Se imparare a realizzare le proprie campagne non è poi così complicato, molto diverso è il discorso quando si tratta di dover analizzare i dati che queste riportano per prendere decisioni a riguardo.

In questo articolo vedremo cosa si intende per metriche e KPI, quali dobbiamo assolutamente tenere monitorate, come leggere questi dati e come agire di conseguenza per raggiungere obiettivi di business.

Introduzione al monitoraggio di Facebook Ads

L’analisi dei dati ha un ruolo centrale quando facciamo advertising su Facebook e Instragram e in generale sui canali social: è fondamentale comprendere le metriche, i KPI e i comportamenti degli utenti per delineare strategie mirate e massimizzare l’efficacia delle azioni pubblicitarie. 

Inoltre è essenziale per il successo delle campagne di advertising: senza una corretta interpretazione dei dati si rischia di navigare a vista, spendendo spesso soldi a caso, compromettendo investimenti e opportunità.

Questi dati vanno costantemente monitorati anche per reagire rapidamente a eventuali cambiamenti, per garantire sempre ottime performance.

Differenza tra metriche e KPI

Abbiamo parlato di metriche e di KPI come strumenti essenziali nell’analisi dei dati, ma cosa si intende? E che differenza c’è?

I termini hanno funzioni e significati distinti.

• Le metriche sono qualsiasi valore o indicatore che può essere quantificato e analizzato in termini numerici,, come ad esempio il numero di visitatori di un sito web o il numero di vendite di un prodotto.

• I KPI (Key Performance Indicators), invece, sono specifici indicatori chiave di performance, ossia un dato o un andamento, scelti appositamente per valutare l’effettivo successo di un’attività, nel nostro caso di advertising.

Per esempio, il numero di aggiunte al carrello di un e-commerce è una metrica, perché ha un valore numerico quantificabile, mentre la variazione del costo per acquisto nell’ultimo mese può essere considerato un KPI perché ci fornisce informazioni sull’effettivo successo della nostra attività di advertising in quel periodo.

Pertanto, mentre tutti i KPI sono metriche, non tutte le metriche sono KPI.

Prima delle campagne: tracciamenti

Prima di lanciare qualsiasi campagna è fondamentale impostare tutti i tracciamenti di Meta per raccogliere queste metriche e KPI.

Andremo quindi a installare il pixel di Meta, impostare il tracciamento tramite conversion API (C-API) e collegare il catalogo di un eventuale e-commerce con quello corrispondente su Meta.
Per capire come fare, ti invito a leggere il mio articolo su Pixel di Meta e tracciamenti e quello sui Cataloghi di Meta.

Successivamente facciamo un bel controllo che tutte le azioni standard del pixel vengano tracciate correttamente sia lato browser che lato server.

Figura 1 – Azioni standard monitorate dal pixel visibili dall’events manager.

Ricordati che tutte le metriche che avvengono su Meta (Facebook o Instagram) saranno sempre tracciate correttamente, in quanto il dato è di proprietà di Meta.

Tutto ciò che invece viene tracciato fuori da Meta, tramite pixel o C-API, potrebbe essere sottostimato a causa di blocchi dei cookies o opt-out da parte di utenti iOS.

Ora che tutto è tracciato, possiamo passare alla fase successiva.

Prima delle campagne: stabilire i KPI e le metriche

Dobbiamo decidere per prima cosa quali sono gli obiettivi delle nostre campagne, ad esempio lead o acquisti, visualizzazioni video o interazioni, ecc.

In base all’obiettivo potremo individuare i KPI più corretti per poter valutare il suo effettivo raggiungimento.

Questi obiettivi devono essere SMART, dove con l’acronimo S.M.A.R.T. si intende:

• Specifici → ossia definiti, non generici
• Misurabili → facilmente quantificabili attraverso gli strumenti di analisi
• Raggiungibili → possibili da ottenere con le risorse a disposizione, es. budget
• Rilevanti → coerenti con la strategia di business
• Temporalmente definiti → da raggiungere in un arco temporale definito.

