Jak jsme na Alkohol.cz během 5 měsíců testování zvýšili výkon Meta kampaní o 30 % díky práci s katalogem. Jak funguje Andromeda v praxi a jak pracovat s kreativní diverzifikací. Proč Meta často pracuje jen s malou částí produktů a jak to změnit. A jak může úprava nabídky a AOV přinést miliony obratu bez zásahu do reklam. V článku sdílíme konkrétní testy z praxe, datové insighty i nástroj, který odhalí skutečný potenciál vašeho účtu.
Andromeda je součástí vícevrstvého algoritmu Mety. Jejím úkolem je z obrovského množství způsobilých reklam vybrat pro konkrétního uživatele užší skupinu kreativ, které následně postoupí do aukce.
Uživatel otevře IG, tím vznikne reklamní slot (prostor, ve kterém se zobrazí uživateli reklama, když scrolluje)
Velkou změnou je to, že Andromeda nevyhodnocuje kreativy samostatně ale jako balík variant. Pokud jsou reklamy podobné, může je v praxi brát jako „jednu“. Proto se můžete klidně setkat se situací, kdy nasadíte několik reklam a většina rozpočtu jde do jedné. V takovém případě nejde o chybu, ale algoritmus vaše kreativy vyhodnocuje jako stejné. Proto je důležitá kreativní diverzifikace.
Důležitost diverzifikace detailně popisujeme v případovce Alkohol.cz, kde nám Meta vyhodnotila dva odlišné produkty jako duplicitní. Případovku najdete níže.
Často vidíme, že firmy používají kreativy s minimálními rozdíly ve vzhledu. Algoritmus je od sebe nemusí rozlišit, proto je potřeba dát Metě více různých kreativ. Z nich pak může efektivněji najít, co funguje na různé lidi. Skutečná diverzifikace vzniká až ve chvíli, kdy komunikujete různé úhly sdělení: cenu, kvalitu, problém, reference, emoci nebo funkční benefit.
Kreativní diverzifikace s ohledem na fázi nákupního procesu.
Proto když není kreativní diverzifikace, tak můžete často vidět ve svých účtech to, že jde většina rozpočtu do jedné kreativy i přes to že nasadíte 10 reklam.
Většina rozpočtu šla v tomto případě do karuselu.
První pravidlo zní překvapivě jednoduše: pokud to plní cíle, nedělejte nic.
Pokud ne, pak existuje několik možností:
U klienta Alkohol.cz jsme měli dva produkty v akci: dlouhodobou stálici a novinku. Vizuálně i akcí byly bannery pro oba produkty podobné. Meta si vybrala stálý produkt a investovala do něj skoro celý rozpočet. Asi proto, že o něm měla více historických dat.
Na první pohled téměř shodné bannery, ale v nabídce byl jiný produkt.
Meta vybrala jeden z produktů (stálici) a tam dala téměř celý rozpočet. Do novinky nešlo téměř nic.
Od klienta jsme ale měli informaci, že novinka má velký potenciál. Po rozdělení do nové sady, kde byla jen novinka, se ukázalo, že klient měl pravdu. Novinka měla dokonce lepší návratnost než stálice. Je potřeba si uvědomit, že byznysově jiná nabídka není modelově jiná kreativa a algoritmus to nemusí vědět nebo pochopit. To je moment, kdy přichází role zkušeného specialisty, aby zakročil a z Meta reklamy dostal více.
Spuštění druhé reklamní sady jen s druhým produktem se projevil vyšší návratností u druhého produktu (novinkou).
V praxi se opakovaně ukazuje, že 3 až 6 kvalitních kreativ s reálnou diverzifikací přinese lepší výsledky než dvacet variant, které jsou si podobné. Algoritmus mezi nimi totiž často nevidí zásadní rozdíl. Zároveň platí i opačný extrém. Nemá smysl vytvářet velké množství kreativ, pokud na jejich doručení nemáte dostatečný rozpočet. Bez distribuce totiž nevznikají data a bez dat se algoritmus nemá z čeho učit.
Kreativní diverzifikace není jen množství kreativ. Je to hlavně rozdíl úhlů pohledů sdělení: cena, kvalita, problém, reference, emoce nebo funkční benefit.
Zajímavá situace nastává u jedné kreativy, kdy testujete druh nabídky. Sleva 20 % a sleva 200 Kč z pohledu psychologie zákazníka může být rozdíl, ale pro algoritmus to může být prakticky stejná reklama. Výsledkem pak může být situace, kdy Meta doručuje variantu, která je pro zákazníka méně lákavá. To je přesně moment, kdy je potřeba testovat obsah vědomě a nespoléhat jen na automatické rozhodování systému. Meta pro tyto situace nabízí nástroj na A/B testování kreativy přímo v rozhraní.
