[ad_1]
Mengeklaim: “Meta membutuhkan Lookalikes untuk mendefinisikan pelanggan ideal saya.”
Ini mitos. Inilah mengapa…
Pelajaran Sejarah
Pertama, sedikit sejarah di balik fitur ini. Ingat itu Meta yang diperkenalkan audiens mirip di tahun 2013. Ya, 12 tahun yang lalu.
Saat itu, ini adalah masalah besar. Pada tahun 2012, Anda harus mendefinisikan pelanggan ideal Anda menggunakan kombinasi minat dan perilaku. Itu menyakitkan. Penonton yang mirip mengotomatiskan proses itu, menemukan orang lain yang menyukai pelanggan Anda.
Penargetan algoritmik
Tapi segalanya berbeda sekarang. Proses serupa terjadi dengan penargetan algoritmik hari ini. Meta bekerja dengan gundukan data dan sinyal real-time yang tak terhitung jumlahnya untuk menemukan audiens untuk iklan Anda.
Ini juga didasarkan pada hal -hal seperti aktivitas piksel Anda, riwayat konversi, dan keterlibatan sebelumnya dengan iklan Anda. Dengan kata lain, semua hal yang Anda coba capai dengan penonton yang mirip.
Akan sangat aneh untuk mempercayai audiens yang mirip, tetapi bukan penargetan algoritmik yang bekerja dengan banyak cara yang sama. Tapi itu bukan satu -satunya masalah di sini.
Saran audiens
Mungkin masalah terbesar adalah bahwa lookalikes hanya dipandang sebagai saran ketika mengoptimalkan konversi.
Anda memberikan saran lebih dari satu juta orang, dalam banyak kasus, meta itu dapat meledak. Algoritma ini akan mencapai orang -orang yang ingin dicapai.
Pengecualian?
Kecuali jika Anda berurusan dengan akun yang sepenuhnya baru di mana piksel, konversi, dan data keterlibatan tidak ada, tidak mungkin meta membutuhkan informasi ini. Dan jika Anda menggunakan Lookalikes, mereka mungkin tidak melakukan apa -apa.
Tidak ada salahnya menggunakan audiens yang mirip, tetapi tidak terobsesi dengan mereka. Habiskan lebih banyak waktu untuk apa yang sebenarnya penting untuk menjangkau audiens ideal Anda. Baca posting rawa terbaru saya tentang ini untuk dipelajari mengapa.