Case study Facebook & Google Ads immobiliare

case study pubblicità immobiliare, immagine in evidenza

Nell’estate del 2020 sono stato contattato per poter creare delle campagne pubblicitarie nel settore immobiliare.

L’obbiettivo del cliente non era quello di promuovere la vendita delle abitazioni ma piuttosto quello di incentivare le persone a vendere la propria casa.

Aggiungo che nel seguente report si vedranno solo frammenti di alcuni pezzi di campagna e non tutti i dati (per accordi presi con il cliente).

Trasparenza

Fin da subito sono stato chiaro con il cliente, difatti molte persone quando iniziano ad investire in pubblicità non si rendono conto della reale complessità che vi è dietro.

Troppo spesso il sensazionalismo porta credere alla gente senza esperienza in termini pubblicitari che basti investire X per ottenere Y.

Io ho spiegato che non può essere così per svariati motivi:

  • Sia Google che Facebook (a seconda degli obbiettivi e dal BID) utilizzano delle AI che generano modelli previsionali sui Big data, questi modelli sono necessari per il buon rendimento della pubblicità. Ergo: Investire cifre inadeguate o per troppo poco tempo non darà modo a Google o FB di apprendere e di conseguenza di ottimizzare le prestazioni delle campagne, parola chiave: costanza e consistenza.
  • Non stiamo parlando di bigiotteria ma di immobili da 100K-1MLN€ che soffrono di stagionalità, quindi è ovvio che i tempi di conversione e l’investimento pubblicitario non sarà uguale a ciò che servirebbe per vendere una scatola di cioccolatini.

Il cliente si è dimostrato fin da subito ricettivo, ed anche una volta compresi questi punti ha desiderato continuare.

Questi punti sono fondamentali nel mio lavoro, questo perché nel momento in cui il potenziale cliente non comprende che non esiste il così detto:”RISULTATO GARANTITO” allora io preferisco rifiutare il lavoro.

Difatti i professionisti della pubblicità che garantiscono risultati sono per me poco professionali in quanto i sistemi di Advertising sono delle Blackbox imprevedibili, perciò non è possibile assicurare il risultato, né positivo né negativo.

Starà poi al “pubblicitario” dare il massimo per poter ottenere il ROAS più alto possibile.

Google Ads

L’idea iniziale era quella di utilizzare solamente Google Adv e difatti il primo mese così è stato.

Personalmente ho pensato che le campagne in rete di ricerca fossero migliori al nostro outcome, e così ho iniziato a cercare le keyword.

Per cercare le Keyword da inserire all’interno dei rispettivi gruppi di ricerca ho utilizzato:

  • Strumento di pianificazione delle parole chiave di Google (targhetizzando la zona del immobiliare)
  • SeooZoom e Semrush

Gli ultimi due li ho utilizzati soprattutto per capire con quali keyword si posizionavano alcune landing strategiche dei competitor.

Ma prima ancora di inserire keyword e corrispondenze ho creato una campagna con Bid Manuale, CPC ottimizzato.

Perché non ho scelto il puntamento dell’offerta automatico? beh in questo caso specifico l’account non aveva dati pregressi sulla quale ponderare l’offerta automatica, così ho preferito costruire il “dataset” con la strategia manuale per poi togliere tale strategia successivamente (dopo 4 settimane che la campagna girava)

Il CPC è stato valutato grazie allo strumenti di pianifacazione delle parole chiave di Google, una volta trovato ho aggiunto un 20/30% di bid sul cpc originale stimato da Google.

Dopodiché ho creato i gruppi di annunci divisi per cluster semantici.

Il tipo di corrispondenza utilizzato è stato prevalentemente a frase, ma in fase iniziale ho utilizzato anche il modificatore di corrispondenza generica per esplorare eventuali termini altre eventuali keyword tramite l’analisi dei termini di ricerca.

Alcuni frammenti della campagna pubblicitaria (le keyword)

Inutile specificare l’inserimento delle estensioni come quelle Sitelink, Callout ed ecc…

L’obbiettivo di conversione principale era l’acquisizione della Lead sulla Landing page che avevo precedentemente costruito e che trovi qui. Il tracciamento della conversione avveniva tramite Google Analytics (conversione importata) e non tramite il tag di Google tag manager di Google Adsense.

