Systemy reklamowe zmieniają się bardzo szybko. Meta i Google rozwijają automatyzację, sztuczną inteligencję i coraz częściej przejmują decyzje, które jeszcze kilka lat temu należały do reklamodawcy. Nie oznacza to jednak, że wraz z rozwojem technologii zmieniają się podstawowe zasady marketingu. Narzędzia ewoluują, ale nadal musimy wiedzieć, komu chcemy sprzedawać, jaką wartość oferujemy i na jakim rynku konkurujemy.
Jak zmienia się targetowanie
Wielu specjalistów pamięta pewnie okres, kiedy precyzyjne targetowanie uchodziło za jeden z najefektywniejszych sposobów reklamowania się na Facebooku. Dodatkowe zawężanie, ograniczenia wieku, wykluczenia… Niektórzy wręcz prześcigali się w wymyślaniu coraz sprytniejszych sposobów na zdefiniowanie grupy odbiorców. Do dziś pamiętam, jak na jednym kursie prowadzący pokazywał, jak dotrzeć do zamożniejszej części FB – osoby w wieku 28-55, zainteresowania: jachty, golf, towary luksusowe, zawężone do posiadaczy: iphone itd.
Facebook również zachęcał reklamodawców do posługiwania się tymi opcjami wprowadzając coraz to nowsze i bardziej precyzyjne możliwości doboru grupy, jak grupy podobnych odbiorców (lookalike) czy remarketing. Google Ads nie odbiegał za wiele od tego trendu. W jego panelu także były opcje targetowania po zainteresowaniach, nawykach czy intencjach zakupowych.
Dziś obserwujemy bardzo wyraźny zwrot w stronę szerokiego targetowania. Platformy odchodzą z jednej skrajności w drugą i proponują pozostawienie wszystkiego ich algorytmom i sztucznej inteligencji. Już nie wąskie i precyzyjne targetowanie jest najskuteczniejsze, ale możliwie szerokie da najlepsze efekty. Tak twierdzą Google i Meta (i w przypadku, gdy posiadamy dobre i jakościowe dane, które zasilą nasze kampanie, rzeczywiście może tak być, ale o tym niżej).
Być może tak jak ja czujecie, że jest to nieco podejrzane. Byłoby zbyt pięknie, gdyby wystarczyło powiedzieć systemowi jaki jest nasz cel, a on zrobi za nas całą robotę i jeszcze dostarczy rzeszę klientów. Nie ulega wątpliwości, że Google, Meta i inne podobne platformy, ze względu na swój ogromny udział w rynku, liczbę użytkowników, którzy każdego dnia korzystają z ich usług, uzależniają nas reklamodawców od siebie i czy nam się podobają zmiany, czy nie, jesteśmy w pewnym stopniu zmuszeni do grania na ich zasadach. Trzeba również pamiętać, że to ich sposób na zarabianie pieniędzy, więc ich sprzedawcy, np. konsultanci Google Ads, będą nam proponowali i przedstawiali w pięknym świetle ich usługi i nowe rozwiązania.
Jednak po naszej stronie jako marketerów czy właścicieli firm, jest do zrobienia robota zanim w ogóle przystąpimy do działania z Google lub Metą. Zanim w ogóle zaczniemy zastanawiać się nad targetowaniem w panelu reklamowym, musimy cofnąć się do fundamentów i z punktu widzenia prowadzonego biznesu i strategii wiedzieć, na jakim rynku działamy, komu oferujemy produkt i jakie potrzeby chcemy zaspokajać. Zwraca na to uwagę Mark Ritson w artykule “Ignore anyone who tells you to forget about targeting”, który pisze, że problemem nie jest nawet sam system reklamowy jednego czy drugiego narzędzia, ale sytuacja, w której marketer ufa, że algorytm znajdzie klientów, więc on nie musi nawet wiedzieć, kim oni są.
Przy precyzyjnym targetowaniu czyha na nas jeszcze jedna pułapka. Musimy pamiętać, że zainteresowania w systemach reklamowych są w dużej mierze wnioskowane na podstawie zachowania użytkowników. Na papierze wygląda to świetnie: sprzedaję suplementy dla sportowców, więc w panelu reklamowym wybieram takie zainteresowania jak siłownia, fitness itp. Problem w tym, że w tej grupie mogą znaleźć się zarówno regularnie trenujący sportowcy, jak i osoby, które po prostu często konsumują treści związane z fitnessem. Między innymi mężczyźni, którzy lubią oglądać trenerki personalne robiące przysiady.
Zanim zaczniemy targetować reklamę, komu właściwie chcemy sprzedawać?
