Ho rimosso dalla campagna gli annunci Meta con la spesa più alta. Per essere precisi, ho duplicato la campagna senza quegli annunci e l’ho fatta girare in parallelo.
L’algoritmo non smetteva di scalarli, indipendentemente dalla qualità della creatività.
La nostra campagna tROAS aveva 5 annunci che mangiavano il 27% del budget, e nessuno di loro raggiungeva il nostro target del 30% D0 ROAS.
Il setup
- Duplicata la campagna tROAS: stesso geo, stesso obiettivo di ottimizzazione, stesso budget totale
- Rimossi i top spender, i 5 annunci che Meta continuava a scalare nonostante il D0 basso
- Fatte girare entrambe per 30 giorni, 18.300 $ sull’originale contro 17.500 $ sul test
- Confrontato cosa ha scelto di scalare ciascun algoritmo
La domanda: l’algoritmo avrebbe trovato performer D0 migliori se i suoi preferiti non fossero stati disponibili?
Cosa ha scelto ciascun algoritmo
Top cinque annunci per spesa in ciascuna campagna. Subscription app iOS, Meta tROAS, 30 giorni, nomi randomizzati. La linea tratteggiata è il target del 30% D0.
I primi cinque della campagna originale si sono fermati tra il 14% e il 24%, quindi nessuno di loro ha raggiunto il target. I primi cinque della campagna di test sono andati dal 23% al 38%, e tre lo hanno superato.
Il test ha vinto 4 settimane su 5. Ancora più utile: l’algoritmo ha trovato 6 nuovi creative sopra il target che non avevano mai avuto una chance nella campagna originale.
L’algoritmo ha i suoi preferiti
E i suoi preferiti non sono sempre i tuoi migliori performer sul D0. Rimuoverli lo ha costretto a esplorare, e l’esplorazione ha trovato opzioni migliori.
Se provi questo test, mantieni i budget uguali. Se la campagna di test spende meno, non puoi sapere se il miglioramento viene dal mix di creative o dal livello di spesa.