Tuttavia avevo aggiunto anche l’estensione di chiamata.

Risultati

Inutile dire che con il proseguo delle settimane sono susseguite ottimizzazioni:

  • Dal CPC manuale sono passato a quello automatico (dopo aver raccolto 1 mesetto di dati in manuale)
  • Ho fatto dei test sugli annunci per privilegiare ciò che preformava meglio.
  • Ho privilegiato i dispositivi che preformavano di più con tanto di minore spesa.
  • Ho scremato le keyword (analizzando i dati) ed ho aggiunte quelle escluse

Nonostante tutto ciò (ed altro, ovviamente) i risultati non mi avevano soddisfatto.

C’era stata una chiamata, ma nonostante esso fosse interessato a vendere casa, il mio cliente era fuori dal raggio della propria azione, e così ha passato il potenziale cliente ad un collega (con la quale tramite accordo avrebbe potuto guadagnare indirettamente sulla cessione dell’immobile).

Nonostante ciò come dicevo i risultati non erano entusiasmanti nonostante riuscivamo ad essere primi più dell’80% delle volte (10% CTR).

Sarà l’area piccola? avevamo sbagliato qualcosa? sarà che non tutti vendono casa durante una pandemia?

Sicuramente tutto questo ha avuto il suo impatto, ma nonostante ciò non mi sono dato per vinto ed ho così analizzato i dati di Google Ads, Google Analytics ed Hotjar (Heatmap).

Ciò che notai è che nonostante avessi messo le esclusioni delle keyword “confondenti”, Google aveva comunque un problema nel leggere gli intenti di ricerca.

Difatti cercando “Vendere casa” o “Vendere immobile” si è scoperto che molti utenti in realtà stavano cercando di comprare casa.

A testimoniarlo anche Analytics ed Hotjar: dopo che le persone entravano sulla landing uscivano dalla pagina per fiondarsi negli immobili che il mio cliente stava vendendo (Vendere un immobile o Volerlo far vendere/valutare non è la stessa cosa!)

Ma al mio cliente non interessava vendere più immobili (quello non è mai stato un suo problema) ma avere immobili da vendere.

Analizzando i termini di ricerca mi sono reso conto che qualcuno di “qualificato” c’era, ma parliamo di veramente pochissime persone.

Sicuramente più persone qualificate le si ritrovavano con l’adset/keyword/annuncio:”Perizia immobiliare, valutare casa ecc…”

Però faceva impression molto dificilmente per via delle poche ricerche, ed inoltre la landing non era assolutamente ottimizzata e questo poteva devastare il quality score.

Facebook

E così ho voluto provare Facebook Ads (giusto un test).

Ed i risultati furono molto incoraggianti, più di quelli ottenuti in Google Ads.

Infatti oltre alle classiche metriche come: CPC, CPV (costo per visualizzazione di pagina) CTR ecc… Avevo installato anche degli eventi sulle % di scroll e sui tempi di permanenza come indicatore di interesse.

E difatti avevo notato come l’interesse proveniente da Facebook fosse più genuino (pagina vista di più nella sua completezza) ed allo stesso tempo meno costoso.

Utilizzo sempre le % di scroll come Marker di interesse, insieme alla visualizzazione di pagina, compilazione dei form, click sulle CTA ecc… (utilizzato Google Tag manager)

E così con la bellezza di centiania d’euro spesi, ed oltre 120.000 Impression (su un pubblico di 50.000 persone) siamo riusciti ad avere altri tre contatti (spendendo meno rispetto a Google).

Uno di questi voleva maggiori informazioni sul comprare una casa da 220.000 euro, non si è fatto niente ma si risentiranno a gennaio.

L’altra voleva vendere la propria proprietà ma era leggermente fuori zona ed è quindi stata girata ad un collega.

E l’altro contatto invece si è concretizzato , difatti il mio cliente ha già proceduto ad effettuare una valutazione dell’immobile ed il contatto dopo la valutazione ha voluto così procedere con le pratiche con la vendita.

