איך מודדים הצלחה של פרסומת AI? המדריך מ־CTR ועד מכירה
יצרתם פרסומת AI שנראית מצוין.
הסרטון מושקע, הפרזנטור נראה אמין, הפתיחה מושכת תשומת לב והקמפיין התחיל לצבור צפיות.
אבל האם הפרסומת באמת מצליחה?
10,000 צפיות יכולות להיראות מרשימות. גם מאות הקלקות נשמעות טוב. אולם אם המטרה העסקית היא לקבל לקוחות חדשים ואף אחד מהצופים לא הופך ללקוח, המספרים האלה לא מספרים את כל הסיפור.
כדי למדוד הצלחה של פרסומת AI, צריך לעקוב אחרי כל הדרך שהלקוח עובר: חשיפה → צפייה → הקלקה → ליד → ליד איכותי → מכירה → הכנסה.
אין מדד אחד שמספר הכול.
במאמר הזה נעבור על המדדים החשובים, נסביר מה כל אחד מהם באמת אומר ונראה כיצד מחברים בין נתוני פלטפורמת הפרסום לבין CRM ומכירות.
קודם כל: מהי המטרה של הפרסומת?
לפני שבודקים CTR, CPL או ROAS, צריך להגדיר מה הפרסומת אמורה להשיג.
קמפיין שמטרתו חשיפה אינו זהה לקמפיין לידים.
קמפיין שמטרתו מכירות באתר אינו זהה לקמפיין שמנסה לגרום לאנשים לקבוע פגישה.
לכן, לפני העלייה לאוויר, כדאי להגדיר פעולה עסקית מרכזית.
לדוגמה:
חברת נדל״ן יכולה למדוד פניות לפרויקט.
חנות אונליין יכולה למדוד רכישות.
חברת SaaS יכולה למדוד הזמנת דמו.
מסעדה יכולה למדוד הזמנות.
חברת שירותים יכולה למדוד לידים שהפכו לפגישות וללקוחות.
רק לאחר שמגדירים את המטרה אפשר לבחור את המדדים שמתאימים לה.
שלב ראשון: חשיפות – כמה פעמים הפרסומת הופיעה?
Impressions, או חשיפות, מציגות כמה פעמים המודעה הוצגה.
אם אותה מודעה הופיעה שלוש פעמים בפני אותו אדם, היא יכולה לייצר שלוש חשיפות.
לכן, חשיפות אינן בהכרח מספר האנשים שנחשפו לפרסומת.
המדד שימושי להבנת היקף הפעילות, אבל הוא אינו אומר אם הצופים התעניינו בפרסומת.
פרסומת יכולה לקבל מאות אלפי חשיפות ולא לייצר תוצאה עסקית משמעותית.
לכן, החשיפות הן תחילת המשפך ולא סופו.
Reach – לכמה אנשים הגענו?
Reach מתייחס למספר האנשים או החשבונות הייחודיים שאליהם המודעה הגיעה, בהתאם להגדרת פלטפורמת הפרסום.
ההבדל בין Reach לבין Impressions מאפשר להבין גם כמה פעמים בממוצע הקהל נחשף למודעה.
לדוגמה, אם קמפיין יצר 100,000 חשיפות והגיע ל־50,000 אנשים, התדירות הממוצעת היא בערך שתי חשיפות לאדם.
עם זאת, גם כאן צריך להיזהר ממסקנות מהירות.
חשיפה חוזרת יכולה לחזק זכירת מותג, אך תדירות גבוהה מדי עלולה להצביע על כך שאותו קהל רואה את אותו קריאייטיב שוב ושוב.
אין מספר תדירות אוניברסלי שמתאים לכל קמפיין.
מדדי צפייה: האם אנשים באמת נשארו עם הסרטון?
בפרסום בווידאו אפשר לבחון נקודות צפייה שונות.
פלטפורמות עשויות לדווח על צפייה למשך זמן מסוים, צפייה באחוז מסוים מהסרטון או השלמת הסרטון.
ההגדרות אינן תמיד זהות בין פלטפורמות. לכן, כשמשווים נתונים, צריך לוודא שמשווים את אותו מדד.
מדדי צפייה יכולים לעזור לזהות בעיות בקריאייטיב.
לדוגמה, אם הרבה אנשים מתחילים לצפות אך עוזבים מיד, אפשר לבדוק את הפתיחה.
