Audience Insights: come conoscere il “pubblico” su Facebook

Stai approntando una nuova sponsorizzazione su Facebook. Giungi all’impostazione degli interessi e ti diverti nel pescare quelli che più ti sembrano idonei per raggiungere il tipo di utenti che hai in mente. E lanci la campagna.

Se qualche volta ti è successo questo, vuol dire che hai saltato un passaggio fondamentale: usare la piattaforma di Audience Insights.

Il Facebook Audience Insight è uno strumento che ti consente di conoscere molte informazioni utili sugli utenti che puoi raggiungere con determinate impostazioni di target, ma anche per un pubblico personalizzato che hai costruito o per chi è connesso con la tua pagina tramite il like.

Potresti accorgerti, dunque, che stavi compiendo un grosso errore nel non utilizzarlo (sprecando budget per raggiungere un pubblico diverso da quello che ti sembrava), e potresti inoltre trovare nuovi interessi, comportamenti e impostazioni di target che rispondono invece benissimo al target che vuoi raggiungere.

Questo appena descritto è solo uno scenario di esempio, che ho scelto perché mi è parso piuttosto comune, ma andiamo adesso a vedere tutte le potenzialità di questo strumento e le opportunità che può darci per migliorare la nostra strategia di Facebook marketing.

Quali informazioni possiamo ottenere

Ecco le informazioni, sugli utenti di uno specifico pubblico, a cui possiamo accedere:

• età e genere
• situazione sentimentale
• livello di istruzione
• titolo professionale (settore)
• categorie di interesse più diffuse
• pagine con più like e più pertinenti
• città e paesi più diffusi
• lingue più parlate
• attività su Facebook
• tipologia di dispositivi utilizzati

Ci sono ulteriori informazioni, disponibili però solo per target statunitensi, quali:

• dimensione e introiti del nucleo familiare
• abitazioni di proprietà e valore
• metodi di pagamento più diffusi
• abitudini di spesa e potere d’acquisto
• schieramento politico

Come leggere i dati

I dati degli Audience Insight vengono rappresentati nel loro valore complessivo, ma anche nel valore di confronto con il totale degli utenti Facebook.

Questo è fondamentale per non scambiare una tendenza che emerge all’interno del nostro pubblico per una tendenza significativa, se la stessa è già propria del totale degli utenti su Facebook.

Vediamo un esempio.

In questo caso ho selezionato a caso l’interesse “pasta di gamberetti” in Italia, ed emerge che questo segmento di pubblico è costituito per il 66% da donne e il 34% da uomini. Dato che le percentuali rispettive di donne e uomini del segmento “Tutto Facebook in Italia” sono del 48% e 52%, allora il dato iniziale è significativo: l’argomento “pasta di gamberetti” interessa più alle donne che agli uomini.

Vediamo però le fasce d’età. Le colonne scure indicano la loro diffusione all’interno del target specificato, con valore visibile in percentuale, mentre quelle chiare sullo sfondo indicano il totale su Facebook. Potremmo essere indotti a pensare che questo argomento interessi più alle donne giovani della fascia 18-24 (9%) che alle anziane oltre i 65 anni (5%), invece è l’esatto contrario: la diffusione tra le anziane over 65 è perfettamente in linea con la diffusione complessiva delle stesse su Facebook in Italia, invece, come si evince dal grafico, la presenza di giovani è decisamente sotto la media.

Il dato significativo è, quindi, che questo argomento non interessa molto ai giovani (sia uomini che donne), mentre riscuote maggior interesse nella fascia 45-64 (ossia dove la colonna scura supera maggiormente quella chiara).

Questo stesso concetto possiamo applicarlo per tutti gli altri Insights, perché la piattaforma indica sempre la percentuale di confronto con i simboli + e – per indicare se una tendenza è più che proporzionale rispetto a quella generale, oppure meno.

Interessi, like e affinità

Vediamo ora la sezione “Mi piace sulla pagina”, che ci aiuta a scoprire gli interessi più diffusi e le pagine a cui il pubblico che stiamo studiando ha dato il suo like, ordinate per affinità (indicatore della probabilità che al suddetto pubblico possa piacere una determinata pagina).

Nell’immagine sottostante possiamo notare quali sono le categorie principali per l’interesse “crociere” in Italia.

Come possiamo notare, è un’opzione che pare intercettare bene il target di persone interessate alle crociere, dato che tra le pagine collegate alle categorie principali ci sono: “crociere last minute”, quelle delle principali compagnie del settore e pagine turistiche in generale.

Vediamo ora più nel dettaglio i like di questi utenti, secondo un ordine di pertinenza.

