Liquidità in Meta Ads – Cosa Bisogna Sapere

La pubblicità su Meta Ads è diventata negli anni un vero e proprio ecosistema, con funzioni, automatismi e potenzialità sempre più sofisticate. Un concetto spesso sottovalutato, ma di vitale importanza, è la cosiddetta “liquidità” delle campagne. Questo termine, in ambito pubblicitario, descrive il grado di libertà che concediamo all’algoritmo nel distribuire il budget e nel prendere decisioni su posizionamenti, formati e pubblico.

In sostanza, quando parliamo di liquidità, ci chiediamo: “Quanto voglio controllare manualmente la mia campagna e quanto invece desidero lasciare che l’algoritmo faccia da sé?”.

Nel corso di questa guida, affronteremo in modo dettagliato i due poli opposti di questo spettro: da un lato, la configurazione molto manuale che ‘ingabbia’ la campagna (riducendo la libertà di Facebook Ads), dall’altro, un approccio quasi completamente automatico, dove la piattaforma sceglie liberamente come spendere il budget. Esploreremo i pro e i contro di ciascun metodo, fornendo istruzioni precise, esempi pratici e spunti di riflessione.

Perché la “liquidità” è importante

Prima di immergerci nelle istruzioni, vale la pena capire bene il concetto di liquidità pubblicitaria. La piattaforma di Meta Ads funziona raccogliendo una mole enorme di dati su utenti, interazioni, comportamenti e preferenze. L’algoritmo li analizza in tempo reale (o quasi) e cerca di trovare, in mezzo a milioni di possibilità, il pubblico e i contesti più adatti per raggiungere l’obiettivo che hai impostato: vendite, iscrizioni, lead, traffico, interazioni e così via.

Quando l’algoritmo è “più libero” di scegliere (liquidità alta), può decidere:

• Dove mostrare l’annuncio (posizionamenti multipli, ad esempio Facebook Feed, Instagram Stories, Messenger, Audience Network, Reel, ecc.)
• A chi mostrarlo (segmenti di audience più ampi, che la piattaforma individua come potenzialmente interessati)
• Come allocare il budget tra diversi gruppi di inserzioni (ad set) o tra diversi formati di annunci all’interno di uno stesso ad set.

Quando invece riduciamo la liquidità e cerchiamo un approccio più “manuale” (liquidità bassa), imponiamo regole stringenti su:

• Budget (impostazioni come ABO, cioè “Ad Set Budget Optimization,” dove il budget è distinto per ogni ad set, evitando che l’algoritmo spenda di più in un singolo ad set rispetto agli altri)
• Posizionamenti (scelta manuale dei soli Feed o delle sole Stories, escludendo altre opzioni)
• Creatività (limitare il numero di annunci in un ad set per test più controllati)
• Bid (ad esempio con i bid cap, definendo un tetto massimo per la spesa per risultato).

Lo scopo non è stabilire a priori quale sia la strada migliore, perché molto dipende dalle necessità di ogni inserzionista, dallo stadio in cui si trova il progetto e dal budget disponibile. In certi casi, affidarsi ai meccanismi automatici può migliorare l’efficienza e ridurre gli sprechi. In altri, avere un controllo rigido su budget e target permette di condurre test più “puri” e di ottenere dati chiari.

Manuale vs. Automatico: una panoramica

Per semplificare, immaginiamo di essere davanti a un cursore che va da sinistra a destra:

• All’estrema sinistra c’è l’approccio completamente manuale: decido con precisione a chi mostrare gli annunci, in quali posizionamenti, come gestire il budget tra diversi ad set, e così via.
• All’estrema destra c’è l’approccio completamente automatico: tutto è impostato in modo che l’algoritmo gestisca il budget a livello di campagna, scelga i posizionamenti (Advantage+ placements) e si occupi di ottimizzare a 360 gradi (come negli Advantage+ Shopping Campaigns).

In mezzo troviamo una serie di sfumature intermedie. Nel corso delle prossime sezioni, spiegheremo più in dettaglio come funzionano queste diverse configurazioni e come decidere quale “mix” usare.

