Facebook Experiments per ottimizzare l'advertising

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Facebook Experiments per ottimizzare l'advertising

Nelle scorse ore gli sviluppatori di Menlo Park hanno lanciato una nuova funzionalità chiamata Experiments e dedicata all'ottimizzazione delle campagne di advertising, grazie ad essa i marketer potranno eseguire dei confronti sui test effettuati e identificare in questo modo quelli più performanti dal punto di vista della risposta degli utenti.

Come precisato nelle pagine di Facebook for business, Experiments rappresenta il risultato dell'unione di due modalità per il testing diffusamente utilizzate: Test and Learn e Split Testing. Sostanzialmente di tratta di uno strumento per il monitoraggio degli A/B test con il quale scoprire quali campagne sono in grado di generare un numero più elevato di conversioni.

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Test and Learn è una tecnica che consente di capire quali componenti di una campagna riescono a ottenere il maggiore impatto, essa viene applicata su un campione rappresentativo di utenti target con lo scopo di prevedere quanto più precisamente possibile quello che sarà l'effetto nel caso di un'estensione presso una platea più ampia.

Lo Split Testing, diffuso anche in settori differenti da quello del mercato pubblicitario come per esempio il Web Design, si basa sulla somministrazione random di contenuti differenti, ad esempio due landing page. In questo modo si possono rilevare con facilità quelle variazioni anche minimali che portano una campagna a essere più performante.

Experiments integra inoltre dei tool appositamente dedicati alla realizzazione di sondaggi, nello stesso modo si potranno condurre degli holdout test per la misurazione del lift, cioè la metrica che permette di capire se un determinato messaggio è in grado di incrementare il ritorno di investimento derivante dal lancio di una campagna.

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