10 דרכים לעשות אופטימיזציה לקמפיינים של PPC

כשמדברים על אופטימיזציה של קמפייני PPC, קל מאוד להיתקע בתוך מערכת הפרסום: להעלות Bid, להוריד תקציב, להחליף מודעה ולבדוק אם ה־CPA ירד. אלה פעולות חשובות, אבל הן מייצגות רק חלק קטן מהעבודה.

אפשר לעשות אופטימיזציה דרך הכלכלה של הקמפיין, דרך תנאי המכרז, דרך התקציב, דרך הקריאייטיב, דרך דף הנחיתה ואפילו דרך ה־Conversion Event שאנחנו שולחים למערכת. אפשר גם להשתמש בסטטיסטיקה כדי להחליט מתי באמת יש מספיק מידע לעצור מודעה או מילת מפתח, במקום להסתמך על כלל אצבע שרירותי כמו "כבר עברו 10 קליקים ואין המרות, יאללה לכבות".

הרשימה הבאה מציגה עשר דרכים לגשת לאופטימיזציה. לא חייבים להפעיל את כולן בכל קמפיין, ואפשר בהחלט לעבוד עם כמה מהן במקביל. המטרה היא להכיר את הכלים, להבין את המנגנון של כל אחד מהם ולדעת מתי הוא יכול לעזור.

אופטימיזציה לקמפייני PPC היא שיפור שיטתי של הכלכלה, המכרז, התקציב, הקריאייטיב, דף הנחיתה והמדידה, במטרה לשפר ROAS, להוריד CPA ולהגדיל את איכות ההמרות.

1. הגדירו את היעד הכלכלי של הקמפיין לפי ROAS, CPC ושיעור המרה

כדי להעריך אם קמפיין יכול לעמוד ביעד, מחשבים את הקשר בין ערך ההמרה, שיעור ההמרה, מחיר הקליק ויעד ה-ROAS.

הדרך הבסיסית ביותר לעשות אופטימיזציה היא לחבר בין עלות התנועה לבין הערך העסקי שהיא מייצרת.

מדובר בשיטה כמעט ״פרה-היסטורית״, וההצגה הטובה ביותר שלה נעשתה עוד בבלוג המיתולוגי של המליונר בפיג׳מה. לקחתי משם את הרעיון המרכזי התאמתי קצת לפיפיסי קלאסי כגון בגוגל (בעוד שהמיליונר כתב בזמנו על media buy ולכן השתמש במטריקות מקבילות אך קצת שונות).

נניח שכל המרה שווה לנו 100 שקלים, והמחיר הממוצע לקליק הוא שקל אחד. אם אנחנו רוצים להגיע ל־ROAS של 1, כלומר לייצר שקל אחד של הכנסה על כל שקל שהוצאנו, הקמפיין צריך להשיג המרה אחת מכל 100 קליקים. במילים אחרות, ה־Conversion Rate הנדרש הוא 1%.

אם יעד ה־ROAS הוא 2, הקמפיין צריך לייצר 200 שקלים של הכנסה מכל 100 שקלים של הוצאה. באותו מחיר לקליק ובאותו ערך המרה, נצטרך שתי המרות מכל 100 קליקים, כלומר Conversion Rate של 2%.

אפשר לנסח את הקשר הזה כך:

כאשר:

• `V` הוא ערך ההמרה הממוצע.
• `CVR` הוא שיעור ההמרה.
• `CPC` הוא המחיר הממוצע לקליק.

אם אנחנו יודעים מהו יעד ה־ROAS, אפשר לחשב את שיעור ההמרה שהקמפיין צריך להשיג:

בדוגמה שלנו, עבור ערך המרה של 100 שקלים, מחיר קליק של שקל אחד ויעד ROAS של 2:

אותו חישוב עובד גם בכיוון ההפוך. אם אנחנו כבר יודעים מהו ה־Conversion Rate של הקמפיין ומהו יעד ה־ROAS, אפשר לחשב מהו המחיר המרבי שכדאי לשלם לקליק:

נניח ששיעור ההמרה הוא 3%, כל המרה שווה 100 שקלים ויעד ה־ROAS הוא 2. המחיר המרבי לקליק יהיה:

כלומר, אם אנחנו משלמים פחות מ־1.5 שקלים לקליק, היחידה יכולה לעמוד ביעד בהנחה ששיעור ההמרה נשמר. אם אנחנו משלמים יותר, צריך להוריד את ה־Bid, לשפר את שיעור ההמרה או להגדיל את ערך ההמרה.

כאשר עובדים עם ROI, חשוב לזכור ש־ROI של 100% שקול ל־ROAS של 2:

ולכן שיעור ההמרה הנדרש לפי יעד ROI יחושב כך:

היתרון של החישוב הזה הוא שאפשר להפעיל אותו כמעט על כל יחידה שאפשר למדוד ולנהל: קמפיין, קבוצת מודעות, מודעה, מילת מפתח, Search Term, Placement, קהל או מקור תנועה.

