Os modelos de atribuição de anúncios do Google e os KPIs para otimização ficam cada vez mais complexos. Qual é o lance certo para sua empresa? Como você configura o orçamento certo para suas campanhas de anúncios do Google? Onde e quando você move esse orçamento?

Idealmente, queremos gastar dinheiro com a origem das nossas vendas. Mas a  origem das nossas vendas depende do modelo de atribuição.

Quando se trata de escolher um modelo de atribuição, parece que você está escolhendo um ‘sistema de crenças’ inteiro.

Neste artigo, você aprenderá como fazer a engenharia reversa dos sistemas de lances certos para suas campanhas com base no status de sua operação e como isso pode determinar qual modelo de atribuição de anúncios do Google você deve usar para seus lances e orçamentos.

Com cada vez mais modelos de atribuição disponíveis, e as jornadas dos clientes não ficando mais simples, as perguntas aparentemente simples que fazemos a nós mesmos como profissionais do marketing no dia a dia estão se tornando cada vez menos claras.

E para ser justo, essas perguntas podem ser assustadoras às vezes.

Assim como escolher o tipo certo de massa para o seu molho, é preciso muito pensar, ponderar e manter discussões filosóficas internas para identificar qual modelo de atribuição e KPIs são melhores para otimizar sua operação, maximizando seus esforços no Google Ads.

Vamos tentar facilitar.

Escolhendo a North Star certa

( Fonte )

O primeiro elemento a ter em consideração é p Icking o direito Estrela do Norte (que não se refere a filha de Kanye West, mas para o  objectivo global de uma operação de marketing .)

Portanto, “Escolher a Estrela do Norte certa”  significa definir sua meta e ambição, e a métrica que você deseja usar para otimizar seus negócios . Existem algumas opções.

# 1) CPA: custo por aquisição

O “North Star” mais comum é o custo por aquisição ( CPA ou CAC ).

É fácil de implementar, porque é simplesmente o custo sustentado para adquirir um novo cliente. A maioria das empresas focadas na geração de leads usa essa métrica – imagine se você está gerando leads para uma companhia de seguros ou um aplicativo de cartão de crédito.

É, no entanto, uma métrica muito grosseira que ignora a qualidade da aquisição.

Ao analisar seus negócios em termos de custo por cada lead, você está enfrentando um grande desafio: como avaliar a qualidade de cada lead. 

Digamos que você avalie o custo de cada aplicativo de cartão de crédito. Você não sabe quantos desses aplicativos serão bem-sucedidos ou não.

E é aqui que entra em cena o CPMQL (Custo por Marketing Qualificado), mais sofisticado .

# 2) CPMQL: custo por líder qualificado em marketing

O que você considerará neste caso é o custo de um lead que foi considerado bom o suficiente . No exemplo acima, quando alguém solicita um cartão de crédito, passa por um processo em que a equipe de vendas avalia se o lead é bom o suficiente e injeta essas informações novamente no CRM.

Esse processo analisa se o seu contato é uma pessoa real e se eles estão no alvo da sua empresa .

No exemplo do cartão de crédito, você pode definir a localização e a pontuação do cartão de crédito, para que uma empresa precise estar localizada no Reino Unido e ter uma pontuação de cartão de crédito designada para se qualificar. Com essa abordagem, o nível de granularidade é bom, mas você assume que os leads qualificados têm mais probabilidade de se converter em clientes pagantes, o que não é necessariamente verdadeiro.

Se você quiser aprofundar a granularidade do KPI, poderá usar o CPPA (custo por cliente pagador), às vezes chamado de CPAC – custo por cliente adquirido .

# 3) CPPA: custo por cliente pagador

Com essa abordagem, você está analisando o valor real de um cliente pagador, mas também existem alguns contratempos. Vamos voltar ao nosso exemplo.

