作为营销人员，我们知道Facebook上的有效频率和广告疲劳之间的界限非常小。Seer的付费社交和数据策略团队希望开发一项分析，展示在看到客户的创意后，点击率开始下降的频率——而不需要依赖额外的、昂贵的第三方管理或创意分析平台。
形成一个假设
广告疲劳
在我们客户的一项活动中，我们发现点击率每周都在下降。在做了一些进一步的挖掘之后，我们形成了一个假设，即更高的频率开始导致点击率下降。因此，我们想要制定一个计划，确保我们及时刷新创意，避免未来出现疲劳问题。
一旦付费社交团队知道问题所在，我们便与数据策略团队合作，寻找解决创意疲劳问题的方法。我们有几个问题想要回答:
- 是什么中值频率根据广告类型、受众和创意?
- 是什么中位数CTR根据广告类型、受众和创意?
- 是什么中位数转换卷根据广告类型、受众和创意?
上面列出的问题对我们作为营销人员来说很重要，因为我们想确保我们不会向我们的观众展示太多相同的广告。
过度曝光会导致用户对广告失去兴趣，从而导致点击率下降，从而导致转化率下降。
构建分析
权力BI
在此基础上，我们利用Facebook广告层面的表现数据(游戏邦注:包括周、月和终身)进行构建Power BI仪表盘．这些指标包括:
- 日期
- 运动
- 广告设置(观众)
- 广告
- 多花了
- 频率
- 链接点击
- 印象
- 转换
- CTR
下图是所有活动和时间框架的频率与点击率。在数据中，有一条明显的收益递减曲线，表明一旦频率达到某一点，点击率就会开始下降。
注:气泡大小反映了广告产生的结果数量
分析数据
我们刚刚建立了这个了不起的分析，不需要任何昂贵的第三方工具-下一步我们要做什么?利用这个分析，我们可以做以下事情:
- 找到需要关闭/刷新的广告，因为它们超过了由帐户设置的广告疲劳限制。
- 确定每隔多长时间更新一次广告创意。
- 看看不同创意类型的创意疲劳(静态vs.动画)。
- 确定在什么频率我们开始看到点击率下降。
平均点击率vs频率
我们分析了每周、每月和整个生命周期的广告数据，以确保我们看到了整个图景。在此基础上，我们确定了每个时间段的中位数点击率和频率，并突出了我们建议暂停/刷新的广告。
例如，下面是我们客户的每周点击率和频率仪表板。我们建议暂停/刷新广告的结果较少，每周频率高于2.07次的平均值，点击率低于0.31%的平均值。
最佳和最差表现者
创造性疲劳分析也可以用于查看特定受众的表现。例如，对于我们的客户，我们根据点击率和频率选出最佳和最差的表现。
下图是由生命周期拉动频率最高的观众。这意味着，平均而言，用户在整个生命周期(8个月)中看到广告35次，点击率低于所有活动的平均值。
其他客户端模板化
这个仪表盘最好的部分是，它现在可以用于所有客户端，或大或小，活跃在Facebook广告。它是简单的下载原始数据，并导入到Power BI文件!
不要错过任何事情
我们的团队不断推出新的工具来可视化数据，并为我们的客户解决现实世界的问题。在我们的网站了解更多类似的酷分析即将到来的会议：
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