מכאן ההחלטה נעשית ברורה יותר. יחידה שעומדת ביעד יכולה לקבל Bid גבוה יותר, יותר תקציב או יותר Traffic. יחידה שאינה עומדת ביעד יכולה לקבל Bid נמוך יותר. ואם אין מחיר סביר שבו היא מסוגלת לעבוד, אפשר לעצור אותה.

גם ב־Apple Ads העיקרון זהה, רק שהיחידה הראשונית היא Tap ולא קליק. אנחנו בודקים מהו ה־Conversion Rate מ־Tap לפעולה הרצויה, כמה שווה הפעולה הזאת, ובהתאם לכך כמה אפשר לשלם ב־Max CPT.

להסבר רחב יותר על Tap, על Max CPT ועל אופן העבודה בפלטפורמה, ראו את המדריך ל-Apple Ads.

2. שפרו את תנאי המכרז בעזרת רלוונטיות, Quality Score ו-Ad Rank

מערכות פרסום אינן רק לוחות מודעות. הן מנהלות מכרזים, ובכל מכרז הן צריכות להחליט איזו מודעה זכאית להופיע, איפה להציג אותה וכמה לגבות מהמפרסם.

ב־Google Ads חשוב להכיר את ה-Quality Score לבין Ad Rank. הבנתם תעזור לכם לזהות הזדמנויות אופטימיזציה ברמת מילת המפתח והמודעה.

Quality Score הוא מדד אבחוני ברמת מילת המפתח, המבוסס על שלושה רכיבים:

• Expected CTR
• Ad Relevance
• Landing Page Experience

הוא עוזר להבין כיצד איכות המודעה ודף הנחיתה משתווה לזו של מפרסמים אחרים. Ad Rank, לעומת זאת, מחושב בזמן המכרז וקובע אם המודעה תופיע ומה יהיה המיקום היחסי שלה.

Ad Rank מושפע בין היתר מה־Bid, מאיכות המודעה ודף הנחיתה, מרמת התחרות, מהקשר החיפוש ומההשפעה הצפויה של Assets ופורמטים נוספים. לכן מודעה רלוונטית ואיכותית יכולה לזכות במיקום טוב יותר גם מול מפרסם שמוכן לשלם Bid גבוה יותר.

מה עושים עם זה בפועל? משפרים את הרצף כולו:

שאילתת החיפוש מובילה למילת מפתח מתאימה, מילת המפתח מופיעה באופן טבעי במודעה, המודעה עונה על כוונת החיפוש, והקליק מוביל לדף נחיתה שממשיך בדיוק את אותה שיחה.

אם משתמש חיפש פתרון מסוים, קיבל מודעה כללית ונחת בעמוד בית שבו הוא צריך להתחיל לחפש מחדש — הרצף נשבר. אם המודעה והדף עונים ישירות על הצורך שלו, אנחנו משפרים גם את חוויית המשתמש וגם את תנאי ההשתתפות במכרז.

בסושיאל המנגנון נראה אחרת, אבל הרעיון דומה. Meta רוצה מודעות שמתאימות לאופן שבו אנשים משתמשים בפייסבוק ובאינסטגרם. לכן צריך להכין נכסים שמתאימים ל־Feed, ל־Stories ול־Reels, ולא לקחת באנר אחד ולמתוח אותו עד שייכנס איכשהו לכל מקום.

זה אומר, למשל:

• להכין וידאו אנכי ביחס 9:16 ל־Stories ול־Reels
• לשמור טקסט, כתוביות ו־CTA באזור הבטוח
• להשתמש בפתיח מהיר וברור
• ליצור וריאציות שמתאימות למסך מלא
• לספק שילוב של וידאו, תמונות ופורמטים נוספים

אבל ההתאמה למכרז בסושיאל אינה רק עניין של מידות. פייסבוק ואינסטגרם הן רשתות חברתיות, ולכן גם תגובות, שיתופים ו־Engagement הם חלק מהאופן שבו המשתמשים מגיבים לתוכן. מודעה שמעוררת שיחה ומתפקדת כתוכן טבעי בפיד נותנת חוויית שימוש טובה יותר ממודעה שאנשים ממהרים להסתיר.

בגוגל חוויית השימוש מתבטאת בעיקר ברלוונטיות לכוונת החיפוש. בסושיאל היא מתבטאת גם במעורבות עם התוכן. בשני המקרים, מודעה שמתאימה טוב יותר למערכת יכולה להגיע לתנאי מכרז טובים יותר — CPC נמוך יותר בגוגל או oCPM יעיל יותר בפייסבוק.

גם ב־Apple Ads הרלוונטיות קובעת. הצגת מודעה בתוצאות החיפוש תלויה בשילוב בין ה־Bid לבין ההתאמה של האפליקציה לשאילתה ואלמנטים מסויים ב-ASO שלכם. אפשר לחזק את ההתאמה באמצעות עמוד המוצר, Custom Product Pages, צילומי מסך, App Preview ו־Deep Link שמוביל למסך הנכון באפליקציה.

