É inegável a concentração do controle do inventário de mídia online em dois grandes gigantes da atualidade: Google e o Facebook. No entanto cada gigante tem sua particularidade: o Google Ads já atingiu certa maturidade nas dinâmicas de busca paga (embora sempre lançado melhorias) com práticas e automações que atualmente minimizam grandes erros. Embora uma boa gestão sempre gere melhores resultados hoje em dia é relativamente simples fazer uma campanha medíocre no Google (medíocre no sentido de ser “na média”, nota 6, não pejorativo).
Já o Facebook – em parte por ser uma dinâmica mais recente, em parte pela própria cultura da empresa – apresenta tanto grandes oportunidades quanto riscos (acertar é diferencial, errar é comum).
Fala-se muito da necessidade de desenvolver inteligência em mídia (e em um mundo com um percentual cada vez menor de exposição a publicidade, ser assertivo na escolha do público nunca foi tão importante) mas para muitos anunciantes, com o perdão da expressão, o buraco é mais em baixo. Falta definir objetivos claros paras campanhas, senso crítico de quem as opera e sinergia tanto com objetivos de negócio (receita e rentabilidade) quanto objetivos tradicionais da publicidade (impactar de forma relevante o público-alvo).
Mas o que não faltam hoje são opções certo? O Facebook ads parece empoderar o anunciante com uma grande gama de opções de objetivos de campanha:
Lembro das minhas aulas de mídia na faculdade em meados 2003: objetivo numérico de uma campanha é alcance e frequência dentro do target. Um profissional habituado com o offline não saberia por onde começar com a tela acima.
O Facebook atualmente tem um algoritmo extremamente eficiente para otimizar por esses objetivos, por isso as campanhas que têm tido melhor custo-por-resultado são aquelas que iniciam com um público amplo (mais de 1 milhão de alcance potencial). Isso porque o algoritmo vai funcionar melhor com o tempo se tiver uma base grande para procurar usuários com padrão similar aqueles que cumprem objetivos.
Onde está, portanto, o problema?
A resposta é: na coluna do meio, nas campanhas de consideração (lead, visualização de vídeos, engajamento, etc). Desde o primeiro anúncio que fiz na newsfeed do Facebook um fator sempre chamou atenção, não tenho outra forma de colocar: existe um perfil de pessoas que curte qualquer coisa.
Faltou combinar o jogo com o usuário: não existe plataforma que dê mais opções de formatos e possibilidade de interações como o Facebook, no entanto falta um esforço em entender e qualificar essas interações.
Eu nunca pensei que um anúncio de seguro de carro focado em levar tráfego para o site pudesse gerar curtidas. No entanto, invista o suficiente em qualquer anúncio que ele passa de 1.000 likes, não importa seu conteúdo ou para que está sendo otimizado: você vai atingir uma parcela do público que curte qualquer coisa. Isso é inevitável, o problema está em otimizar para atingir essas pessoas.
Mas o problemas não fica restrito as métricas de engajamento, afinal, não é de hoje que se fala que “like” é um objetivo vazio.
Quando o Facebook lançou o formato de lead ads (ou anúncios para cadastro), o formato parecia extremamente promissor: o usuário não saia do Facebook para compartilhar informações de telefone ou e-mail com anunciantes e não teria que preencher esses dados em formulários, reduzindo tanto o atrito de ter que digitar as informações quanto sair do ambiente do Facebook. Ao testar o formato pela primeira vez, em poucos dias recebemos centenas de leads por um custo muitas vezes mais baixo que em outras mídias, foi uma euforia.
O resultado final: nunca um gerente de equipe de vendas me xingou tanto. Tive pesadelos com ele me falando: “nunca mais traga esses leads do Facebook!”. Ouvindo as ligações ficou fácil de entender: muita gente perdida, que não lembrava ou entendia o que tinha feito. Se os leads eram 10X mais baratos, convertiam 20X pior.
É esperado que mídia display tenha uma conversão de lead para venda mais baixa, mas o formato de lead ads levou a coisa para outro patamar.
