Potencializar a eficiência de uma campanha sem aumentar o orçamento a ela destinado é um grande desafio para qualquer empresa. Na publicidade online não é diferente, ainda mais porque hoje o ecossistema digital dispõe de uma variedade de ferramentas, com tecnologias e funcionalidades bastante distintas. Afinal de contas, como ser relevante num ambiente tão disperso como a internet e ainda otimizar o budget disponível?

Segundo pesquisa de Grace Kite, fundadora e economista da empresa de análise de dados Magic Numbers, sobre as campanhas publicitárias no Reino Unido, o retorno sobre o investimento (ROI) aumenta proporcionalmente ao tamanho do negócio de um anunciante. Ou seja, os desafios das empresas com investimentos menores são ainda mais críticos, já que elas precisam competir com campanhas de rivais com orçamento (e awareness) superior.

Mas independentemente do tamanho da empresa e do budget de marketing, sabemos que o investimento publicitário precisa se justificar no retorno que traz ao negócio, por isso, falar sobre assertividade e performance significa aumentar ganhos e, consequentemente, reduzir gargalos financeiros. Sendo assim, listo abaixo algumas dicas básicas para garantir campanhas digitais mais assertivas e rentáveis.

Entenda como as diferentes tecnologias trabalham. 

A primeira coisa a se entender é que existem diversos tipos de inteligências artificiais. O deep learning, por exemplo, subcampo mais avançado do estudo da inteligência artificial, é a chave por trás de disrupções tecnológicas em diversas indústrias, como a de carros autônomos e na interface de voz de assistentes virtuais. A tecnologia também já impulsiona um novo capítulo na publicidade como um aliado poderoso das marcas na criação de novas experiências para o público, aliando a personalização à alta performance - e consequentemente, a um menor custo de ativação.

Isso porque, diferente do machine learning convencional, ele elimina etapas manuais de classificação, de modo que a máquina aperfeiçoa literalmente “sozinha” a precisão das recomendações de interação com o público. Assim, é possível encontrar padrões que não seriam perceptíveis ao humano, e selecionar o melhor momento para apresentar cada anúncio, seja de display ou vídeo, ao usuário mais indicado, seja um potencial novo cliente ou um consumidor antigo, a depender do objetivo de cada campanha.

Quanto mais dados forem analisados, mais precisas serão as previsões e recomendações dos algoritmos sobre quando, como, onde e a que custo exibir um anúncio, portanto, quanto mais avançada a tecnologia utilizada, melhor será a performance da campanha e a experiência do usuário. Apenas como referência, o deep learning é capaz de atingir cerca de 200 mil FLOPS (Floating point operations per second), métrica utilizada para medir o número de operações realizadas por segundo (processamento), enquanto o machine learning convencional chega apenas a 80.

Pense em processos assertivos para a integração dos dados.

Mas além da escolha da tecnologia, é importante também saber quais perguntas serão feitas e quais dados devem ser considerados e analisados. O processamento dessas informações pode ser destinado à IA, mas a coleta e a integração dos dados ainda depende de processos pensados por humanos.

Cada empresa ou marca possui suas particularidades, e o conhecimento sobre o negócio, os hábitos e o perfil dos seus clientes ajuda a definir as informações a serem analisadas nas tomadas de decisão do algoritmo. O uso de tecnologia, portanto, precisa evoluir para que o profissional da área de marketing e publicidade dedique-se às análises dos processos e da automação necessária para que a IA faça o seu trabalho.

No estudo “O Novo Mundo do Trabalho” da desenvolvedora de softwares ServiceNow, apenas 24% dos profissionais entrevistados no Brasil usam a IA para reduzir as horas despendidas em funções operacionais no trabalho. A tecnologia pode automatizar processos de trabalho e isso também deve ser usado na publicidade digital para ajudar a diminuir a carga de trabalho operacional, antever comportamentos de compra do consumidor e processar as informações necessárias que irão garantir o sucesso da campanha.

Considere os dados menos convencionais.

Sabemos que os hábitos de consumo e o comportamento online do consumidor ajudam a definir as audiências das campanhas nas diferentes plataformas de comunicação. Então um cliente que faz compras com mais frequência no e-commerce deve ser privilegiado na campanha de mídia, certo? Provavelmente.

As informações históricas também devem ser relacionadas com os interesses do consumidor em tempo real, como, por exemplo, o que ele está pesquisando na internet, para definir seu real potencial de engajamento naquele momento. Essas inúmeras análises são de responsabilidade do algoritmo, mas cabe ao humano disponibilizar os dados que serão interpretados e tentar ir além: quais outras informações podemos dar ao algoritmo para torná-lo ainda mais preciso?

Quais processos podemos otimizar para melhorar a performance geral do site e impactar os resultados das campanhas?

Muitas vezes esses insights podem vir da análise de métricas secundárias das campanhas. Por exemplo, vale a pena olhar para bounce rate, que é taxa de rejeição de um site; tempo de sessão, que avalia o tempo de permanência no site; connect rate, no qual é medida  a quantidade de clicks que realmente viraram sessões; e até mesmo o benchmark de visitações que cada vertical econômica consegue obter, para ver se os seus números estão acima do mercado.

Considerar esses dados na tomada de decisão do algoritmo é fundamental, mas interpretá-los a fim de investigar e corrigir falhas é um diferencial competitivo que vai se traduzir em melhores rendimentos e menos desperdício.

Maior precisão nas escolhas dos dados, na tecnologia do algoritmo, e na interpretação de métricas menos convencionais garantem maiores probabilidades de engajamento e conversão nas campanhas, o que se reflete não só em uma melhor experiência, mas em um maior índice de aproveitamento do orçamento publicitário. Sendo assim, a escolha de parceiros de mídia também deve seguir a mesma linha, equilibrando tanto a entrega tecnológica como o apoio na interpretação estratégica dos indicadores e na identificação de oportunidades constantes de otimização.