L’esempio classico: ABO vs. CBO

Uno dei principali indicatori di quanta liquidità stiamo concedendo all’algoritmo è la modalità di distribuzione del budget:

1. ABO (Ad Set Budget Optimization)

   • Imposto un budget separato per ciascun gruppo di inserzioni (ad set).
   • Esempio: se ho 3 ad set, posso decidere di assegnare esattamente 100 euro a ciascuno, per un totale di 300 euro al giorno.
   • Questo riduce la libertà dell’algoritmo, perché non può decidere di spostare più fondi su un particolare ad set che sta performando meglio.
   • Vantaggi: totale controllo su quanto spendo per ogni ad set, utile quando sto testando in modo molto ordinato e voglio “forzare” la spesa, anche dove i risultati potrebbero inizialmente essere più incerti.
   • Svantaggi: se uno degli ad set fosse molto performante, non potrebbe ricevere più budget degli altri, e rischierei di “sprecare” fondi su segmenti meno profittevoli.

2. CBO (Campaign Budget Optimization)

   • Imposto un solo budget a livello di campagna.
   • Esempio: 300 euro totali al giorno per un’unica campagna che contiene 3 ad set. L’algoritmo può decidere di spendere 250 euro su un ad set (magari quello che sta portando più conversioni) e solo 50 euro sugli altri.
   • Questo aumenta la libertà dell’algoritmo, poiché può spostare budget dove crede ci siano più possibilità di conversione.
   • Vantaggi: potenziale aumento di efficienza e riduzione di sprechi, perché si mette più carburante nei motori migliori.
   • Svantaggi: minor controllo nei test. Potrebbe succedere che uno degli ad set riceva pochi fondi, dando risultati statistici insufficienti e rendendo più complicato interpretare i dati.

Come puoi notare, in ABO la “liquidità” è più bassa, in CBO è più alta. Non è che uno sia intrinsecamente migliore: dipende dal tuo obiettivo e dal contesto in cui operi.

Altri esempi di configurazioni automatiche vs. manuali

• Placements:

  • Automatici (Advantage+): l’algoritmo sceglie se mostrare l’annuncio nel Feed di Facebook, nelle Storie di Instagram, nei Reel, su Messenger o altrove. Aumenta la liquidità.
  • Manuali: decido singolarmente i posizionamenti. Magari voglio concentrarmi solo su Facebook Feed e Instagram Feed, escludendo Audience Network e Reel. Abbasso la liquidità, ma ho più controllo.

• Creatività:

  • Più annunci in uno stesso ad set: se includo 3 o 4 creatività differenti (video, carosello, immagine statica, etc.), l’algoritmo ha più “opportunità” di testare e allocare budget.
  • Singolo annuncio: riduco la scelta, creando un test più “pulito” che compara un solo fattore alla volta.

• Strutture di campagne:

  • Campagne Ampie (poche campagne e pochi ad set, pubblici estesi, multi-creatività): massima libertà. L’algoritmo può sperimentare su molti segmenti e posizionamenti diversi.
  • Campagne Segmentate (molte campagne e ad set con target e posizionamenti ristretti): maggior controllo.

Quando prediligere un approccio più manuale (liquidità ridotta)

Vediamo alcuni scenari in cui potrebbe avere senso limitare la libertà dell’algoritmo e puntare su ABO, posizionamenti specifici e regole più rigide.

1. Test estremamente controllati
   Se stai confrontando due o più creatività (o pubblici) e vuoi un dato statistico perfettamente comparabile, avere una campagna ABO con budget suddivisi in parti uguali per ogni condizione di test aiuta a garantire che ciascun ad set riceva la stessa quantità di investimenti.

   • Esempio pratico: vuoi confrontare due creatività video. Metti le due creatività in due ad set diversi, ciascuno con 50 euro al giorno. Dopo tot giorni, sai di aver speso esattamente la stessa somma, e il confronto sarà “pulito”.

2. Budget ridotti e necessità di verificare ipotesi molto specifiche
   Se hai un budget limitato, a volte preferisci canalizzare i fondi in modo che ogni euro venga speso solo sul gruppo di utenti che desideri monitorare, senza che l’algoritmo si “sposti” su un gruppo diverso perché lo ritiene più conveniente. Puoi correre il rischio di sprecare fondi, ma almeno hai una verifica molto mirata.

