Come tutti sappiamo Facebook tende a tenere abbastanza nascosti i trucchi del mestiere. Tutto quello che accade “dietro le quinte” delle campagne pubblicitarie è raramente condiviso con il pubblico. Non è facile, infatti, trovare informazioni su come opera l’algoritmo di Facebook, come questo sceglie le inserzioni da presentare o i post da far vedere.
Buona parte delle informazioni che presenterò in questo articolo sono riprese da un video in cui un ricercatore, facente parte del team Facebook, ha fatto una presentazione a riguardo del funzionamento dell’algoritmo di ottimizzazione di Facebook. Il video risale al 2015 e parla prettamente della componente desktop di Facebook. Detto questo, sono sicuro che ad oggi la struttura basilare sia web che app sia ancora la stessa, seppur con adeguate modifiche.
Cosa si nasconde dietro l’annuncio di Candy Crush che compare sulla newsfeed di Facebook mentre stai allegramente stalkerando un tuo ex partner?
La risposta a questa domanda sembra essere un avanzato calcolo di probabilità unito ad un’accurata analisi del comportamento degli utenti su Facebook, con un pizzico di competizione tra i milioni d’inserzionisti che si contendono lo spazio sul tuo wall.
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Ma partiamo dall’inizio, analizzando come Facebook sceglie quale contenuto organico offrire. Vedremo poi come inserisce gli annunci a pagamento tra quelli organici.
Come sono scelti i contenuti organici che Facebook ci mostra?
Uno degli obiettivi principali di Facebook è quello di offrire solo ed esclusivamente contenuto interessante per chi lo riceve, sia esso organico o a pagamento. Il fine di questo obiettivo è naturalmente aumentare il guadagno pubblicitario e non rovinare la user experience.
Non è un segreto che Facebook abbia a disposizione una grandissima quantità di contenuto, mentre lo spazio per mostrarlo invece è ben più ristretto.
Quindi come scegliere cosa mostrare agli utenti?
Per effettuare una sorta di prioritizzazione, Facebook effettua una classificazione del contenuto basata su una valutazione di pertinenza di tutti i contenuti disponibili per quel determinato utente.
La valutazione è fatta in base alla probabilità che una determinata interazione con quel contenuto avvenga, unita al valore della suddetta interazione:
“Points”: Questi coefficienti sono assegnati ai determinati eventi in base al “peso” delle azioni stesse. Per esempio, condividere un video, molto probabilmente, genera un valore più alto rispetto a un semplice “like”.
“Probability”: La probabilità che il determinato evento avvenga è calcolata tramite un modello predittivo avanzato, formato dall’unione di due modelli preesistenti: “boosted tree decision” + “logistic regression”.
P(Click | User ID=4, Ad ID=1) indica la probabilità che l’evento click avvenga dove l’user id=4 e ad ID=1.
In parole povere, quello che l’algoritmo di Facebook cerca di identificare è la probabilità che un utente compia un certo evento per un certo post in base alla combinazione della probabilità ottenuta tramite questi due modelli. In fase successiva, li classifica per aumentare al massimo l’interazione tra l’utente mirato e i post a lui presentati.
(NB: in questa immagine il post è denominato Ad id, non ho trovato una risposta definitiva ma presumo che sia un modello generale utilizzato sia per il contenuto organico che per le inserzioni).
Per maggiori informazioni sui modelli statistici utilizzati, e su come empiricamente siano giunti a questo precisa combinazione, potete consultare questo articolo.
Come fa Facebook a scegliere quali inserzioni mostrare?
Il concetto è molto simile anche in questa circostanza. Facebook cerca di classificare tutti gli annunci per posizione, attribuendo loro un valore complessivo prima di sottoporre gli stessi ads ad un’asta – o auction.
Questo valore tiene conto di alcuni fattori tra cui:
- Probabilità che l’evento selezionato nella creazione della campagna avvenga per il determinato utente (fig.2)
- Valore monetario $ dell’evento – ovvero la bid e il budget selezionato
- Il valore di un evento su un post organico è un coefficiente arbitrario di valore x (fig.1). Per un’inserzione, invece, il valore è stabilito dalla bid, quindi per una campagna con un target CPI di $2, il valore target sarà quello della mia inserzione.
- Un fattore che limita la quantità di ads per utente (per evitare un overflow di ads e ridurre la user experience)
- La qualità della creatività o del post (molto importante a questo riguardo è la “relevance score” degli ads)
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Una volta che questo valore complessivo è identificato, comincia la famosa asta.
Questa sarà una VGC Auction leggermente modificata al fine di soddisfare i bisogni di Facebook. In sostanza, questa è un’asta chiusa al secondo prezzo, in cui il vincitore pagherà la seconda bid più alta.
A cause della natura di questo tipo di asta, per l’inserzionista è importante scegliere una bid che sia il più vicino possibile al vero valore che vuole ottenere dal proprio Ad, per evitare di spendere troppo, o di non vincere l’asta.
È quindi importante tener conto di tutti questi fattori e conoscere il più possibile le meccaniche dietro la classificazione dei contenuti di FB al fine di creare campagne che abbiano la migliore performance.
Un esempio per concludere:
Come mai se ho un target molto ampio per un prodotto di nicchia, le performance delle campagne pubblicitarie ne risente? Il motivo risiede nella probabilità che un evento avvenga per ogni utente che fa parte del nostro target.
Essendo il prodotto di nicchia, questa probabilità sarà probabilmente bassa nella maggior parte dei casi, il che renderà più difficile far sì che il nostro annuncio sia poi presentato a un utente interessato, in quanto il suo valore complessivo ormai risulta troppo basso e non potrà competere con le altre inserzioni su quell’utente.