Una volta decisi obiettivi e KPI, realizziamo le nostre campagne sulla base della nostra strategia pubblicitaria su Meta: avremo probabilmente una o più campagne a freddo, una o più di retargeting e magari qualcuna di test di creatività o dei pubblici.

Dopo le campagne: impostare i KPI e le metriche monitorate nel Gestore Inserzioni

Ora che abbiamo creato tutte le campagne nel gestore inserzioni, la prima cosa da fare è aggiungere e impostare le colonne con le varie metriche e i vari KPI da avere sempre sott’occhio. Di default Meta fornisce già alcuni dati e configurazioni, ma non sono affatto sufficienti. Ti basterà andare nel menù Colonne del gestore inserzioni e poi su Personalizza Colonne.­

Figura 2 – Personalizzazione delle colonne e scelta di metriche e KPI

Qui dovrai aggiungere tutte le metriche e  i KPI che ritieni importanti. Questi sono quelli che per quanto mi riguarda non possono mancare: li aggiungo con un ordine ben preciso che ripercorre il percorso d’acquisto in modo che, in fase di analisi, scorrendo le colonne verso destra, mi avvicino alla conversione finale.

• Budget: il budget allocato alla campagna (CBO) o al gruppo di inserzioni (ABO), lo puoi modificare rapidamente cliccando sulla matita;
• Importo speso: quanto hai speso;
• Copertura: il numero di utenti unici che hanno visto la tua inserzione;
• Impressions: il numero totale di volte che è stata mostrata la tua inserzione;
• Frequenza: è calcolata come il numero totale di impressions diviso per la copertura e ti dice quante volte è stata visualizzata la tua inserzione da ogni utente;
• CPM: Cost per Mille (Impressions) è il costo per 1000 visualizzazioni della tua inserzione. È un parametro fondamentale perché ci dice quanto stai spendendo per acquistare le tue impressions, ossia per comprare visualizzazioni.
• Clic: il numero di clic totali sull’inserzione e tiene conto di like, commenti, reactions, condivisioni, aperture dell’immagine e clic sul link;
• Clic sul link in uscita: il numero di clic esclusivamente sul link (anche quelli nel testo) che mandano un utente fuori dalle proprietà di Facebook.
• CPC: Cost per clic, quanto ti costa un clic;
• CPC sul link in uscita: quanto ti costa un clic sul link dell’inserzione;
• CTR: Click Through Rate, è la percentuale di clic rispetto alle visualizzazioni ed è indicativo della qualità di un’inserzione. Vogliamo ovviamente che sia più alto possibile.
• CTR sul link in uscita: come sopra, ma solo sul link in uscita;

A questo punto l’utente atterra sul nostro sito, quindi andiamo a controllare.

• Visualizzazioni di pagina di destinazione: quante volte è stata vista la landing page cliccando sull’inserzione;

Fai attenzione qui. La differenza tra clic sul link in uscita e visualizzazioni della pagina di destinazione potrebbe essere considerevole: in parte per possibili problemi legati alla velocità di caricamento del sito o altri motivi come errori nel clic o lentezza della connessione dell’utente (fino a un 10-15%), ma soprattutto per le motivazioni di cui ti ho parlato in precedenza, come blocchi dei cookies o opt-out di utenti iOS .

• Costo per Visualizzazioni di pagina di destinazione: il relativo costo per una visualizzazione della pagina di atterraggio;

Da qui in poi l’utente inizierà il suo percorso di conversione sul sito. Aggiungeremo quindi i parametri relativi a tutte le azioni che stiamo monitorando e i relativi costi, ad esempio view content, carrello, checkout, acquisto e lead.