3. Richiesta del cliente di avere dati segmentati
   Quando si lavora come agenzia, capita che il cliente chieda report molto specifici: quante conversioni arrivano da un determinato pubblico, o da un posizionamento particolare. Se tutto fosse impostato su CBO e Advantage+ placements, l’algoritmo potrebbe spendere il 90% del budget su un unico segmento, lasciando poche informazioni utili sulle altre variabili che volevi testare.

4. Strategie di remarketing molto minuziose
   A volte, per chi gestisce funnel avanzati, può essere utile disporre di ABO e limitare i posizionamenti: ad esempio, vuoi dedicare 30 euro al giorno a retargeting su chi ha visitato una pagina prodotto specifica, e 70 euro a chi ha già aggiunto al carrello. Questi approcci di remarketing (o retargeting) piuttosto rigidi hanno senso se la tua strategia di vendita si basa su step chiari e vuoi controllare ogni step con un budget a parte.

Avvertenza: rischi di eccessivo “throttling”

Tuttavia, più si stringe la morsa sul budget e sulle impostazioni, più è possibile che l’algoritmo non riesca a spendere correttamente o, in alcuni casi, che la campagna si blocchi. Ad esempio, se imposti un tetto massimo troppo basso per l’offerta (bid cap) o aggiungi molte regole di esclusione e limitazioni di età e genere, potresti ritrovarti con un pubblico così ristretto che il sistema non trova abbastanza persone da raggiungere. Risultato: la campagna spende pochissimo o zero, e non si raccolgono dati utili.

Quando preferire la massima fluidità (liquidità elevata)

Dall’altro lato della bilancia troviamo l’approccio in cui si lascia ampio spazio di manovra all’intelligenza di Meta Ads. Le situazioni in cui conviene farlo possono essere diverse.

1. Campagne con budget elevati
   Se hai a disposizione fondi importanti e un pubblico potenzialmente ampio, concedere molta autonomia all’algoritmo spesso porta a ottimi risultati. Il sistema può testare diverse combinazioni di posizionamenti, creatività e segmenti, spostando il budget verso dove ottiene performance migliori.

2. Poche risorse per gestire manualmente
   Fare ABO con tanti ad set richiede un monitoraggio costante: bisogna controllare i risultati di ogni gruppo, ottimizzare, ridistribuire spesa, spegnere e accendere test… Se hai poco tempo (o poche risorse), potresti preferire un’impostazione più automatica, che ha bisogno di meno interventi giornalieri.

3. Fase avanzata: l’algoritmo ha molti dati
   Se l’account ha già uno storico solido di conversioni e l’algoritmo conosce bene il tuo target, fare CBO e Advantage+ placements può portare a un uso molto efficiente del budget. L’algoritmo riesce infatti a riconoscere rapidamente dove ci sono più probabilità di ottenere conversioni di valore.

4. Advantage+ Shopping Campaign
   Queste campagne nascono per il remarketing e la promozione di prodotti in catalogo, spesso con un alto livello di automazione: creatività dinamiche, budget unico a livello di campagna, segmenti di pubblico molto ampi e così via. È l’esempio perfetto di come Facebook/Meta stia spingendo verso la massima fluidità: meno segmentazioni manuali, più affidamento sull’IA.

Il problema dell’algoritmo “che può sbagliare”

Sebbene lasciare l’intera gestione al sistema possa migliorare l’efficienza, esiste la possibilità che l’algoritmo prenda decisioni non ottimali, specialmente se i dati storici sono pochi. In situazioni di basso volume, l’algoritmo potrebbe fare scelte che, a breve termine, sembrano sensate, ma che, col senno di poi, non portano risultati. Ad esempio, se in un giorno specifico raccoglie 1-2 conversioni casuali da un determinato pubblico, l’algoritmo potrebbe investirci la maggior parte del budget, escludendo altre opportunità di test.