אם הם ממשיכים לצפות אך כמעט אינם מקליקים, ייתכן שכדאי לבדוק את ההצעה או את הקריאה לפעולה.
אבל גם שיעור צפייה גבוה אינו מבטיח מכירות.
סרטון יכול להיות מרתק מאוד ועדיין למשוך את הקהל הלא נכון.
CTR – כמה מהחשיפות הובילו להקלקה?
CTR הוא אחד המדדים המוכרים ביותר בפרסום דיגיטלי.
הנוסחה הבסיסית היא:
CTR = מספר הקליקים ÷ מספר החשיפות × 100
נניח שהפרסומת קיבלה 20,000 חשיפות ו־400 הקלקות.
400 חלקי 20,000 כפול 100 נותן CTR של 2%.
CTR יכול לעזור להבין אם המודעה מצליחה לגרום לצופה לבצע את הפעולה הראשונית של מעבר מהפרסומת הלאה.
עם זאת, CTR גבוה אינו בהכרח סימן לקמפיין רווחי.
כותרת מסקרנת מאוד יכולה לגרום להרבה אנשים ללחוץ, גם אם רובם אינם מתאימים למוצר.
לכן, צריך להמשיך למדוד מה קרה לאחר ההקלקה.
מחקר על קריאייטיב AI ו־CTR
מחקר של Jochen Hartmann, Yannick Exner ו־Samuel Domdey, שפורסם ב־International Journal of Research in Marketing, בחן תמונות שיווקיות שנוצרו באמצעות מודלים גנרטיביים.
המחקר כלל 10,320 תמונות שנוצרו באמצעות AI, הערכות אנושיות בהיקף גדול וניסוי שטח פרסומי שכלל כ־173 אלף חשיפות.
באחד מהניסויים, תמונת AI מסוימת השיגה CTR גבוה ביותר מ־50% מתמונת הסטוק האנושית שנבחרה להשוואה.
לקריאת המחקר: The Power of Generative Marketing: Can Generative AI Create Superhuman Visual Marketing Content?.
הממצא מעניין, אבל צריך לפרש אותו בזהירות.
המחקר לא הוכיח שכל קריאייטיב AI משיג CTR גבוה יותר. הוא גם לא הוכיח שההקלקות הפכו ליותר לקוחות.
וזאת בדיוק הסיבה ש־CTR צריך להיות חלק ממערכת מדידה רחבה יותר.
CPC – כמה אנחנו משלמים עבור הקלקה?
CPC הוא Cost Per Click.
הנוסחה:
CPC = הוצאות הפרסום ÷ מספר הקליקים
נניח שהקמפיין הוציא 2,000 ₪ וקיבל 500 קליקים.
ה־CPC הממוצע הוא 4 ₪.
עלות לקליק יכולה לעזור להשוות בין מודעות וקבוצות קהל, אך גם כאן אין משמעות רבה למספר בלי הקשר.
קליק של 2 ₪ שלא מייצר אף פנייה יכול להיות יקר יותר לעסק מקליק של 8 ₪ שמוביל באופן עקבי ללקוחות.
לכן, השאלה אינה רק "כמה עולה הקליק?"
השאלה החשובה יותר היא "מה הקליק הזה מייצר?"
שיעור המרה – מה קורה אחרי שהגולש לחץ?
כאן מתחילים לעבור ממדדי פרסום למדדים עסקיים.
נניח ש־1,000 אנשים נכנסו לדף הנחיתה ו־50 מהם השאירו פרטים.
שיעור ההמרה מהביקור לליד הוא 5%.
שיעור המרה = מספר ההמרות ÷ מספר המבקרים הרלוונטיים × 100
אם הקריאייטיב משיג CTR טוב אבל שיעור ההמרה באתר נמוך, הבעיה לא בהכרח נמצאת בפרסומת.
ייתכן שדף הנחיתה איטי.
ייתכן שההצעה בפרסומת אינה תואמת למה שהגולש פוגש באתר.
ואולי שהטופס ארוך מדי.
וייתכן שהפרסומת מושכת אנשים שלא באמת מתאימים לשירות.
לכן, חשוב לבחון את הפרסומת ואת דף הנחיתה כמסלול אחד.
CPL – כמה עולה לנו ליד?
בקמפיינים שמטרתם פניות, CPL הוא אחד המדדים המרכזיים.
CPL הוא Cost Per Lead.