בקיצור, Bid הוא רק חלק מהמכרז. לפעמים הדרך לשלם פחות אינה להציע פחות כסף, אלא להגיע עם מודעה טובה ורלוונטית יותר.

Google מסבירה ב-ההגדרה הרשמית של Ad Rank ב-Google Ads כיצד המדד מחושב בזמן המכרז ומשפיע על הזכאות ועל המיקום היחסי.

לפירוט הרשמי של Expected CTR, רלוונטיות המודעה וחוויית דף הנחיתה, ראו Quality Score בקמפיינים לרשת החיפוש.

3. חפשו את התקציב האופטימלי של הקמפיין, לא את התקציב הכי גדול שאפשר להוציא

קמפיין שמוציא 100 דולר ביום ב־ROAS טוב לא בהכרח יוציא 1,000 דולר ביום באותו ROAS. הגדלת תקציב אינה רק הגדלת הכמות של אותה תנועה. היא יכולה לשנות את התנועה עצמה.

כאשר מגדילים תקציב, הקמפיין יכול להשתתף ביותר מכרזים ולהגיע לעוד חיפושים, קהלים, מיקומים ומשתמשים. בהתחלה הוא עשוי לקנות את ההזדמנויות הטובות ביותר. ככל שממשיכים להרחיב, הוא צריך לפנות גם להזדמנויות יקרות יותר או איכותיות פחות.

זאת תועלת שולית פוחתת: כל תוספת תקציב מייצרת פחות ערך מהתוספת שקדמה לה.

לכן, כשבודקים Scale, אי אפשר להסתכל רק על Spend ועל מספר ההמרות. צריך לבדוק יחד:

• כמה קליקים קנינו
• כמה המרות נוצרו
• מה קרה ל־CPA
• מה קרה ל־Conversion Rate
• מהו ערך ההמרות
• מה קרה ל־ROAS
• כיצד השתנה תמהיל החיפושים, הקהלים וה־Placements
• מה קרה ל־Impression Share, כאשר המדד זמין

נניח שהכפלנו תקציב וההמרות עלו ב־40%. על פניו יש צמיחה, אבל לא הכפלנו את התוצאה. אם ה־CPA עלה וה־ROAS ירד מתחת ליעד, יכול להיות שהגדלת התקציב דווקא הרחיקה את הקמפיין מהתוצאה העסקית הרצויה.

לכל קמפיין יש מגבלת Scale שתלויה בפוטנציאל השוק ובביקוש הקיים באותו זמן. אם אין מספיק אנשים שמחפשים את המוצר, אי אפשר להמציא עוד ביקוש באמצעות העלאת תקציב. המערכת פשוט תתחיל להתרחב לתנועה אחרת.

כלים כמו Budget Simulator ו־Performance Planner ב־Google Ads יכולים לעזור להעריך את השפעתם של שינויי תקציב ויעדי בידינג. אבל בסופו של דבר צריך לבדוק את עקומת היעילות בפועל: באיזה תקציב הקמפיין משיג את השילוב הטוב ביותר בין נפח לרווחיות.

לפעמים המסקנה תהיה להגדיל. לפעמים לעצור את ההגדלה בנקודה מסוימת. תקרת תקציב אינה הודאה בכישלון; היא יכולה להיות החלטת אופטימיזציה מצוינת.

לפני שמגדילים תקציב, כדאי לזהות גם את נקודות הדליפה האפשריות, כפי שמפורט ב-דברים שיכולים לשרוף תקציב בקמפיינים בפייסבוק.

אפשר להיעזר ב-Performance Planner של Google Ads כדי להעריך את השפעתם של שינויי תקציב ויעדי בידינג לפני שמבצעים אותם בפועל.

4. במקום לטרגט קהל מוגדר מראש, תלמדו איזה קריאייטיב מתאים לקהל שעובד לכם הכי טוב

ב־Social אפשר לעבוד עם Broad, תחומי עניין, Custom Audiences ו־Lookalike Audiences. אבל אופטימיזציה של הקהל אינה חייבת להסתיים בעוד שכבת Targeting.

אפשר לעבוד עם קהל רחב, לבדוק מי מגיב היטב בפועל, ואז להפוך את נתוני הביצועים להשערות קריאייטיב.

נניח שאנחנו מגלים שקהל בגילי 54 ומעלה, ובמיוחד משתמשים בני 65 ומעלה, מביא את התוצאות הטובות ביותר. הדרך המיידית היא אולי לפתוח Ad Set שמטרגט רק את קבוצת הגיל הזאת. אבל אפשר לעשות עם התובנה דבר נוסף: להתאים אליה את המודעות.