Bannery jsou vizuálně téměř stejné. Logicky by měl fungovat druhý, ale Meta během testu poslala většinu rozpočtu do prvního.
Druhou oblastí je práce s daty a cílením. Meta dnes dokáže hledat relevantní uživatele velmi dobře, ale potřebuje jasné signály. Potřebuje vědět, co je pro váš byznys kvalitní výsledek. To znamená kvalitní měření, pixel, CAPI, katalog, správně nastavené události a dostatek objemu dat. Je důležité nechat algoritmu prostor pro doručování, ale zároveň mu slepě nevěřit. Role specialisty je systém směrovat pomocí struktury účtu, produktů a kreativy.
Třetí oblastí je struktura kampaní. Častou chybou je zbytečná komplexita. Každé rozdělení totiž znamená méně dat na úrovni reklamní sady. Základní otázka by měla znít jednoduše. Musí to být opravdu zvlášť. Rozdělení dává smysl pouze ve chvíli, kdy existuje odlišný cíl, jiné KPI, jiný rozpočet nebo jiná role kampaně v byznysu.
Meta reaguje na signály z vašeho webu. Pokud web není responzivní, není jasné, co nabízíte, nabídka v reklamě neodpovídá obsahu na webu nebo uživatelé rychle odcházejí, algoritmus to promítne do hodnocení reklamy. Naopak když je nabídka silná a srozumitelná a lidé skutečně nakupují, Meta tato data využívá k optimalizaci a může výkon kampaní postupně škálovat.
Dynamické reklamy (DABA) mají jednu zásadní výhodu. Personalizují nabídku produktů na úrovni jednotlivého uživatele. Fungují zároveň pro remarketing i akvizici, automaticky reagují na změny produktů (popis, cena, obrázek, dostupnost …) a nepotřebují klasickou kreativní produkci. Stačí produktové fotografie, přelepka a správně nastavený katalog, pixel a CAPI.
Může to fungovat skvěle, ale není to pro všechny. Kdo má málo produktů, produkt, který se musí vysvětlit nebo služby, tak mu dynamická reklama s největší pravděpodobností nepomůže.
Výkon dynamiky stojí na kvalitě a velikosti dat. Algoritmus přirozeně tlačí produkty, které se nejsnáze prodávají nebo se na ně hodně kliká, ale nemusí tlačit ty, které mají nejvyšší marži nebo největší strategickou hodnotu pro váš byznys. O tom data nemá. A právě tady vzniká prostor pro práci specialisty.
Je fér říct, že krátkodobý test by sám o sobě neměl velkou vypovídací hodnotu. Neměli jsme kontrolní skupinu, pracovali jsme s rozpočtem kampaní a do výkonu vstupovaly i další marketingové aktivity nebo akce na e-shopu. Spouštění dalších kampaní navíc ovlivňuje i pořadí produktů ve feedu.
To je ale realita marketingu v praxi.
Test je, ale relevantní z několika jiných důvodů. Především díky délce testování, která trvala 5 měsíců. Druhým faktorem je samotný výsledek, protože nárůst o více než 30 % už nelze považovat za statistickou odchylku, a třetím důvodem je znalost klienta. S Alkohol.cz spolupracujeme zhruba 10 let, takže mám velmi dobrý přehled o kampaních a akcích, které běžely ve stejném období minulý rok. V tomto ohledu se situace téměř nelišila.
Dynamická reklama neplnila cíle tak jak by měla. Napadlo nás podívat se, jaké produkty dynamická reklama upřednostňuje. A bohužel Meta v dynamice tlačila produkty, které jsme z byznysového pohledu nechtěli.
Rozpad podle ID produktu ve Správci reklam ukáže, které produkty dostávají prostor.
Na pár kliknutí ve správci reklam zjistíte v rozpadu podle ID produktu, které produkty dostávají prostor. Jenže pro detailnější porozumění, kolik produktů reálně meta tlačí je to dost nepřehledné. I proto jsme si vytvořili vlastní aplikaci na analýzu dynamických reklam. Potřebovali jsme vědět, jak Meta reálně pracuje s katalogem a kolik produktů skutečně využívá.
Nástroj, do kterého nahrajete export dat a během chvíle vidíte:
DABA analyzér, který jsme vytvořili, ukazuje, kolik procent spendu jde na jednotlivé části produktového katalogu.
Zjistili jsme zásadní věc. Účet u klienta Alkohol.cz pracoval s katalogem o velikosti kolem 5 tisíc produktů, ale zhruba čtyři stovky se nezobrazovaly vůbec. Zároveň 90 % rozpočtu směřovalo jen do 20 % produktů. Zbytek sortimentu měl potenciál, ale algoritmus ho prakticky netestoval. Podobné to bylo i na dalších 6 klientech. Většina investice do pár set produktů z tisíce.
