OpenAdLibraryOpenAdLibrary
แอฟฟิลิเอทและการซื้อสื่อ

Native Ads สำหรับการสร้างลีด: ฟันเนล ต้นทุน และเกณฑ์มาตรฐาน

วางแผนการทดสอบการสร้างลีดด้วย Native Ads: ฟันเนลจากโฆษณาถึงฟอร์ม คณิตศาสตร์ CPL แบบย้อนกลับเพื่อประกอบการ การวัดลีดที่ได้รับการยอมรับ และคำถามเรื่องการเปิดเผยและความยินยอม โฆษณาด้านการเงินและประกันภัยที่ถูกบันทึกไว้แสดงให้เห็นว่าอะไรที่รันอยู่ ไม่ใช่อะไรที่ทำกำไร

ภาพประกอบบรรณาธิการ: Native Ads สำหรับการสร้างลีด: ฟันเนล ต้นทุน และเกณฑ์มาตรฐาน

ตัวอย่างที่อ้างถึงมีโฆษณาด้านการเงินและประกันภัย รวมถึงข้อความที่มุ่งเน้นการสร้างลีด จำนวนครีเอทีฟไม่ได้ยืนยันปริมาณลีด การได้มาซึ่งลูกค้าที่ทำกำไร หรือฟันเนลที่ได้ผลที่สุด คู่มือนี้อธิบายวิธีเปรียบเทียบทางเลือกของฟันเนลและวัดลีดที่ได้รับการยอมรับ

ทำไม Native จึงเหมาะกับการสร้างลีด#

มีเหตุผลเชิงโครงสร้างสี่ประการ ซึ่งทั้งหมดเห็นได้จากข้อมูลสด:

ประเมินกลุ่มเป้าหมายที่แท้จริง ต้นทุน และความต้องการของปลายทางสำหรับข้อเสนอ การพบเห็นโฆษณาเกษียณ ปรับปรุงบ้าน หรือประกันสุขภาพในอดีตไม่ได้ยืนยันความเหมาะสมด้านประชากร การใช้จ่ายอย่างต่อเนื่อง หรือลีดที่ทำกำไร และไม่ได้ยืนยันข้ออ้างที่โฆษณาเหล่านั้นกล่าวอ้าง

ฟันเนล: โฆษณา → พรีแลนเดอร์ → ฟอร์ม#

โฆษณาทำหน้าที่ตรวจสอบคุณสมบัติขั้นแรก#

ใช้ถ้อยคำที่ถูกต้องเกี่ยวกับกลุ่มเป้าหมายและคุณสมบัติ เพื่อช่วยให้ผู้อ่านประเมินความเกี่ยวข้องได้ พาดหัวไม่ได้เปิดเผยการ Targeting ของแคมเปญ และความเฉพาะเจาะจงที่มากขึ้นไม่ได้การันตี CTR ที่ต่ำลงหรือคุณภาพลีดที่ดีขึ้น

พรีแลนเดอร์ให้ความรู้และตรวจสอบคุณสมบัติ#

Advertorial หรือแบบทดสอบสามารถอธิบายข้อเสนอและเก็บข้อมูลการตรวจสอบคุณสมบัติที่เกี่ยวข้องก่อนถึงฟอร์ม (ดูพรีแลนเดอร์คืออะไร) เปรียบเทียบสิ่งนี้กับปลายทางโดยตรง; แต่ละขั้นตอนที่เพิ่มเข้ามาสามารถส่งผลต่อการกรอกฟอร์มเสร็จ และตัวอย่างไม่ได้พิสูจน์ว่าโครงสร้างใดดีกว่า

ฟอร์มปิดการขายอย่างเงียบๆ#

ทดสอบฟอร์มหน้าเดียวหรือหลายขั้นตอนที่ชัดเจนโดยใช้เฉพาะฟิลด์ที่จำเป็น (ดูพิมพ์เขียวฟันเนล Native ของเรา) อธิบายว่าทำไมจึงขอข้อมูลส่วนบุคคลและขอความยินยอมที่บังคับใช้ บทความนี้ไม่มีหลักฐานจากการทดลองควบคุมว่าฟอร์มหลายขั้นตอนชนะโดยทั่วไป

คณิตศาสตร์: คำนวณย้อนกลับจากมูลค่าลีด#

เศรษฐศาสตร์การสร้างลีดบน Native ลดเหลือเพียงหนึ่งบรรทัด:

CPL = CPC ÷ (อัตราการคลิกจากพรีแลนเดอร์ × อัตราการกรอกฟอร์มเสร็จ)