למשל:

• להשתמש ב־Creators מבוגרים יותר
• להפיק UGC עם אנשים שהקהל יכול לזהות את עצמו בהם
• להגדיל פונטים וטקסטים על המסך
• לכתוב מסר ברור וישיר יותר
• להבליט את ה־CTA
• להתייחס לצורך שמתאים לשלב החיים של הקהל

אותה התאמה צריכה להמשיך גם אחרי הקליק. אין הרבה טעם להציג מודעה ברורה וקריאה לקהל מבוגר, ואז לשלוח אותו לדף נחיתה עם טקסט קטן, עיצוב צפוף וכפתור שמתחבא איפשהו למטה.

אפשר להשתמש גם בנתונים לפי מגדר, אזור, מכשיר, Placement וקריאייטיב. כל חתך כזה יכול להפוך להשערה שאפשר לבדוק בווריאציה חדשה.

גם ב־Apple Ads אפשר לחבר קהל וכוונת חיפוש לנכס מתאים. Custom Product Pages ו־Ad Variations מאפשרים ליצור עמודים שונים לקהלים או ל־Keyword Themes שונים. אפליקציית תיירות, למשל, יכולה להציג עמוד שמדגיש הזמנת טיסות למי שחיפש טיסות, ועמוד אחר שמדגיש מלונות למי שחיפש מקום לינה.

הדאטה במקרה הזה אינו רק כלי לבחירת הקהל. הוא חומר גלם ליצירת המודעה הבאה.

כשמתאימים נכסי App Store לקהלים או לכוונות חיפוש שונות, אפשר להשתמש ב-יצירת Ad Variations ב-Apple Ads.

5. שפרו את דף הנחיתה כדי להפיק יותר מכל קליק

מנהלי קמפיינים נוטים לבלות הרבה זמן בתוך Google Ads או Ads Manager, גם כאשר הבעיה נמצאת בכלל בדף הנחיתה.

ה־Bid קונה את הביקור. דף הנחיתה, עמוד המוצר או מסך האפליקציה קובעים כמה ערך יופק ממנו.

אם אותו Traffic מייצר יותר המרות, ה־CPA יורד, ההכנסה הממוצעת לקליק עולה וה־ROAS משתפר. לא היינו צריכים לקנות עוד קליקים; פשוט הפקנו יותר מהקליקים שכבר שילמנו עליהם.

אפשר לבדוק, בין היתר:

• התאמה בין הכותרת לבין השאילתה והמודעה
• בהירות הצעת הערך
• סדר הצגת התוכן
• נוסח, צבע, מיקום ונראות של ה־CTA
• מספר השדות בטופס
• הסבר על המוצר, המחיר או תהליך הרכישה
• הוכחות אמון
• מהירות טעינה
• חוויית מובייל
• התאמת דפים לקהלים, הצעות ומסרים שונים

לא חייבים להתחיל בעשרות וריאציות. אפשר להעלות שניים או שלושה דפי נחיתה עם כותרת שונה, מבנה שונה או CTA אחר, ולבדוק איזה מהם ממיר טוב יותר.

החיבור החשוב הוא בין כוונת המשתמש, המודעה ועמוד ההגעה. מי שחיפש מוצר מסוים צריך להגיע לעמוד שעוסק במוצר הזה. מי שהקליק על מודעה סביב יתרון מסוים צריך לראות את אותו יתרון מיד גם בדף.

ב־Apple Ads החיבור אפילו הדוק יותר: ה־Custom Product Page משמש גם כחלק מהקריאייטיב של המודעה וגם כעמוד שאליו המשתמש מגיע לאחר ה־Tap. אפשר להתאים את צילומי המסך, סרטון ה־App Preview, הטקסט וה־Deep Link לכוונת החיפוש.

CRO, כלומר Conversion Rate Optimization, הוא לא פרויקט נפרד מהקמפיין. הוא אחת מדרכי האופטימיזציה החזקות ביותר שלו.

לדוגמה מעשית לחיבור בין פרסום, דף נחיתה והגדלת המרות, קראו את מקרה בוחן על הגדלת פניות באתר באמצעות תוכן ופרסום בלינקדאין.

6. בחרו אירוע המרה שמייצג את התוצאה העסקית הרצויה

מערכות פרסום עושות אופטימיזציה לפי ה־Conversion Event שאנחנו שולחים להן. אם ביקשנו מהמערכת למצוא משתמשים שממלאים טופס, היא תחפש אנשים שסביר שימלאו טופס. היא לא בהכרח תחפש לקוחות שישלמו, יחדשו מנוי או יהפכו לעסקאות רווחיות.

כאן נכנס Signal Engineering: בחירת האות שמייצג עבור מערכת הפרסום את סוג המשתמש שאנחנו רוצים לקבל.