Problém je, ale ještě hlubší. Meta nevidí vaši produktovou analytiku. Neví, které produkty mají nejvyšší marži, které potřebujete tlačit z obchodního důvodu. Optimalizuje pouze podle vlastních signálů.
To vede k situaci, kdy velká část produktů v katalogu zůstává nevyužitá. A právě tady je potřeba byznysové know how. Znalost produktů, marží a strategie firmy.
Ve chvíli, kdy zjistíte, že Meta pracuje jen s částí katalogu a přirozeně tlačí „snadné“ produkty, přichází klíčová otázka. Jak algoritmus ovlivnit tak, aby pracoval ve prospěch byznysu.
Napadlo nás několik možností, buď omezit produkty v reklamě nebo dodat více signálů jaké produkty chci upřednostnit.
Nejde o nějaký hack. Jde jen o práci s daty a řízením machine learningu z několika pohledů.
Jedna ze strategií, kterou jsme v praxi ověřili, je práce se sekundární dynamickou kampaní optimalizovanou na přidání do košíku. Princip je relativně jednoduchý. K hlavní dynamické kampani optimalizované na nákup nebo hodnotu přidáte podpůrnou dynamickou reklamu, která běží pouze na vybrané TOP produkty a optimalizuje se na událost add to cart.
Hlavní cíl u téhle strategie není u doplňkové DABA návratnost, ale dodat algoritmu více kvalitních signálů a neomezovat produkty.
Stále to testujeme, ale osvědčilo se nastavit rozpočet sekundární dynamiky přibližně na 20 % hlavní kampaně a pracovat s výběrem Top produktů. Ty lze označit pomocí custom labelů nebo přes suplementární feed, což je v praxi často jednoduchý CSV soubor s doplňujícími informacemi o produktech.
Projevené změny po spuštění podpůrné dynamické reklamy u klienta alkohol.cz.
Individuální návratnost sekundární kampaně byla nižší než u hlavní dynamiky, ale celkový výkon účtu vzrostl o více jak 30 %. Algoritmus dostal více signálů a postupně se do reklamy dostaly hodnotnější položky.
Stejný test jsme udělali na klientech Orsay.cz a Gap.cz (díky moc, že jsme mohli sdílet).
Projevené změny po spuštění podpůrné dynamické reklamy u klienta orsay.cz.
Projevené změny po spuštění podpůrné dynamické reklamy u klienta gap.cz.
Ano byl to tady jen 7denní test (test stále běží), ale u obou se potvrdilo to, co se dělo na alkohol.cz, že tahle strategie funguje.
Abychom to shrnuli a závěr postavili na číslech. Zvýšení ROAS o 30,6 %, navýšení rozpočtu o 131 % a počet transakcí vzrostl z 1338 na 3393 + 154%! Náhoda? Nemyslíme si. Ale testujeme dále a výsledky to má.
Tady je důležité hlídat velikost výběru. Pokud bude příliš malý, algoritmus nebude mít dostatek prostoru pro optimalizaci. Zároveň tím často vyloučíte nové produkty, které potřebují data.
Projevené změny po spuštění dynamické reklamy na TOP produkty u klienta gap.fr.
Projevené změny po spuštění dynamické reklamy na TOP produkty u klienta orsay.ro.
Dalším krokem může být vyloučení takzvaných zero produktů. To jsou položky, které nemají dostatek variant, mají nízkou marži, špatně se prodávají nebo nedávají ekonomický smysl. Jejich vyloučení z reklamy často pomůže algoritmu soustředit se na relevantní část katalogu.
Velmi dobře funguje také kombinace obou přístupů. V hlavní dynamice vyloučíte zero produkty a současně spustíte podpůrnou dynamiku na TOP produkty optimalizovanou na add to cart.
U underarmour.cz, kde to stále testujeme, byl za prvních 7 dní nárůst ROAS o 11,6 %. Teď po 20 dnech je nárůst ROAS přes 20 %.
Projevené změny po spuštění podpůrné dynamické reklamy na TOP produkty a zároveň vyloučení zero produktů u klienta underarmour.cz.
U větších účtů s hodně produkty může dávat smysl segmentace katalogu do skupin. Tady ale vzniká důležitá podmínka. Každá sada by měla generovat přibližně alespoň 50 konverzí týdně, jinak algoritmus nemusí mít dost dat. Současně je nutné hlídat překryv kampaní a pracovat s rozpočtem buď manuálně, nebo pomocí CBO s pravidly.
Oproti prvotní spuštěné kampani na celý katalog, kdy byla průměrná návratnost 2,82, tak po rozsegmentování se celková průměrná návratnost zvýšila na 4,02.
