Todos nós já vimos painéis que não fazem sentido quando você analisa os números, mas agora esses mesmos dados podem estar treinando suas campanhas para gastar seu orçamento perseguindo as pessoas erradas.
À medida que a automação assume maior parte do processo de compra de anúncios, desde a geração de criativos até os lances, os dados se tornaram uma das últimas entradas que os anunciantes podem controlar, e talvez a mais importante. Isso ocorre porque a automação só pode otimizar os sinais que você fornece.
Pense nisso: o que é pior, um anúncio brilhante exibido ao público errado ou um anúncio mediano exibido ao público certo? O primeiro gasta seu orçamento alcançando pessoas que você não deseja. A segunda pode ser ignorada, mas se alguém se envolver, pelo menos é a pessoa certa.
Mas você pode dizer honestamente que da última vez que configurou uma campanha, você gastou mais tempo verificando os dados do que pensando no texto do anúncio?
O custo dos dados ruins mudou
Vários anos atrás, o rastreamento incorreto era um problema de relatórios.
Se uma tag foi acionada duas vezes, uma conversão foi mal tratada, um valor foi gerado incorretamente ou suas conversões off-line pararam de funcionar por algumas semanas, o resultado foi um painel que não deu certo. Foi irritante, mas teve pouco impacto. Eventualmente, alguém questionaria os números durante uma revisão mensal, você rastrearia o problema, corrigiria e os dados seriam bons para a próxima revisão.
No entanto, esses mesmos dados agora alimentam o algoritmo de compra de sua mídia paga. O Lances inteligentes não espera que você interprete um relatório ou chegue à sua revisão mensal. Ele lê seus dados de conversão e age de acordo com eles antes mesmo de você notar um problema.
O mesmo número, agora errado, tem um resultado diferente. Um número ruim em um relatório requer explicação em reunião.
Um número ruim em uma conversão usada para lances custa porque o algoritmo não sabe que está errado. Ele otimiza esse sinal no momento em que o vê, e faz isso com eficiência.
O Google não entende seu funil ou seu negócio
Embora as ações de conversão sejam rotuladas na interface do Google como “lead”, “oportunidade” e assim por diante, esses rótulos são apenas para organização. Na verdade, a plataforma não entende onde fica o evento de conversão em seu funil.
Tudo o que ele vê é um evento de conversão com um valor numérico anexado (geralmente representando um valor monetário), portanto, ele não tem ideia de que uma inscrição em um boletim informativo vale US$ 2 em valor eventual, um lead vale US$ 60 e uma oportunidade vale US$ 400. O Google vê três conversões. Não tem ideia de que um vale 200x o outro.
O algoritmo não está otimizando o resultado do seu negócio. Está otimizando os dados que você forneceu. Se os dados estiverem errados, a otimização também estará.
Seus clientes pesquisam em qualquer lugar. Certifique-se de que sua marca aparece.
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Por exemplo, se cada envio de formulário dispara a mesma conversão com o mesmo valor padrão, não há uma maneira clara de distinguir informações falsas de consultas de alto valor, portanto o algoritmo as trata de forma idêntica. E como os retrocessos de pneus geralmente são mais baratos de adquirir, você fica inundado com eles.
O custo por lead cai de US$ 40 para US$ 25, e o painel faz com que seu custo por lead pareça mais de 35% menor, mas o pipeline seca rapidamente à medida que as consultas genuinamente qualificadas caem silenciosamente pela metade.
3 maneiras pelas quais dados ruins prejudicam silenciosamente a entrega
Dados inadequados podem assumir diferentes formas, mas estes são os três problemas com maior probabilidade de inviabilizar a entrega da campanha.
1. Evento errado
A otimização para uma ação no topo do funil, como uma visualização de página, quando os eventos de conversão reais ocorrem mais abaixo no funil, faz com que o algoritmo compre mais e mais desses eventos baratos sem que a atividade do funil inferior realmente prossiga.