Per finire, se hai dato un valore economico a tali conversioni (es. se hai un e-commerce), aggiungi il ROAS (Return on Ad Spend) ossia il ritorno sulla spesa pubblicitaria. Viene calcolato dividendo il valore economico delle vendite generato dalle campagne per il budget speso, ossia il costo per le campagne.

Facendo un esempio, se le tue campagne su Meta hanno generato 2.000€ di vendita di prodotti a fronte di una spesa pubblicitaria di 400€, il ROAS sarà 2.000/400, ossia 5.

Il ROAS è quindi una mera metrica da advertiser, si basa solo sui costi pubblicitari, non tiene conto di altri costi fissi, in quel caso si parla di ROI, Return on Investment.

Metriche personalizzate su Meta Ads

A questo punto hai già un sacco di dati da analizzare, ma puoi creare anche metriche personalizzate partendo dalle altre.

Credo che alcune di queste siano fondamentali e le imposto sempre.

Le puoi creare nella sezione in cui si impostano le colonne e possono essere di tipo numerico, percentuale o valuta.

Figura 3 – Creazione di metriche personalizzate

Ecco quelle che ritengo più utili:

• Tasso di conversione dei lead → ossia quanti lead otteniamo rispetto ai clic sul link;
• Tasso di conversione e-commerce → il rapporto tra il numero di acquisti ottenuti e i clic sul link;
• AOV → è il valore medio degli ordini, calcolato come il valore totale ottenuto dagli acquisti diviso per il numero degli acquisti;
• Profitto → calcolato come valore delle vendite meno i costi pubblicitari;
• Revenue per clic → ossia quanto guadagniamo da ogni clic, calcolato come il rapporto tra il valore generato dalle vendite e il numero di clic unici in uscita.

È interessante anche tracciare alcuni tassi di conversione tra i vari step del percorso d’acquisto (ad es. da view content a carrello o da inizio di checkout ad acquisto).

Insomma, avrai ormai capito che in questo modo puoi sbizzarrirti e monitorare praticamente qualsiasi metrica.

Analisi dei dati e dei risultati delle campagne Meta

Ma quanto deve essere il costo per clic? E un buon CTR?

Sono domande che ricevo ogni giorno e la risposta è che non ci sono valori medi. Non hanno senso. Dipendono da troppe variabili. Un CPM nel settore food in Italia sarà diverso dal settore beauty, perché cambia completamente la concorrenza nelle aste.

In secondo luogo i valori variano a seconda di dove si trova l’utente nel percorso d’acquisto. Ad esempio è probabile che il costo per aggiunta al carrello sia molto più alto a freddo che in campagne di retargeting in cui il cliente già ti conosce ed è più propenso ad acquistare.

Figura 4 – Esempio di come una conversione come l’add to cart costi meno in una campagna di retargeting rispetto a una a freddo.

In generale possiamo dire che man mano che ci avviciniamo alla conversione finale il costo per ogni metrica cresce:

ad esempio: costo per clic < costo per clic sul link < costo per landing page view < costo per < costo per aggiunta al carrello < costo per acquisto

Tieni conto che se l’utente fa più azioni per una metrica in una sessione, ad esempio visualizza più prodotti, è normale che il costo per view content possa essere più basso del costo per visualizzazione di pagina di destinazione. 

Ti faccio un altro esempio: se guardi i tassi di clic, ossia i CTR, varieranno tantissimo a seconda del tipo di contenuto che proponi. Se è un’inserzione di top funnel, magari di brand awareness, è probabile che abbia un engagement e tassi più alti di una di low funnel in cui cerchi di vendere il tuo prodotto. È normale.

Il succo è quindi di usare prima il cervello e ragionare su che dato si sta analizzando prima di confrontarlo con altri.

Se confronti il CPC sul link di 3 inserzioni all’interno dello stesso gruppo di inserzioni stai facendo un buon lavoro per capire quale di queste porta traffico al sito a un costo minore. Se confronti i costi per acquisto di un’inserzione in una campagna a freddo e quelli di una di recupero dei carrelli abbandonati stai facendo una pessima analisi.