Při práci s více kampaněmi je důležité sledovat jejich překryv. Pokud kampaně cílí na stejný prostor bez kontroly, mohou si navzájem “konkurovat”.
Vzorec pro výpočet překryvu kampaní.
Vzorec a data, která potřebujete pro výpočet overlapu.
U Alkohol.cz u dynamických reklam (pur vs atc) byl overlap 13,9 %, což vzhledem k délce a rozpočtu je docela málo. U větší segmentace může overlap dosahovat vyšší desítky procent a to už je potřeba řešit pomocí jiné struktury nebo strategie.
Napříč účty se potvrzuje jedna věc. Dynamika může fungovat velmi silně, pokud jsou správná data a pracuje se produktovou analytikou. Nejdůležitější je postupovat správně: nejdřív diagnostika, potom úpravy.
Cena reklamy roste. Podle Meta dat došlo meziročně ve 4. kvartálu k 12% zdražení v Evropě.
Statistika procentuální změny ceny za reklamu od společnosti Meta.
Většina firem reaguje větším množstvím kreativ, snahou o lepší cílení a často slevami. Ale skutečné řešení je zvýšení AOV a konverzního poměru. Prostě ten největší výkon reklamy leží mimo Ads Manager.
V tomto případě jsme neřešili zásadní změny v reklamních kampaních. S Tomasem Arsovem spolupracujeme v rámci správy Meta reklam více než rok a půl, takže kampaně byly dlouhodobě stabilní. Jako obvykle jsme se zaměřili na nabídku na webu. Implementovali jsme doplněk Upsell, který přinesl očekávané zvýšení AOV, ale chtěli jsme zamakat i na dalších metrikách. Cílem bylo navýšit průměrný počet produktů v košíku a podpořit celkový konverzní poměr.
Upsell se zobrazoval například na detailu produktu nebo v košíku a motivoval zákazníky přidat další produkty do objednávky.
Přidáním relevantní doplňkové nabídky k produktu můžete zvýšit AOV o 10-40 %.
Výsledkem byla změna nákupního chování. Průměrný počet produktů v objednávce vzrostl z 2,5 na 3 kusy. Díky práci s nabídkou a využití upsell doplňku se zároveň zvýšil konverzní poměr u BONFIRE šamponu z 4,6 % na 6,25 %.
Celkově se obrat e-shopu zvýšil o 5,5 milionu Kč.
Z pohledu PPC specialisty je práce s nabídkou extrémně silná páka. Stačí relativně malé změny, jako je cross-sell v košíku, doplňky na detailu produktu, minimální hodnota objednávky pro dopravu zdarma, balíčky nebo dárky, a výkon kampaní se může výrazně změnit.
Honza Bartoš, specialista na výkonnostní reklamu
Právě s těmito prvky pomáhá pracovat doplněk Upsell, díky kterému můžete zlepšit nabídku bez zásahu do běžících kampaní. Lepší nabídka vede k vyššímu konverznímu poměru a silnějším signálům pro algoritmus.
Jak doplněk správně nastavit a jak pomocí něj zvyšovat konverzní poměr i průměrnou hodnotu objednávky, se dozvíte v záznamu webináře.
Budoucnost Meta reklamy nebude jen o tom, kdo má lepší kreativu. Bude o tom, kdo má lepší systém, kdo rozumí produktovým datům, umí na to reagovat, testuje nové přístupy a hlavně bude si moct dovolit utratit více peněz za konverzi.
12 minut čtení
Netajíme se tím, že jdeme po penězích. Důvody jsou dva. Zaprvé je máme rádi. A zadruhé bez nich nemůže fungovat žádný byznys ani jednotlivec. Prostě čísla musí sedět. Tečka.
15. 6. 2023
12 minut čtení
Kdo chce dělat výkon na Metě, bez Business Manageru se neobejde. Přesto u klientů často řešíme jeho špatné nastavení. Vyhněte se drahým chybám a naučte se nastavit Business Manager správně. Celým postupem vás provedeme krok za krokem. Jdeme na to!
18. 2. 2025
4 minut čtení
Jak se nám povedlo ve zdánlivě nemožné situaci zvýšit klientovi tržby o 41,59 % za 30 minut práce? Stačilo se odpoutat od Mety a myslet na celek. Ostatně jako vždy...
3. 9. 2024
Svěřte je profíkům s prokazatelnými výsledky. #konverzimzdar
12
let zkušeností a praxe
Byli jsme u začátků sociálních sítí a neustále se zlepšujeme.
8+
Specialistů v týmu
Každý specialista je si roven.
Juniory v týmu nemáme.
12
zemí po celé Evropě
Postaráme se o vaše kampaně i v zahraničí.
30k – 10mio
měsíční rozpočty klientů
Máme velké i malé klienty, zvládneme vše.
