Nie popełniaj tych błędów, czyli jak prawidłowo interpretować wskaźniki w kampaniach social media?

Masz za sobą dziesiątki przeprowadzonych kampanii reklamowych na Facebooku. Poświęciłeś wiele godzin na tworzenie raportów, porównywanie danych i wyciąganie konkretnych wniosków. A może dopiero zamierzasz opublikować swoją pierwszą reklamę na Facebooku? Przyjrzyj się najczęstszym błędom, które popełniają przy analizowaniu działań w mediach społecznościowych zarówno profesjonalne agencje marketingowe, doświadczeni brand managerowie, jak i początkujący freelancerzy.

Niewłaściwe zestawienie danych to najczęstszy błąd, jaki powtarza się przy analizowaniu raportów. Przykład? Przytaczam z raportu: „W kwietniu posty marki zobaczyło 26 000, czyli 48% wszystkich fanów”. Autor raportu wychodzi z założenia, że osoby, które zobaczyły opublikowaną treść, należą do grupy fanów profilu. Zestawione zostają tutaj dwa wskaźniki: zasięg postów i liczba fanów. Obecnie publikowane posty nie wyświetlają się wszystkim fanom. Zatem zasięg nie ma związku z użytkownikami, którzy polubili profil marki. Pamiętaj, że są to zupełnie oddzielne wskaźniki. Nie należy ich łączyć, bo:  

Aby raport z działań miał wartość, staraj się zestawiać dane w taki sposób, aby prześledzić zmianę lub odpowiedzieć na konkretne pytanie. Na przykład zadaj sobie pytanie: jaki wpływ mają reklamy na liczbę polubień na profilu? Popatrz na liczbę fanów jak na zbiór konkretnych aktywności. Porównaj polubienia z kampanii płatnych z cofnięciami polubienia strony. W taki sposób otrzymasz wartość polubień netto. Dzięki temu będziesz mieć szersze spojrzenie na zmieniającą się liczbę fanów w czasie trwania kampanii.

Zasięg analizuj w perspektywie czasu, na przykład uwzględniając średni zasięg dzienny. Wtedy prześledzisz, jak zmieniał się zasięg postów dzień po dniu i odnajdziesz te elementy kampanii, które miały największy wpływ na większe dotarcie marki do grupy docelowej. Dobieraj wskaźniki według ustalonego klucza, aby odpowiedzieć na konkretny problem. Dzięki temu uzyskasz wartościowe wskazówki do zoptymalizowania swoich działań w mediach społecznościowych.

Z pewnością zauważyłeś, że zasięg pod postem dzieli się na organiczny i płatny. Często spotykam w raportach sytuację, gdzie obie wartości są dodawane do siebie i oznaczane jako unikalny zasięg całkowity. Jest to podejście niewłaściwe. Jeżeli użytkownik zobaczy post bez promocji (organicznie), zostanie zaliczony do zasięgu organicznego. Gdy wypromujemy ten post i ta sama osoba zobaczy go ponownie w czasie trwania promocji, zostanie zaliczona do zasięgu płatnego. Zatem zobaczy post dwukrotnie: raz w zasięgu organicznym i drugi raz w zasięgu płatnym. Natomiast w zasięgu całkowitym powinien być policzona tylko jeden raz, ponieważ wskaźnik ten uwzględnia unikalną liczbę osób, które zobaczyły opublikowaną treść. Dlatego nie traktuj zasięgu płatnego na równi z zasięgiem organicznym.

Podobnie sprawa wygląda w przypadku dodawania do siebie zasięgu różnych postów. Nie mamy pewności, że osoba A, która widzi post poniedziałkowy, nie jest tą samą osobą, która zobaczyła post piątkowy. Jeżeli ten sam użytkownik zobaczy post w poniedziałek i piątek, zostanie uwzględniony w zasięgu dziennym raz na początku tygodnia, a potem ponownie piątego dnia. Natomiast w zasięgu tygodniowym będzie policzony jako jedna osoba. A co z zasięgami kampanii w panelu reklamowym? Spójrzmy na poniższy przykład:

Po „ręcznym” zsumowaniu zasięgów wszystkich zestawów reklamowych otrzymamy liczbę 698 620 użytkowników. A więc liczbę znacznie większą niż wynik, który widzimy w ostatnim wierszu tabeli. Skąd ta różnica? Przypominam, że zasięg wskazuje na unikalną liczbę użytkowników. W tym wypadku liczba 583 787 informuje o unikalnej liczbie odbiorców, do których dotarły promowane treści. Interpretując obie statystyki, możemy dojść do wniosku, że w trakcie kampanii dotarliśmy kilkakrotnie do pewnej części użytkowników. Potwierdzają to wszystkie wyświetlenia reklam (951 545) i częstotliwość jednego wyświetlenia reklamy konkretnej osobie (1,63).