Reklama to tylko jedna z wielu rzeczy, które ma do wykonania marketer czy właściciel firmy. Przed opublikowaniem kampanii należy mieć określoną strategię dla swojego biznesu (polecam książkę Rumelta “Dobra strategia, zła strategia”), a następnie zastanowić się nad strategią marketingową, w której według Marka Ritsona, jedną z pierwszych decyzji jest wybór segmentu rynku, któremu oferujemy produkt lub usługę. Jednak tutaj trzeba uważać. Nie powinno się na siłę tworzyć segmentów, jeżeli rynek jest homogeniczny i nie istnieje realny powód biznesowy, dla którego warto byłoby to robić (link). Należy szukać takich różnic, które prowadzą do istotnie innych potrzeb, zachowań, wartości ekonomicznej klientów lub wymagają innych działań marketingowych.
Z doświadczenia i tego, z czym się spotykałem, mam wrażenie, że często segmenty są tworzone na siłę, przedstawiane za pomocą person czy kolorowych wykresów, jednak nie odzwierciedlają realiów danego rynku. Poprawna segmentacja pomaga marketerom identyfikować kluczowe różnice na rynku, “grupować podobnych konsumentów lub firmy w odrębne segmenty, rozumieć względną wielkość i wartość każdego z nich oraz podejmować lepsze decyzje dotyczące tego, gdzie grać i jak wygrać” (link).
Byron Sharp z kolei mówi wręcz o “sophisticated mass marketing”, o docieraniu szeroko, zamiast skupiać się na wąskiej grupie. Według Sharpa zbyt wąski target strategiczny może ograniczać rozwój marki, ponieważ odcina ją od części potencjalnych nabywców. Jednak nie odrzuca segmentacji całkowicie – w niektórych, uzasadnionych przypadkach może mieć pozytywny wpływ. Reklamy targetowane na aktualnych klientów (np. remarketing) mogą mieć wysokie ROI, bo trafiają do ludzi, którzy często i tak dokonaliby zakupu, jednak, aby marka mogła się rozwijać, potrzebuje nowych klientów – penetrować rynek. W swoim podręczniku zwraca też uwagę, że osoba kupująca produkt niekoniecznie będzie go używała. To znaczy, że rzeczywista publiczność marki może być znacznie większa, niż wynikałoby z prostego profilu persony. Persona oparta wyłącznie na profilu użytkownika produktu może więc pomijać osobę, która go kupuje, osobę wpływającą na zakup oraz przyszłych klientów.
Wybór rynku docelowego na poziomie strategii nie jest tym samym, co targetowanie odbiorców w systemie reklamowym. Firma może bardzo dobrze wiedzieć, komu chce sprzedawać produkt, a jednocześnie prowadzić szeroką kampanię reklamową w obrębie tego rynku.
Zadaniem nie jest więc wskazanie systemowi reklamowemu idealnego klienta z dokładnością do wieku i zainteresowań. Zadaniem jest wiedzieć, komu i co chce się sprzedać, dobrze mierzyć wynik i nie ograniczać algorytmu bez konkretnego powodu. To, że klienci różnią się między sobą nie powinno automatycznie oznaczać, że należy część z nich wykluczać lub pomijać w targetowaniu. Jeżeli nie mamy dowodów, że określone różnice między klientami uzasadniają ich wykluczenie, powinniśmy dążyć do możliwie szerokiego dotarcia w obrębie rynku, który firma może rentownie obsłużyć.
Od precyzyjnego targetowania do advantage+
Wraz z rozwojem technologii, jak również regulacji prawnych, najwięksi dostawcy systemów reklamowych (jak Google czy Meta) muszą dostosowywać się do aktualnych warunków. To z kolei przekłada się na funkcjonowanie ich paneli reklamowych i sposób docierania do potencjalnych klientów. Jeszcze do niedawna wybieraliśmy w panelu Facebooka spośród setek zainteresowań, do kogo ma trafić reklama. Dzięki opcjom wykluczenia, jeszcze dokładniej precyzowaliśmy odbiorców. Mogliśmy targetować naprawdę bardzo dokładnie. Przynajmniej na papierze. Nic jednak nie trwa wiecznie. Zmieniło się otoczenie dotyczące prywatności. Regulacje, ograniczenia śledzenia użytkowników, większa rola zgód oraz stopniowe ograniczanie dostępu do zewnętrznych identyfikatorów utrudniły reklamodawcom korzystanie z części danych, na których przez lata opierał się digital marketing. Posunął się również rozwój sztucznej inteligencji. I to na niej aktualnie bazują giganci – Google m.in. poprzez Performance Max oraz funkcje AI Max w kampaniach Search, a Meta (dawniej Facebook) Advantage+.