החישוב פשוט:
CPL = הוצאות הפרסום ÷ מספר הלידים
אם העסק הוציא 5,000 ₪ וקיבל 100 לידים, ה־CPL הוא 50 ₪.
אבל כאן נמצאת אחת המלכודות הגדולות ביותר במדידת קמפיינים.
לא כל ליד שווה אותו דבר.
נניח שקריאייטיב א׳ הביא 100 לידים במחיר של 30 ₪ לליד.
קריאייטיב ב׳ הביא 60 לידים במחיר של 45 ₪ לליד.
במבט ראשון, קריאייטיב א׳ מנצח.
אבל עכשיו נבדוק את המכירות.
מתוך 100 הלידים של קריאייטיב א׳ נסגרו שתי עסקאות.
מתוך 60 הלידים של קריאייטיב ב׳ נסגרו שמונה עסקאות.
פתאום התמונה משתנה לחלוטין.
ליד זול הוא לא בהכרח ליד טוב
זו נקודה חשובה במיוחד בקמפיינים עם קריאייטיב AI.
AI מאפשר ליצור סרטונים מושכים מאוד. אפשר ליצור סצנה חריגה, דמות מעניינת או פתיחה שמעוררת סקרנות.
אבל אם הקריאייטיב מושך אנשים בגלל הסרטון ולא בגלל ההצעה, הקמפיין עלול לקבל הרבה פניות באיכות נמוכה.
לכן, לצד CPL כדאי למדוד גם:
שיעור לידים איכותיים.
שיעור יצירת קשר.
שער קביעת פגישה.
שער מעבר להצעת מחיר.
ושער סגירה.
רק כך אפשר להבין איזה קריאייטיב מביא אנשים שהעסק באמת רוצה לדבר איתם.
CPA – כמה עולה להשיג את הפעולה שבאמת חשובה?
CPA הוא Cost Per Acquisition או Cost Per Action, בהתאם לאופן שבו העסק והפלטפורמה מגדירים אותו.
אם העסק מודד לקוחות חדשים, אפשר לחשב:
עלות רכישת לקוח = הוצאות הקמפיין ÷ מספר הלקוחות החדשים שיוחסו לקמפיין
לדוגמה, קמפיין הוציא 10,000 ₪ והביא 20 לקוחות.
עלות הרכישה היא 500 ₪ ללקוח.
האם 500 ₪ זה טוב?
אי אפשר לענות בלי לדעת כמה לקוח שווה לעסק.
אם העסק מרוויח 100 ₪ מלקוח, הקמפיין כנראה אינו כלכלי במתכונת הזאת.
אם לקוח מייצר אלפי שקלים של רווח לאורך מערכת היחסים, 500 ₪ יכולים להיראות אחרת לחלוטין.
ROAS – כמה הכנסה יצרה כל יחידת תקציב פרסום?
ROAS הוא Return on Ad Spend.
הנוסחה הבסיסית:
ROAS = הכנסה שמיוחסת לפרסום ÷ הוצאות הפרסום
לדוגמה:
העסק השקיע 10,000 ₪ במדיה.
המכירות שמיוחסות לקמפיין הסתכמו ב־40,000 ₪.
ה־ROAS הוא 4.
כלומר, על כל שקל שהושקע במדיה, נרשמו ארבעה שקלים בהכנסה שיוחסה לקמפיין.
אבל גם ROAS אינו רווח.
החישוב הזה אינו כולל בהכרח עלויות מוצר, עובדים, משלוחים, סליקה, הפקה, תוכנה או הוצאות אחרות.
לכן, עסק שרוצה להבין את הרווחיות האמיתית צריך להסתכל מעבר ל־ROAS.
ומה לגבי עלות הפקת פרסומת ה־AI?
כאן כדאי להוסיף למדידה נתון שפלטפורמת הפרסום אינה מציגה.
נניח ששתי פרסומות יצרו אותו מספר לקוחות.
פרסומת אחת עלתה 20,000 ₪ להפקה.
השנייה עלתה 5,000 ₪.
אם בוחנים רק את עלות המדיה, ההבדל הזה נעלם.
לכן, כאשר רוצים להשוות בין שיטות הפקה או לחשב את הכלכלה הכוללת של הקמפיין, כדאי לכלול גם את עלויות הקריאייטיב.
