Quảng cáo Facebook trong những năm gần đây thật sự thay đổi vô cùng nhanh chóng với từ thuật toán cho đến cách thức hoạt động. Cũng chính sự thay đổi đó khiến nhiều nhà quảng cáo không thể nhận biết được quảng cáo của mình có hiệu quả hay không, có giúp ích cho doanh nghiệp của mình hay không.
Bài blog hôm nay chúng tôi muốn giới thiệu cho bạn một tính năng mới của Meta, đó chính là Phân bổ gia tăng (Incremental Attribution). Tính năng này giúp bạn thấy được những đơn hàng hoặc hành động nào thực sự xảy ra nhờ vào quảng cáo Facebook của bạn — chứ không chỉ là ngẫu nhiên. Nhờ đó mà các nhà quảng cáo Facebook sẽ có một cái nhìn rõ ràng hơn về những gì đang hiệu quả, đặc biệt nếu bạn đang cố gắng tận dụng tối đa ngân sách quảng cáo và đảm bảo quảng cáo của mình thực sự mang lại lợi nhuận.
Nếu bạn còn đang băn khoăn vào các chỉ số ROAS và thắc mắc” Các chuyển đổi này, có bao nhiêu chuyển đổi sẽ xảy ra dù không có quảng cáo?” thì bài viết này sẽ dành cho bạn. Bài blog sẽ giải thích rõ về tính năng Phân bổ gia tăng(Incremental Attribution) và nguyên lí hoạt động của nó, tính năng này sẽ giúp ích gì đối với những doanh nghiệp đang quảng cáo trên Meta. Bây giờ cùng đi tìm hiểu trong bài nhé.
Trước hết chúng tôi muốn bạn hiểu rõ về định nghĩa tính năng phân bổ gia tăng
Định nghĩa Phân bổ gia tăng
Phân bổ gia tăng (Incremental Attribution) là một tính năng mới sau một loạt những cải tiếng của meta. Tính năng này giúp các nhà quảng cáo xác định tác động thực sự của quảng cáo bằng cách phân lập các chuyển đổi gia tăng – tức là những giao dịch mua hàng hoặc hành động sẽ không xảy ra nếu người dùng không tiếp xúc với quảng cáo của bạn.
Có thể nói đây là một sự cải tiến cực kì hiệu quả của Meta, thay đổi rất nhiều so với tính năng phân bổ truyền thống. Trước kia các nhà quảng cáo chỉ có thể đo lường những gì xảy ra khi chiến dịch quảng cáo bắt đầu chạy. Phân bổ gia tăng đo lường mức độ tăng thêm (incremental lift), tức là phần giải đáp cho câu hỏi “điều gì sẽ xảy ra nếu quảng cáo không bao giờ được hiển thị”.
Nghe có vẻ kỹ thuật, nhưng chúng tôi sẽ giải thích để cho bạn dễ hiểu nhất là tính năng này giúp tính toán hiệu quả thực sự của chi tiêu quảng cáo, mang lại những hiểu biết sâu sắc về việc tối ưu ngân sách, chiến lược chiến dịch và phân bổ trên nhiều kênh khác nhau.
Cách thiết lập Phân bổ gia tăng trong Trình quản lý quảng cáo (Ads Manager).
Trước khi tìm hiểu cách thức hoạt động của tính năng này chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách thiết lập tính năng Phân bổ gia tăng trong trình quản lý quảng cáo (Ads Manager).
Bằng cách làm theo các bước đơn giản này, bạn có thể bật tính năng Phân bổ gia tăng:
- Thiết lập chiến dịch: Bắt đầu bằng cách chọn một mục tiêu chiến dịch như Chuyển đổi (Conversions), Bán hàng từ danh mục sản phẩm (Product Catalog Sales), Khách hàng tiềm năng (Leads) hoặc Doanh số (Sales).
- Mở cài đặt nâng cao: Trong Trình quản lý quảng cáo (Ads Manager), hãy vào phần thiết lập chiến dịch và nhấp vào “Hiển thị thêm tùy chọn” (Show more options) ở dưới mục tiêu hiệu suất.
- Chọn Phân bổ gia tăng: Chọn tùy chọn Phân bổ gia tăng (Incremental Attribution) và mô hình AI của Meta sẽ tự động lo phần còn lại.
Cách thức hoặt động của Phân Bổ gia tăng quảng cáo Facebook
Meta áp dụng một phương pháp dựa trên sự tăng trưởng hiệu quả (lift) bằng cách sử dụng Thử nghiệm nhóm đối chứng (Holdout Testing). Quá trình này diễn ra như sau:
- Một phần nhỏ trong nhóm đối tượng mục tiêu của bạn sẽ không thấy quảng cáo. Đây được gọi là “Nhóm đối chứng”.
- Trong khi đó, phần còn lại của đối tượng, hay còn gọi là “Nhóm kiểm soát”, vẫn xem quảng cáo như bình thường.
