Crie públicos semelhantes em camadas no Meta a partir dos seus melhores clientes

Use minha conexão com o Opus Growth para isso. Se você não encontrar a ferramenta de que precisa, procure entre as ferramentas do Opus Growth (com search_tools, se estiver na sua lista); se não conseguir acessar as ferramentas de forma alguma, não adivinhe, me avise. Quero prospectar no Meta usando pessoas parecidas com nossos clientes reais, e não apenas quem engaja com a página. 1. Encontre a conta de anúncios [nome da conta de anúncios] com list_meta_ad_accounts e liste os públicos personalizados dela com list_meta_audiences. Mostre o tipo, o tamanho aproximado e a última atualização de cada um, na medida em que os dados incluírem essas informações. 2. Avalie [nome do público de origem] como origem. O Meta precisa de pelo menos 100 pessoas de um mesmo país na origem, e um número bem acima disso gera melhores resultados. Use o tamanho aproximado se ele for retornado; a contagem de correspondências por país para [país] não é exposta aqui, então peça que eu a confirme nos detalhes do público no Gerenciador de Anúncios. Julgue também, pelo tipo e pelo nome, se ele reflete clientes ou leads qualificados e não todos os visitantes do site. Se for pequeno ou amplo demais, recomende uma origem melhor da lista. 3. O Meta constrói cada público semelhante de 0% até a proporção escolhida, então uma lista de 3% já contém a lista de 1%. Proponha três públicos semelhantes em [país] com 1% (proporção 0.01), 3% (0.03) e 5% (0.05), com nomes claros, e planeje as camadas para que não se sobreponham no nível do conjunto de anúncios: o conjunto de 1 a 3% segmenta a lista de 3% e exclui a lista de 1%, e o conjunto de 3 a 5% segmenta a lista de 5% e exclui a lista de 3%. 4. Obtenha o público total do Meta em [país] com meta_reach_estimate (countries=[país], idade de [idade mínima] a [idade máxima]) e use-o com cada proporção para dar uma estimativa aproximada de alcance por camada. Deixe claro que é uma aproximação; o tamanho real aparece em list_meta_audiences quando o Meta terminar de construir a lista. Verifique também com list_meta_adsets se algum conjunto de anúncios existente já segmenta um público semelhante da mesma origem. Se os dados do conjunto de anúncios não mostrarem os públicos personalizados, diga isso em vez de adivinhar e peça que eu verifique no Gerenciador de Anúncios. 5. Mostre os três públicos semelhantes como prévia com create_meta_lookalike_audience usando confirm=false e aguarde minha aprovação antes de criar qualquer coisa. Depois da criação, sugira um teste de 2 semanas: um conjunto de anúncios por camada com as exclusões acima (custom_audience_ids e excluded_custom_audience_ids), o mesmo criativo e um orçamento diário igual de [orçamento diário por conjunto de anúncios]. Pergunte se devo usar a campanha existente [nome da campanha] (encontre-a com list_meta_campaigns) ou uma nova; se for nova, mostre a prévia de create_meta_campaign com status PAUSED e sem orçamento de campanha, para que cada conjunto de anúncios mantenha seu próprio orçamento igual. Mostre a prévia de cada conjunto de anúncios com create_meta_adset usando confirm=false e status PAUSED, e não crie nada até eu aprovar. Depois de criados, execute meta_delivery_estimate em cada conjunto de anúncios para conferir se o público e os resultados estimados fazem sentido. Quando o teste terminar, puxe os resultados por conjunto de anúncios com meta_campaign_insights no nível de conjunto de anúncios. Escolha o vencedor pelo custo por lead qualificado, e não pelo CTR: o Meta informa leads, não a qualidade dos leads, então peça-me a quantidade de leads qualificados por conjunto de anúncios do nosso CRM e calcule a partir dela.