Data-driven Facebook-campagne met AVG: kan dat nog?

Hoe je binnen de wet toch nog een succesvolle campagne inzet

Sinds de invoering van de GDPR/AVG wordt het steeds lastiger om (voldoende) data te verzamelen die als basis kunnen dienen voor data-gedreven advertentiecampagnes. Retargeting audiences nemen in grootte af en Facebook heeft de insights op basis van custom audiences verwijderd, samen met nog wat andere functionaliteiten die data-gedreven campagnes vergemakkelijkten. Sinds het in werking treden van de nieuwe wetgeving moeten we dus op zoek naar andere manieren om campagnes goed werkend te krijgen en te houden. Daarom: een aantal manieren om campagnes op basis van data nog steeds succesvol te laten zijn.

Inzicht

Het probleem: Custom audience insights zijn verdwenen

De holy grail voor data insights voor het voeren van campagnes was voor veel marketeers de inzichten die Facebook gaf op basis van custom audiences. Deze data gaf houvast wanneer klanten niet een precieze doelgroepomschrijving konden geven. Het kon worden gebruikt voor het vaststellen van persona’s en voor het vergelijken van audiences vanuit verschillende kanalen. Zo konden we bijvoorbeeld zien dat fans, nieuwsbriefinschrijvers, websitebezoekers en klanten net een ander profiel hadden, of juist precies hetzelfde. Het gaf houvast voor het samenstellen van audience targeting op Facebook en hielp ons zelfs om op andere kanalen goede audiences te maken, om zo de potentieel meest interessante prospects te bereiken.

Rond maart van dit jaar kwam Facebook er echter achter dat deze tool de privacy van individuen kon schaden. Een onderzoeksteam van de Northeastern University liet Facebook zien dat de data tot individueel niveau teruggebracht kon worden. Met de GDPR in aantocht en het Cambridge Analytics-schandaal in volle gang, werd Facebook Insights op basis van custom audiences (onder andere websitebezoek of database-entries) uit de lucht gehaald. Daarnaast werd ervoor gezorgd dat custom audiences binnen de advertising tool niet meer in cijfers worden benoemd, wat ervoor heeft gezorgd dat het voor adverteerders moeilijk is om in te schatten hoe groot audiences zijn en of deze voldoende grootte hebben om advertenties goed op uit te leveren. We zijn dus weer terug bij de black box.

Oplossing: Combineer Facebook en Google data

Nu de custom audience insights verdwenen zijn, moeten we dus naar andere manieren zoeken om informatie te vergaren. Eén van die manieren is door gebruik te maken van de inzichten in Google Analytics. Als je binnen een campagne ad sets aanmaakt per custom audience en deze van de juiste UTM-tags voorziet, dan kun je vervolgens binnen analytics bekijken hoe deze groep eruitziet en hoe die zich gedraagt op je website. Gebruik hiervoor de segmentatietool van Google Analytics.

“We zijn dus weer terug bij de black box”

Daarnaast kun je tegelijkertijd met de Google Analytics-code ook de Google Ads-code implementeren, zelfs als je niet van plan bent Google Ads in te zetten. Ook binnen Google Ads kun je van je opgebouwde audiences namelijk interessante informatie zien.

Nu de ‘estimated reach’ voor custom audiences niet meer wordt weergegeven, is het moeilijk om in te schatten hoe groot een custom audience is. Als je een ad set aanmaakt met een custom audience die misschien zo’n duizend tot tweeduizend mensen potentieel kan bereiken, dan is je audience te klein en levert de ad set of campagne over het algemeen niet op wat je voor ogen had.

Voor wat betreft de data die je zelf uploadt: zorg ervoor dat de database groot genoeg is. Ga er in ieder geval van uit dat Facebook zo’n 30 a 40 procent (dat is overigens sterk afhankelijk van de doelgroep) meer data nodig heeft dan de grootte die je in gedachten hebt voor je audience. Voor wat betreft de pixeldata: schat de grootte in op basis van data vanuit Google Analytics. Zorg er dan wel voor dat de pixel op dezelfde plaats staat (na de cookiewall) en ga ervan uit dat een groter deel van de gebruikers wel analytische cookies zullen accepteren (Google Analytics), maar geen tracking cookies (Facebook-pixel) en dat Facebook dus een deel van de profielen op de pixel niet zal kunnen matchen.