- Sau đó, Meta sẽ so sánh hành vi chuyển đổi của hai nhóm này – những người đã xem quảng cáo và những người không xem. Bằng cách đó, Meta có thể tính toán chính xác mức tăng trưởng gia tăng (incremental lift) mà chiến dịch quảng cáo của bạn mang lại.
Cơ chế đằng sau việc thử nghiệm nhóm đối chứng (Holdout Testing).
Meta sử dụng hai kỹ thuật thống kê chính để phân tích kết quả của bài kiểm tra nhóm đối chứng:
Phân tích Trước-Sau (Difference-in-Differences)
Kỹ thuật này hoạt động như sau: Meta xem xét sự thay đổi trong hành vi mua hàng của khách hàng trước và sau khi quảng cáo được chạy. Bằng cách so sánh cả nhóm đã xem quảng cáo và nhóm không xem, Meta sẽ loại bỏ được những yếu tố bên ngoài (như thời điểm khuyến mãi hay các sự kiện lớn), từ đó xác định chính xác hiệu quả của quảng cáo.
Ước tính Đường Cơ Sở (Counterfactual Modeling)
Kỹ thuật này phức tạp hơn một chút: Meta tạo ra một mô hình để dự đoán doanh số bán hàng sẽ như thế nào nếu bạn không chạy quảng cáo. Đây chính là “đường cơ sở” hay mức doanh thu tự nhiên của bạn. Sau đó, Meta so sánh doanh số thực tế (có chạy quảng cáo) với đường cơ sở này. Khoảng chênh lệch giữa hai con số chính là hiệu quả thực sự mà quảng cáo mang lại.
Điểm đặc biệt của Phân bổ Gia tăng của Meta là kết quả không chỉ dựa trên các chỉ số thông thường trên nền tảng, mà còn dựa vào dữ liệu giao dịch thực tế của bạn. Nhờ vậy, bạn có cái nhìn toàn diện hơn về tác động của quảng cáo, không chỉ đối với hiệu suất truyền thông mà còn đến toàn bộ hoạt động kinh doanh, bao gồm cả hiệu quả từ các kênh khác và cả hiệu quả tự nhiên.
Lí do khiến tính năng phân bổ gia tăng lại quan trọng?
Có rất nhiều thắc mắc của nhà quảng cáo cho rằng “Tại sao tính năng phân bổ gia tăng lại quan trọng”. Vậy cùng chúng tôi điểm qua một số điểm mạnh khiến cho tính năng phân bỏ gia tăng lại quan trọng.
- Tính toán lợi nhuận chính xác hơn: Thay vì chỉ nhìn vào các con số chung chung, tính năng này giúp bạn biết được doanh thu và lợi nhuận thực sự đến từ quảng cáo là bao nhiêu. Nhờ vậy, bạn sẽ có chỉ số ROAS (lợi tức chi tiêu quảng cáo) và POAS (lợi nhuận trên chi tiêu quảng cáo) chính xác hơn, giúp bạn đưa ra quyết định đúng đắn.
- Phân bổ ngân sách thông minh hơn: Khi đã hiểu rõ quảng cáo nào thực sự mang lại khách hàng, bạn có thể dồn ngân sách vào đó. Điều này giúp tối ưu hóa chi tiêu, đảm bảo mỗi đồng tiền bỏ ra đều mang lại hiệu quả tốt nhất.
- Hiểu rõ bản chất vấn đề: Bạn sẽ không còn phải đoán mò xem liệu khách hàng có mua hàng mà không cần quảng cáo hay không. Thay vào đó, bạn sẽ có câu trả lời rõ ràng về hiệu quả của quảng cáo, biết được chính xác quảng cáo đã tác động đến khách hàng như thế nào.
- Dễ dàng sử dụng: Trước đây, việc đo lường hiệu quả tăng thêm rất phức tạp. Giờ đây, Meta đã tự động hóa quy trình này, giúp mọi nhà tiếp thị đều có thể sử dụng, kể cả những người mới bắt đầu hoặc có ngân sách hạn chế.
Kết luận
Tóm lại, trong bối cảnh quảng cáo số ngày càng phức tạp, việc chuyển từ các mô hình đo lường truyền thống sang Phân bổ gia tăng (Incremental Attribution) là một bước tiến quan trọng. Với khả năng tự động hóa việc đo lường hiệu quả thực sự, tính năng mới này của Meta không chỉ giúp bạn tính toán ROAS và POAS chính xác hơn, mà còn cung cấp một cái nhìn sâu sắc về tác động thực sự của quảng cáo đối với doanh thu. Hy vọng rằng những thông tin có trong bài viết sẽ giúp ích bạn trong việc tối ưu quảng cáo, tối ưu lợi nhuận giúp bạn phân bổ ngân sách quảng cáo một cách hợp lí nhất có thể.