La realtà è che il sistema di Meta è “data-driven”: più dati di qualità possiede, più è in grado di imparare. Con meno dati, la sua capacità predittiva risulta limitata, e i risultati possono essere instabili.

Come valutare la scelta tra più o meno liquidità

Definire l’obiettivo della campagna

Il primo aspetto è chiedersi: “Cosa sto cercando di ottenere con questa campagna?”. Ad esempio:

• Vendite immediate: in questo caso può essere interessante lasciare spazio all’algoritmo affinché sfrutti tutte le possibilità di raggiungere il miglior pubblico.
• Test di nuovi prodotti o nuove creatività: se vuoi conoscere con precisione le prestazioni di ogni creatività, potresti preferire ABO, con budget e regole ben distinte per ogni variante.
• Tanta curiosità, poco denaro: con piccoli budget si può rimanere nel dubbio se puntare tutto su un unico ad set generico (massima liquidità) o se fare ABO e testare più opzioni a rischio di spendere troppo poco su ciascuna.

Valutare lo storico dell’account e la disponibilità di budget

• Account “nuovo”, pochi dati: l’algoritmo non ha ancora un profilo chiaro del tuo pubblico. Un eccesso di automatismi potrebbe sprecare budget se il volume di conversioni iniziali è scarso e i risultati oscillano. In questi casi, un controllo più manuale può aiutare a raccogliere dati.
• Account maturo, con molte conversioni passate: qui l’algoritmo ha un’ottima base da cui partire. La scelta di una campagna CBO con Advantage+ placements potrebbe velocizzare le vendite e sfruttare la conoscenza accumulata.

Stabilire la disponibilità di tempo (o risorse umane) per la gestione

• Tempo limitato: più automatismi = meno ottimizzazioni manuali, meno regole di esclusione, meno operazioni per spostare budget ogni giorno. Se non puoi dedicarti costantemente all’analisi, un setup più fluido è spesso la strada più semplice.
• Team o agenzia dedicata: se puoi fare test incrociati, confrontare dati, calibrare la spesa in tempo reale, allora ABO e strategie più complesse possono dare grandi benefici.

Istruzioni pratiche per impostare ABO e CBO in Ads Manager

Vediamo ora una procedura di base per due configurazioni diverse, così da chiarire meglio come realizzare entrambe le strategie.

Esempio di configurazione ABO

1. Crea una nuova campagna:

   • Dal tuo Business Manager o Ads Manager, clicca su “Crea” e scegli l’obiettivo (ad esempio “Vendite” o “Conversioni”).

2. Disattiva la funzione di CBO:

   • Quando arrivi al livello di “Campagna”, cerca l’opzione “Budget della campagna” o “Ottimizzazione del budget” e disattivala, così da passare a un’impostazione ABO.

3. Definisci i gruppi di inserzioni (ad set):

   • Se vuoi testare 3 pubblici differenti, crea 3 ad set.
   • Imposta manualmente il budget giornaliero o totale di ciascun ad set (ad es. 100 euro a testa).

4. Scegli i posizionamenti:

   • Se vuoi controllare attentamente dove mostri l’annuncio, vai su “Posizionamenti manuali.”
   • Seleziona solo i posizionamenti desiderati (ad esempio, Facebook Feed e Instagram Feed), escludendo gli altri.

5. Imposta la creatività:

   • Puoi decidere se inserire una o più creatività per ad set. Se stai facendo un test pulito, magari è meglio una sola creatività per non “sporcare” i dati.

6. Controlla la distribuzione del budget:

   • Durante la fase di pubblicazione, verifica che ogni ad set spenda correttamente. Nel caso, puoi regolare i budget ad set per ad set.

Questo setup ti garantisce la massima chiarezza sui risultati di ogni pubblico/creatività, ma riduce la libertà dell’algoritmo e può portare a sprechi di budget se un ad set non performa.

Esempio di configurazione CBO

1. Crea una nuova campagna:

   • Scegli sempre l’obiettivo principale (es. “Vendite”).

2. Attiva la funzione di “Budget della campagna”:

   • Invece di impostare i budget sui singoli ad set, sposti la gestione al livello di campagna (CBO).
   • Decidi quanto spendere al giorno (o in totale).