ROI e numero di contatti

Ma il numero di contatti non è poco? Ed il ritorno sull’investimento?

All’apparenza per molte industrie 4 contatti totali potrebbero sembrare pochi, tuttavia in questo caso parliamo di beni che superano ampiamente i 100-200K.

Difatti se l’immobile preso in affidamento dall’unico contatto venisse venduto allora il mio cliente avrebbe un forte ritorno sull’investimento in quanto gli verrà riconosciuta una % su un immobile che supera i 200.000 euro.

Riuscirà a vendere l’immobile ed avere il ritorno sull’investimento? beh questo non dipenderà da me ma dalle capacità del mio cliente di vendere l’immobile in questo periodo difficile.

Tuttavia non abbiamo mai “spinto” su Ads di vendita di immobili -come già dicevo- perché il cliente non ha mai riferito d’aver problemi sotto tal senso avendo già una folta reti di contatti in tutto il territorio.

Dettagli tecnici

Gli obbiettivi utilizzati sono stati sia di Conversione che di Visualizzazione pagina e Click sul link ma anche copertura.

Ho avuto modo di fare anche della copertura di re-targeting (per raggiungere più volte il pubblico con un basso costo).

Nel tempo ho avuto modo di fare degli A/B test analizzando le KPI e decretare i migliori obbietti che nel nostro caso erano:

  • Visualizzazione di pagina
  • Conversione – Con evento di attivazione dopo l’intero caricamento della pagina + 3,5 secondi di Delay.

I pubblici sono sempre stati uguali sia in termini di età di locazione ed ecc (il lookalike nel local non ha senso) tranne nel ultimo periodo dove abbiamo appurato con buona certezza che le fasce d’età andavano ristrette a 55-64/65+ (prima non avevamo i dati per attestarlo).

Alcuni frammenti di campagna dell’adset con obbiettivo di Traffico, con l’introduzione delle due nuove fasce d’età poc’anzi menzionate.

Creatività

Ho sperimentato sia video che immagini, copy corti e copy lunghi, essendo il pubblico piccolo e molto a rischio di cecità (cecità pubblicitaria) ho spesso variato entrambe per evitare frequenze troppo alte.

Sebbene abbia provato anche le stories IG (e tutti i posizionamenti IG in generale) devo dire che quest’ultime le ho utilizzate poco per via dell’alto costo.

Come Tool di grafica ho semplicemente utilizzato Canva unito ad un pizzico di creatività

Nei precedenti screen si può notare come io abbia utilizzato le creatività dinamiche, il motivo è che penso che in una fase iniziale di raccolta dati possano essere un ottimo strumento di raccolta dati sull’efficacia delle varie creatività.

Ma nel tempo sono migliorate molto e penso che possano essere utilizzate anche successivamente, il grosso svantaggio è che se vuoi immettere nuove creatività/ le modifichi allora rischi di perdere ogni sorta di ottimizzazione.

Fine?

Ancora questo “case study” sta andando avanti attualmente, mi rendo conto che non stiamo parlando del mercato più semplice -anche per il periodo storico- tuttavia il nostro lavoro è anche questo: ottenere il massimo ROI in situazioni di difficoltà.

Ultimo aggiornamento 01/12/20

Dall’ultimo aggiornamento del Case Study ci sono stati ulteriori contatti, di questi contatti (provenienti da un ulteriore ottimizzazione delle Adv) 2 si sono trasformati in valutazioni effettive (fatte in loco) dell’immobile, spetta poi al cliente proseguire con la vendita dell’immobile ecc… (cose sulla quale non ho potere)

Tuttavia essendo la zona piuttosto piccola con il tempo siamo arrivati facilmente alla saturazione dei pubblici. Abbiamo ovviato con la sostituzione progressiva delle creatività, ma nonostante ciò i contatti sono poi calati per cessare completamente.

Al momento abbiamo spento le campagne per un eventuale rivisitazione della strategia l’anno prossimo, nel 2021.

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Riccardo Visioli

Riccardo Visioli

Un Digital Marketer che da uno schiaffo alla cultura dello specialismo (usando la scusa della multipotenzialità)

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