Che cosa si intende per finestra di attribuzione
Prendiamola un po’ lunga: immaginiamo che Enrico veda un’inserzione di Holyart e ci faccia clic sopra.
Questa azione è precisamente attribuibile a ciò che ho visto dentro Facebook. Nella gestione delle inserzioni, troverò il dato dell’impression e del clic, cioè il fatto che Enrico abbia visto l’inserzione, ci abbia fatto clic sopra e sia atterrato sulla pagina.
Poi Enrico continua la sua navigazione su Holyart e decide di comprare un rosario.
Bene, questa azione viene attribuita al mio advertising se si verifica in un preciso arco temporale dall’aver visualizzato o dall’aver fatto clic sull’inserzione.
Di default, la gestione delle inserzioni di Facebook è impostata per mostrare solo quelle azioni che vengono eseguite entro un giorno dalla visualizzazione dell’ads ed entro ventotto giorni dal clic su quella inserzione.
Agli occhi di Facebook, quell’acquisto di un rosario può essere figlio di quattro attribuzioni principali:
- 1-day view: ho visto l’inserzione, non ci ho fatto clic ma acquisto il rosario entro ventiquattro ore dalla prima impression;
- 1-day click: vedo l’inserzione, ci faccio clic sopra e acquisto entro ventiquattro ore dal clic;
- 7-days click: vedo l’inserzione, ci faccio clic sopra e acquisto entro sette giorni dal primo clic;
- 28-days click: idem come sopra solo entro ventotto giorni.
L’acquisto è frutto di una campagna costata una sessantina di euro, che ha come obiettivo di conversione le aggiunte dei prodotti al carrello ed eroga l’advertising solo su Facebook desktop e mobile: il risultato è quindici carrelli, a fronte di una copertura di circa 10k persone per 13k impression.
Nel frattempo siamo riusciti a trasformare un po’ di questi carrelli in vendite generando sei acquisti. Poco più di quattro euro per ciascuna aggiunta al carrello.
Abbiamo speso 62,49 euro e ottenuto 452,35 euro in acquisti effettivi.
Come ricavare questi dati? Molto semplice, basta fare clic su Personalizza le colonne della Gestione Inserzioni, selezionare in basso a destra il Confronto tra le finestre di attribuzione (come si vede qui sotto).
E sul pannello spuntano dei nuovi dati, che per una valutazione dell’andamento della nostra campagna sono fondamentali (nella prossima figura).
Non facciamoci tradire da quel “6” visibile nei sette giorni e nei ventotto giorni, perché entrambi comprendono gli acquisti a un giorno: questo gruppo di inserzioni sta totalizzando il 100% di vendite entro ventiquattro ore dal clic.
Il comportamento abituale di questo target è quello che tendenzialmente viene valutato come più “veritiero” e “affidabile”: vedono l’inserzione, ci fanno clic sopra e vanno a comprare.
Perché parlo di più veritiero? Perché è il dato più vicino a quello che troveremo riportato sulla Analytics di Google.
Il modello di attribuzione standard di Google infatti si basa solo sulla presa in considerazione dell’ultimo clic, ovvero qual è stata l’ultima fonte di traffico prima dell’acquisto. Esattamente come in questo caso: il target è stato immediatamente stimolato al clic e all’acquisto dall’inserzione di Facebook.
Cambiamo completamente lo scenario del dato e guardiamo i dati di un altro gruppo di inserzione (nella figura che segue).
Che cosa notiamo? Su 18 acquisti totali:
- 10 provengono dalla pura visualizzazione dell’inserzione. Il target non ha fatto clic sull’inserzione ma ha acquistato entro ventiquattro ore seguendo un altro percorso;
- 4 provengono da 1-day click;
- 2 provengono dai 7-days click (dobbiamo sottrarre i 4 del 1-day);
- 2 provengono dai 28-days click (dobbiamo sottrarre 6 del 7-days).
Questo è un classico scenario, piuttosto frequente, in cui Facebook non è protagonista dell’ultimo clic prima dell’acquisto ma è più un assistente alla vendita. Sappiamo per certo che ha avuto un ruolo nell’assistere il target e portarlo all’acquisto grazie alla view dell’inserzione.
Il mistero è presto risolto quando rivelo che questo target l’abbiamo raggiunto su Instagram Stories. Raramente Instagram è protagonista di un last click verso l’acquisto ma ha un potere enorme di suggestione visiva, di sollevare una potenziale domanda di prodotto grazie al suo ambiente molto connotato visivamente.
Di queste conversioni 1-day view non troveremo mai traccia all’interno di Analytics e dobbiamo per forza farcene una ragione.
Imparare a leggere i modelli di attribuzione ci aiuta moltissimo non solo a capire il comportamento del consumatore, ma anche a comprendere che ruolo abbiano Facebook e Instagram nel Customer Journey del nostro consumatore.
Questo articolo richiama contenuti dal capitolo 5 di Facebook e Instagram – strategie per una pubblicità che funziona.
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