3. Crea i tuoi ad set:

   • Anche qui puoi farne 2 o 3, a seconda di cosa vuoi testare. Tuttavia, l’algoritmo deciderà come distribuire il budget tra loro.
   • Stabilisci i pubblici e le altre opzioni (età, genere, località, ecc.).

4. Posizionamenti:

   • Se preferisci massima libertà, seleziona “Advantage+ placements” (prima chiamati “Automatici”).
   • In questo modo, Facebook può spostare l’annuncio dove crede sia più efficiente.

5. Creatività e annuncio:

   • Puoi inserire più varianti creative all’interno di ogni ad set, aumentando ancora la liquidità. L’algoritmo farà ruotare e investirà maggiormente su quelle che rendono meglio.

6. Monitoraggio e ottimizzazione:

   • Dopo qualche giorno, se noti che la campagna distribuisce quasi tutto il budget su un solo ad set, non è detto che sia sbagliato. L’algoritmo ritiene che lì ci sia più potenziale.
   • Se però vuoi assicurarti di dare “un po’ di respiro” a un altro ad set, puoi impostare limiti minimi o massimi di spesa (spend limit), anche se ciò ricrea un effetto ABO, riducendo la libertà dell’algoritmo.

Questo scenario enfatizza la ricerca dell’efficienza: i soldi vanno dove le conversioni sembrano più facili ed economiche da ottenere. È un setup frequente per account che puntano a scalare velocemente e ottimizzare, ma si perde parte del controllo nei test.

Bid cap, cost cap e altri “parametri” di controllo

Oltre al classico discorso ABO vs. CBO, un altro modo per “imbrigliare” l’algoritmo consiste nell’impostare strategie di offerta particolari, come bid cap o cost cap. In breve:

• Bid Cap: definisci un limite massimo che sei disposto a spendere per singola azione. Se il limite è troppo basso, può succedere che l’algoritmo faccia fatica a spendere perché “non trova” conversioni in quella fascia di costo.
• Cost Cap: stabilisce un costo medio che vuoi mantenere, lasciando un po’ di spazio all’algoritmo ma comunque ponendo un tetto massimo.
• ROAS Minimo: in alcuni casi, definisci un ritorno sull’investimento pubblicitario (ROAS) che la campagna deve mantenere. Più è rigido, più l’algoritmo avrà difficoltà se il mercato non risponde come speri.

Questi parametri riducono la liquidità, perché aggiungono condizioni ulteriori che l’algoritmo deve rispettare prima di spendere. Sono utili quando hai vincoli di redditività molto chiari o vuoi evitare che la piattaforma spenda in modo disordinato. Al tempo stesso, c’è il rischio che se la soglia è troppo ambiziosa, la campagna non parta mai o parta ma non spenda a sufficienza.

Esempio di strategia mista: controllo iniziale, apertura successiva

Non è raro che una strategia abbia fasi diverse:

1. Fase di test controllato (liquidità bassa)

   • Si creano più ad set in ABO con budget separati. Ognuno testa un pubblico diverso (o una creatività diversa).
   • Obiettivo: raccogliere dati comparabili e scoprire la combinazione pubblico-creatività più promettente.
   • Tempo: 7-14 giorni, a seconda del budget e del volume di conversioni.

2. Fase di scaling (liquidità media-alta)

   • Terminato il test, sposto la vincitrice in una campagna CBO con un budget più ampio. Oppure, se voglio ancora più automatismi, creo direttamente un’Advantage+ Shopping Campaign (se parliamo di e-commerce).
   • Obiettivo: massimizzare le vendite sfruttando la parte di test che ha rivelato il miglior abbinamento pubblico-creatività. Ora lascio che l’algoritmo faccia il suo lavoro con più libertà.
   • Tempo: finché le performance rimangono buone, continuo a espandere il budget.

3. Fase di ottimizzazione continua

   • Continuo a monitorare i risultati. Se vedo che la campagna CBO ricomincia a sprecare budget, posso inserire alcuni correttivi, come limiti minimi e massimi di spesa, o tornare a testare in ABO nuove varianti creative.

