สำหรับคนที่ลงโฆษณา Facebook อยู่บ่อยๆ นั้น การอ่านค่ารายงานผลการลงโฆษณาก็เป็นหนึ่งในสิ่งที่ควรจะฝึกฝนให้เป็นเพื่อที่เราจะสามารถปรับแผนการลงโฆษณาให้แม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นได้ ซึ่งโดยทั่วๆ ไปแล้วก็คงไม่พ้นที่เราจะดูเรื่องจำนวนคนที่เข้าถึง (Reach) จำนวนครั้งที่เห็น (Impression) หรือจำนวนคนที่คลิกตัวโฆษณา (Click)
อย่างไรก็ตาม จะมีค่าหนึ่งที่หลายคนให้ความสำคัญไม่แพ้กันนั่นก็คือตัวที่เรียกว่า Relevance Score หรือค่าที่บอกว่าตัวโฆษณานั้นมีได้รับการตอบรับที่ดีหรือไม่ดีจากกลุ่มเป้าหมายที่เราส่งโฆษณาไปให้ดูนั่นเอง
Relevance Score คืออะไร?
ถ้าจะอธิบายความหมายตาม Facebook แล้ว มันคือการให้คะแนน 1-10 โดยประเมินว่ากลุ่มเป้าหมายของโฆษณา (Target Audience) นั้นมีการโต้ตอบกับโฆษณาของคุณอย่างไร ซึ่งจะคำนวนเมื่อมีการถูกแสดงไปแล้วมากกว่า 500 Impression ซึ่งยิ่งคะแนนน้อยก็จะแปลว่าตัวโฆษณนั้นได้รับการตอบสนองน้อยหรืออาจจะพูดได้ว่าไม่เป็นที่สนใจหรือไม่ได้มีความเกี่ยวข้องกับกลุ่มเป้าหมาย ซึ่งถ้าคะแนนสูงก็แสดงว่ากลุ่มเป้าหมายมีแนวโน้มที่จะสนใจโฆษณาดังกล่าวอย่างมาก
ปัจจัยที่นำมาใช้คำนวน Relevance Score คืออะไร?
ปัจจัยสำคัญที่ Facebook นำมาใช้คำนวนค่า Relevance Score มีอยู่หลายอย่าง เช่น
- ผลการทำงานของตัวโฆษณา
- Positive Feedback เช่นการกดดูโฆษณา การคลิก การดูวีดีโอ ฯลฯ
- Negative Feedback เช่นการกดซ่อนโฆษณา เป็นต้น
แล้วเราจะใช้ประโยชน์จาก Relevance Score ได้อย่างไร?
ถ้าจะพูดกันง่ายๆ แล้ว การมีค่า Relevance Score สามารถช่วยให้คนลงโฆษณาประเมินอะไรได้หลายอย่าง และสามารถนำไปใช้ทำงานต่อได้ในหลายๆ เรื่อง เช่น
- ใช้การปรับเลือกว่าจะให้โฆษณาชิ้นไหนทำงาน / ไม่ทำงาน
- ใช้ในการประเมินว่าโฆษณานั้นตรงกับกลุ่มเป้าหมายหรือไม่
- ใช้ในการประเมินว่าผลของโฆษณานั้นมีการเปลี่ยนแปลงจากเดิมหรือไม่ (ในกรณีที่ Score เปลี่ยน)
- ใช้ในการประเมินว่าควรจะเลือกปรับโฆษณา
ทั้งนี้ มีข้อมูลจากการทดลองหลายครั้งที่มักได้ผลไปในทางเดียวกันคือยิ่งถ้า Relevance Score สูงนั้น จะทำให้ค่าใช้จ่ายในการบรรลุตัวเป้าหมายโฆษณา (เช่น Cost per Like, Cost per Click) นั้นถูกกว่าตัวโฆษณาที่มีค่า Relevace Score ต่ำ
แล้วทำอย่างไรให้เราได้ค่า Relevance Score สูง?
ถ้าจะว่าไปแล้ว ตัว Relevance Score นั้นเกิดจากหลากหลายปัจจัยของการลงโฆษณา ซึ่งการจะปรับปรุงโฆษณาให้ตัว Relevance Score สูงนั้นก็สามารถปรับแก้ได้หลายอย่างเช่น
- ปรับเลือก Audience ให้แม่นยำขึ้น
- แบ่ง Segment ของ Audience เป็นกลุ่มย่อยๆ แทนที่จะเป็นกลุ่มใหญ่
- เลือกกลุ่มเป้าหมายที่มีแนวโน้มจะสนใจแบรนด์คุณ (เช่นกด Like เพจ หรือเคยเป็น Engaged User)
- เลือกคนที่เคยซื้อสินค้าไปแล้วออกจากกลุ่มเป้าหมาย (เพราะเขาคงไม่กดโฆษณาอีกหากไม่คิดจะซื้อซ้ำ)
- ปรับ Artwork ใหม่
- ปรับ Caption / Copy
- เปลี่ยน Formart ของโฆษณา
ซึ่งพวกนี้ก็ต้องเรียกว่าเป็นเทคนิคในการทำ Ad Optimization ไปในตัวด้วยนั่นเองล่ะครับ