Nella seconda colonna vediamo appunto la posizione di “pertinenza”, ma a cosa serve? Restiamo sullo stesso esempio.

Tra le pagine a cui il nostro pubblico “crociere” ha dato più like ci sono in realtà: Tgcom24, Galbani Le ricette di Casa mia, 3BMeteo, Le ali del sorriso e Napoli fanpage.it. Tutte pagine che non c’entrano niente con quello che stiamo cercando e che quindi non ci serve valutare. Il pubblico che stiamo studiando avrà pure il diritto di seguire altre pagine più grandi, ma questo non deve offuscare la nostra valutazione che deve basarsi sulla sua presenza nelle pagine più pertinenti al nostro target. Con l’ordine per pertinenza riusciamo a fare questo.

La 5° colonna “affinità” ci indica inoltre la probabilità che quella specifica pagina possa interessare al pubblico che stiamo studiando; la 3° colonna “Pubblico” ci indica il numero di like che il pubblico selezionato ha presso quella specifica pagina, mentre la 4° colonna “Facebook” rappresenta il totale assoluto dei like che quella pagina ha.

Possiamo così notare che con questa impostazione di target riusciamo a raggiungere la quasi totalità dei like della pagina “crociere last minute” e una grossa fetta tra quelle più pertinenti. Interessante, no?

Come usare le informazioni per le campagne

Vorrei portarvi un esempio reale di una delle campagne che gestiamo in Web in Fermento, tuttavia il cliente di turno potrebbe arrabbiarsi perché riveliamo alla concorrenza come raggiungiamo il suo target. Meglio evitare, ma a questo punto ce ne inventiamo uno: poniamo che vogliamo vendere abbigliamento sportivo ai calciatori (da tornei amatoriali e partite con gli amici fino ai semi-professionisti).

L’esempio si presta molto facilmente al far comprendere l’errore dello scegliere interessi a caso. In questo caso si potrebbe pensare di scegliere l’interesse “calcio”, nella speranza che Facebook lo associ maggiormente ai calciatori. 

Analizzandolo all’interno degli Audience Insights, anzitutto vediamo che circa il 50% degli italiani attivi su Facebook hanno questo interesse, e che tra le pagine più pertinenti troviamo Agorà fanpage.it, Lesara e As Roma, con un indice di affinità molto basso. Probabilmente gran parte del nostro budget verrebbe sprecato in pubblico non in target, mentre a noi servono i calciatori veri, quelli che giocano con gli scarpini e i calzettoni anche sotto la pioggia.

Proviamo allora a cercare interessi più specifici e pertinenti al mondo del calciatore. Proviamo con “dribling”.

Andiamo ad analizzare una ad una le pagine più pertinenti, e ci accorgiamo che sono pagine di calciatori, che parlano delle loro storie, con un indice di affinità elevato. Questo vuol dire che nel pubblico che stiamo studiando potrebbero esserci veri calciatori.

Possiamo anche provare con i ruoli, e studiare l’interesse “Portieri (calcio)”: la pagina più pertinente è “Portieri – Nati per volare”, con un indice di affinità di 1394x. I portieri sono calciatori, che nello specifico comprano anche i guantoni.

Altri interessi per formare il giusto pubblico a cui vendere abbigliamento sportivo per calciatori potete trovarli voi stessi, magari non dimenticando di osservare che ci sono anche donne che giocano a calcio.

Insights sul pubblico personalizzato

È bene ricordare che possiamo usare la piattaforma di Audience Insights anche per studiare pubblici personalizzati e che seguono la nostra pagina.

Ciò può essere utile per scoprire di più sui pubblici, o combinazioni tra essi, su cui andiamo a fare re-targeting.

Inoltre, studiando un pubblico personalizzato particolarmente caldo e selezionato, possiamo scoprire nuovi interessi e segmenti su cui provare ad avviare nuove campagne esplorando diversi target, e trovare così nuovi clienti.

Come conoscere davvero il pubblico

Non si può conoscere davvero il pubblico tramite gli Audience Insights.

No, non vi ho preso in giro fino ad ora, e sicuramente Facebook ce la mette tutta a targetizzare al meglio i suoi pubblici dandoci tutte le informazioni utili nei limiti del rispetto della privacy degli utenti, ma io considero questa una conoscenza sempre superficiale.

L’unico modo per conoscere davvero il pubblico è prendere del budget e testarli in campagne in cui veicolare contenuti in grado di selezionare gli utenti che davvero ci interessano. Il test potrebbe andare bene o andare male, e sicuramente i Facebook Audience Insights aumentano le probabilità che vada bene, ma solo così, solo testando potremo sapere realmente quanto è pertinente il pubblico che abbiamo impostato.