เป็นการคำนวณเพื่อประกอบการเท่านั้น: CPC $0.40 หารด้วยอัตราการดำเนินต่อจากพรีแลนเดอร์ 30% และอัตราการกรอกฟอร์มเสร็จ 10% เท่ากับประมาณ $13.33 ต่อลีดที่ถูกส่งเข้ามา ข้อมูลที่สมมติขึ้นเหล่านี้ไม่ใช่อัตราตลาด; ต้นทุนต่อลีดที่ได้รับการยอมรับจะขึ้นอยู่กับการยอมรับและค่าใช้จ่ายอื่นๆ ด้วย

จากนั้นคำนวณย้อนกลับ: เริ่มจากมูลค่าของลีด — ราคาของผู้ซื้อหากคุณขายลีด หรือมูลค่าดีล × อัตราปิดการขายหากคุณใช้ลีดเอง — และหาค่าต้นทุนต่อลีด สูงสุดของคุณโดยเผื่อส่วนต่างไว้สำหรับลีดขยะที่ทุกช่องทางมี หากการคำนวณย้อนกลับไม่เหลือพื้นที่ให้กับ CPC และอัตรา Conversion ที่เป็นไปได้ ให้แก้ไขข้อเสนอหรือฟันเนลก่อนซื้อ Traffic

คุณภาพลีด: สิ่งที่ทำให้การสร้างลีดด้วย Native รอดหรือตาย#

วัดว่าลีดตรงตามเกณฑ์การตรวจสอบคุณสมบัติและการยอมรับที่ตกลงกันไว้หรือไม่ ปริมาณครีเอทีฟไม่ได้แสดงให้เห็นว่าปริมาณที่มีคุณภาพนั้นหาได้ง่าย

กำหนดเกณฑ์การตรวจสอบคุณสมบัติร่วมกับผู้ซื้อหรือทีมขาย บันทึกเหตุผลการยอมรับและการปฏิเสธ และเปรียบเทียบแหล่งที่มาโดยใช้ผลลัพธ์ในขั้นตอนถัดไป ในกรณีที่ได้รับการสนับสนุนและถูกกฎหมาย ให้ส่งเหตุการณ์ Conversion ที่เหมาะสมกลับไปยังแพลตฟอร์ม (ดูรายการในอภิธานศัพท์เรื่องPostback) ประเมิน Placement ด้วยหลักฐานที่เพียงพอและวัดเวลาตอบสนอง; ไม่มีขั้นตอนใดในนี้ที่รับประกันกำไร

ที่ไหนควรรัน: เครือข่ายและภูมิศาสตร์#

เลือกเครือข่ายโดยพิจารณาจาก Inventory ที่มีสิทธิ์ในปัจจุบัน การ Targeting การรายงาน และเศรษฐศาสตร์การทดสอบ จำนวนครีเอทีฟในอดีตไม่ได้จัดอันดับการเข้าถึง อายุ ความเข้มงวดในการตรวจสอบ หรือคุณภาพลีด จับคู่กับคุณสมบัติทางภูมิศาสตร์ที่แท้จริงของข้อเสนอและตรวจสอบอีกครั้งในเส้นทางของปลายทาง

การปฏิบัติตามข้อกำหนด: สิ่งที่ไม่สามารถต่อรองได้#

การสร้างลีดดึงความสนใจจากหน่วยงานกำกับดูแล และการพรางตัวเป็นเนื้อหาของ Native ยกมาตรฐานขึ้นแทนที่จะลดลง:

ทำให้โฆษณาระบุได้ว่าเป็นโฆษณา (ดู Native Advertising: A Guide for Businesses ของ FTC และกฎการเปิดเผย FTC ของเรา) และมีหลักฐานยืนยันข้ออ้างเรื่องคุณสมบัติทั้งที่ระบุชัดและที่บอกเป็นนัย พิจารณาข้อกำหนดด้านความยินยอมและการเก็บบันทึกที่บังคับใช้สำหรับการโทร ข้อความ และการติดตามผลอื่นๆ ที่ตั้งใจไว้ในแต่ละเขตอำนาจศาล เทมเพลตเดียวที่ถือว่าเป็นตลาดที่เข้มงวดที่สุดไม่ใช่สิ่งทดแทนการตรวจสอบนั้น

ข้ออ้างที่ถูกต้องและความยินยอมที่เหมาะสมเป็นคำถามที่จำเป็นในการตรวจสอบ แต่ไม่ได้การันตีการอนุมัติจากเครือข่าย การรักษาบัญชีให้ใช้งานได้ต่อ หรือราคาลีดที่สูงขึ้น