Primeiro, você emite o cartão de crédito para um número muito menor de pessoas do que o número de leads qualificados. Então, pode haver um atraso entre quando o lead chega, se qualifica e se torna um cliente. Sem mencionar os desafios de obter todas as informações em um só lugar.

Todas as opções acima tornam difícil tomar a decisão certa quando se trata de fazer lances corretamente e alocar orçamento para suas campanhas.

Haverá trocas, como em quase tudo na vida. Você conhece a regra: se é saborosa, ela engorda ou é ilegal! Quanto mais granular for a métrica, mais baixos serão os dados . Em outras palavras, você tem duas opções.Uma métrica aproximada que fornecerá informações suficientes ou uma sofisticada com um volume menor de dados, o que tornará mais desafiador tomar uma decisão que o ajudará a otimizar suas campanhas .

Para uma empresa de cartão de crédito, o CPMQL pode ser o equilíbrio certo entre volume (maior que CPPA) e qualidade (mais profundo que CPA).

Eu sei que você estava esperando por isso, então aqui vem! O próximo é o ROAS (retorno do investimento em publicidade).

# 4) ROAS: retorno do investimento em publicidade

Essa abordagem fornecerá um nível de otimização altamente preciso.

A maioria das empresas de comércio eletrônico otimiza para o ROAS. No entanto, existem alguns problemas com essa abordagem.

Primeiro, a receita pode ser espalhada pelos diferentes elementos de uma iniciativa de marketing , como várias palavras-chave. Em segundo lugar, os outliers estão sempre ao virar da esquina e isso pode levar a preconceitos ao analisar suas campanhas.

Você também pode descobrir que itens mais baratos vendem melhor online, fazendo com que o ROAS pareça melhor, mas potencialmente reduzindo seus resultados.

Por exemplo, nem todos levam em consideração os custos de entrega ou as margens baixas. Se você não é um negócio de comércio eletrônico, também precisa considerar as conversões offline.

Portanto, apesar do ROAS ser o KPI mais usado pelo comércio eletrônico, pois fornece um alto nível de otimização, ele não está imune a fatores prejudiciais .

Até o momento, cobrimos os KPIs mais comuns. Vamos dar um passo à frente e dar uma olhada na relação LTV (Lifetime Value) e, em particular, LTV / CAC (Lifetime Value / Custo de aquisição do cliente).

Nesse caso, você otimizará usando uma versão mais inteligente do ROAS. Isso porque, enquanto o ROAS captura apenas a receita com gastos com publicidade, o LTV pode capturar a probabilidade de um cliente específico voltar e comprar novamente . Além disso, o LTV não apenas analisa a receita, mas também considera suas margens na primeira transação. Essas considerações tornam o LTV um nível de otimização mais preciso.

Você terá os mesmos contras que o ROAS e mais um. A probabilidade de um cliente voltar é baseada em um número médio. Portanto, nem sempre será claro e pode levar um longo tempo até para obter um esboço aproximado.

Escolhendo SUA Estrela do Norte (de relance!)

Quando se trata de escolher sua estrela do norte, você deve considerar o tipo de empresa:

• Comércio eletrônico

Seu principal objetivo é o retorno do investimento , e a melhor maneira de fazer isso seria otimizar para LTV / CAC ou ROAS;

• Geração de leads

Você deve optar por CPL ou CPA, CPMQL ou mesmo o CPPA ou CAC mais sofisticado.

A métrica perfeita não existe e depende de vários aspectos: seus objetivos de negócios, a natureza dos seus negócios e a sofisticação de suas operações digitais.

Mas também se você está apenas começando ou se tem uma empresa estabelecida.

Você escolheu a Estrela do Norte certa, agora é hora de discutir os modelos de atribuição.

Modelos de atribuição de anúncios do Google

Hoje, os modelos de atribuição são tão importantes no marketing que você pode compará-los com a experiência de sair para beber.