אפשר לבחור Events בשלבים שונים של המשפך:

• צפייה בתוכן
• Add to Cart
• התחלת Checkout
• הרשמה
• שליחת טופס
• ליד מאושר
• פגישה שנקבעה
• עסקה שנסגרה
• רכישה
• רכישה עם ערך
• לקוח עם LTV או רווחיות ידועים

מצד אחד, אנחנו רוצים Signal איכותי שקרוב ככל האפשר לתוצאה העסקית. עסקה שנסגרה היא Signal טוב יותר מטופס שנשלח, אם המטרה שלנו היא למצוא לקוחות משלמים.

מצד שני, צריך נפח Events שמאפשר למערכת ללמוד באופן עקבי. אם נשלחות מעט מאוד עסקאות, ייתכן שיהיה קשה יותר למערכת ללמוד מהן. לכן צריך למצוא את האיזון בין איכות ה־Signal לבין הכמות שלו.

בקמפיין קטן אפשר להתחיל מאירוע מוקדם יותר שמתרחש בתדירות מספקת, כמו ליד מאושר, ובהמשך להתקדם לעסקאות סגורות כאשר המדידה והנפח מאפשרים זאת. בקמפיין גדול אפשר לבדוק Signals שונים בפרקי זמן קצרים יותר, משום שנאסף מספיק מידע כדי להשוות ביניהם.

אבל בחירת Event אינה מספיקה. צריך גם להעביר אותו בחזרה למערכת בצורה אמינה.

ב־Meta אפשר להשתמש ב־Conversions API כדי לשלוח אירועי Web, App ו־Offline מתוך השרת, ה־CRM או ה־Backend. הטמעה מלאה יכולה לכלול שליחה מקבילה מהדפדפן ומהשרת, Deduplication בין דיווחים, שיפור Event Match Quality ושליחה מהירה של האירועים.

ב־Google Ads אפשר להשתמש ב־Enhanced Conversions, ב־Enhanced Conversions for Leads ובייבוא Offline Conversions. כך אפשר לחבר את הקליק לליד שאושר, לעסקה שנסגרה או לערך שהתקבל מאוחר יותר ב־CRM.

במילים פשוטות, אל תסתפקו בלספר לפלטפורמה שמישהו לחץ על כפתור. אם אפשר, ספרו לה מי מהאנשים האלה הפך ללקוח טוב.

להעמקה בצד הטכני של מדידת אירועים והטמעת הפיקסל, ראו ניהול הפיקסל של פייסבוק בעזרת Google Tag Manager.

7. הגדירו חלון המרה וייחוס שמייצר את התוצאות הטובות ביותר

חלון המרה או חלון ייחוס, Attribution Window, הוא פרק הזמן לאחר אינטראקציה עם מודעה שבו המרה עדיין נספרת ומשויכת לקמפיין.

אם משתמש הקליק היום וקנה בעוד שלושה ימים, האם הקמפיין יקבל את ההמרה? התשובה תלויה בחלון שהוגדר.

אירועים שמגיעים מהר נותנים למערכת Signal מהיר יותר ומאפשרים לאלגוריתם של מערכת הפרסום ללמוד מהר יותר. אבל לא בכל מוצר המשתמש מסוגל להמיר באותו יום. באפליקציות, בשירותים מורכבים ובתהליכי מכירה ארוכים יותר, ההמרה יכולה להגיע לאחר כמה ימים או שבועות.

לכן כדאי לעשות 2 דברים, הראשון הוא לבדוק את זמן ההמרה בפועל:

1. כמה מההמרות מתרחשות ביום הראשון?
2. כמה מגיעות בתוך שלושה ימים?
3. כמה בתוך שבעה ימים?
4. כמה נוספות אחרי 14 או 30 ימים?
5. כיצד נראית התפלגות ההמרות לפי דוחות Conversion Lag או Days to Conversion?

ולאחר מכן, לוודא שיש מספיק המרות משמעותית ב-24 השעות הראשונות אחרי הקליק. ככל שהקמפיין מתקדם, אפשר לנסות לעבור לאיוונט המרה עמוק יותר אף שמגיע מאוחר יותר (למשל: במקום התחלת ניסיון free trial ביום הראשון, לretention ביום השלישי – כלומר, המשתמש ממשיך להשתמש במוצר גם ביום השלישי. לאחר מכן אף לבדוק השלמת רכישה ביום השמיני). 

אם מראש תבחרו את האיוונט האיכותי ביותר עם חלון ייחוס ארוך, ייתכן שהקמפיין לא יצליח ללמוד ברמה אופטימלית. לכן אלו דברים שיש לבדוק בהדרגה, וכלל האצבע אומר להתחיל עם ההמרה הכי טובה שיש בתוך עד 24 שעות מהקליק, ורק משם להתקדם הלאה בהתאם לביצועים ולאיוונטים הזמינים לכם.

ב־Google Ads ניתן להגדיר חלונות המרה שונים לפי Conversion Action, ובפעולות רבות הטווח יכול לנוע בין יום אחד ל־90 יום. ב־Apple Ads קיימים חלונות Attribution שונים לפי סוג האינטראקציה וההמרה.

