvýšili sme zisk, znížili cenu za konverziu, otestovali 203 kreatív a denné objednávky narástli z 30 na 550. Minuli sme 178 tisíc EUR a celkové Vianočné tržby dosiahli 837 tisíc EUR.

Facebook reportoval tržby 450 tisíc EUR, 8100 konverzií a CPA 21,95 EUR, avšak kvôli obmedzeniam iOS a cookies sme strácali v priemere 35-40% atribučných dát (popísané neskôr). Po úprave atribúcie a zohľadnení UTM bol obrat vygenerovaný z FB 690 tisíc EUR, 12,3 tisíc konverzií pri priemernej hodnote objednávky 56 EUR a CPA 14,50 EUR.

Facebook bol jediným akvizičným kanálom a tvoril drvivú väčšinu predaja, Google Ads iba sekundárne reagovali na brandový dopyt vyvolaný Facebookom. Pozrime sa, ako to prebiehalo.

V texte sa dočítate:

1. Ako pôvodne vyzeral reklamný účet.
2. Aké zmeny sme spravili v štruktúre kampaní.
3. Aké zmeny sme spravili v kreatívach.
4. Ako sme škálovali a pracovali s dátami.
5. Aké boli najlepšie fungujúce kreatívy.

1. Ako pôvodne vyzeral reklamný účet?

AuthenticWOOD predáva na Slovensku, v Česku a Maďarsku. Kampane si (okrem pár neúspešných pokusov s agentúrami) Marek spravoval sám, ale nevedel im alokovať dostatok času. Mne sa zasa posunul štart našej značky oblečenia, a tak sme sa pustili do práce.

Pôvodný stav reklamného účtu:

• Priemerný FB spend počas roka 2021 bol 500€/deň.
• Každý produkt mal vlastnú CBO kampaň s 2-3 adsetmi (krajinami) – automatizované, ale nie vždy efektívne riešenie.
• FB preto alokoval budget aj podľa veľkosti publika a teda SK adsety niekedy dostávali menej (a CZ/HU viac) ako mali. To spôsobovalo buď nárast CPA alebo nevyužitú príležitosť.
• Väčšinu roka bežal rovnaký set kreatív, avšak výkon v čase im prirodzene klesal. Po pár mesiacoch bolo first time impression ratio (počet ľudí, ktorý kampaň vidia v daný deň po prvýkrát) na úrovni 3-10%. To spôsobovalo rast frekvencie a CPA.
• Kreatívam sa budeme venovať samostatne, keďže sú najdôležitejším pilierom úspešných Facebook kampaní.
• Adsety mali veľa aktívnych reklám za malý denný budget, až 5-7 spustených reklám za 30-100 EUR denne. To drobilo rozpočet, FB sa pomalšie učil, reklamy zostávali v Learning Limited a nedalo sa určiť čo naozaj funguje.

Best practice pri nižších rozpočtoch sú 2-3 aktívne reklamy v adsete. Osobne ani pri vysokom spende nejdem cez 3-5. FB potrebuje dostatok denného rozpočtu na generovanie konverzií. Ak je moje priemerné CPA 20€ a v adsete mám tri aktívne reklamy, dám rozpočet aspoň 20×3 čiže 60€/deň. Ideálne viac, aby generoval dostatok konverzií na opustenie learning phase.

• Každý web (SK, CZ, HU) mal samostatný Pixel – napriek tomu, že ide o predaj rovnakých produktov rovnakej cieľovke. To tiež obmedzuje schopnosť FB učiť sa a optimalizovať.

Ak ide o jednu značku s rovnakými produktmi v rôznych krajinách (lokalizované stránky), ideálnym riešením je jeden Pixel – weby sa navzájom podporujú a zlepšujú cielenie. To tiež uľahčuje expanziu, pretože nové krajiny môžu čerpať learning z tých existujúcich.

• Účet trpel kvôli obmedzeniam iOS a cookies. Konverzie sa merali cez Pixel, chýbalo CAPI. To spôsobovalo stratu dát. Porovnaním Events Managera voči backendu a GA sme zistili, že v CZ nebol Facebook schopný zachytiť až 60% konverzií, na Slovensku 50%.
• To znamenalo menej dát na optimalizáciu (aj preto je lepšie mať jeden Pixel). Zároveň Ads Manger reportoval nepresné čísla.
• UTM tagy sa používali nekonzistentne a bez dynamického označovania zdroja (FB/IG).