Digamos que você comece com um Appletini, depois um Martini comum (mexido, não abalado), depois um copo de vinho tinto … e você pode dizer não para “apenas” alguns copos de cerveja? E para terminar a noite com a aula, você adiciona uma flauta de prosecco (ou duas). Nesse ponto, você provavelmente se sentirá “oficialmente” embriagado … Mas qual foi a bebida que o deixou bêbado?

Se estivéssemos em um mundo usando o modelo de atribuição de último clique, o prosecco seria totalmente responsável por sua ressaca … mas isso não seria uma representação justa do que aconteceu.

A conversa do modelo de atribuição é sobre como você atribui o valor de uma conversão ao elemento certo na jornada do usuário que o leva a comprar um produto ou a se inscrever em um boletim informativo. , ou seja qual for o seu objetivo comercial.

Você pode usar a atribuição de vários eventos . Essa abordagem visa distribuir o crédito de uma conversão específica a todos os pontos de contato de publicidade que foram influenciados por essa conversão .

O modelo baseado em posição está dentro dos chamados modelos heurísticos ( modelos prontos para uso oferecidos pelo Google ).
Na maioria dos casos, esse é o menor dos vários males, pois você atribui valores diferentes nas posições da cadeia, independentemente do impacto real na conclusão da venda.

Com esse modelo, você está simplesmente atribuindo a atribuição com base na posição na cadeia usando uma abordagem de cima para baixo. Esta é uma maneira muito simplista de ver a complexidade da realidade.

Vamos além disso.

A próxima etapa é a atribuição algorítmica , que é uma análise completa dos dados que você possui para determinar o impacto relativo de um determinado ponto de contato nas conversões .

Em vez de “atalho” e aplicação de uma declaração geral com uma regra de posição, a atribuição algorítmica envolve ter um modelo e ponderações personalizados para cada ponto de contato com base em cada dinâmica específica do usuário .

Existem vários modelos algorítmicos. Um dos modelos mais precisos e confiáveis ​​é baseado nas cadeias de Markov .

O que é uma cadeia de Markov?

Em uma cadeia de Markov, a probabilidade de cada evento na sequência depende apenas se o evento anterior foi bem-sucedido. É um dos chamados modelos estocásticos.

Em tempo contínuo, é conhecido como um processo de Markov.

Fonte: Wikipedia

É nomeado após o matemático russo Andrey Markov (no retrato abaixo, usando sua corrente).

Além da posição do ponto de contato, você pode pensar no tipo de ponto de contato , principalmente se estiver anunciando fora da rede de Pesquisa do Google.

Você deve considerar anúncios que geram conversões de cliques iguais a anúncios que geram o mesmo valor de conversões de impressões? Depende do seu modelo de negócios e de como e onde você está alcançando seus clientes.

Normalmente, nas campanhas de Pesquisa, você se concentra na atribuição de cliques . Quando se trata de campanhas em Display, vídeo ou sociais, você analisa a atribuição de visualizações – mas leve-a com uma pitada de sal.

Você poderia supor que um clique tem mais probabilidade de influenciar o comportamento de um cliente do que uma exibição. No entanto, você pode provar essa suposição usando um teste de “elevação” em que um grupo de pessoas vê seus anúncios e outro não.

Para escolher o modelo de atribuição certo, pense no nível de sofisticação de seus negócios.

Apesar de amplamente utilizada, a atribuição de último clique é possivelmente uma das piores soluções que você pode adotar. Você deve considerar a abordagem baseada na posição.

Não confie em mim; teste-o. Acesse o Google Analytics pelo menos uma vez por trimestre e use a ferramenta de comparação de modelos para verificar o último clique em relação à atribuição linear baseada em posição e o primeiro clique. Você verá algumas diferenças interessantes.

Mesmo que a abordagem baseada na posição seja preferida ao último clique, é uma visão muito simplificada da vida.

Se você administra um negócio mais sofisticado, deve adotar modelos não heurísticos e avançar para modelos algorítmicos, e Markov é uma das melhores opções disponíveis.