אפשר לחשב:
עלות כוללת = מדיה + הפקה + כלים + ספקים + עלויות ישירות נוספות
לאחר מכן אפשר להשוות את העלות הכוללת להכנסה או לרווח שהפעילות יצרה.
במאמר כמה עולה סרטון AI? הרחבנו על המרכיבים שמשפיעים על מחיר ההפקה.
מקרה אמיתי של 2site: למה חשוב למדוד עד המכירה?
בקמפיין ליסינג שבו 2site שילבה קריאייטיב AI במסגרת הפעילות הפרסומית, התקבלו 1,896 לידים ונרשמו 106 מכירות.
באותו קמפיין, עלות הליד ירדה בכ־70% ושיעור ההמרה מליד למכירה עלה מכ־3% לכ־5.6%.
הפעילות יצרה הכנסות בהיקף של מיליוני שקלים.
חשוב להדגיש: אלה תוצאות של קמפיין מסוים, ולא הבטחה לכך ששימוש ב־AI יביא תוצאות דומות בכל עסק או קמפיין.
הערך של הדוגמה נמצא דווקא באופן המדידה.
אם היינו מסתכלים רק על צפיות בסרטונים, לא היינו יודעים אם הפעילות תרמה למכירות.
גם CPL לבדו לא היה מספר את כל הסיפור.
רק כאשר מחברים בין מקור הליד לבין תהליך המכירה אפשר לראות כמה מהפניות הפכו בפועל ללקוחות.
אפשר לקרוא את מקרה הבוחן המלא של קמפיין הליסינג.
למה CRM הוא חלק ממדידת פרסום?
מערכת הפרסום יודעת הרבה על מה שקרה לפני שהגולש השאיר פרטים.
מערכת CRM יכולה להשלים את מה שקרה לאחר מכן.
לדוגמה, אפשר לשמור לכל ליד את מקור הקמפיין, שם המודעה או הקריאייטיב, מועד הפנייה והשלב שאליו הגיע בתהליך המכירה.
לאחר מכן אפשר לשאול שאלות הרבה יותר מעניינות.
איזו פרסומת הביאה הכי הרבה לידים?
איזו פרסומת הביאה הכי הרבה פגישות?
מאיזו מודעה הגיעו הכי הרבה עסקאות?
איזה קהל יצר את ההכנסה הגבוהה ביותר?
כך עוברים מאופטימיזציה ל"עוד לידים" לאופטימיזציה לתוצאה עסקית.
איך UTM עוזר להבין מאיפה הגיע הלקוח?
UTM הוא אחד הכלים שאפשר להשתמש בהם כדי להעביר מידע על מקור התנועה אל האתר ומערכות המדידה.
לדוגמה, אפשר להגדיר פרמטרים שמייצגים את מקור התנועה, הקמפיין והקריאייטיב.
כך אפשר לזהות שהגולש הגיע מקמפיין מסוים ומגרסה מסוימת של המודעה.
אם העסק מפעיל עשרה קריאייטיבים שונים, כדאי להשתמש בשמות עקביים.
לדוגמה:
AI_VIDEO_HOOK_01
AI_VIDEO_HOOK_02
AI_VIDEO_EMOTION_01
AI_VIDEO_PRODUCT_01
לאחר מכן, כאשר ליד נכנס ל־CRM, אפשר לשמור את המידע הזה יחד איתו, בהתאם למערך הטכני ולכלי המדידה שבהם משתמשים.
איך בודקים איזה קריאייטיב באמת ניצח?
נניח שהפעלנו שלוש פרסומות AI.
קריאייטיב א׳ השיג הכי הרבה צפיות.
קריאייטיב ב׳ השיג CTR גבוה יותר.
וקריאייטיב ג׳ הביא פחות לידים, אבל יותר מכירות.
מי ניצח?
אם מטרת הקמפיין היא מכירות, ייתכן שקריאייטיב ג׳ הוא החשוב ביותר.
לכן, לפני שמתחילים Creative Testing, כדאי להגדיר מראש את מדד ההצלחה המרכזי.
במאמר הקודם בסדרה על בדיקת קריאייטיבים הסברנו כיצד לבודד משתנים ולבחון פתיחות, מסרים וקריאות לפעולה בנפרד.
העיקרון כאן פשוט:
הקריאייטיב המנצח הוא לא בהכרח זה שקיבל הכי הרבה תשומת לב. הוא זה שתרם בצורה הטובה ביותר למטרה שהגדרנו לקמפיין.
