Чтобы запустить рекламу в Facebook достаточно просто выбрать пол, возраст и гео. Остальное за вас сделает искусственный интеллект.
Такую фразу мои коллеги и клиенты слышали все чаще и чаще в 2021 году. Так ли это? Только частично. Давайте разберемся.
Поговорим о принципе работы автоматических алгоритмов всех соцсетей, не только Facebook.
Данные о пользователях, которые собирают и актуализируют соцсети
Рассмотрим поведение пользователя Instagram. Он читает посты, смотрит Stories и Reels. Какие-то публикации он лайкает, комментирует, смахивает карточки в каруселях. Другие оставляет без внимания. Он подписывается на те аккаунты, за которыми хочет следить.
Все эти данные о поведении каждого пользователя соцсеть собирает и постоянно актуализирует. И не только Instagram, другие соцмедиа тоже. В зависимости от того, какие форматы контента и действия с ними доступны.
Соцсети учитывают больше параметров поведения. Сколько и какие именно - не знаю, это коммерческая тайна.
Это может быть:
- На аккаунты и сообщества каких тематик человек подписан. Сколько времени подписан и как часто заходит в сообщества или аккаунты.
- Какие посты он читает (скролит медленно и нажимает на «еще», смахивает карточки в каруселях), а какие пропускает (скролит быстро).
- Какие видео в TikTok и Reels он смахивает, а какие досматривает до конца.
Не исключено, что соцсети еще учитывают тематики сайтов, на которые пользователь заходит. Информация об этом поступает из пикселей.
В итоге для каждого пользователя накапливается и обновляться «досье» об интересах и поведении.
Человек смотрит посты и stories аккаунтов с рецептами? Значит интересуется кухней. Заходит на сайты Airbnb и Booking? Скорее всего планирует поездку.
Информацию о интересах и поведении пользователей соцсеть предоставляет нам в виде настроек рекламных кабинетов.
Пример
Для продвижения школы иностранных языков «Tarkus» в Таллине, мы выбирали интерес «Английский язык».
Туда попадают люди, которые были на сайтах, приложениях, страницах Facebook и Instagram, связанных с английским языком.
Рекламную кампанию начали в конце июня и вели с целью набора групп обучения в сентябре. В июле по настройкам с интересом «Английский язык» и Таллин + 40км по платформе Facebook было 10 000 человек. В августе их стало 30 000. То есть ближе к сентябрю больше людей стало интересоваться обучением - алгоритмы Facebook отреагировали на это.
Оптимизация рекламы и Look A Like аудитории
Теперь об алгоритмах оптимизации рекламы. Когда выбираем настройки таргетинга, соцсеть показывает количество аудитории по этим параметрам. Во ВКонтакте мы получаем 46 000 мужчин в возрасте от 25 до 34 лет в Петербурге с интересом «Дизайн интерьера».
![](https://static.tildacdn.com/tild6563-3937-4365-b563-663662396236/_1.png)
Для Facebook получается в среднем 40 000 человек:
![](https://static.tildacdn.com/tild6263-3762-4431-b662-363035626637/_2.png)
Когда мы запустим рекламные объявления на эту аудиторию, соцсеть будет отслеживать, какие люди переходят по рекламным объявлениям. Или совершают другие действия, о них мы поговорим позже.
На основе данных об интересах и поведении этих пользователей алгоритмы соцсети начинают подбирать в общей аудитории похожих на них людей. Общая аудитория - это та, которую мы выбрали настройками таргетига: 46 000 человек во ВКонтакте или 40 000 человек в Facebook.
Людей, которые похожи на тех, кто переходит по объявлениям, всегда меньше количества пользователей в настройках таргетинга. Поэтому итоговый охват аудитории получится меньше.
![](https://static.tildacdn.com/tild6333-6539-4330-b435-656539353937/_3.png)
Варианты оптимизации в зависимости от цели рекламной кампании во ВКонтакте
ВКонтакте предлагает варианты оптимизации сразу на первом шаге создания рекламного объявления.
![](https://static.tildacdn.com/tild3562-6639-4366-b539-323334616331/_4.png)
В каждом из вариантов оптимизация проходит на основе соответствующих действий пользователя.
Переходы по рекламе - алгоритмы будут искать похожих на тех, кто переходит по ссылкам в объявлениях.
Вступления в сообщество - оптимизация на основе тех, кто после перехода по рекламному объявлению вступает в сообщество.