Assim como quando você está se perguntando qual bebida causou sua ressaca, o modelo de atribuição certo dará a cada bebida o crédito apropriado. Isso ajudará você a decidir se da próxima vez deve começar com vinho tinto e terminar com cerveja ou se é melhor apenas pular o Prosecco.

( Fonte )

Escolha o modelo de lance certo para anúncios do Google

Vamos recapitular o que estamos fazendo até agora.

O primeiro passo foi escolher a North Star certa (em resumo: escolha a meta que você deseja otimizar); em seguida, analisamos os modelos de atribuição (em resumo: escolha o sistema que você deseja usar para atribuir valor às suas operações de marketing).

Agora estamos prontos para definir o modelo de lance certo.

Quando se trata de modelos de licitação, a melhor analogia que você pode pensar é a de dirigir um carro.
Você tem três opções: você usa uma marcha manual (acionamento manual), uma marcha automática ou um carro autônomo (também chamado de piloto automático). Você pode usar uma abordagem semelhante à licitação.
A marcha manual é uma maneira de dirigir com muitos recursos. Você é quem precisa mudar de marcha todas as vezes e só é confortável para todos se você é um bom piloto.

Isso é muito semelhante ao lance manual: você está fazendo lances manualmente, palavra-chave por palavra-chave; você está fazendo lances manualmente em operações de exibição de palavras-chave, ou no canal ou nos ativos de anúncio no Facebook.

A segunda abordagem é o lance automatizado: você pode ajustar um conjunto de regras que definem o lance para você.
Nesse caso, você ainda é o responsável pela licitação porque está definindo as regras que seu sistema de licitações deve aplicar a cada palavra-chave e não depende do Google.

A terceira abordagem é inteiramente do piloto automático: use a solução automatizada do Google.

Lance inteligente manual, automatizado ou do Google Ads?

Portanto, existem três maneiras de fazer lances: lances manuais que não são do Google , lances automatizados que não são do Google , lances inteligentes do Google – e, mesmo assim, depende dos KPIs que você está usando.

Existem prós e contras em cada um desses modelos de licitação.

• Primeiro, vamos ver Lances manuais que não são do Google.

O benefício dessa abordagem é que você pode personalizá-la para considerar eventos perturbadores (por exemplo, sazonalidade, descontos especiais, condições climáticas e muito mais.)
No entanto, não é sustentável para grandes contas, pois consome muito tempo.
Além disso, ignora as informações relacionadas ao público do Google (ou seja, o Google sabe mais sobre o que está por trás de um leilão e tem acesso a sinais que não estão disponíveis de outra forma, como localização do usuário e sistema operacional).

• Como alternativa, você pode usar lances automatizados que não são do Google .

Com essa abordagem, é você quem decide o lance usando um conjunto de regras. Essas regras são um complemento ao modelo de lance manual e também são personalizáveis ​​em caso de eventos perturbadores.
Esse modelo também pode ser usado para contas maiores, pois é implementado programaticamente por meio de APIs ou scripts do Google.
No entanto, ainda falta informações relacionadas ao público do Google.

• A terceira opção que você tem é o Google Smart Bidding .

Requer uma quantidade limitada de dados para ser ativado e conhece o leilão de dentro para fora. Há uma ressalva.
Normalmente, o lance inteligente do Google leva tempo para ser treinado, depende de séries históricas e tende a ignorar eventos perturbadores. Além disso, esse modelo pode ter problemas ao lidar com uma crise, como a pandemia do COVID-19.
Muitas vezes, é uma caixa preta completa e é um desafio ler se trará resultados positivos ou negativos.

Quando se trata de escolher seu modelo de lances, é vital entender o tamanho de suas operações.

Se você é um grande negócio , não há como oferecer lances manualmente. No mínimo, você deve usar lances automatizados que não sejam do Google .

Dependendo de ser crucial estar no banco do motorista e não ser possível sustentar uma abordagem de caixa preta, você deve saber se precisa se afastar do Google Smart Bidding.

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