מה המחקר מלמד על הקשר בין מדדים מוקדמים למכירות?
אחת הסיבות שמפרסמים אוהבים מדדים כמו CTR היא שהם מתקבלים מהר.
אפשר לקבל אלפי חשיפות וקליקים הרבה לפני שמצטברות מספיק מכירות.
אבל מדד מוקדם הוא לעיתים רק אינדיקציה חלקית.
מחקר קלאסי של Randall Lewis ו־David Reiley בחן ניסוי שטח רחב היקף בפרסום מקוון ב־Yahoo, שכלל יותר ממיליון לקוחות.
החוקרים השתמשו בהקצאה אקראית כדי לבחון את השפעת הפרסום על רכישות, והראו את החשיבות של ניסויים מבוקרים כאשר מנסים למדוד את ההשפעה הסיבתית של פרסום על מכירות.
לקריאת המחקר: Online Ads and Offline Sales: Measuring the Effect of Retail Advertising via a Controlled Experiment on Yahoo!.
המחקר אינו עוסק בפרסומות AI. הוא גם נערך בסביבת פרסום שונה מהפלטפורמות של היום.
עם זאת, העיקרון נשאר רלוונטי: קורלציה בין חשיפה או הקלקה לבין מכירה אינה בהכרח הוכחה לכך שהפרסום גרם למכירה.
לכן, כאשר התקציב והפלטפורמה מאפשרים זאת, ניסויי Incrementality או Holdout יכולים לספק תמונה חזקה יותר מהסתכלות על Attribution בלבד.
Attribution: מי מקבל את הקרדיט על המכירה?
מסע לקוח אינו תמיד פשוט.
אדם יכול לראות סרטון באינסטגרם, לחפש את שם העסק בגוגל יומיים לאחר מכן, לקרוא מאמר באתר ולבסוף לחזור דרך קישור ישיר ולבצע רכישה.
איזה ערוץ יצר את המכירה?
אין תשובה פשוטה.
מערכות Attribution משתמשות במודלים שונים כדי לייחס המרות לנקודות המגע במסע.
לכן, כאשר משווים בין נתונים ממערכות שונות, אפשר לראות מספרים שאינם זהים.
פלטפורמת הפרסום עשויה לייחס לעצמה המרה בהתאם לחלון ולמודל שלה, בעוד שמערכת אנליטיקה או CRM תציג מסלול אחר.
במקום לחפש מספר "מושלם", כדאי להבין כיצד כל מערכת מגדירה את הנתון ולשמור על שיטת מדידה עקבית לאורך זמן.
מה זה Incrementality ולמה הוא חשוב?
נניח ש־100 אנשים שראו פרסומת ביצעו רכישה.
האם כל 100 הרכישות קרו בגלל הפרסומת?
אולי חלק מהאנשים היו רוכשים גם אם לא היו רואים אותה.
Incrementality מנסה לענות על השאלה:
כמה תוצאות נוספות נוצרו בגלל הפעילות הפרסומית, מעבר למה שהיה קורה ממילא?
אחת הדרכים לבחון זאת היא להשוות בין קבוצת אנשים שנחשפה לפרסום לבין קבוצת ביקורת דומה שלא נחשפה אליו, כאשר אפשר לבצע הקצאה מתאימה.
בדיקות כאלה מורכבות יותר ממעקב אחרי CTR או CPL, ולא כל עסק זקוק להן בכל קמפיין.
אבל כאשר תקציבי הפרסום גדלים, הן יכולות לעזור להבין את התרומה האמיתית של הפעילות.
איך מודדים פרסומת AI לעסק שמקבל לידים בטלפון?
לא כל המרה מתרחשת בטופס באתר.
עסקים רבים מקבלים שיחות טלפון, הודעות WhatsApp ופניות ישירות.
במצב כזה, כדאי להגדיר מראש כיצד מתעדים את מקור הפנייה.
אפשר להשתמש במערכות מעקב שיחות, אירועי לחיצה על כפתורים, פרמטרים בקישורים או שדות מקור בתוך ה־CRM, בהתאם למערכת שבה העסק משתמש.
גם צוות המכירות יכול לעזור.
אם ליד מתקשר ישירות, אפשר לשאול בצורה טבעית כיצד שמע על העסק ולתעד את המידע.