Zmeny v iOS14 a obmedzenie cookies spravili z UTM nutnosť pri efektívnom vyhodnocovaní kampaní. Väčšina reklamných účtov nezachytí 20-50% konverzií v závislosti od krajiny a cieľovej skupiny, preto je práca s dátami priorita #1.

CAPI pomôže pri obmedzení cookies a ad blockeroch, nerieši však limitácie iOS. Tu (čiastočne) pomôže správne nastavené AEM a trpezlivosť pri vyhodnocovaní oneskorených modelovaných konverzií. Resp. kompletná zmena atribúcie a vyhodnocovania.

2. Aké zmeny sme spravili?

Času bolo málo. Zvolili sme zmeny s najväčším potenciálnym ziskom a najmenším rizikom niečo pokaziť pred Vianocami:

• Zmenili sme štruktúru kampaní a cielenie. Každý produkt mal vlastnú kampaň pre jednu krajinu, aby sme vedeli objektívne porovnať ich výkon. V kampani boli 1-3 adsety podľa cielenia.
• V TOF (top of the funnel = prospecting) sme vyskúšali rôzne cielenia – naskladané kvalitné lookalikes (X% nakupujúcich za posledných 30, 60 a 180 dní + emailový zoznam + value-based lookalikes v jednom adsete), interesty, široké cielenie, aťď.
• Problémom pri agresívnom škálovaní je, že v krajinách ako SK, CZ, HU sa publiká (lookalikes, záujmy ale aj široké cielenie) pri vyšších rozpočtoch vyčerpajú extrémne rýchlo.

Ak má publikum 300 tisíc ľudí, neznamená to, že ich aj zasiahnete. Facebook zobrazuje reklamu tým, u ktorých je najväčšia šanca, že vykonajú želanú akciu. To môže byť napr. podmnožina 100 tisíc ľudí. Tým bude algoritmus venovať väčšinu impresií a iba postupne bude pridávať nových. Preto sa stáva, že publikám začne po dosiahnutí určitého percenta ľudí rýchlo klesať first time impression ratio, rásť frekvencia, a teda klesať efektivita.

• Jedinou cestou udržateľného škálovania je teda kombinácia širokého publika (broad), prílev nových kreatív, a dostatok dát pre algoritmus Facebooku na efektívne hľadanie ľudí. Výhodou vyšších rozpočtov je viac dát a tým pádom lepšia optimalizácia pri širokom cielení. Zároveň to eliminuje klesajúcu efektivitu lookalikes z dôvodu limitácie iOS a cookies. Týmito obmedzeniami tak paradoxne trpia najmä malí inzerenti.
• Kvôli nepresnej atribúcii a strate signálu sme sa pre rýchlejšie vyhodnotenie kreatív v úvode pozerali aj na soft-metriky zo strany Facebooku (See More Rate, Thumbstop Ratio, Outbound CTR) a nižšie webové metriky (cena za Add to Cart, percento Add to Cart, pomer Purchase vs Add to Cart, atď.)
• Implementovali sme server-side CAPI a doladili advanced matching, čím prišlo k zlepšeniu atribúcie na cca 55% v CZ a 65% v SK. Vzhľadom na veľký objem mobilného trafficu a podiel iOS zariadení sme na to museli brať ohľad pri vyhodnocovaní.
• Zaviedli sme dynamické UTM parametre, ktoré sme na dennej báze cross-checkovali voči Facebook reportingu.
• V Google Sheets sme spravili tabuľku, ktorá slúžila ako ako hlavný kontrolný nástroj. Cez Supermetrics sťahovala dáta z Facebooku, Google Analytics a Google Ads a počítala efektivitu (ukážka v sekcii o škálovaní).
• Kompletne sme zmenili koncept a produkciu kreatív. Mali sme neustály feedback loop v chate, kde sme s Marekom vyhodnocovali kreatívy a on s tímom produkovali nové.

Spájanie Pixelov sme odložili. Potrebovali sme sa sústrediť na kampane a nechceli riskovať technické problémy pred Vianocami.

3. Kreatívy

Vďaka nasledujúcim zmenám sme zvýšili CTR 4x pri zachovaní kvality trafficu. To nám výrazne zlepšilo aj všetky ostatné metriky vo lieviku a vykompenzovalo vysoké predvianočné CPM. Ukážky najlepších kreatív su na konci článku.

