Auditorias de conta

Quais edições no Meta reiniciaram o aprendizado e aumentaram meu custo por lead

Linha do tempo somente leitura que cruza cada edição sensível ao aprendizado no histórico de atividades do Meta com o custo por lead do conjunto de anúncios antes e depois, e transforma os padrões mais caros em regras de alteração para sua equipe.

Quando usar

Quando o custo por lead no Meta dispara a cada poucas semanas e você suspeita que as edições da sua própria equipe estão reiniciando o aprendizado.

O que você recebe

Uma tabela datada de cada edição com usuário, custo por lead antes vs depois e um veredito, além dos 3 padrões de edição mais caros e um conjunto de regras de alteração para sua equipe.

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][mínimo de leads]
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. Meu custo por lead no Meta dá um salto a cada poucas semanas, e suspeito que nossas próprias edições são a causa. Monte uma linha do tempo de impacto das edições para [conta de anúncios] nos últimos 30 dias. Esta tarefa é somente leitura. 1. Busque o histórico de atividades e mantenha apenas as edições que podem reiniciar o aprendizado: - alterações de orçamento acima de 20% - alterações de lance ou da estratégia de lance - alterações de segmentação ou de posicionamentos - alterações do evento de otimização - anúncios adicionados, pausados ou substituídos - conjuntos de anúncios que foram pausados e depois reativados Para cada edição mantida, registre quem a fez e quando. Use os valores antigo e novo quando o histórico os fornecer. Se uma alteração de orçamento não tiver valor antigo e novo, mantenha-a, marque o tamanho como desconhecido e não adivinhe a porcentagem. 2. Liste os conjuntos de anúncios e seus anúncios para que cada edição seja associada ao conjunto correto e, em seguida, busque gasto, leads e custo por lead diários de cada conjunto afetado. 3. Para cada edição, compare duas janelas: - custo por lead nos 3 dias antes da edição - custo por lead nos dias 1 a 7 depois da edição Considere a edição prejudicial se o custo por lead subiu mais de 25% e não se recuperou em até 7 dias. Se qualquer uma das janelas tiver menos de [mínimo de leads] leads, ou se outra edição atingiu o mesmo conjunto de anúncios dentro da janela, marque o veredito como inconclusivo em vez de prejudicial. Entregue: - Uma tabela cronológica: data, usuário, conjunto de anúncios, edição (com valores antigo e novo quando conhecidos), custo por lead antes vs depois, veredito. - Os 3 padrões de edição mais caros. - Um conjunto curto de regras de alteração para minha equipe, por exemplo: agrupar as edições em um único dia, alterar orçamentos em etapas de 20% ou menos, no máximo a cada 3 a 4 dias, e evitar editar um conjunto de anúncios que ainda não saiu do aprendizado (confira o status dele no Gerenciador de Anúncios antes de editar, pois o histórico não o mostra).

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