הנתונים לא תמיד יהיו מושלמים, אבל הם טובים יותר ממצב שבו כל הפניות נכנסות למערכת ללא מקור.
למה איכות הלידים צריכה לחזור למערכת הפרסום?
נניח שפלטפורמת הפרסום רואה שתי מודעות.
מודעה א׳ הביאה 50 טפסים.
מודעה ב׳ הביאה 30.
אם המערכת מקבלת רק אירוע "Lead", היא עשויה להעדיף את מודעה א׳.
אבל אם העסק יודע שרק שני לידים ממודעה א׳ היו רלוונטיים, בעוד ש־15 מהלידים של מודעה ב׳ הפכו להזדמנויות מכירה, חסר למערכת מידע חשוב.
כאשר התשתית מאפשרת זאת, אפשר להעביר בחזרה אירועים עמוקים יותר בתהליך, בהתאם ליכולות פלטפורמת הפרסום ולכללי הפרטיות.
לדוגמה, אפשר להבחין בין ליד ראשוני לבין ליד שעבר סינון או עסקה שהושלמה.
כך האלגוריתם מקבל אות שמתקרב יותר למטרה העסקית האמיתית.
דשבורד פשוט למדידת פרסומות AI
אין צורך להתחיל מדשבורד עם עשרות מדדים.
לעסק שמפעיל קמפיין לידים אפשר להתחיל ממסלול ברור:
חשיפות → צפיות → קליקים → ביקורים בדף → לידים → לידים איכותיים → פגישות → מכירות → הכנסה
לצד כל שלב אפשר למדוד את העלות ואת שיעור המעבר לשלב הבא.
כך אפשר לזהות היכן נמצאת הבעיה.
אם אין קליקים, בודקים את הקריאייטיב ואת ההצעה.
אם יש קליקים אבל אין לידים, בודקים את דף הנחיתה ואת ההתאמה בין הפרסומת לעמוד.
ואם יש הרבה לידים אבל אין פגישות, בודקים את איכות הקהל, הטופס ותהליך הטיפול בפניות.
<p>והאם יש פגישות אבל מעט מכירות, ייתכן שהבעיה כבר נמצאת בהצעה, בתמחור או בתהליך המכירה.
המדידה עוזרת להימנע מהאשמת הקריאייטיב בכל בעיה במשפך.
האם AI יכול לעזור גם בניתוח ביצועי הפרסום?
כן, אבל צריך להשתמש בו בזהירות.
אפשר להשתמש בכלי AI כדי לסכם נתונים, לזהות דפוסים בין גרסאות קריאייטיב ולארגן מידע ממספר מקורות.
לדוגמה, אפשר לנתח שמות מודעות ולזהות אילו סוגי Hooks מופיעים בקריאייטיבים שהביאו יותר לידים איכותיים.
אפשר גם להשוות בין תסריטים ולבדוק אילו מסרים חוזרים בקמפיינים בעלי ביצועים טובים.
אבל AI אינו צריך להמציא את הסיבה לביצועים.
אם סרטון אחד השיג CPL נמוך יותר, אין להסיק אוטומטית שהדמות, הצבע או המשפט הראשון גרמו לכך.
כדי לבדוק סיבתיות צריך ניסוי מתאים.
הטעות הגדולה: להחליט שהפרסומת "לא עובדת" לפי מדד אחד
נניח שפרסומת AI חדשה משיגה CTR נמוך יותר מהקריאייטיב הקודם.
קל לעצור אותה.
אבל מה אם האנשים שכן לוחצים עליה מתאימים הרבה יותר לשירות?
ומה אם שיעור הסגירה שלהם גבוה פי שניים?
באותה מידה, פרסומת עם CTR גבוה במיוחד יכולה לייצר סקרנות ולהביא הרבה תנועה לא רלוונטית.
לכן, כדאי להסתכל על השרשרת כולה.
קריאייטיב → קהל → דף נחיתה → ליד → טיפול במכירה → לקוח → הכנסה.
הביצועים האמיתיים נוצרים מהחיבור בין כל החלקים האלה.
האם פרסומת AI זולה יותר בהכרח משתלמת יותר?
לא.
AI יכול לשנות משמעותית את תהליך ההפקה ולאפשר ליצור וריאציות במהירות, אבל מחיר ההפקה הוא רק חלק מהמשוואה.
