Pokročilý matching u pixelu: co to je a komu tím prospějete

7. 2. 2017Návody Novinky

Facebook dokáže sledovat akce uživatele napříč zařízeními. Stejně tak dokáže dostihnout remarketingovou reklamou konkrétního člověka nehledě na to, které zařízení zrovna používá. Umí to ovšem jen za předpokladu, že daný uživatel je všude zalogovaný pod svým facebookovým účtem. 

Pokud tomu tak není, Facebook o informace o uživatelích a jejich akcích přichází. Zmírnit tyto ztráty chce pomocí pokročilého matchingu pro facebookový pixel. Potřebuje k tomu však vaši pomoc.

Pokročilý matching spočívá v tom, že upravíte kód pixelu tak, aby přijímal dodatečná uživatelská data, jako je e-mail, jméno, příjmení, adresa a podobně, typicky z vašich stránek obsahujících registrační formuláře nebo přihlášení k odběru newsletteru. O tom, jak tuto úpravu provést, si můžete přečíst v našem dřívějším článku. Více detailních informací najdete pochopitelně také ve facebookové dokumentaci.

Jak to pak funguje

Uživatel přijde na vaši stránku a je přihlášený ve svém prohlížeči do Facebooku. V okamžiku, kdy provede nějakou akci a pixel spustí některý z eventů (prosté zobrazení stránky “PageView” nebo třeba přidání zboží do košíku “AddToCart”), je Facebook tuto akci schopný spárovat s konkrétním uživatelem.

V případě, že uživatel do Facebooku v prohlížeči přihlášený není, u vyvolání eventu není přítomné takzvané „facebookové cookie“ a Facebook nemá akci komu přiřadit. Pokud má k dispozici dodatečná uživatelská data z pixelu pro pokročilý matching (e-mail, telefonní číslo nebo kombinaci jména, příjmení, bydliště a podobně), poskytuje mu to šanci, že najde odpovídající shodu v nesmírné databázi informací o svých uživatelích, konverzi může přiřadit a o informace nepřichází.

Bezpečnost až na prvním místě

Aby se k údajům návštěvníků vašich stránek nemohl dostat nikdo nepovolaný, je celý proces zabezpečen podobně jako tvorba Custom Audience z klientských dat. Facebook neporovnává originální podobu dat, ale pouze jejich otisky vytvořené pomocí kryptografické funkce SHA-256. Tímto způsobem je „zahashuje“ už v prohlížeči a nehledě na to, jestli k nim shodu najde nebo ne, nijak je neuchovává a po 48 hodinách je maže.

Díky pokročilému matchingu je facebookový pixel schopný dohledat část nepřihlášených uživatelů a přiřadit jim konverze. Remarketingová publika vám díky tomu narostou právě o tyto dříve ztracené uživatele. Více přiřazených konverzí znamená zase více dat pro facebookový algoritmus a tudíž lepší možnosti automatické optimalizace. Zkrátka Facebook slibuje efektivnější remarketing, ať už pomocí statických nebo dynamických reklam.

Výsledky v praxi

My jsme to vyzkoušeli u remarketingu pomocí dynamických reklam. Informace zasílané facebookovým pixelem jsme obohatili pouze o e-mailovou adresu poté, co se návštěvník na stránkách registroval nebo se přihlásil k odběru newsletteru. V následujícím grafu najdete úroveň konverzního poměru jedné kampaně, která běžela před i po implementaci rozšířeného matchingu.

Srovnání konverzního poměru před a po implementaci

Osa x je časová, na ose y najdete násobek průměrného konverzního poměru za zobrazené období, tedy vyjma červené plochy, kdy probíhala implementace. Doba pro implementaci je natažena na několik dní, protože jednak přes svátky byla zkoumaná kampaň vypnutá a jednak se nechtěně na čas podařilo pixel částečně zneprovoznit. V potaz proto bereme jenom výsledky za dobu, kdy pixel plně fungoval.

Vidíme, že průměrný konverzní poměr dle defaultního facebookového atribučního modelu byl po implementaci vyšší, vzrostl konkrétně o necelých 10 %. Vtipné je, že to odpovídá tomu, co Facebook slibuje. Ještě lépe sledovaný nárůst vyzní, pokud vezmeme v potaz předpoklad typického sezónního vývoje. Obecně lze totiž očekávat, že před svátky – v hlavní nákupní sezóně – bude konverzní poměr vyšší než po nich a ve zbytku roku.

Když tento nárůst přisoudíme pokročilému matchingu, může to být buď aplikace principu Occamovy břitvy, nebo přání otcem myšlenky. K tomu, abyste si ověřili, že vám odesílání dodatečných informací správně funguje a matching se fakticky děje, vám Facebook neposkytne žádný nástroj, nelze to nijak detekovat. Nezbývá tedy, než dál bedlivě sledovat výsledky.

V Business Factory jsem si na velkých klientech vyzkoušel všechny aspekty facebookové propagace. Zaujaly mě především možnosti dynamické tvorby, automatizace a chytrého vyhodnocování. V oblasti reklamy a onlinu pracuji od roku 2012, předtím jsem dobýval svůj denní chléb v mediální sféře. Zlatá vejce snášená datovou slepicí sklízím s týmem v projektu Arbitreo.com.

Komentáře