Questa impostazione in step aiuta a coniugare i vantaggi di un test chiaro con quelli di una campagna più efficiente una volta trovato il “cavallo vincente.”

Il trend: Facebook spinge verso l’automazione

Se hai seguito gli aggiornamenti degli ultimi anni, avrai notato che Meta propone sempre più funzioni “automatiche.” Dalle campagne “Advantage+ Shopping” a “Advantage+ placements,” l’obiettivo è lasciare all’algoritmo il compito di definire budget, pubblico, posizionamenti e creatività.

Questo non vuol dire che siano sempre la soluzione ideale, ma indica la direzione che la piattaforma sta imboccando. Al di là dell’esperienza specifica di ogni advertiser, Meta vuole facilitare il processo soprattutto alle piccole e medie imprese senza grossi team di marketing. Più le opzioni sono “autogestite,” meno serve un esperto a modificarle e più l’azienda comune è incentivata a investire budget su Facebook.

D’altro canto, i professionisti e le agenzie continueranno ad avere la necessità di testare e sperimentare. Quindi è probabile che ABO, controlli manuali e segmentazioni specifiche non spariscano mai, proprio perché esistono casi in cui rimangono fondamentali.

Consigli finali e conclusioni

Arriviamo quindi a un riassunto di tutto ciò che abbiamo esplorato. La “liquidità” nelle Facebook Ads non è un valore di per sé buono o cattivo, ma una variabile strategica. Ogni inserzionista dovrebbe valutare il giusto equilibrio tra:

• Controllo: utile per test e segmentazioni rigide, o quando hai vincoli di budget particolari e vuoi essere certo di come spendi ogni euro.
• Libertà per l’algoritmo: vantaggiosa quando vuoi massimizzare l’efficienza, specie se hai già dati e un budget che consenta al sistema di “cercare” le migliori opportunità.

Ecco alcuni suggerimenti pratici per chiudere:

1. Sperimenta gradualmente: se hai sempre usato ABO, prova a creare una piccola campagna CBO e confronta i risultati. Viceversa, se usi solo impostazioni automatiche, potresti testare ABO per scoprire dettagli che finora ti sfuggivano.

2. Utilizza i dati per scegliere: si consiglia di prendere appunti su ogni test. Quale impostazione ha portato più conversioni? Quale strategia di offerta è rimasta “bloccata”? Quando vedi che l’account fatica, chiediti se hai aggiunto troppe restrizioni.

3. Attenzione ai cambi di budget: se continui a modificare il budget in modo drastico (ad esempio raddoppiandolo da un giorno all’altro), l’algoritmo ricomincia in parte la fase di apprendimento. Meglio aumenti progressivi.

4. Guarda i posizionamenti che funzionano: anche se selezioni “Advantage+ placements,” dopo un po’ di spesa puoi guardare i report per capire quali posizionamenti rendono meglio e quali peggio. Se uno è davvero inefficace, potresti escluderlo manualmente.

5. Considera le creatività: non sottovalutare mai la qualità dell’annuncio. Anche con la migliore strategia di budget, se il contenuto o il messaggio non attira le persone giuste, i risultati saranno scarsi.

6. Tieni un occhio ai costi e ai margini: la spesa può crescere velocemente con un approccio molto “libero.” Assicurati di monitorare il tuo ROAS e di disporre di margini adeguati. Non lasciare la campagna incustodita per troppo tempo, specialmente se è la prima volta che concedi ampia autonomia al sistema.

7. Ogni account fa storia a sé: c’è chi giura che ABO funzioni meglio, chi preferisce CBO. La verità dipende da vari fattori: nicchia di mercato, budget, tipo di prodotto/servizio, quantità di dati pregressi, stagionalità e persino fattori esterni (concorrenti, eventi, tendenze di acquisto). Sperimenta e trova il tuo bilanciamento ideale.

Esempio di routine quotidiana di controllo e ottimizzazione

Per concludere, ecco un breve schema di come potresti gestire quotidianamente o settimanalmente le tue campagne, a seconda della liquidità prescelta:

1. Controllo spesa e risultati

   • Apri Ads Manager e verifica quanti ordini/conversioni hai ottenuto nelle ultime 24 ore (o negli ultimi 7 giorni) e a che costo. Segna i principali KPI.

