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A Relevância do Remarketing: Uma Perspectiva de Jon Loomer

A forma como a publicidade é concebida atualmente não se assemelha ao passado, e isso inclui os anúncios da Meta. A percepção da publicidade sofreu transformações significativas, impulsionadas pela incorporação de novas ferramentas, recursos tecnológicos e estratégias evolutivas.

Portanto, é imperativo não permanecer imóvel, mantendo uma perspectiva antiquada sobre a publicidade. Se você abordar a segmentação de anúncios da mesma maneira que em 2018, enfrentará desafios. É essencial adaptar-se e evoluir para acompanhar as mudanças e as demandas do cenário atual da publicidade.

Jon Loomer, um perito em anúncios da Meta, observa que muitos profissionais de marketing ficaram presos no passado. Lamentavelmente, isso é evidente. Alguns adotaram corajosamente as mudanças desse novo cenário, enquanto outros resistem e persistem em aplicar suas estratégias antigas de maneira imprópria, tentando encaixar um quadrado em um buraco redondo.

Portanto, é fundamental explorar o conhecimento de Jon Loomer para compreender as mudanças na segmentação e aprender como abordá-la de maneira eficaz no cenário atual.

Como funcionava a segmentação de anúncios da Meta antes?

Jon Loomer descreve três abordagens distintas de segmentação que eram utilizadas no passado:

  1. Segmentação fria: Nessa estratégia, os anunciantes buscavam desvendar a “combinação mágica de interesses, comportamentos e audiências semelhantes” para obter os melhores resultados com um público que não os conhecia. Isso envolvia experimentos de agrupamento de interesses em um conjunto de anúncios e audiências semelhantes em outro. Às vezes, até se sobrepunham interesses a audiências semelhantes. A pergunta frequente era “devemos usar uma audiência semelhante de 1%, 5% ou 10%?”, e eram feitos testes até encontrar a resposta.

  2. Segmentação aquecida: Essa estratégia era fundamental no direcionamento. Se o objetivo era alcançar pessoas que já tinham conhecimento sobre a empresa e uma alta probabilidade de conversão, era possível direcionar seguidores da página, todos que interagiram com a página ou postagens, pessoas na lista de e-mails ou qualquer pessoa que tivesse visitado o site.

  3. Segmentação quente: Nessa abordagem, o público já estava “quente”, pois havia realizado uma ação muito específica. Jon Loomer criou uma estratégia completa em torno disso, levando as pessoas por várias etapas de uma campanha e mostrando um anúncio diferente a elas a cada poucos dias. Essa estratégia foi altamente eficaz.

Essas três abordagens eram adotadas por uma boa razão. Era considerado uma prática recomendada ter vários conjuntos de anúncios, ou até mesmo várias campanhas, dedicados a cada segmento de público.

A evolução da segmentação de anúncios

Jon Loomer ressalta que ao longo do tempo houve viradas significativas no cenário da publicidade e da segmentação.
 
Uma delas, conforme ele destaca, foi o escândalo da Cambridge Analytica. Embora tenha ocorrido por volta de 2015, só veio à tona em 2018, e seu impacto na segmentação foi subsequente. Uma das principais lições foi a necessidade de evitar que indivíduos mal-intencionados usassem a segmentação de forma manipulativa, especialmente em contextos eleitorais.
 
Outra reviravolta importante foi impulsionada pela mudança provocada pelo iOS 14, marcando uma trajetória em direção a uma maior privacidade online em geral. Isso levou o Facebook a enfrentar um escrutínio mais rigoroso sobre o que era coletado, como era utilizado e a necessidade de proporcionar maior controle aos usuários.
 
Esses fatores combinados resultaram na remoção direta ou indireta de milhares de interesses e na incapacidade de segmentar grupos específicos quando envolvidos em uma categoria especial de anúncios. Além disso, as exclusões também reduziram o tamanho e a confiabilidade das audiências de remarketing.
 