פרסומת זולה שמביאה לקוחות לא מתאימים יכולה לעלות לעסק ביוקר דרך זמן מכירה מבוזבז ותקציב מדיה.
לעומת זאת, הפקה יקרה יותר יכולה להיות משתלמת אם היא מייצרת מספיק רווח.
לכן, כדאי לבחון עלות כוללת מול תוצאה עסקית, ולא רק את מחיר הסרטון.
בכתבה של רשת 13 על פרסומות AI לעסקים קטנים אפשר לקרוא על האפשרויות שהטכנולוגיה פתחה לעסקים בהפקת תוכן פרסומי.
לצד זאת, חשוב לא ליפול להנחה שכל סרטון AI יהיה זול או אפקטיבי יותר באופן אוטומטי. המאמר מיתוסים על פרסומות וידאו AI מרחיב על חלק מהציפיות האלה.
שאלות נפוצות על מדידת פרסומות AI
מה המדד החשוב ביותר בפרסומת AI?
המדד החשוב ביותר תלוי במטרת הקמפיין. בקמפיין לידים, CPL ואיכות הלידים חשובים יותר ממספר צפיות בלבד. בקמפיין מכירות, כדאי להתקדם למדדי רכישה, הכנסה ורווחיות.
מה נחשב CTR טוב?
אין מספר אחד שמתאים לכל קמפיין. CTR משתנה לפי פלטפורמה, פורמט, קהל, מיקום, תחום והצעה. עדיף להשוות בין קריאייטיבים בתנאים דומים ולבחון גם את התוצאות לאחר ההקלקה.
מה חשוב יותר, CTR או CPL?
אם מטרת הקמפיין היא לידים, CPL קרוב יותר למטרה העסקית. עם זאת, גם CPL אינו מספיק אם הלידים אינם איכותיים. כדאי למדוד עד לפגישה, עסקה והכנסה כאשר הנתונים זמינים.
מה ההבדל בין CPL ל־CPA?
CPL מודד עלות לקבלת ליד. CPA יכול למדוד עלות לפעולה אחרת, ולעיתים משתמשים בו למדידת רכישת לקוח. חשוב להגדיר במפורש איזו פעולה העסק מודד.
האם ROAS של 4 אומר שהעסק הרוויח פי ארבעה?
לא. ROAS של 4 אומר שההכנסה המיוחסת לפרסום גבוהה פי ארבעה מהוצאות המדיה לפי החישוב שנבחר. הוא אינו כולל בהכרח את כל העלויות ולכן אינו זהה לרווח.
איך יודעים איזו פרסומת AI הביאה מכירה?
כדאי לשלב מערכת מדידה שמחברת בין מקור הקמפיין, הקריאייטיב, האתר וה־CRM. אפשר להשתמש בפרמטרי מעקב ובשדות מקור ולשמור את המידע לאורך תהליך המכירה.
האם הרבה צפיות אומרות שהפרסומת הצליחה?
רק אם צפיות הן המטרה שהוגדרה. בקמפיין מכירות או לידים, צפייה היא שלב מוקדם במשפך ולא התוצאה העסקית הסופית.
לסיכום: אל תמדדו רק את הסרטון – מדדו את המסלול עד הכסף
מדידת פרסומות AI לא צריכה להסתיים במספר הצפיות.
חשיפות מספרות כמה פעמים הופענו.
CTR מספר כמה אנשים לחצו.
CPC מספר כמה שילמנו עבור הקליקים.
CPL מספר כמה שילמנו עבור פניות.
CPA מקרב אותנו לעלות של הפעולה העסקית.
ROAS מחבר בין הוצאות המדיה לבין ההכנסה המיוחסת לקמפיין.
אבל כדי להבין מה באמת עובד, כדאי לחבר את כל המדדים לתהליך המכירה.
כאשר אפשר לזהות איזה קריאייטיב הביא ליד, איזה ליד הפך לפגישה ואיזו פגישה הפכה ללקוח, הפרסום הופך ממערכת שמייצרת מספרים למערכת שאפשר לקבל באמצעותה החלטות עסקיות.
ב־2site אנחנו משלבים בין הפקת קריאייטיב, מערכות דיגיטל, מדידה ופרסום AI לעסקים כדי לחבר בין הסרטון לבין התוצאה שהעסק רוצה להשיג.
אפשר לראות דוגמאות נוספות של הפקות AI בערוץ היוטיוב של 2site.
