Quick definition
Il targeting è il processo con cui definisci chi vede un annuncio, in base a dati demografici, interessi
Il targeting pubblicitario è l’insieme dei parametri che stabiliscono chi vede il tuo annuncio. Ogni grande piattaforma social consente di filtrare per una combinazione di posizione geografica, età, genere, lingua, interessi derivati dalle interazioni con i contenuti, comportamenti (acquisti recenti, abitudini di viaggio, dispositivi usati), titolo professionale o settore (più granulare su LinkedIn) e stato di connessione (follower esistenti o persone che non ti seguono ancora). La piattaforma mostra poi il tuo annuncio agli utenti che corrispondono all’intersezione di quei filtri, nei limiti del tuo budget e delle offerte impostate.
Il targeting per interessi e dati demografici (prospecting) raggiunge persone che rientrano in un profilo ma non hanno ancora incontrato il tuo brand — utile per awareness e crescita nella parte alta del funnel. Il targeting per pubblico personalizzato raggiunge persone dal tuo database: visitatori del sito tramite pixel, iscritti alla newsletter o utenti dell’app. I lookalike audience estendono la copertura a nuovi utenti statisticamente simili a un pubblico personalizzato — un modo comune per scalare ciò che già funziona. Il retargeting mostra annunci a chi ha già interagito con il tuo brand: ha visitato una pagina prodotto, aggiunto qualcosa al carrello o interagito con un annuncio precedente. Più si scende nel funnel, di solito si ottengono tassi di conversione più alti ma bacini di utenti più piccoli.
Un’azienda di corsi online lancia due campagne in parallelo. La prima usa layer di interessi legati alla crescita professionale e allo sviluppo di carriera su LinkedIn, con filtri su età e area geografica, puntando a pubblici freddi. La seconda raggruppa le persone che hanno visitato la pagina di vendita negli ultimi 30 giorni senza acquistare. La campagna su pubblici freddi converte a una frazione di punto percentuale; il retargeting converte a un ritmo molte volte superiore, ma su un bacino molto più piccolo. Entrambe sono necessarie: le campagne fredde riempiono la cima del funnel che il retargeting svuota.
Parti più ampio di quanto pensi e lascia che i dati di performance ti guidino verso la precisione: le audience insight rivelano quali fasce d’età, aree geografiche o posizionamenti hanno reso meglio, e queste indicazioni affinano la campagna successiva. Attenzione all’over-targeting — sovrapporre troppi filtri restringe il pubblico fino al punto in cui l’algoritmo non trova abbastanza utenti per spendere il budget in modo efficiente. Le piattaforme segnalano spesso questo con un avviso "pubblico troppo piccolo". Bilancia la precisione con una scala sufficiente perché il sistema possa imparare.
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