Data voor gebruik binnen campagnes

Het probleem: Kleinere pixel-based retargeting audiences

Data-driven marketeers weten als geen ander dat het succes van een (conversie)campagne valt of staat bij de toepassing van de juiste manier van retargeten. Dat wil zeggen dat je niet per se alle bezoekers van je website retarget, maar dat je groepen segmenteert. Afhankelijk van het gedrag op de website wil je graag andere advertenties laten zien aan verschillende segmentgroepen. Echter, niet alle pagina’s hebben evenveel traffic en door de verplichting binnen de AVG tot het geven van consent door de bezoeker, voor het plaatsen van tracking cookies, neemt de grootte van de retargeting audiences af. Zeker van de meer specifieke pagina’s. En dat is lastig… Want dat betekent dat retargeting ad sets soms minder goed uitleveren dan voorheen of opeens snel een te hoge contactfrequentie krijgen, waardoor de effectiviteit van de campagne afneemt.

Oplossing: Periode vergroten

Een manier om de audiences te vergroten is door de periode van de audience data langer in te stellen. In plaats van 30 dagen, laat je bijvoorbeeld de gegevens pas na 60 dagen verwijderen. Dit is echter wel een oplossing die een risico met zich meebrengt. Als je een product verkoopt waarbij mensen snel tot een beslissing overgaan, dan kan een te lange periode aan advertentieweergave al snel tot irritatie leiden. Mocht je ervoor kiezen om op deze manier je retargeting audience te vergroten, zorg er dan ieder geval voor dat je de mensen die een actie hebben vertoond op de site (bijvoorbeeld bezoekers die een aankoop hebben gedaan) uitgesloten worden van de doelgroep.

Minder nauwkeurige lookalikes op basis van pixeltraffic

Als de traffic op de pixel daalt en we maken van een kleinere groep profielen een lookalike audience die net zo groot is als voorheen (1 procent bevat bijvoorbeeld zo’n honderdduizend profielen), dan worden lookalike audiences per definitie minder nauwkeurig. Wat we echter terugzien in de cijfers, is dat audiences die cookieconsent geven vaak van hogere kwaliteit zijn. Als we van een beter presterende doelgroep een lookalike audience maken, dan zou het dus zomaar kunnen dat deze lookalike audience juist beter presteert.

“Het devies is: testen, testen, testen”

Het devies is: testen, testen, testen. Welke groepen presteren beter dan andere? Kun je inzichten die je hebt verkregen door het combineren van Facebook en Google gegevens over een grotere lookalike audiences heen leggen om deze succesvoller te laten presteren? Het is het proberen waard!

Conversiecampagnes lastiger te voeren

Het probleem: Kleine conversiecampagnes worden moeilijker te voeren

Facebook levert conversiecampagnes uit op basis van de conversies die het systeem terugziet vanuit de campagne. Als er nog steeds voldoende conversies per dag of maand via de pixel worden gemeten, is er niets aan de hand. Maar ben je een adverteerder die per maand weinig conversies genereert, maar waarbij een conversie bijvoorbeeld een hoge waarde heeft, dan is het nu een stuk moeilijker geworden wanneer websitebezoekers geen consent geven. Als Facebook binnen een campagne niet voldoende conversies ziet, stopt het uitleveren van de campagne al snel, met als resultaat nog minder conversies.

Oplossing: Stel het conversie-event in op een tussenstap

Een manier om de campagne (weer) op gang te krijgen, is om het conversie-event in te stellen op een tussenstap die mensen nemen op weg naar de conversie toe. Hierdoor worden conversie-aantallen vergroot en blijft de campagne uitleveren. Kijk wel goed of er voldoende eindconversies worden gegenereerd. Een andere manier is door audiences samen te voegen of te vergroten. Dit maakt het wel lastiger om handmatig te optimaliseren tussen verschillende groepen.

Tot slot

Er zijn heel veel wegen die naar Rome leiden en heel veel knoppen waar we als marketeers aan kunnen draaien. Het is een kwestie van testen, analyseren en toepassen van (nieuwe) inzichten. Daarnaast is het belangrijk om ook eens goed naar de inzet van andere kanalen te kijken of je verkregen data op andere manieren te gebruiken. Marketing automation, Spotify, Voice Search, directe communicatiekanalen als WhatsApp of weer the good old contextual targeting zouden opeens (weer) hele interessante opties kunnen zijn.