Pamiętaj, że Facebook podaje zasięg całkowity do 28 dni. To jest kolejne ograniczenie, o którym warto pamiętać. Biorąc to pod uwagę, nie możemy obliczać zasięgu całkowitego dla kwartału lub roku. A często czytam w raportach o kilkudziesięciumilionowych zasięgach, które w rzeczywistości były znacznie mniejsze.

Tworząc raport, zwróć szczególną uwagę na opisy wskaźników. Nie sumuj zasięgu dziennego z płatnym. Nie dodawaj do siebie zasięgu dziennego, aby uzyskać zasięg tygodniowy. Nie mnóż zasięgu dziennego, aby uzyskać zasięg całkowity dla miesiąca. Analizując zasięg z dłuższego okresu niż miesiąc, skorzystaj ze średnich wartości dziennych. Tym sposobem będziesz miał lepszy wgląd w rzeczywiste dotarcie reklamy do użytkowników w mediach społecznościowych.

Podczas analizowania wyników kampanii reklamowych nastawionych na cele takie jak „Przekierowanie ruchu na stronę” lub „Konwersja”, powtarza się błąd podobny do omówionego w punkcie 2. Zazwyczaj każdą kampanię chcemy przeanalizować jak najdokładniej. W tym celu używamy różnych narzędzi analitycznych, nie tylko natywnych danych z Facebooka. Najczęściej wykorzystujemy również wyniki gromadzone przez Google Analytics. Jednym z najczęściej pojawiających się błędów w raportach polega na wykorzystywaniu danych z wielu narzędzi analitycznych i traktowanie ich w ten sam sposób.  

Twórcy takich raportów często zapominają o różnicach między narzędziami analitycznymi. Na przykład o odmiennym modelu atrybucji, czyli sposobie przypisywania wyniku do danego źródła. Może się zdarzyć sytuacja, że reklamy na Facebooku z celem na konwersję wygenerują 200 transakcji zakupowych. Z kolei przeglądając raporty w Google Analytics, otrzymamy ledwie 50 transakcji pochodzących z Facebooka. Skąd ta różnica? Facebook stosuje domyślnie „Model atrybucji ostatniej interakcji”. Polega on na tym, że serwis liczy konwersję po jednym dniu wyświetlania reklamy lub 28 dniach od jej kliknięcia.

W praktyce oznacza to, że jeżeli po kliknięciu reklamy nie kupimy produktu od razu, ale zrobimy to kilka dni po wyświetleniu reklamy i za pośrednictwem innego źródła (np. wyszukiwarki Google), Facebook przypisze ostateczną konwersję do pierwotnej reklamy. Domyślnie Google Analytics używa atrybucji „ostatniego kliknięcia niebezpośredniego”. To oznacza, że jeżeli użytkownik Facebooka wróci do sklepu (robiąc tym razem zakupy), ale z innego źródła, narzędzie od Google’a przypisze konwersję do ostatniego źródła ruchu. Na przykład do ruchu organicznego z wyszukiwarki internetowej.  

Odmienny model atrybucji może prowadzić do błędnej interpretacji wyników. Reklamodawca może dojść do wniosku, że inwestowanie w reklamę na Facebooku nie będzie opłacalne. Tymczasem to właśnie ta reklama była pierwszym punktem styczności na ścieżce zakupowej klientów. Z tego punktu widzenia jest kluczowym elementem w ścieżce zakupowej. Przeniesienie budżetu reklamowego może skutkować w tym wypadku zmniejszeniem liczby transakcji w sklepie internetowym.

Pamiętaj, że nie istnieją idealne narzędzia analityczne. Wyniki pochodzące z różnych aplikacji mogą się różnić na poziomie od kilku do kilkudziesięciu procent. Dlatego przetestuj różne narzędzia i korzystaj z niestandardowych widoków danych, aby wypracować własny, sprawdzony sposób interpretacji wyników.  
Czy to są wszystkie błędy, jakie można popełnić przy tworzeniu raportów? W artykule wymieniłem zaledwie te najpopularniejsze. Podczas tworzenia raportów nie bój się sięgać po poradę innych specjalistów. Skonsultuj wygenerowane wyniki. Rozwijaj umiejętności pozyskiwania i czytania danych. Bądź przy tym dociekliwy/-a. A najważniejsze: pamiętaj, aby patrzeć na otrzymane dane nie tylko z perspektywy mediów społecznościowych, ale w kontekście całej strategii marki.