The problem tends to be when advertisers compare conversion numbers reported from Facebook to the Facebook referred conversions reported by Google. In most cases, Facebook is reporting more conversions than is Google (sursa).
O problemă discutată frecvent pe forumurile de specialitate este particularitatea rapoartelor Facebook care în general afișază conversii mai multe și la costuri per conversie mai mici decât alte unelte de măsurare. Deși este firesc să existe diferențe între rapoartele oferite de diverse platforme, cifrele oferite de Facebook în rapoarte, nu diferă doar de cele înregistrate prin Google Analitics, ci chiar prin alte platforme independente după cum vom exemplifica.
De altfel, de departe cea mai prudentă abordare cu privire la măsurarea ROI-ului este folosirea unei platforme independente de tracking pentru măsurarea conversiilor referrerilor, urmând ca rapoartele din cadrul fiecarei platforme să fie folosite doar pentru ajustarea bidurilor corespunzătoare în cadrul campaniilor și grupurilor din acea platformă.
Înainte de a prezenta un mic studiu de caz, dorim să subliniem că măsurarea corectă relevantă este cea mai mare provocare în prezent: platformele multiple și diferențele între felul cum măsoară fiecare platformă, dar mai ales suprapunerea refererilor pe traseul complex al clientului din momentul awarness-ului pană la momentul comenzii ne obligă la stabilirea unei strategii simplificate de alegere a “câștigătorului” în atribuirea unei conversii.
Este salutară apariția modelelor de atribuire în diverse platforme, de departe cea mai importantă fiind atribuirea “data-driven” a AdWords-ului care rezolvă parțial problema la nivelul unei platforme [1]. Nu avem însă cunoștință de existența unei unelte care să poată face această modelare pentru o multitudine de platforme.
În consonanță cu propunerea de simplificare a atribuirii – constrângere venită din nevoia unei căi de “rezolvare” a atribuirii – pentru clienții noștri recomandăm folosirea unui model de atribuire last click cu păstrarea și moștenirea referinței pe sesiune timp de 30 de zile.
Un alt amănunt care trebuie discutat din start este că “inflația” cifrelor oferite de Facebook poate fi consecința unei supralicitări a ponderii în sales funnel pe care Facebook și-o alocă prin prisma faptului că userul petrece foarte mult timp pe Facebook, deci are cookie-urile “proaspete” tot timpul deși poate ca ad-ul pe care a dat click s-a întâmplat cu ceva timp în urmă, pe când decizia de cumpărare s-a făcut pe un comparator de prețuri în urma unei căutari pe Google, a vizitării site-ului și a evaluării ofertei, adevăratul trigger fiind în cazul de față comparatorul de prețuri care. Facebook însă poate considera că el este adevăratul referer al conversiei, pentru simplul motiv că userul a avut pagina deschisă pe toată durata sales funnel-ului și poate chiar a finalizat comanda în urma vizionării unui ad de remarketing, ulterior comparației de prețuri. Astfel, Facebook nu face decât să “snifuiască” atribuirea dacă site-ul va lua în considerare doar modelul de atribuire “last-click”. Dar chiar dacă ultimul click nu va veni de la Facebook, userul fiind activ, cu contul deschis, Facebook cu siguranță își va atribui conversia, dacă perioada de conversie a adset-ului acoperă momentul ultimului clik pe ad.
Problema în sine nu este una majoră, ea existând pentru fiecare canal în parte: AdWords, Facebook, Pinterest, etc. Problema este însă când devierea dintre rapoartele oferite de fiecare platformă în parte și cifrele măsurate de beneficiar este mult mai mare pentru Facebook.
Studiul nostru de caz include un magazin online cu peste 300 de comenzi zilnic și cu un sistem independent de inregistrare a refererilor bazat pe ultimul click cu o fereastră de 30 de zile. Deoarece există o discrepantă între timezone-urile folosite de sistemul indepenent și contul de AdWords (contul a fost creat înainte ca să existe opțiunea localizării) precum și delay-ul inerent în afișarea rapoartelor pe AdWords și Facebook, vom prezenta date pentru mai multe perioade pentru a exemplifica diferențele. În tabelul de mai jos, Adw diff% reprezintă diferența procentuală între conversiile raportate de AdWords și Facebook respectiv și sistemul independent in-house al clientului.
Dupa cum se observă, în cazul Facebook există o discrepantă majoră care poate ridica unele suspiciuni cu privire la fiabilitatea sistemului in-house. De aceea, completăm cu un tabel similar care se raportează însă la rezultatele raportate în Analytics pentru Facebook:
Dacă pentru 2 zile diferența între conversii poate fi pusă pe seama delay-ului în raportare / înregistrare, după cum vedem la 7 și 30 de zile diferența este substanțială.
În articolul citat la începutul articolului nostru se sugerează câteva explicații ale problemei: introducerea incorectă a codului de tracking, includerea de Facebook a conversiilor view-through, diferențele între modelele de atribuire.
Oricare ar fi explicația diferențelor majore raportate de Facebook față de alte platforme, important este să nu ne bazăm pe cifrele oferite de Facebook și să citim rapoartele cu atenție dar totodată cu rezervă.
¬ ¬ ¬ ¬ ¬ ¬ ¬ ¬
NOTE:
[1] modelul data-driven al AdWords este discutabil, alegerea unui model potrivit pentru fiecare afacere fiind probabil cea mai mare dilemă a econometriei marketingului digital