ขยายขนาดด้วยข้อมูลคู่แข่ง#

ตรวจสอบครีเอทีฟของคู่แข่งที่มีการระบุวันที่และปลายทางที่มีอยู่ เพื่อระบุข้อความและโครงสร้างฟอร์มที่เป็นไปได้ อย่าถือว่าช่วงการสังเกต 30 วัน เป็นหลักฐานของลีดที่ประสบความสำเร็จ หรือการไม่มีอยู่ในตัวอย่างเป็นการที่ตลาดปฏิเสธ

สรุป#

ประเมินการทดสอบการสร้างลีดด้วย Native โดยใช้ลีดที่ถูกส่งเข้ามา ลีดที่ได้รับการยอมรับ และลีดที่ Conversion แล้ว ต้นทุนรวม และความยินยอมที่เหมาะสม เลือกฟันเนลจากผลลัพธ์ที่วัดได้ แทนที่จะถือว่าจำนวนครีเอทีฟเป็นหลักฐานของขนาดหรือความสามารถทำกำไร

คำถามที่พบบ่อย

Native Ads ใช้สร้างลีดได้ผลไหม?
ตัวอย่างที่รวบรวมไว้มีโฆษณาด้านการเงินและประกันภัย รวมถึงข้อความที่มุ่งเน้นการสร้างลีด แต่ไม่ได้มีปริมาณลีดหรือผลตอบแทนของแคมเปญ ทดสอบข้อเสนอที่เหมาะสมและวัดลีดที่ได้รับการยอมรับกับมูลค่าในขั้นตอนถัดไป
ต้นทุนต่อลีดที่สมจริงบน Native Ads คือเท่าไหร่?
สำหรับฟันเนลสองขั้นตอนที่ยกมาเป็นตัวอย่าง CPL ของลีดที่ถูกส่งเข้ามาเท่ากับ CPC หารด้วยอัตราการดำเนินต่อจากพรีแลนเดอร์และอัตราการกรอกฟอร์มเสร็จ ใช้ข้อมูลที่คุณวัดเองและคำนึงถึงการยอมรับ การคืนเงิน และค่าใช้จ่ายอื่นๆ; ไม่มี CPL ตามปกติที่ถูกกำหนดไว้ที่นี่
ควรส่ง Traffic จาก Native ตรงไปยังฟอร์มลีดเลยไหม?
ฟอร์มโดยตรงและพรีแลนเดอร์ต่างเป็นทางเลือกทั้งคู่ เปรียบเทียบความเข้าใจ อัตราการกรอกเสร็จ และคุณภาพลีดที่ได้รับการยอมรับ; ตัวอย่างที่รวบรวมไว้ไม่ได้พิสูจน์ว่าโครงสร้างใดโครงสร้างหนึ่งชนะเป็นปกติ
จะหยุดไม่ให้ Native Ads สร้างลีดขยะได้อย่างไร?
ตกลงเกณฑ์การตรวจสอบคุณสมบัติ บันทึกเหตุผลการปฏิเสธ ตรวจสอบคุณภาพของแหล่งที่มา และเปรียบเทียบผลลัพธ์ในขั้นตอนถัดไป ในกรณีที่ถูกกฎหมายและได้รับการสนับสนุน ให้ส่งสัญญาณ Conversion ที่เหมาะสมกลับไป วัดเวลาการติดตามผลโดยไม่สันนิษฐานว่าลีดจาก Native เสื่อมค่าลงเร็วกว่าลีดจาก Search
ฟันเนลลีดแบบ Advertorial ถูกกฎหมายไหม?
ประเมินฟันเนลทั้งหมดภายใต้ข้อกำหนดด้านการโฆษณา ผลิตภัณฑ์ และความยินยอมในการติดต่อที่บังคับใช้ การเปิดเผยและพาดหัวที่เป็นความจริงเพียงอย่างเดียวไม่ได้ยืนยันว่าผ่านกฎหมายหรือได้รับการอนุมัติจากเครือข่าย
ทีม OpenAdLibrary
เขียนโดยทีม OpenAdLibrary
วิจัยข่าวกรองโฆษณาและโฆษณาเนทีฟ

เราสร้าง OpenAdLibrary แพลตฟอร์มเปิดเพื่อความโปร่งใสด้านโฆษณา ทุกวันระบบของเราจับโฆษณาเนทีฟสดจาก Taboola, Outbrain, MGID, Revcontent, Teads, Yahoo และ MSN ระบุผู้โฆษณาจริงที่อยู่เบื้องหลังแต่ละรายการ และติดตามคลิกไปยังหน้า Landing Page คู่มือเหล่านี้สรุปสิ่งที่เราเห็นจากข้อมูลนั้น เพื่อให้คุณวิจัยตลาดได้เร็วขึ้น