Análise do funil por conjunto de anúncios da Meta: criativo, página, oferta ou checkout?
Cada conjunto de anúncios da Meta recebe um diagnóstico da etapa do funil em que perde compradores, com base em limites claros de taxa.
Quando usar
Quando seus anúncios da Meta recebem cliques, mas poucas compras, e você não sabe em qual etapa do funil está perdendo compradores.
O que você recebe
Uma tabela de conjuntos de anúncios ordenada por gasto, com a etapa do funil que falha e o diagnóstico, além de uma estimativa de compras perdidas por tipo de problema.
Ele altera algo na minha conta?
Não. O assistente apenas lê seus dados e apresenta um relatório.
Funciona com
Meta Ads
Preencha antes de enviar
[conta de anúncios][gasto mínimo]
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.
Na conta de anúncios da Meta [conta de anúncios], analise todos os conjuntos de anúncios que gastaram mais de [gasto mínimo] nos últimos 14 dias.
Traga estas métricas por conjunto de anúncios:
- Gasto
- CTR do link
- Visualizações da página de destino por clique no link
- Adições ao carrinho por visualização da página de destino
- Inícios de checkout por adição ao carrinho
- Compras por início de checkout
- Custo por compra
- ROAS de compras
Faça o diagnóstico de cada conjunto de anúncios com estas regras:
- CTR do link abaixo de 0,8%: problema de criativo ou de gancho.
- Visualizações da página de destino abaixo de 70% dos cliques no link: problema de velocidade da página ou de redirecionamento.
- Adições ao carrinho abaixo de 5% das visualizações da página de destino: problema na página do produto, no preço ou na oferta.
- Compras abaixo de 40% dos checkouts: problema no checkout, no custo de frete ou no pagamento.
Entregue uma tabela ordenada por gasto, com a etapa que falha e seu diagnóstico na última coluna. Abaixo da tabela, agrupe os conjuntos de anúncios por tipo de problema e estime as compras perdidas em cada etapa com falha, supondo que essa etapa tivesse o desempenho da mediana da conta. Apenas análise, sem alterações.
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