2. Analisi della distribuzione del budget

   • Se utilizzi ABO, controlla se tutti gli ad set spendono in modo equilibrato o se uno ha performance nettamente peggiori. Potresti ridurre il budget di quell’ad set o spegnerlo.
   • Se utilizzi CBO, vedi come il sistema sta ripartendo la spesa. Se un ad set non riceve praticamente nulla, chiediti se vuoi forzarne l’investimento per testarlo meglio.

3. Valuta i posizionamenti

   • Dai uno sguardo al report di suddivisione per posizionamento (se hai Advantage+ placements) o controlla come stanno andando i posizionamenti scelti manualmente.

4. Osserva le creatività

   • Quale annuncio ha il CTR (click-through rate) più alto e il CPA (costo per acquisizione) più basso? Quale annuncio non converte affatto? In un contesto CBO, è possibile che l’algoritmo stia spendendo tutto su una creatività “regina.” In ABO potresti scoprire che un ad set con una creatività orrenda sta bruciando budget inutilmente.

5. Decidi se apportare modifiche o aspettare

   • A volte conviene pazientare e dare tempo all’algoritmo di ottimizzarsi. Altre volte bisogna intervenire subito, soprattutto quando si perde troppo denaro in campagne palesemente inefficienti.

6. Pianifica nuovi test

   • Se hai raccolto abbastanza dati, potresti spegnere una creatività e sostituirla con un’altra, o cambiare pubblico. Se usi ABO, riflettere su come riassegnare i budget. Se usi CBO, potresti eliminare un ad set e aggiungerne uno nuovo.

Uno sguardo al futuro (e un consiglio pratico)

Meta continuerà senza dubbio a spingere l’automazione. Già oggi le campagne “Advantage+ Shopping” limitano fortemente la possibilità di creare segmentazioni manuali, e c’è da aspettarsi che arriveranno altre tipologie di campagne “semplificate,” con meno controlli manuali e maggiore dipendenza da sistemi di intelligenza artificiale.

Ciò detto, la conoscenza delle basi (ABO, CBO, scelte di posizionamento, strategie di offerta) rimane fondamentale. Se un giorno dovessi avere problemi con una campagna super automatica, la miglior soluzione potrà essere un test manuale per capire dove si trova il problema. Non esiste un “interruttore magico” per avere sempre successo con le Ads, ma saper switchare tra approccio manuale e automatismi è la chiave per adattarsi a diverse situazioni.

Consiglio pratico: mantieni un account “pulito” con le conversioni tracciate correttamente (pixel, eventi standard, parametri UTMs, sincronizzazione con Google Analytics o altre piattaforme di analisi). Più i dati sono precisi, più l’algoritmo (e tu) potete fare scelte sensate.

Conclusioni

Abbiamo coperto un’ampia varietà di aspetti legati alla liquidità su Facebook Ads, mostrando come la scelta tra un approccio manuale (meno liquido) e uno automatico (più liquido) non sia una lotta fra bene e male, ma piuttosto una decisione strategica. Dipende:

• Dall’obiettivo (vendite, test, awareness, ecc.)
• Dal budget (alto o basso)
• Dallo storico di conversioni (account rodato o neonato)
• Dalla disponibilità di tempo ed energia per fare ottimizzazioni manuali

La linea guida generale è: Massima automazione se vuoi ottenere l’efficienza più elevata in contesti con dati robusti e un budget adeguato. Maggiore controllo manuale se hai necessità di test e analisi approfondite o se il budget è ristretto e desideri condurre esperimenti precisi.

In definitiva, imparare a calibrare questa “liquidità” ti permette di usare Meta Ads in maniera consapevole e creativa, sfruttandone la potenza senza rinunciare alla possibilità di intervenire quando ne hai bisogno. Non esiste un’unica strada: sperimenta, sii curioso, monitora i dati e scopri come integrare nel migliore dei modi manualità e automazione.