החלון שנבחר משפיע על מספר ההמרות שנמדדות, על ה־CPA וה־ROAS המדווחים ועל המהירות שבה אפשר להעריך את הקמפיין. אם בודקים קמפיין אחרי יומיים אף שרוב העסקאות נסגרות אחרי שבוע, נקבל תמונה חלקית. אם משתמשים בחלון ארוך מאוד בקמפיין שמשתנה מדי יום, ההחלטות עלולות להתבסס על תנועה שכבר אינה מייצגת את המצב הנוכחי.

לכן חלון הייחוס אינו רק הגדרת מדידה. הוא משתנה שאפשר לבדוק ולעשות לו אופטימיזציה בהתאם למחזור המכירה, לקצב ההמרה ולנפח הנתונים.

8. השיטה המדעית – מתי בפעם האחרונה השתמשתם בהתפלגות בינומית באופן מודע?

אין מספר קליקים קבוע שמצדיק עצירת מודעה או מילת מפתח: מספר הקליקים הדרוש תלוי בשיעור ההמרה המינימלי הנדרש כדי לעמוד ביעד.

כל קליק יכול להסתיים באחת משתי תוצאות: המרה או אי־המרה. מבחינה סטטיסטית, זה נקרא ניסוי ברנולי.

את השיטה הזאת למדתי מסדרת מאמרי השיווק הדיגיטלי הישראליים אולי הטובה ביותר שנכתבה אי פעם. אני שולח אתכם פה למאמר הראשון של הילה פז באתר askpavel, ומשם תגיעו לאחרים. קריאה חובה. וכאן פשוט אראה לכם איך אני משתמש בזה וקצת על המתמטיקה של זה. ייתכן שבהמשך אעלה מאמר ייעודי רק על הנושא הזה.

כאשר אנחנו בוחנים סדרה של קליקים, מספר ההמרות מתואר באמצעות התפלגות בינומית:

כאשר:

• `n` הוא מספר הקליקים
• `p` הוא ההסתברות להמרה
• `X` הוא מספר ההמרות
• `p_0` הוא שיעור ההמרה המינימלי הנדרש כדי לעמוד ביעד

אפשר להגדיר את השערת הבסיס כך:

כלומר, אנחנו מניחים שהמודעה, מילת המפתח או היחידה הנבדקת מסוגלות לעמוד לפחות בשיעור ההמרה הדרוש.

כדי לבדוק ביצועי חסר מחשבים את ההסתברות לקבל את מספר ההמרות שנצפה, או פחות ממנו, בהנחה שהיחידה באמת עומדת ביעד:

אם ההסתברות נמוכה מסף שקבענו, למשל 5%, אפשר להשתמש בכך כבסיס לעצירה, להורדת Bid או לצמצום התנועה.

המקרה המעניין והמועיל ביותר הוא אפס המרות. אם שיעור ההמרה הנדרש הוא 10%, ההסתברות לקבל אפס המרות לאחר מספר מסוים של קליקים היא:

כדי למצוא מתי ההסתברות יורדת ל־5% או פחות:

התוצאה היא כ־29 קליקים ללא המרה.

עכשיו נניח ששיעור ההמרה הנדרש הוא רק 2%:

כאן נגיע לכ־149 קליקים ללא המרה.

עכשיו זה נשמע טיפה הזוי שצריך לחכות 149 קליקים, נכון? אז בדיוק כאן נכנס הטריק שהוצג במאמר של הילה פז אליו קישרתי למעלה.

בעצם מכאן והלאה אנחנו עושים שינוי בזווית ההסתכלות. שיעור ההמרה הדרוש (p) הופך להיות משהו שנכנה אותו סבירות (להבדיל מהסתברות) או יתכנות (באנגלית: plausibility). ונתייחס לשיעור ההמרה הנדרש (p₀) כאל רמת המובהקות α (אלפא) המוכרת לכם מסטטיסטיקה א׳. כפועל יוצא: 1 − α הוא רמת הביטחון.

וכך במקום לשאול את עצמנו – מה ההסתברות שלקמפיין הזה יהיה 0 המרות אחרי X קליקים, אנו נשאל – האם זה סביר שברמת בטחון %Y לקמפיין יהיה 0 המרות אחרי X קליקים.

כלומר, נשאל כך: האם זה סביר, ברמת הבטחון של 90% (הרמה המקובלת בסטטיסטיקה => 5% לכל כיוון וכאן עסקינן במבחן חד צדדי, לכן 90% מספיקים לנו), שלאחר 29 קליקים עדיין יש לנו 0 המרות?

התשובה לשאלה תהיה: אם התוצאה תהיה נמוכה מיחס ההמרה הנדרש, אזי המצב אינו סביר.

נחזור לדוגמא עם הראשונה: 

אם יחס ההמרה הנדרש שלנו הינו 5%, וחלפו להם 29 קליקים, כמה זה סביר שיש לנו כעת 0 המרות?

