Best practices לניהול מודעות ChatGPT

למה ניהול מודעות ChatGPT שונה

לכל פלטפורמת פרסום יש דפוסים. חיפוש מתגמל משמעת בסוגי התאמה ומילות שלילה. רשתות חברתיות מתגמלות פילוח קהלים ומחזורי רענון קריאייטיב. למודעות ChatGPT יש דפוסים משלהן, ורובם נובעים משני עובדות: אין רשימת מילות מפתח, והמודעה מופיעה בהקשר שיחה שבו האדם רק קיבל תשובה שנוצרה על ידי AI.

להבין איך מודעות ChatGPT עובדות ומה context hints יכולים ולא יכולים לעשות הוא הבסיס. הפרקטיקות הבאות בונות על הבסיס הזה.

פרקטיקה 1: כתבו context hints כמשפטי צורך של קונה, לא תיאורי מוצר

הטעות הנפוצה ביותר במודעות ChatGPT היא להתייחס ל-context hints כמילות מפתח. הדבקת רשימת מילות מפתח מייצרת hints כמו "תוכנת הנהלת חשבונות" או "CRM לעסקים קטנים" - מקטעים שאומרים למערכת של OpenAI כמעט כלום שימושי.

Context hints אפקטיביים מתארים את המצב, הצורך, או הרגע של הקונה. "בעל עסק קטן בשנה הראשונה לפעילות שצריך לקשר עסקאות בנק לחשבוניות בלי רואה חשבון" הוא context hint. הוא מתאר מי האדם ומה הוא צריך.

כתבו כל hint כדי לענות: באיזה סוג שיחה ההצעה שלנו חשובה, ולמה? כתבו בצורת משפט, לא בצורת מילת מפתח. חתרו לספציפיות - לא "אינסטלטור" אלא "בעל בית שמתמודד עם ניקוז אטי שרוצה אינסטלטור ביתי לאותו היום."

פרקטיקה 2: הפרידו ad groups לפי כוונה, לא לפי מוצר

ההפרדה הנכונה היא לפי כוונת לקוח - הצרכים השונים שמובילים אנשים שונים לאותו מוצר. משרד עורכי דין עשוי להפריד בין "אנשים שחוקרים חוזי עבודה בפעם הראשונה" לבין "אנשים שקיבלו הסכם אי-תחרות שהם צריכים לבדוק בדחיפות." אותו משרד, כוונה שונה, טקסט שונה, hints שונים.

כשכוונות מעורבות, ה-hints הופכים סותרים או רחבים מדי מכדי להיות שימושיים, וטקסט המודעה לא יכול לדבר לצורך קנייה ספציפי. נושא אחד לכל ad group, כוונה אחת לכל נושא.

פרקטיקה 3: התחילו עם מדינה אחת לפני הרחבה גיאוגרפית

ההפתות היא לטרגט כמה שיותר מדינות כדי למקסם טווח הגעה פוטנציאלי. במודעות ChatGPT, זה מפזר את תקציב הלמידה ומעכב הצטברות של מספיק אות המרה לאופטימיזציה.

התחילו עם השוק האחד שבו ההצעה שלכם חזקה ביותר ודף הנחיתה בשפה המקומית. תנו לקמפיין לצבור נתונים שם לפני הרחבה.

פרקטיקה 4: השתמשו בקמפיינים של Clicks עד שיש לכם מספיק היסטוריית המרות

קמפיינים מותאמי המרות מביאים תוצאות טובות יותר לאורך זמן - אבל רק כשיש מספיק אות ללמוד ממנו. הנחיית OpenAI היא לבחור אירוע המרה עם מספיק נפח.

התחילו עם מטרת קמפיין Clicks. הניעו תנועה לדף הנחיתה, צברו נתוני המרות דרך הפיקסל, ובנו מדגם משמעותי לפני המעבר לקמפיין Conversions. סף נפוץ בפלטפורמות דומות הוא הגעה ל-30+ אירועי המרה לחודש לפני שלאופטימיזציה יש מספיק נתונים להיות משמעותית.

פרקטיקה 5: בדקו ביצועים שבועית, לא יומית

נתוני הוצאות ב-ChatGPT Ads מדווחים עם עיכוב של עד שבע עד שמונה שעות. בדיקה יומית גם חסרה את גודל המדגם כדי להבחין בין מגמות ביצועים אמיתיות לווריאציה רגילה מיום ליום.

קבעו מחזור בדיקה שבועי. בדקו את הנתונים של כל השבוע באותו יום בכל שבוע, ומחפשים מגמות משמעותיות בעלות לקליק, שיעור המרה ועלות לליד. התאימו לפי דפוסים שבועיים, לא רעש יומי.

פרקטיקה 6: בטלו כפל של אירועי פיקסל ו-Conversions API

מדידת המרות ב-ChatGPT דורשת גם את OpenAI Pixel וגם, עדיפות, Conversions API. כשהשניים פעילים, אירועי כפל נפוצים - אותה הגשת ליד נספרת פעמיים, מנפחת מספרי המרות ומבלבלת את מודל האופטימיזציה.

בטלו כפל על ידי שימוש ב-event ID עקבי הן בשריפת הפיקסל והן באירוע Conversions API עבור אותה פעולה. ה-ID הזה מאפשר ל-OpenAI לנקות כפל. קראו את מדריך מעקב ההמרות לפני שעוברים לשידור חי עם אינטגרציית Conversions API.

פרקטיקה 7: החזירו לידים מוסמכים דרך Conversions API

האופטימיזציה החזקה ביותר הזמינה במודעות ChatGPT היא משהו שרוב המפרסמים לא משתמשים בו: סגירת הלולאה מקרידיטציית לידים ב-CRM חזרה ל-OpenAI.

כשהצוות שלכם בודק לידים ומזהה אילו מהם הזדמנויות אמיתיות - לא הגשות בדיקה, לא ספאם, לא הפרופיל הלא נכון - אפשר לשלוח את האירועים המוסמכים האלה ל-OpenAI דרך Conversions API עם אזכור הקליק המקורי.

זה דורש: שמירת אזכור הקליק (פרמטר oppref) עם כל ליד ב-CRM, תהליך לסימון לידים מוסמכים, ויצוא אוטומטי או ידני ל-Conversions API בתוך שבעה ימים מהקליק המקורי.

שליטה בעלויות מודעות ChatGPT מגיעה מהפרקטיקות האלה בשילוב - לא מאף אחת בנפרד.