Аналитика логов Facebook ADS как способ увеличения эффективности

FacebookAdChannel

Не все знают, что в Facebook ADS есть логи действий над рекламными объектами. Ещё меньше людей их использует. Туда собираются данные о создании и изменении(ставка, бюджет, таргетинг, креатив и т.п.) объектов.

Логи действий в Facebook Ads. Можно посмотреть, что меняли, на какое значение поменяли, в каком конкретно объекте, кто поменял и когда это произошло

На мой взгляд, это мега полезная фича, которая помогает нам вспомнить что мы делали в тот или иной момент и делали ли. Например, в статистике, мы видим, что в какой-то момент была какая-то аномалия(резкое падение или рост трафика) и первым делом что мы делаем — смотрим статистику по этому дню в Ads Manager, смотрим настройки адсета, креативов и т.п. При этом, не смотря на то, что просматриваем мы день в прошлом, мы видим последние настройки, которые могли сделать за минуту до этого. Следовательно мы можем делать ошибочные выводы. Вот тут нам и помогают логи. С одним только НО — невозможностью выгрузить эти логи в Excel, что превращает изучение логов в достаточно муторный процесс, особенно когда у вас 20+ кампаний да ещё и по разным аккаунтам. Правда совсем не это НО заставило нас полезть разбираться с логами по API.

Начало пути. Гипотезы

Всё началось с того, что у нас появилось несколько гипотез, которые мы очень хотели проверить:

Баер А показывает отличный результат. Баер Б показывает результат результат хуже среднего. Логи нам помогут понять чем они отличаются.
Поняв как действует баер в той или иной ситуации мы сможем автоматизировать процесс закупки.

Про первую гипотезу я и расскажу в этом материале, поскольку вторая достойна отдельной статьи.

Какое-то время(на самом деле очень долго и сложно) нам потребовалось на изучение этого вопроса и вот какие данные мы получили на выходе:

Результаты анализа логов баеров за определённый период

Топовый баер

График по топовому баеру выглядел следующим образом:

Так выглядел график логов топового баера

Из интересного мы отметили:

30.7% — обновление бюджета(Campaign + AdSet)
25.1% — создание объявлений

Интересная статистика, но как её интерпретировать? Что тут причинно следственная связь? Увеличение бюджета подразумевает, что баер активно использует вертикальное масштабирование, и если аутсайдер вдруг начнёт играться с бюджетом — сделает ли это его эффективнее? Надо посмотреть что там ещё у нас есть.

Ещё один топовый баер

Тут мы увидели совсем другую картину:

А так выглядел график логов второго топового баера

Тут из интересного бросилось в глаза:

50.2% — создание объявлений
20.9% — обновление объявлений

50% своего времени он тратит на создание объявлений, а почти 21% он тратит на работу с ними(в обновление входит и включение/отключение объявлений — ротация). Вот тут уже есть над чем подумать. Если мы вернёмся к прошлому графику и откинем увеличение бюджета, то вторым по значимости параметром будет так же создание объявлений, а третьим(барабанная дробь) — работа с объявлениями. Выводы напрашиваются сами собой ;-)

А что же остальные? Всех мы рассматривать не будем, но кое-кого всё-таки посмотрим.

Аутсайдеры

Тут мы кое что поняли:

Такие графики логов получились у аутсайдеров

Ребята вместо работы, а занимались они исключительно настройкой рекламы на Facebook, занимались какими-то своими делами. Кстати, интересный факт — к моменту, когда мы закончили это исследование мы уже расстались с ними. Ну а теперь давайте внесём ясность что это за "Other" и откуда он взялся, ведь в Facebook нет такого действия?

Методология расчета

Отбираем все значимые действия , считаем количество действий (наблюдением является 1 баер за неделю). Количество действий это признак, целевой признак это 40 (40 часов рабочих в неделю) и строим линейную модель , где у каждого действия будет коэффициент. Физически этот коэффициент показывает оценку времени требуемое на 1 действие. Зная эту оценку и зная сколько каких действий было сделано считаем сколько всего было потрачено времени. Потом эту сумму вычитаем из 40 и на выходе получаем оценку времени на прочие действия(Other).

Как это использовать

Применений для этого можно найти несколько. Одно из них — "Индикатор вовлеченности баера" своего рода HR инструмент, при помощи которого мы можем вовремя заметить, что кто-то из команды начал вести себя по другому и принять меры(в хорошем смысле этих слов).

Второе применение — инсайты для масштабирования. Вообще, у нас есть гипотеза о том, что 80% успеха кампании — это креатив, а все вот эти настройки и прочие плесменты — оставшиеся 20%. Надеюсь, скоро мы сможем подтвердить и её. Но даже это конкретное исследование показало, что работа с креативами — поиск успешных, постоянные тесты, ротация и т.д. и т.п. Даёт отличный рост эффективности при работе с рекламой в Facebook.

Бесценные знания

Проведя это исследование мы получили бесценный опыт и знания:

Мы умеем смотреть логи, а значит можем понять какие действия к чему привели.
Сформировали новые гипотезы, которыми скоро поделимся с вами.
Наткнулись на кучу инсайтов. Я поделюсь ими в следующих материалах, а если лень ждать, то смотрите запись выступления на митапе по Facebook Ads.

Удачной рекламы!

Подписывайтесь ;-)

P.S. Если кому-то интересен инструмент по анализу логов — напишите мне в Facebook или телеграм.