Minden hirdetési rendszer lehetőséget ad arra, hogy megmondd, kiknek szeretnéd megmutatni a hirdetésedet. A legegyszerűbb célzás demográfiai, vagyis kor és lakóhely szerinti, de célozhatsz érdeklődési kör vagy foglalkozás alapján is.
A platformok ebben eltérnek egymástól. A LinkedIn például munkakör és iparág szerint enged célozni, ami szakmai szolgáltatásoknál hasznos, a Meta inkább az érdeklődések és a viselkedés alapján dolgozik.
A Google keresési hirdetéseinél a célzás másképp működik, ott a keresett kifejezések határozzák meg, ki látja a hirdetést. Ilyenkor a kulcsszavak kiválasztása és a kizárt kifejezések listája tölti be a célzás szerepét.
A hasonmás közönség (angolul lookalike audience) egy meglévő közönségből indul, például azokból, akik a pixel adatai szerint vásároltak vagy ajánlatot kértek a weboldaladon. A rendszer megkeresi, mi a közös ezekben az emberekben, és olyanoknak mutatja a hirdetést, akik hasonló jellemzőkkel bírnak, de még nem találkoztak a márkáddal.
Szűk vagy széles célzás
A szűk célzás csábító, mert úgy tűnik, a keret minden része a megfelelő emberhez jut. A mai hirdetési algoritmusok azonban sokszor tágabb közönséggel működnek jobban, mert a konverziós adatokból maguk tanulják meg, kik reagálnak a hirdetésre. Ilyenkor a kreatív és az üzenet végzi a szűrést.
- Mekkora a forgalmad, és van-e már elég konverziós adat, amiből a rendszer tanulhat
- Mennyire szűk a célcsoportod, például egy szakmai szolgáltatásnál
- Mekkora a keret, mert kis kerettel egy túl széles közönség szétaprózódik
- Milyen platformon hirdetsz, mert a LinkedIn és a Meta másképp működik
A hasonmás közönség minősége a kiinduló közönségen múlik. Ha a forrásban sok olyan ember van, aki csak kattintott, a rendszer hozzájuk hasonlókat keres, ezért a vásárlókból vagy az ajánlatkérőkből érdemes kiindulni.
A célzást ezért a kampány elején teszteljük, több közönséggel párhuzamosan, és az eredmények alapján csoportosítjuk át a keretet. A tágabb célzás az új embereket éri el, a remarketing pedig visszahozza azokat, akik már jártak nálad. Mindkettő ugyanazokra a mért eseményekre épül.