התשובה שהתקבלה, 4.71% נמוכה מיחס ההמרה הנדרש שלנו שהינו 5%. מכאן שהתוצאה היא אינה סבירה, ולכן נרצה לעצור את מילת המפתח/מודעה/קמפיין שמביא את התוצאה הלא הסבירה הזו.

כשתקראו במאמר של הילה פז, תגלו שהיא גם מראה איך לדעת מראש מה יהיה הגבול (29 קליקים במקרה שלנו) לאחריו יש לעצור את מילת המפתח. כדי לגלות את הגבול, פשוט מוציאים Log ל-n בקונפיגורציה שתיארתי.

לאחר עיגול למעלה (כי אין חצאי קליקים) מקבלים 29. ואז יודעים, אם עברו 29 קליקים ועדיין יש 0 המרות, כאשר יעד ההמרה הינו 5%, אפשר בהסתברות של 95% (אני אומר 95% ולא 90% כי כמו שהסברתי מדובר במבחן סטטיסטי חד-צדדי) לדעת שהקמפיין לעולם לא יגיע ליעד יחס ההמרה שלו ולכן ניתן לעצור אותו.

ומכאן שאם יעד ההמרה הוא 2%, מספיק לחכות 38 קליקים, ולא 149 כמו שקיבלנו בפעם הראשונה! להלן:

זה מסביר למה כלל כמו "עוצרים אחרי 10 קליקים בלי המרה" אינו כלל טוב לכל קמפיין. הוא מתאים בקירוב ליחידה שצריכה להמיר סביב 35%, אבל מוקדם מדי עבור יחידה שיכולה להיות רווחית גם ב־Conversion Rate של 10%.

אפשר להשתמש בהתפלגות הבינומית גם בכיוון ההפוך ולחשב את ההסתברות לביצועי יתר:

אם מודעה, מילת מפתח או קמפיין מייצרים מספר המרות גבוה שנראה לנו כגבוה מהנדרש, נוכל לבדוק זאת דרך מידת הסבירות של התוצאה יחסית ליחס המרה הנדרש. אם נקבל תוצאה לא סבירה (לא סביר שמילת מפתח תמיר כל-כך טוב) אזי נוכל לתת למילת המפתח או לקמפיין המוצלח באופן בלתי סביר הזה יותר תקציב או Bid יותר גבוהה.

את החישובים האלה אפשר לבצע גם באקסל, והם מתאימים לקליקים בגוגל, ל־Taps ב־Apple Ads, להתקנות, לרכישות ול־Conversion Events אחרים. במקום לבחור מספר יפה ועגול, אנחנו שואלים שאלה טובה יותר: עד כמה התוצאה הנוכחית סבירה אם היחידה באמת מסוגלת לעמוד ביעד?

כתבתי על איך עושים זאת בקלות באקסל בפוסט בלינקדאין שלי באנגלית, ואם יש ביקוש למאמר נפרד רק על הנושא הזה ובעברית, אנא כתבו לי בליקדאין.

9. הפסיקו לקנות את מה שהדאטה כבר הראה שאינו עובד

אופטימיזציה באמצעות Elimination ו־Exclusions מתחילה בזיהוי תנועה שלא תורמת ליעד ובמניעת ההוצאה הבאה עליה.

הדוגמה הקלאסית היא Negative Keywords ב־Google Ads.

מתחילים מדוח Search Terms ומייצאים את החיפושים בפועל יחד עם קליקים, עלות, המרות, CPA, ערך המרות ו־ROAS. לאחר מכן מחפשים שאילתות לא רלוונטיות, כוונות שאינן מתאימות להצעה וביטויים שמביאים תנועה אבל אינם עומדים ביעד הכלכלי.

כאשר יש אלפי Search Terms, אפשר להשתמש ב־Keyword Extraction כדי לפרק את השאילתות ולמצוא מילים או צירופים שחוזרים שוב ושוב בתוך החיפושים החלשים. במקום להוסיף כל שאילתה בנפרד, אפשר לזהות את המרכיב המשותף שמביא את התנועה הלא רצויה.

לאחר מכן בוחרים את צורת ההחרגה:

• Exact Negative לחיפוש מסוים
• Phrase Negative לצירוף בעייתי
• Broad Negative למילה שאינה רלוונטית להצעה
• החרגה ברמת קבוצת מודעות, קמפיין או רשימה משותפת

כאן אפשר לחבר את השיטה לניתוח הבינומי מהפרק הקודם. אם אנחנו יודעים מהו שיעור ההמרה הנדרש, אפשר לחשב כמה קליקים ללא המרה צריכים להצטבר לפני שמסיקים שהביטוי אינו עומד ביעד. כך ההחרגה אינה מבוססת רק על תחושת בטן או על מספר קבוע.

גם ב־Apple Ads אפשר להוסיף Negative Keywords ברמת הקמפיין או ה־Ad Group ולמנוע הצגת מודעות בחיפושים שאינם רלוונטיים.

