Требовать: «Цель нуждается в том, чтобы определить моего идеального клиента».

Это миф. Вот почему …

Урок истории

Во -первых, небольшая история этой функции. Помните, что цель представила аналогичную аудиторию в 2013 году. Да, 12 лет назад.

В то время это было большое дело. В 2012 году вам пришлось определить своего идеального клиента, используя комбинацию интересов и поведения. Это была боль. Общественность аналогична автоматизации этого процесса, находя других людей, которые были для своих клиентов.

Алгоритмическое направление

Но сейчас все по -другому. Аналогичный процесс происходит с алгоритмической сегментацией сегодня. Цель работает с Data Hills и многочисленными реальными сигналами, чтобы найти аудиторию для вашего объявления.

Он также основан на таких вещах, как ваша пиксельная деятельность, история конверсии и предварительное участие в ваших объявлениях. Другими словами, все, что вы пытаетесь достичь с похожей аудиторией.

Было бы странно доверять подобной аудитории, но не алгоритмической сегментации, которая работает во многих одинаковых способах. Но это не единственная проблема здесь.

Предложения аудитории

Возможно, самая большая проблема заключается в том, что похожие рассматриваются только как предложения при оптимизации для конверсий.

Во многих случаях вы предлагаете предложение более одного миллиона человек, которые цель может пройти. Алгоритм достигнет людей, которых вы хотите достичь.

Исключения?

Если вы не имеете дело с совершенно новой учетной записью, где данные пикселей, конверсия и вовлечение не существуют, маловероятно, что цель, которая нуждается в этой информации. И если вы используете взгляды, они, вероятно, ничего не делают.

Не повредит использовать подобную аудиторию, но не одержим ими. Потратьте больше времени на то, что действительно важно, чтобы достичь вашей идеальной аудитории. Прочитайте мой недавний пост об этом, чтобы знать, почему.