2. Valor errado
Contar todas as conversões igualmente (ou atribuir a elas um valor fixo de espaço reservado) quando seu valor real variar em 10x. O algoritmo prioriza o volume de conversões de menor valor porque são mais fáceis de adquirir.
3. Sem dados
Este não é discutido o suficiente. Nada mata uma campanha mais rápido do que uma quebra completa nos dados.
No primeiro dia, o algoritmo se pergunta onde estão as conversões. No dia 2, começa a presumir que eles não virão. No terceiro dia, ele está fazendo mudanças sérias nos lances. Dentro de uma semana, a maioria das campanhas terá se reduzido a quase nada.
Como escolher o sinal certo para o Google
Então, como você conserta isso?
Tomemos como exemplo um negócio típico de geração de leads. Alguns leads nunca serão convertidos, enquanto outros valem 10 vezes mais que os demais.
Se o seu formulário fizer as perguntas de qualificação corretas, você já sabe qual é qual. Mas se você estiver otimizando para cada lead enviado usando um CPA desejado, estará dizendo ao Google que todos eles são igualmente valiosos.
Imagine uma conta gastando US$ 20.000 por mês com um CPA alvo de US$ 40 e gerando cerca de 500 leads. Apenas 150 se qualificam, e talvez apenas 50 sejam genuinamente de alto valor. O valor esperado de um lead é de US$ 60, um lead qualificado custa US$ 200 e um lead de alto valor custa US$ 600. Isso é um spread de 10x no valor.
Você tem várias maneiras de melhorar o sinal de otimização:
- Otimize para um lead qualificado:Crie uma nova ação de conversão, como “lead qualificado”, e dispare-a apenas para leads com valor. Você pode então mover seu CPA desejado para essa ação de conversão, sabendo que ela ignorará leads sem valor. A vantagem é que você treina a campanha com um sinal mais significativo. A desvantagem é que todo lead com valor ainda é tratado de forma igual.
- Atribua valores de conversão e useo ROAS desejado: adicione um valor monetário ao lead qualificado com base na receita potencial que ele poderia gerar se fosse convertido em uma venda. Você pode então mudar a campanha para ROAS desejado, permitindo que o Google otimize o retorno em vez de simplesmente contar leads sem valor. No entanto, ainda poderá comprar um número maior de leads de menor valor se puder adquiri-los pelo preço certo, em vez de priorizar os de maior valor.
- Otimize para um lead de alto valor: crie um evento de conversão de “lead de alto valor” que é acionado apenas para leads de nível superior, com ou sem valor de conversão. Você pode então otimizar com CPA desejado ou ROAS desejado, dependendo se deseja focar no custo de aquisição ou no retorno. A vantagem são leads de maior qualidade. A desvantagem é que, dependendo do seu gasto, os dados podem ser muito limitados para apoiar essa abordagem até você escalar.
Esses são apenas alguns sinais de otimização possíveis, mesmo sem se aprofundar no funil. Você também pode aplicar a mesma abordagem a eventos de funil inferior, criando ações de conversão separadas para marcos, como lead contatado, contato qualificado ou contato de alto valor.
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A segmentação e a medição podem ser diferentes
Parece simples, mas o evento de conversão que você otimiza e aquele que você reporta não são, e provavelmente não deveriam ser, os mesmos. Um treina o algoritmo. O outro informa como está o desempenho desse treinamento.
No nosso exemplo anterior, um cliente ou parte interessada interna pode querer ver o custo por lead, o que é uma métrica perfeitamente válida. Enquanto isso, a campanha está otimizando para a conversão do lead qualificado, não para o lead original.
Você mantém a conversão de lead original funcionando apenas como uma métrica de relatório, para que as partes interessadas ainda obtenham seu custo por lead enquanto a campanha dá lances no sinal de lead qualificado que realmente gera valor para o negócio. A mesma campanha, duas conversões, dois trabalhos muito diferentes.
O que nos leva de volta ao ponto de partida: você gastou mais tempo verificando os dados do que escrevendo o anúncio? Em uma conta automatizada, os dados agora são sua estratégia.
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Fonte ==> Istoé