בסושיאל המקבילה היא החרגת קהלים. אפשר להחריג לקוחות קיימים מקמפיין Acquisition, רוכשים שכבר השלימו עסקה, לידים שכבר טופלו, משתמשים שכבר התקינו את האפליקציה, עובדים או כל סגמנט שאינו זכאי להצעה.

הרעיון פשוט: אם אנחנו כבר יודעים מי או מה אינו מתאים, אין סיבה להמשיך לשלם כדי שהמערכת תגלה זאת מחדש.

נקודת פתיחה טובה לניתוח השאילתות ולקבלת החלטות על החרגות היא דוח Search Terms ב-Google Ads.

10. אל תסתפקו בניקוי הבזבוז — קחו את מה שעובד ובנו ממנו עוד

הגישה ההפוכה ל־Elimination היא הרחבה. במקום לחפש רק מה להוציא, מחפשים מה כדאי לשכפל.

ב־Search מתחילים שוב מדוח Search Terms, אבל הפעם מחפשים חיפושים שמביאים ROAS טוב, CPA נמוך, ערך המרות גבוה או לידים איכותיים. לאחר מכן בודקים אילו מילים, תכונות מוצר, בעיות, אזורים וניסוחי כוונה חוזרים בתוך החיפושים המצליחים.

Search Term מוצלח יכול להפוך ל:

• מילת מפתח
• קבוצת מודעות
• כותרת במודעה
• Asset
• מסר בדף הנחיתה
• עמוד ייעודי באתר
• בסיס להצעת מחיר או Bid שונה

אם אנשים שמחפשים תכונה מסוימת ממירים טוב יותר, לא צריך להשאיר את התובנה קבורה בדוח. אפשר להכניס את התכונה למודעות, לכותרות ולדף הנחיתה ולבדוק אם היא עובדת גם בקנה מידה רחב יותר.

ב־Apple Ads אפשר להשתמש ב־Search Match כדי לגלות מונחים חדשים. לאחר שמונח מוכיח את עצמו, אפשר להעביר אותו למילת Exact Match, לתת לו Max CPT מתאים וליצור עבורו Custom Product Page שממשיך את אותה כוונה.

בסושיאל מחפשים את העקרונות שמאחורי הקריאייטיב המצליח:

• איזה Hook עוצר את הגלילה
• איזה Creator מביא תוצאות
• איזו הצעה עובדת
• איזה סגנון וידאו מצליח
• איזה מסר מייצר ליד איכותי
• איזו התנגדות הקריאייטיב מצליח לפתור
• איזה CTA מניע לפעולה

הכוונה אינה בהכרח לשכפל את אותה מודעה עשרים פעם ולהחליף לה צבע רקע. צריך לזהות את העיקרון שעבד וליצור ממנו וריאציות חדשות.

אם Creator מסוים עובד היטב עם קהל מבוגר, אפשר לבנות סביבו סדרת נכסים. אם מסר מסוים מייצר הרבה רכישות, אפשר להכניס אותו לדף הנחיתה. אם מודעה עונה בהצלחה על התנגדות שחוזרת אצל לקוחות, אפשר להפוך את התשובה גם לחלק מעמוד המוצר.

כך האופטימיזציה אינה נשארת פעולה של תחזוקת קמפיינים. היא הופכת למנגנון למידה: הקמפיין מלמד אותנו מה אנשים מחפשים, לאילו מסרים הם מגיבים, מי הופך ללקוח ומה צריך לבנות בהמשך.

סיכום השיטות לבצע אופטימיזציה לקמפיינים שלכם:

אלה עשר דרכים שונות לעבוד על קמפייני PPC: לחשב את הכלכלה הנדרשת, לשפר את תנאי המכרז, למצוא את ה־Scale הנכון, ללמוד מהקהל, לשפר את מה שקורה אחרי הקליק, לבנות Signals טובים יותר, לבחור חלון ייחוס מתאים, לקבל החלטות בעזרת סטטיסטיקה, להחריג בזבוז ולהרחיב הצלחות.

אפשר להתחיל מאחת מהן ואפשר להפעיל כמה במקביל. הצעד המעשי הוא לעבור על הקמפיין הקיים ולשאול איפה נמצא כרגע המנוף הגדול ביותר: במחיר התנועה, באיכות המכרז, בתקציב, בקריאייטיב, בדף הנחיתה או במידע שחוזר למערכת. משם מתחילים לעבוד.

סדר עדיפויות מעשי לאופטימיזציה: הגדירו יעד כלכלי, ודאו שהמדידה מחזירה את אירוע ההמרה הנכון, זהו את נקודת החולשה המרכזית ובדקו שינויים לפי נפח הנתונים הזמין.

לגילוי מונחי חיפוש חדשים אפשר להיעזר ב-Search Match ב-Apple Ads.

שאלות ותשובות – אופטימיזציית קמפיינים: