Grande parte da discussão se concentra no que o futuro próximo nos reserva, mas já existem vários produtos novos – como os formatos UAC e Smart Display do Google e o sistema de lances oCPM do Facebook – prontos para serem utilizados e gerar resultados para os anunciantes.
Como qualquer nova tecnologia, existem algumas vantagens e desvantagens, e a forma como esses produtos são implementados deve ser cuidadosamente considerada. Este artigo aborda alguns dos aspectos mais promissores da tecnologia, alguns pontos a serem observados e, finalmente, o que isso significa para seus planos de mídia.
A promessa da IA para os anunciantes
Os melhores aspectos são bastante óbvios para a maioria dos observadores do setor. A IA é capaz de identificar tendências que podem escapar até mesmo aos analistas humanos mais experientes. Ao analisar mais dados, em mais variações, a IA geralmente consegue gerar resultados melhores do que campanhas semelhantes gerenciadas manualmente.
A IA também funciona de forma mais consistente. Ao contrário dos analistas humanos, os sistemas computadorizados não precisam de férias nem têm dias de folga devido a resfriados ou distrações. A otimização está sempre ativa e em constante funcionamento.
Por fim, a maioria desses sistemas requer pouca interação humana. Os gerentes de contas podem definir os parâmetros da campanha e deixá-la rodar.
Em suma, os formatos automatizados têm o potencial de gerar resultados melhores e mais consistentes com menor necessidade de mão de obra. No curto prazo, isso libera mais tempo para criatividade e estratégia. No longo prazo, pode alterar a dinâmica econômica do setor.
As armadilhas
As ferramentas automatizadas ainda são recentes. A atual geração de ferramentas é extremamente promissora, mas ainda precisa ser cuidadosamente avaliada quanto à sua adequação a um plano de mídia. Usadas de forma inadequada, essas ferramentas podem não atingir seu potencial e, na verdade, podem te afastar ainda mais dos seus objetivos, em vez de te aproximar. Os pontos mais importantes a serem considerados com a sua agência são:
Otimização multipolar deficiente
A maioria das ferramentas existentes é bastante eficaz na otimização para um único indicador-chave de desempenho (KPI), mas poucas são bem configuradas o suficiente para lidar com o equilíbrio entre KPIs concorrentes ou KPIs com restrições não orçamentárias. Por exemplo, se seu objetivo é simplesmente atingir um ROAS de 4x, as ferramentas do Facebook e do Google podem te ajudar nessa direção.
No entanto, se você considera esses canais como um primeiro contato importante, mas não como o canal completo, e deseja maximizar o ROAS (retorno sobre o investimento em publicidade) com uma receita mínima de US$ 50 mil por dia, as ferramentas existentes ainda não são tão sofisticadas.
Superotimização
Mesmo para um único indicador-chave de desempenho (KPI), às vezes os algoritmos de aprendizado de máquina ainda precisam da boa e velha intuição humana. Eles podem aprender em excesso, não se adaptar com rapidez suficiente quando as condições mudam ou ser incapazes de considerar o contexto mais amplo.
Por exemplo, um teste recente da Croud de um produto automatizado apresentou bom desempenho, otimizando-se para um desempenho excepcional. No entanto, após uma mudança importante no comportamento sazonal, o produto ficou estagnado por semanas, aparentemente continuando a visar pessoas que não tinham mais interesse em comprá-lo.
Um teste com outro produto mostrou as limitações dessas ferramentas ao se considerar o contexto. O produto foi configurado para gerar tráfego, o que de fato fez, de forma barata e eficiente. No entanto, o desempenho do back-end não melhorou.
Quando a equipe analisou os dados, descobriu que o produto havia gerado muito tráfego móvel que parecia ser acidental, com base nas taxas extremamente altas de perda de tráfego e rejeição.
Menos flexibilidade e controle
Como essas ferramentas são projetadas para fazer uma coisa e fazê-la bem, elas podem não ser adequadas para casos de uso que se afastem minimamente de sua missão principal. Muitas ferramentas automatizadas exigem que você abra mão do controle sobre posicionamento, alvo, frequência, tempo, dispositivo e outras variáveis-chave. Se os resultados estiverem alinhados com seus objetivos, essas podem ser concessões aceitáveis.
Um produto de display, por exemplo, otimiza para uma meta de CPA, mas você não pode controlar o remarketing versus prospecção, a frequência ou o posicionamento. Se seu objetivo é ampliar o topo do funil e aumentar o reconhecimento da marca, o produto pode não ser a melhor opção, pois pode estar otimizado para visitantes anteriores. Os CPAs podem ser ótimos, mas a compra não cumprirá seu papel no seu plano.
A impossibilidade de limitar a frequência pode incomodar os visitantes, e a incapacidade de controlar os anúncios para excluir conteúdo controverso pode ser uma desvantagem.
Menos transparência
Esses podem ou não ser problemas, dependendo dos seus objetivos e das ferramentas que estamos discutindo. No entanto, uma desvantagem de muitas ferramentas automatizadas é que os fornecedores restringem as informações sobre desempenho e segmentação, dificultando saber se uma preocupação específica é relevante ou não.
A informação e os dados limitados não só alimentam dúvidas sobre a eficácia de um produto no cumprimento de uma função específica, como também restringem os insights disponíveis para toda a empresa. Embora um analista humano possa ter um escopo ou frequência de análise mais limitados, os insights que ele/ela descobre podem ser compartilhados com o restante da empresa.
Descobrir quais mensagens, quais produtos ou quais regiões geográficas estão gerando o melhor desempenho pode levar a insights que impulsionam mudanças mais amplas em nível de negócios.
Para as agências, a menor transparência também dificulta o planejamento de mídia. Sem dados claros sobre leilões, inventário e preços, prever o impacto de mudanças no orçamento ou no público-alvo torna-se praticamente impossível.
Fornecedores versus profissionais de marketing
Por fim, a falta de transparência, combinada com a falta de controle, também incomoda muitos anunciantes que entendem que o que pagam em leilões de mídia é um jogo de soma zero entre eles e os fornecedores. Lances mais altos são bons para plataformas que precisam reportar as tendências de CPC e CPM para Wall Street; não são tão bons para os profissionais de marketing que tentam atingir suas metas de margem em canais de resposta direta.
Embora as ferramentas de licitação automatizadas provavelmente não sejam projetadas apenas para aumentar as margens dos fornecedores, podemos confiar que elas atuem para reduzir os lances e os custos para os anunciantes sempre que possível?
Dicas para testes
Embora eu tenha listado mais problemas do que benefícios, não se engane: a grande vantagem é que essas ferramentas continuarão a evoluir e a ganhar importância. Muitas equipes de produto estão cientes dos problemas e trabalham ativamente para melhorar a flexibilidade, a capacidade de resposta e a transparência de suas ofertas automatizadas.
Enquanto isso, aqui vão algumas dicas para evitar as armadilhas e começar a testar esses produtos com sucesso:
Foco nos KPIs
Como esses produtos fazem uma coisa e a fazem bem, é absolutamente crucial garantir que o objetivo esteja bem definido. Você busca instalações do aplicativo? Ou o objetivo real é impulsionar as compras dentro do aplicativo? A diferença pode parecer sutil para humanos, mas para um sistema automatizado, pode ser a diferença entre o sucesso e o fracasso.
Pense no panorama geral
À medida que as máquinas se tornam cada vez mais eficientes em nichos de publicidade específicos, torna-se crucial para profissionais de marketing e agências considerarem o panorama geral. Cliques baratos são realmente suficientes para impulsionar o sucesso dos negócios? É preciso alcançar um novo público para crescer ou basta que uma campanha seja direcionada novamente ao mesmo grupo que já demonstrou interesse em comprar?
Busque insights
O fato de o Facebook não ter uma enorme quantidade de dados de pesquisa ou insights de leilão não significa que não seja possível encontrar informações relevantes. Pode ser apenas necessário procurá-las em outros lugares. Como é o comportamento do usuário? Nos aplicativos? No site? O que acontece com a taxa de conversão do site quando você veicula um anúncio na TV? Talvez seja preciso explorar novas fontes, mas ainda assim haverá informações valiosas a serem obtidas.
Implante com propósito
Esta dica final resume todas as outras. Não faça testes às cegas. Trabalhe com sua agência para desenvolver hipóteses sólidas sobre como produtos específicos podem ajudar a atingir seus objetivos. Seja claro sobre o que você está testando e escolha cuidadosamente o indicador-chave de desempenho (KPI) que o produto irá otimizar.
Para determinar se funcionou, olhe além das métricas de mídia e talvez até mesmo dos KPIs da ferramenta. Mantenha a visão geral em mente e esteja preparado para analisar além dos pixels do fornecedor para identificar o que realmente mudou.
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by Nelson Elliot
fonte: ClickZ