Analisi dei dati: quali metriche e KPI guardare?

A me piace partire dall’obiettivo di business. Se è vendere guardo i costi per acquisto. Se è ottenere contatti guardo i costi per lead (o contact). Se non ce ne sono abbastanza, ad esempio nelle campagne a freddo che potrebbero tranquillamente non portare conversioni, salgo lungo il percorso d’acquisto e confronto costi per carrello, per view content e via a salire.

Ma non dimenticarti mai che l’unica cosa che conta è l’obiettivo finale e se puoi permetterti quel costo per acquisto o per lead. Quello che succede prima è relativo. Potrei avere l’inserzione col CTR peggiore di tutti, ma se vende e ha un costo per acquisto più basso delle altre me ne frego. Si vede che c’è qualcosa che non ho ancora colto che fa sì che raccolga meno clic ma più pronti all’acquisto. Magari potrebbe essere un video: per sua natura un video porta meno traffico perché l’utente che si ferma incuriosito guarda il video e spesso non clicca. Se invece viene sorpreso da un’immagine e vuole approfondire non ha altro da guardare e clicca. Quindi l’immagine ha un CTR maggiore, ma magari il video porta sul sito meno utenti più consapevoli e più propensi all’acquisto.

Per prima cosa analizzo ogni singola campagna come a se stante per cercare di migliorarla, poi inizio a guardare i dati nel complesso di tutta la struttura pubblicitaria.

Ripeto, usa prima il cervello. I dati ti raccontano una storia e devi imparare a interpretarli. Se vedi che qualcosa costa meno, passa al dato successivo, cerca di capire perché, quali variabili sono cambiate. Un dato, preso da solo, non significa nulla.

Ovviamente vogliamo avere sempre i tassi di conversione più alti e i costi più bassi possibile.

Utilizzare la funzione di breakdown

Ora che sai quali metriche analizzare, dobbiamo andare ancora più a fondo e introdurre la funzione di Breakdown che puoi selezionare vicino a dove si impostano le colonne.

Questa funzione ti permette di segmentare i dati raccolti secondo alcune variabili.

Figura 5 – Funzione di breakdown che permette di segmentare i dati per diverse variabili

Ad esempio puoi osservare come si comportano diverse fasce d’età, come lavorano diverse località o la differenza di prestazioni tra uomini e donne.

Un breakdown che faccio sempre è quello per posizionamenti, ti permette di vedere su quali viene speso il budget. Se vedi che alcuni posizionamenti (ad es. Stories di Instagram) non girano e ritieni importante che ricevano del budget, puoi pensare di separarli in un’altra campagna (o gruppo nel caso di ABO).

Figura 6 – Breakdown dei dati di un ad set per posizionamento

Nel caso delle inserzioni dinamiche puoi vedere anche quali prodotti stanno girando e portando conversioni. Ti potresti accorgere che alcuni per te importanti non vengono proposti dall’algoritmo agli utenti. In questo caso potresti creare un sottoinsieme di prodotti e proporli in campagne separate con messaggi dedicati.

Figura 7 – Nelle inserzioni dinamiche puoi fare un breakdown per prodotto e vedere quali vengono proposti al tuo target.

È fondamentale fare questi tipi di analisi per avere il controllo della spesa pubblicitaria.

Analisi dei dati: la finestra di attribuzione

Un altro concetto importante da conoscere è quello di Finestra di attribuzione. Entro che tempistiche e in che modo Facebook si attribuisce una conversione e ce la mostra nella rispettiva colonna? Esistono due tipi di attribuzioni:

• clic-through → avvengono quando l’utente clicca sulla nostra inserzione e in seguito compie l’azione di conversione, ad esempio un acquisto.

• view-through → in questo caso invece l’utente visualizza l’inserzione, non ci clicca, e in un secondo momento compie l’azione di conversione.