Kreatíva je tá najväčšia páka, ktorú pri Facebook reklame máte. Vďaka zlepšeniu machine learningu a poklesu efektivity lookalike a behaviorálnych cielení sú časy “hackovania” kampaní za nami.

Po zmenách algoritmu si kreatívy nesú learning a cielenie v sebe, aj naprieč kampaňami. FB vie, kto na akú kreatívu reaguje a podľa toho ju zobrazuje. Aj vďaka tomu je broad cielenie tak efektívne.

V prvom kole sa pripravilo niekoľko desiatok výrazne odlišných kreatív (statiky, videá, boomerangy, carousely, stop motion, hudba, atď.) aby sa otestovali rôzne uhly. Marekovi som spísal typy reklám ktoré som chcel otestovať a ako inšpiráciu poslal skvelý článok s ukážkami kreatív od Common Thread Collective.

V Októbri sme dva týždne testovali reklamy s výrazne odlišnými konceptami. Rozpočet sme zvýšili na 1000€. Testovali sme najmä kreatívy (obrázky, videá), keďže majú najväčší dopad na výsledok.

Vyskúšali sme aj niekoľko verzií textov a nadpisov, ale keďže sme nemali čas dlho testovať, vybrali sme pre každý produkt dva najlepšie texty a sústredili sa na vizuálne kreatívy.

Počas dvoch mesiacov sme testovali 20-40 nových kreatív a variácií týždenne. Reklamy sme nasadzovali cez víkend a spúšťali v pondelok ráno, aby bežali počas pracovných dní v podobných podmienkach.

Keď sme z každého konceptu vybrali najlepšie fungujúce reklamy, začali sme testovať ich thumbstopping elementy – ako zaujať človeka v záplave iných reklám, aby zastal práve na tej našej? Sústredili sme sa na prvé 3 sekundy videa a otestovali rôzne kombinácie – unboxing produktu, produkt priamo v akcii, social proof a recenzie, farebnosť, rýchly pohyb kamery, atď.

Fotografi priebežne posielali nové fotky, z ktorých sme vyrábali statické kreatívy a carousely. Testovali sme rôzne prostredia a vyobrazenia produktov – s ľudmi vs bez, zátišia, UGC fotky, atď.

Postupne sme našli pre každý produkt 5-10 víťazov, ktorých sme rotovali. Aktívnych sme mali max 3-5 reklám v adsete – väčšinou videá, ale vždy bola aktívna aspoň jedna statická reklama a carousel, aby mal Facebook k dispozícii variabilitu.

V rámci remarketingu (middle funnel a bottom funnel) bežali katalógove kampane na kvalifikovaných ľudí – engagerov, visitorov a nedokončené objednávky. Aby sme sa odlíšili od iných katalógov, používali sme výrazne farebné rámiky a vianočné ornamenty.

Kreatívy sme testovali na broad publikách, aby sme mali istotu že budú fungovať aj na väčšej škále. Okrem kľúčových metrík (konverzia, CPA, ROAS) sme potrebovali rýchlo vytriediť zrno od pliev a odflitrovať na prvý pohľad nefungujúce kreatívy. Aby sme získali rýchlejšie signály toho čo funguje, pozerali sme sa aj na soft metriky a porovnávali ich s už fugujúcimi kreatívami, konkrétne:

• See More Rate – koľko percent ľudí si reklamu rozkliklo cez tlačítko “See More / Čítať viac” a prečítalo si celý text.
• Thumbstop Rate – koľko percent ľudí pri scrollovaní zaujala naša video reklama a zastavili sa na nej pohľadom.
• Click Quality – Koľko percent ľudí z tých, ktorý na reklamu klikli naozaj aj prišlo na web a dokončilo načítanie landing page (veľký prepad môže indikovať clickbait reklamu alebo problémy na webe). Pozor, táto metrika po obmedzeniach iOS a cookies klesla kvôli chýbajúcim dátam, takže ju treba vyhodnocovať v kontexte.
• Link Click CTR, View Content Rate, Add to Cart Rate a pomer medzi pridaniami do košíka a nákupmi – indikovali postupnú priepustnosť lievika v jednotlivých krokoch a relevanciu návštevníkov, ktorých kreatíva prináša.
• AOV – priemerná hodnota objednávky, ktorú kreatíva vygenerovala.
• CPM – indikovalo kvalitu cielenia a relevancie danej kreatívy (odhliadnuc od faktu, že CPM sú pred Vianocami vysoké)

Pri vyhodnocovaní týchto metrík treba ale postupovať opatrne a brať ich ako indikátory. Častokrát pomôžu odhaliť nefungujúcu kreatívu skoro, avšak to že reklama má napríklad nízke CTR nemusí vôbec nič znamenať. Medzi CTR a ROASom neexistuje korelácia a reklama s nižším CTR má často vyšší ROAS, lebo prináša relevantnejších ľudí. Vysoké CPM môže zasa indikovať nielen problémy s cielením alebo kreatívou, ale aj kvalitnejšie publikum s lepšou konverznou mierou.