Заполнение лид-формы - оптимизация на основе тех, кто после перехода по рекламному объявлению заполняет лид-форму.
Такой же принцип в остальных вариантах. Около каждого из них есть подсказка, которая появляется при наведении курсора на знак вопроса.
![](https://static.tildacdn.com/tild3632-3036-4134-b533-393966626463/_5.png)
Автоматические алгоритмы во ВКонтакте на момент написания статьи дают результат не на всех целях. По моему опыту лучше использовать автоматическую оптимизацию для целей «Заполнение лид-формы», «Продвижение товаров и услуг в сообществе» и «Конверсии на сайте». Последняя работает аналогично цели «Конверсии» в Facebook, о ней речь идет ниже.
Для целей «Вступление в сообщество», «Сообщение в сообщество», «Подписки на рассылку», выбирайте «Переходы по рекламе».
Другие варианты не тестировал и по эффективности ничего сказать не смогу.
Варианты оптимизации в зависимости от цели рекламной кампании в Facebook
Facebook внедрил искусственный интеллект в рекламу первым. Его алгоритмы работают на всех вариантах оптимизации.
![](https://static.tildacdn.com/tild3436-6261-4430-b035-643635313634/_6.png)
В цели Трафик оптимизация идет на основе переходов по рекламе или просмотров целевых страниц. В последнем случае Facebook ориентируется на тех пользователей, которые не просто перешли по рекламе, но и провели на сайте больше 5 секунд.
В цели Просмотры видео соцсеть ищет тех людей, которые с наибольшей вероятностью просмотрят видео в течение 15 сек и дольше.
Пиксель на сайте и цель Конверсии открывают много возможностей для оптимизации рекламы.
Если продвигаете образовательное мероприятие, можете сделать на лендинге ссылку на программу. Далее в пикселе настроить событие на клик по этой ссылке и запустить рекламу с оптимизацией по данному событию. Facebook будет искать людей, которые с бОльшей вероятностью посмотрят программу, а значит более заинтересованы.
Если мероприятие бесплатное, настройте событие регистрацию пользователя. Чаще всего это отправка формы регистрации. Для продвижения открытого урока «Аква-моделирование с ракушкой» для Neil-мастеров делали именно так. Аналогично работает для регистрации на бесплатные пробные тренировки/уроки. Использовали в продвижении школы ментальной арифметики «Soroboom.ee» и школы иностранных языков «Tarkus» в Таллине.
Для интернет магазинов доступны оптимизации на тех, кто купил товар или положил в корзину.
Для блога можно начать с оптимизации по пользователям, которые после перехода по рек. объявлению прочитали статью: настраиваете события на скрол 80% страницы или время на сайте 20 сек и более.
Look A Lake или «похожие» аудитории
Похожие аудитории получаются за счет того же принципа, который заложен в работе алгоритмов оптимизации рекламы. Рассмотрим на примере базы покупателей в виде списка телефонов или адресов электронных почт.
После загрузки списка в специальный раздел рекламного кабинета соцсеть ищет совпадения почт и телефонов с теми, которые пользователи указали при регистрации в соцсети. Вы получаете аудиторию покупателей. Во ВКонтатке это аудитория в разделе «Ретаргетинг», в Facebook - пользовательская аудитория в разделе «Аудитории».
Когда вы строите Look A Like, соцсеть ищет людей, интересы и поведение которых аналогичны пользователям исходной базы. В результате из аудитории 300 человек вы получаете Look A Like размером десятки и сотни тысяч человек.
Количество людей в Look A Like зависит от того, сколько пользователей с похожим поведением есть в соцсети. Логично, что покупателей выпечки или потенциальных учеников на курсе по саморазвитию будет больше, чем топ-менеджеров или владельцев клиник.
В других статьях мы подробнее рассмотрим работу с различными рекламными целями и Look A Like-аудиториями для продвижения бизнеса. Сейчас вернемся к вопросу в начале статьи.
Справятся ли алгоритмы без специалистов?
На момент написания статьи ответ однозначный: нет.
Запуск рекламы по настройкам пола, возраста и географии может сработать, но только для продуктов недорогого масс-маркета от какого-нибудь известного бренда.
И в этой ситуации мы использовали дополнительные настройки. Так алгоритмам легче искать целевую аудиторию - оптимизация пройдет быстрее и с меньшим бюджетом.