META ads pagrindai: kaip suprasti, kas veikia ir kaip auginti pardavimus

Teorija, pavyzdžiai ir mokymų atmintinė dalyviams su AI prompt’ais + pagrindinės metrikos su paaiškinimais reklamos vertinimui.
Mokymai ONLINE, NEMOKAMI. Reikalinga registracija: https://forms.office.com/e/66PhHEe9SG

Mokymų programa:
– Trackinimas: Pixel + CAPI
Kaip platformos mato vartotojų veiksmus ir kodėl be trackinimo reklamos optimizacija realiai neveikia.
– Kampanijų tipai socialinių tinklų reklamose
Parodoma universali logika Awareness → Consideration → Conversion, kuri kartojasi visose platformose, tik skiriasi pavadinimai.
– Kaip pasirinkti tinkamą kampaniją ir auditoriją
Pristatomas paprastas sprendimo modelis pagal brando stadiją, duomenų kiekį ir verslo tikslą.
– Testavimas ir kodėl jis šiandien kritiškai svarbus
Kaip AI ir automatizacija (pvz., Andromeda tipo sprendimai) mažina rankinę kontrolę, todėl kūrybos ir žinutės testavimas tampa pagrindiniu augimo varikliu.
– Kaip suprasti reklamos rezultatus ir priimti sprendimus
Mokoma skaityti pagrindines metrikas kaip sistemą, kad būtų aišku, ar problema yra žinutėje, auditorijoje, creative ar web’e.
– Reklamos planavimas: kodėl reikia planuoti bent 3 mėn. į priekį
Parodoma, kaip struktūruotas testavimo → optimizavimo → scaling ciklas leidžia stabiliai auginti rezultatus.
– AI įtaka reklamos kūrimui + praktinis pritaikymas
Pristatoma, kaip AI pagreitina reklamos kūrimą, testavimą ir idėjų generavimą, o dalyviai gauna paruoštus prompt’us kasdieniam naudojimui.

Po mokymų:
PDF paruoštukas – 5 pagrindiniai AI promptai + svarbiausios metrikos su aiškiais paaiškinimais reklamos vertinimui.

———————————————————

Apie lektorę:

Esu Agnė Jakubynė – patyrusi „Coding school” lektorė, daugiau nei 10 metų dirbanti skaitmeninėje rinkodaroje ir kasdien praktiškai valdanti mokamą soc. tinklų reklamą bei kitus skaitmeninio marketingo kanalus.
Pagrindinės Agnės kasdienybės temos: „Meta“ reklama, el. pašto rinkodara, influencerių marketingas, performance marketingas ir konversijų optimizavimas (CRO). Praktikoje tai reiškia duomenimis grįstus sprendimus, nuolatinį reklamų testavimą ir paprastų, aiškių sistemų kūrimą.