Ako ilustruje creative reporting nižšie, výsledkom bolo 4x zlepšenie CTR v porovnaní s prvou polovicou roka. Na web sme teda dostávali podstatne viac relevantných ľudí. Konverzia bola stabilná, resp. o niečo vyššia vďaka vyššiemu nákupnému záujmu pred Vianocami.

Vďaka tomu sa nám aj napriek 2-3x vyššiemu sviatočnému CPM (cena za tisíc zobrazení, ktorá pred Vianocami extrémne stúpa kvôli vysokej konkurencii inzerentov a teda reklamy sú výrazne drahšie) podarilo zvýšiť návratnosť a znížiť cenu za konverziu.

Ako vidieť na grafe, tesne pred vypnutím kampaní sa začala prejavovať únava kreatív, keďže sme už iba rotovali víťazov. Marek s tímom už bohužiaľ nestíhali produkovať nové formáty – resp. nestíhali ani baliť objednávky.

Štandardne testujem kreatívy v samostatnej kampani, z ktorej víťazov presúvam do stabilnej určenej na škálovanie. Tu sme ale potrebovali škálovať a testovať rýchlo a naraz, takže sme bežali testy aj v hlavných kampaniach, aj keď to nie je úplný best practice.

Zároveň sme potrebovali účet čo najviac zjednodušiť, aby sme dokázali efektívne rozdeliť rozpočet do hlavných kampaní s čo najväčším výtlakom. Ak by bol priestor, určite by som venoval viac času aj testovaniu copytextov, headlineov a call to action.

4. Škálovanie a návratnosť

Od polovice Októbra sme začali agresívne škálovať – v priebehu týždňa z 1500€ denne na 3000€ denne a v priebehu ďalšieho týždňa na 6000€ denne pri stabilnom ROASe. Na vrchole sme pohybovali na úrovni 8000€ – 10000€ denne, spolu s Google Ads do 12000€ denne.

Keďže learning algoritmu je po novom naviazaný aj na kreatívu (resp. post ID), nebáli sme sa výraznejších zmien budgetu alebo duplikácií kampaní. Nie je to úplne ukážkový prístup, ale potrebovali sme sa hýbať rýchlo a dostávať okamžitý feedback na balans medzi výškou rozpočtu a návratnosťou.

Keďže FB historicky generoval pre AuthenticWOOD drvivú väčšinu predajov (Google Ads boli iba doplnkom reagujúcim na dopyt vyvolaný Facebookom), počítal Marek efektivitu kampaní cez tzv. Blended ROAS, alebo MER – Media Efficiency Ratio.

Výsledkom zmien za posledný rok je, že FB nedokáže atribuovať 30% až 50% predajov (a pri výraznom zastúpeni iOS z tej polovice väčšinu iba modeluje). Zároveň sa čas atribúcie skrátil na max 7 dní. Inzerenti preto vidia podstatne horšie výsledky, na aké boli zvyknutí a kvôli oneskoreniu modelovaných AEM konverzií je nutné čakať dlhšie, aby bola kampaň ako-tak vyhodnotiteľná.

MER (Blended ROAS) je jednoduchý nástroj, na meranie pomerovej efektivity marketingových nákladov. Nedokáže síce presne zmerať absolútnu efektivitu akvizície, avšak je jednoduchým (a rýchlym) indikátorom inkrementálnej efektivity jednotlivých kanálov – ideálne ak už máme stanovený historický baseline.

MER sa počíta ako “globálny ROAS” => celkové tržby / celkové marketingové náklady. Ak sme zarobili 10€ a na marketing minuli 5€, náš MER bol 2. Ak väčšina akvizície prúdi z pár zdrojov, dokáže MER indikovať zlepšenie ich efektivity podľa zmien v rozpočte.

