Använde Facebook-algoritmen för att gå med en automatiserad appannonskampanj och TV-annonser via YouTube
Utmaning
I maj 2022 lanserade Socios.com en ny kampanj som inkluderade en introduktion av deras nya varumärkesambassadörer som är globala fotbollsstjärnor. I linje med deras TV-annonser genomförde vi en kompletterande kampanj med hjälp av YouTube och Meta.
Facebook-annonseringen var en kombination av upper- och lower-funnel med fokus på varumärkeskännedomskampanjer parallellt med Automated App Ads-kampanjer (AAA). Målet med den förstnämnda kampanjen var att öka kännedomen och den sistnämnda att rikta in sig på användare som mest sannolikt kommer att installera appen och konvertera till en registrering. YouTube-aktiviteterna var inriktade på varumärkeskännedom för att bygga en bro mellan insatserna.
Tänkbarhet
Till en början körde vi med vanliga app-annonser på Facebook för att kunna behålla mer kontroll över annonserna och styrningen. Men det tillvägagångssättet gav ett CPI och CPR ett resultat över målet med 126% respektive 350%.
Meta användes för att öka kännedomen samt för att rikta in sig på användare som mest sannolikt skulle installera appen och konvertera till en registrering. YouTube-aktiviteterna var enbart inriktade på varumärkeskännedom för att bygga en bro mellan insatserna.
Lösning
- Använd Facebooks algoritmiska möjligheter genom att övergå till kampanjformatet Automated App Ads.
- Offra målstyrning och budgivning i stället för en hög nivå av maskininlärning och automatisering. Vi vände oss i stället till kreativen som vårt viktigaste verktyg för kontroll.
- Vi valde att gå med mer utbildande innehåll som bidragande hjälp för att få målgruppen att ladda ner appen och registrera sig och bli en konvertering. Innehållet fokuserade då på nyckelbudskap som varumärket ville förmedla, detta var tillexempel att lyfta funktioner och USP:ar.
- Parallellt med Facebook kompletterade vi TV-annonserna med en YouTube-kampanj som optimerades mot mål för visningsfrekvens.
- Detta gjordes genom att säkerställa att rätt målgrupp tittade i rätt format. För att göra detta delade vi upp våra målgruppssegment i in-market, affinitet och köpintention för att testa vilka videoformat som var mest effektiva för vilka målgruppsbeteenden (det som ger den högsta visningsfrekvensen).
Detta gjordes för att minska skillnaden mellan ATL- och BTL-aktiviteter, så att vi med säkerhet kunde buda högre på köpintention och in-market målgrupperna i målgruppssegmenten (jämfört med affinitet-målgrupper) för att säkerställa att vår budget optimerades mest effektivt mot den målgrupp som mest sannolikt kommer att använda produkten.
Resultat
- Vi hade satt 31,9% som ett benchmark för vår visningsfrekvens på Youtube-annonser från StrikeSocial YouTube-rapport.
- Vi upptäckte att genom att driva en in-market målgrupp att se annonsen så fick vi en visningsfrekvens över benchmark på 44,91%, vilket var en imponerande förbättring på 37% jämfört med bench.
- Reach and Frequency gav en låg kostnad per estimerad ad-recall på 0,04 euro, vilket var ett riktigt bra resultat för vår första kännedomskampanj.
- Vi testade AAA som den främsta faktorn för registrering och insåg att genom att använda Facebooks algoritm och bara ha det kreativa innehållet som kontroll, så förbättrade vår CPR med ~50 % och även CPI med ~50 %.