Recentemente observei a mesma coisa com downloads de aplicativo. Nunca se teve tanta gente baixando o aplicativo sem utilizá-lo depois. Percebam que o algoritmo fez exatamente o que se esperava dele: trouxe grande volume do resultado por um custo baixo. O problema é que ele não tenta encontrar os padrões do seu público-alvo, ele vai tentar encontrar o público que clica em qualquer coisa que vê pela frente, pesando também as impressões de menor concorrência no leilão em tempo real.
E tem um inventário que é particularmente barato no brasil, que pode consumir muito do seu orçamento tanto em facebook quanto em outras redes: usuários com sistema operacional android. Existe uma forte relação desse inventário com classe média: IOs / Apple tem penetração baixíssima nas classes C e D. E é natural que quanto maior o poder aquisitivo – como tendência – mais caros sejam os custos unitários de compra (CPC ou CPM). Para deixar claro: não estou dizendo para não anunciar para classe C, estou dizendo para saber quem é seu público e anunciar para ele. Quando vejo uma campanha com público-alvo classe A/B com mais de 70% de veiculação em android sei que as chances do investimento ter sido desvirtuada são muito altas. E por que? Porque gerou um custo por view, custo por engajamento, custo por download, custo por o que for, mais baixo.
Esse tipo de investimento gera uma resposta direta em vendas? Não.
Gerou impactos relevantes dentro do target? Não.
Tudo o que conseguiu foram interações que não cumprem nenhum propósito, normalmente fora do target. Ao otimizar pela metas de consideração são grandes as chances de não cumprir um objetivo nem de performance nem de awareness.
Sinto que esse mindset de otimizar por uma métrica sem entender a intenção por trás dela tem grande responsabilidade pelos problemas que o Facebook enfrentou nos últimos tempos. O algorítimo que prioriza os posts da newsfeed acabam priorizando posts que irritam seus usuários (mas “engajam”), afastando eles da rede no médio prazo.
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Ao definir objetivos de consideração, mais do que nunca, é preciso saber quem é seu target
No entanto, vale ressaltar que o mesmo não ocorre quando o objetivo é venda ou mesmo um formulário no site: as pessoas vão refletir um pouco mais antes de colocar um cartão de crédito, gerar um boleto ou mesmo colocar o número de telefone em um ambiente desconhecido. Da mesma forma quando se otimiza por objetivos mais tradicionais: define-se o público-alvo e pode-se atingir a mensagem com boa frequência e potencialmente lembrança de marca. O impacto da impressão no Facebook Ads é significativo: como os bons formatos nativos, é bem mais difícil de ignorar que banners e não tem a quebra de viewablity (percentual de diferença entre impressões e impressões visíveis).
Minhas recomendações:
- Se o objetivo for ação no site pode-se utilizar a estratégia de otimização automática + público amplo. Funciona muito bem, mas importante ressaltar que boa parte da inteligência da segmentação fica com o Facebook, dificultando bons insights como “descobrimos que quem tem interesse em natação tem maior propensão de comprar nossos produtos”.
- Não sou contra utilizar como objetivo download ou mesmo leads contanto que você selecione com muita assertividade o público-alvo na ferramenta e análise a performance até a venda. Mas vá com calma. Bom resultado tende a ser pagar mais pelo objetivo (download ou lead) mas compensar depois na conversão para venda.
- Mas não vejo nenhum contexto que justifique otimizar por engajamento ou tráfego: melhor otimizar por alguma ação relevante no site ou por alcance e frequência.
Estamos entrando em um mundo cada vez mais regido por algoritmos em uma caixa preta: das recomendações da Netflix ao algoritmo de ranking de busca orgânica do google. Está ficando cada vez mais claro também, dentro e fora da publicidade, que esse tipo de algoritmo é uma ferramenta como qualquer outra: sujeita a impactos imprevisíveis e mau uso. O uso de big data e machine learning do Facebook é exemplar, mas de nada vale se você está seguindo uma premissa vazia (tal como: quem interage no meu anúncio é o meu target).
É exigir demais de um profissional de publicidade que ele consiga associar dados e comportamento para decidir se o algoritmo está atendendo às necessidade reais da empresa? Talvez, mas tenho alguma confiança que resolver esse tipo de desafio será, nos próximos anos, fator determinante de uma estratégia de sucesso no marketing.
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