Entrambe le metriche possono essere osservate su tempistiche di 1 o 7 giorni dalla visualizzazione o dal clic.

Le conversioni per clic hanno la precedenza su quelle per visualizzazione e seguono tutte il modello “last touch” ossia il merito della conversione viene attribuito all’inserzione che è stata cliccata o visualizzata per ultima (nel caso si interagisca con più di una).

La finestra di attribuzione di default di Facebook per le campagne è 1 giorno dalla visualizzazione e 7 giorni dal clic (1d view, 7d clic). Cioè significa che Facebook segnerà una conversione se l’utente compie l’azione di conversione entro 7 giorni dal clic o entro uno dalla visualizzazione dell’inserzione senza che l’utente ci abbia cliccato.

È importante sapere che Facebook assegnerà la conversione alla data in cui è avvenuta, non più (come una volta), alla data in cui è avvenuto il clic o la visualizzazione. Per questo motivo, per una determinata data, potresti veder comparire delle conversioni anche se la campagna era spenta, si parla di late attribution.

Puoi eventualmente scegliere di modificare la finestra di default e allargarla (7d view / 7d clic) o stringerla (1d view / 1d clic). Potresti anche scegliere di voler tracciare solo quelle che prevedano un clic.

Chiaramente le conversioni che hanno più valore sono quelle in cui l’utente ha avuto un ruolo attivo, quindi quelle in cui ha cliccato. Se l’utente ha cliccato il ruolo di Meta riguardo quella conversione ha sicuramente maggior valore.

Al passare dei giorni è evidente che Meta potrebbe avere un ruolo sempre meno determinante per quella conversione perché altri canali potrebbero aver contribuito.

Ti faccio un esempio: l’utente visualizza la tua inserzione e ci clicca, ma non acquista. Tre giorni dopo riceve una tua newsletter, ci clicca e acquista. Non essendo passati i 7 giorni dal clic sull’inserzione, Meta si attribuirà la conversione anche se il merito non sarà di certo tutto suo.

Il mio consiglio, soprattutto se non sei esperto, è di lasciare la finestra di attribuzione standard. Ma cosa cambierebbe a modificarla?

Dipende, va testato. Se stringiamo la finestra di conversione (o eliminiamo quella a view-through) avremo chiaramente meno conversioni, ma probabilmente di maggiore qualità dato che Meta sarà stato più determinante. Il pixel potrebbe ottimizzarsi sia meglio perché ha conversioni di migliore qualità, sia peggio perché potrebbe disporre di meno dati. Se hai un gran numero di conversioni potresti sicuramente testare una finestra di conversione più stretta.

Tutti i canali tendono ad attribuirsi meriti che non sono completamente loro. Per questo è fondamentale avere una visione sempre più di business e non solo sul gestore inserzioni. Dobbiamo vedere la macchina nella sua interezza e capire se le nostre scelte lato MEta ads portano miglioramenti a tutta la strategia osservando i dati macro, ossia quelli di business sfruttando piattaforme esterne come Google Analytics.

In conclusione

Monitorare e analizzare le campagne Meta è un processo fondamentale per chiunque voglia sfruttare al meglio le potenzialità di questa piattaforma pubblicitaria.

Comprendere le differenze tra metriche e KPI, sapere come e quando impostarli, e soprattutto conoscere gli strumenti e le funzionalità disponibili per un’analisi approfondita, è la chiave per ottimizzare la spesa pubblicitaria e raggiungere gli obiettivi di business.

La creazione di ogni campagna non segna la conclusione del lavoro, bensì l’inizio di un lavoro di continua analisi e ottimizzazione.

Nell’era digitale, l’abilità nel decifrare e interpretare i dati è ciò che distingue le campagne di successo da quelle meno performanti. Dedica sempre il tempo necessario all’analisi e, con l’ausilio delle giuste metriche e KPI, trasforma ogni campagna meta in un prezioso alleato per la crescita del tuo business.