V prípade AuthenticWOOD je break-even MER na úrovni cca 2, v závislosti od produktu a marže. Čokoľvek nad 2.5 bolo dobré a nad 3 super a ďalej škálovateľné – k čomu sme sa bohužiaľ z kapacitných dôvodov (skladové zásoby a balenie) už nedostali.

S rozpočtom sme pracovali agresívne. Najvýkonnejším kampaniam sme ho niekedy zdvojnásobili alebo skresali o 30-50% v jeden deň, podľa potreby. Opäť, nie je to ukážkový prístup, ale kvôli nedostatku času sme boli ochotní akceptovať menšiu stabilitu a väčšiu volatilitu výmenou za rýchlejšiu spätnú väzbu. V prípade dlhodobejšej stratégie alebo menších rozpočtov by som postupoval opatrnejšie.

Napriek takémuto prístupu bola stabilita kampaní nad očakávania. Learning phase sa resetovala minimálne a kampane si držali konzistentné výsledky napriek agresívnym zmenám v rozpočte. Dôvody boli dva – prvým bol už spomínaný learning na úrovni kreatív, ktorý aj po výraznej zmene rozpočtu alebo resete učenia zabezpečil korektné cielenie. Druhým bol vysoký prílev dát – stovky konverzií denne zabezpečovali rýchlu spätnú väzbu pre FB algoritmus.

Cieľom bolo využiť momentum dobrých dní, kedy sme už v ranných hodinách videli nadpriemerné tempo predaja, alebo zredukovať spend počas slabších dní (napríklad víkendov). Mali sme pripravený aj “stop-loss” – v Ads Manageri sme nastavili Automatic rule, aby sa rozpočet kampane na daný deň znížil o 50% ak sa do 10:00 minie viac ako 3-násobok priemernej hodnoty objednávky bez konverzie.

Toto pravidlo sa nespustilo ani raz, keďže kampane fungovali dobre. Pri takomto jednoduchom nastavení je ale ľahké nechať “oklamať sa” – AEM modelované konverzie pre iOS môžu byť reportované s oneskorením 24-72 hodín a tým pádom sa podmienka nespustí, lebo ráno prišla do Ads Manageru konverzia, ktorá sa reálne mohla stať pred dvoma dňami (alebo sa ani nemusela stať).

V Ads Manageri sme sa pozerali najmä na:

• primárne metriky – spend vs revenue, ROAS, CPA a AOV
• sekundárne metriky – cena za pridanie do košíka, pomer pridaní do košíka voči nákupom, cena za prezretie produktu

Bolo potrebné brať ohľad aj na veľké množstvo nákupov, ktoré Facebook nedokázal atribuovať, aj na oneskorené modelované konverzie na iOS – toto sa prejavovalo extrémne napríklad pri predaji krytov na Apple telefóny.

Čísla sme cez UTM denne porovnávali s Google Analytics. Facebook má štandardne omnoho viac atribučných dát s dlhším trvaním ako Google, preto v Ads Manageri často vidieť vyššie čísla ako v Google Analytics (v prípade view atribúcie to môžu byť extrémne rozdiely).

Napriek tomu sú UTM tagy skvelým pomocníkom pri vyhodnocovaní kampaní v prostredí iOS14+ a obmedzených cookies. Môžu priniesť dodatočný obraz o kvalite trafficu – okrem konverzií vieme porovnať aj čas na stránke alebo bounce rate ako sekundárne metriky. Neraz sa stalo, že GA ukazovali (najmä pri iOS) viac konverzií ako FB.

5. Najlepšie fungujúce kreatívy

Na záver výber dvadsiatich najlepšie fungujúcich kreatív. Nevyužitú príležitosť vidím v absencii UGC formátov (User Generated Content), ktoré momentálne fungujú najlepšie – kvôli času a návalu inej práce sme ich už ale nestihli vyprodukovať v dobrej kvalite. Do budúcna sa to určite zmení.

Podstatné je, že výkonná kreatíva sa dá vyrobiť lacno a rýchlo v domácich podmienkach. Stačí pár fotiek alebo videí vyhotovených telefónom a jednoduchý software.

Poradie neindikuje výkonnosť, všetky mali výborné čísla. Väčšina kreatív mala aj samostatný formát na výšku (Stories).

Poznámka: Pokiaľ používate Safari na Mac OS alebo iOS a máte zapnutú možnosť skrývania IP adresy alebo blokovania cookies, niektoré z vložených statických alebo video kreatív sa vám bohužiaľ nemusia zobraziť.