Bez sensu jest się rozwodzić, czy to zmiana na lepsze, czy na gorsze. Tak już po prostu jest. Nowe rozwiązania niosą jednak ze sobą wiele możliwości jak i zagrożeń. Przy odpowiednim przygotowaniu i zadbaniu o kluczowe kwestie, o których poniżej, kampanie mogą być naprawdę skuteczne, z kolei bez tego możemy przepalić pieniądze.
Kluczem stają się przede wszystkim dobre dane i właściwie zdefiniowana konwersja. Poprzez konwersje pokazujemy systemowi, jakie działania użytkowników mają dla biznesu wartość, a dzięki danym o klientach i innych sygnałach możemy dodatkowo pomóc algorytmowi w nauce. Inaczej mówiąc pokazujemy, jakie rezultaty mają wartość i na podstawie danych o konwersjach, klientach i innych sygnałów algorytm uczy się, komu wyświetlić reklamę.
Konwersja odgrywa tutaj bardzo ważną rolę. Algorytm będzie szukał dokładnie takiego rezultatu, jaki mu wskażemy. Jeżeli optymalizujemy kampanię pod wysłanie formularza, może znaleźć osoby chętnie zostawiające dane, ale niekoniecznie wartościowych klientów. Dlatego coraz większego znaczenia nabiera nie tylko mierzenie konwersji, ale również ich jakości i wartości biznesowej.
Nie musimy już zastanawiać się, jakie zainteresowania w panelu wybrać, a jakie należy wykluczyć – zrobi to za nas system. Wykluczanie jakiejś grupy, np. pewnej grupy wiekowej, może być zasadne w przypadku, kiedy mamy dowody i konkretny powód biznesowy, żeby to zrobić. Podobnie ma się sprawa z kierowaniem reklam na tzw. lookalike, czyli podobnych odbiorców i remarketing. Sztuczna inteligencja sama może zdecydować, żeby do nich dotrzeć. Nie oznacza to również, że lookalike czy remarketing stały się bezużyteczne. Ich rola się jednak zmienia. Coraz częściej mogą służyć jako sygnał dla algorytmu lub rozwiązanie konkretnego problemu biznesowego (np. oferta specjalna tylko dla byłych klientów), zamiast być obowiązkową podstawą osobnych kampanii.
Niemałe znaczenie ma tutaj również sama kreacja reklamowa, czyli obraz lub wideo i tekst. W świecie szerokiego targetowania częściowo pełni ona funkcję selekcji odbiorców. Komunikat powinien jasno sygnalizować, dla kogo jest produkt i jaki problem rozwiązuje. Osoba, której przekaz nie dotyczy, może go po prostu zignorować, podczas gdy właściwy odbiorca powinien rozpoznać w nim coś istotnego dla siebie.
Uwaga marketerów przesuwa się więc z pytania, które moglibyśmy zadać jeszcze parę lat temu, czyli jak precyzyjnie ustawić odbiorców, do zdefiniowania celów i daniu systemom sygnałów do nauki.
Podsumowanie
Meta i Google coraz większą część decyzji dotyczących emisji reklam przekazują algorytmom. Nie oznacza to jednak, że rola marketera staje się mniej ważna. Nadal musimy wiedzieć, komu i co chcemy sprzedawać, ale nie musimy koniecznie odtwarzać profilu idealnego klienta za pomocą dziesiątek zainteresowań i wykluczeń w panelu reklamowym.
Platformy reklamowe są jedynie narzędziami i jednym z elementów marketingu. Bez dobrej strategii, atrakcyjnej oferty i właściwego produktu nawet najbardziej zaawansowany algorytm nie rozwiąże problemów biznesu.
Dlatego zamiast bezkrytycznie podążać zarówno za nowymi trendami, jak i dawnymi przyzwyczajeniami, warto ograniczać targetowanie tylko wtedy, gdy istnieje ku temu konkretny powód biznesowy. Coraz większego znaczenia nabierają natomiast właściwie zdefiniowane cele, dobre dane o konwersjach i ich wartości, odpowiednie sygnały dla systemów oraz skuteczne kreacje
Źródła i dalsza lektura:
https://www.marketingweek.com/ritson-ignore-anyone-targeting/
https://www.marketingweek.com/ritson-sgementation-pointless/
https://minimba.com/articles/segmentation-how-to-divide-a-market-in-a-way-that-actually-helps
https://marketingscience.info/news-and-insights/advertising-got-micropersonal-and-we-dont-care
https://www.jonloomer.com/meta-ads-targeting-guide
Byron Sharp – Marketing: Theory, Evidence, Practice, rozdział 6