Qual foi o papel do Facebook (hoje Meta) nesse contexto, de acordo com Loomer? Foi encontrar soluções para superar essas desvantagens. Essa busca levou a um foco crescente em inteligência artificial (IA), aprendizado de máquina e expansão de audiências.
 
A transição para uma segmentação mais ampla começou com o Direcionamento Detalhado Advantage, público semelhante Advantage e público personalizado Advantage. Nesse modelo, você fornecia a segmentação, mas o algoritmo podia alcançar pessoas além desse grupo se isso resultasse em melhores resultados, conforme explica o especialista.
 
O próximo passo, continua ele, foram as Campanhas de Compras Advantage+, que praticamente eliminaram as entradas de segmentação. Além disso, ofereciam algum controle sobre a extensão para atingir os clientes atuais. O algoritmo tinha à disposição países inteiros de usuários para direcionar, sem restrições.
 
Com o tempo, essa estratégia começou a ser adotada em qualquer objetivo de campanha na forma de público Advantage+. Embora sugestões de segmentação pudessem ser oferecidas, o algoritmo, em sua maioria, usava dados do pixel, histórico de conversões e histórico de engajamento com anúncios para criar uma audiência inicial.

Como abordar a segmentação fria de acordo com Jon Loomer?

O especialista argumenta:

Certamente, é possível afirmar que agora há poucas razões para utilizar interesses e audiências semelhantes. No entanto, mesmo se optar por usá-los, não há motivo para fazê-lo da mesma maneira que anteriormente.

Preocupar-se excessivamente com qual interesse é mais eficaz não é necessário, pois na maioria dos casos, o Direcionamento Detalhado Advantage é ativado automaticamente e pode expandir seu público de qualquer forma.

Também destaca que não é essencial testar constantemente diferentes públicos e porcentagens semelhantes, já que o público semelhante Advantage geralmente está ativado por padrão, expandindo a porcentagem conforme necessário.

A evolução para públicos amplos e expandidos está transformando nossa abordagem, independentemente de gostarmos ou não, conforme afirma Loomer. Portanto, não há razão para investir muito tempo testando públicos diferentes, pois o algoritmo pode ir além do público que você já está utilizando. É uma perda de tempo ter vários conjuntos de anúncios para diferentes abordagens de segmentação a frio, pois a sobreposição provavelmente será significativa e pode resultar em fragmentação da audiência.

O que você deve fazer?

Adote a segmentação ampla para audiências frias. Se estiver otimizando para uma compra, teste as Campanhas de Compras Advantage+.

Caso contrário, utilize o público Advantage+. Adicione algumas sugestões de segmentação, se desejar. No entanto, o verdadeiro poder está na capacidade do algoritmo de aprender além desse grupo inicial.

Loomer menciona que não ficaria surpreso se eventualmente observássemos a eliminação do Direcionamento Detalhado Advantage e do público semelhante Advantage, em favor apenas da Segmentação do Advantage+, dado que a funcionalidade é semelhante e confusa. Em qualquer caso, é crucial abraçar a expansão de suas audiências sempre que essa opção estiver disponível.

Resumindo:

  • Crie menos conjuntos de anúncios com o propósito de segmentação de audiências frias.
  • Adote audiências expandidas quando a opção estiver disponível para segmentação a frio.
  • Dê espaço para o aprendizado de máquina e IA na segmentação mais ampla.

O remarketing está morto?

Conforme destacado por Loomer, este é um comentário comum e, pelo menos em parte, é válido.

O especialista menciona que, em geral, o remarketing é amplamente desnecessário. Isso implica que não é essencial direcionar as audiências “quentes” definidas no início deste post. Esses grupos são naturalmente integrados ao foco inicial da segmentação ampla.

Há argumentos a favor do uso de algumas dessas audiências de remarketing em testes. Por exemplo, direcionar todos os visitantes do site e ativar o público personalizado Advantage. Ou fornecer um grupo de audiências personalizadas como sugestões de segmentação ao usar o público do Advantage+. Em ambos os casos, no entanto, trata-se de utilizar esse grupo como ponto de partida, com a esperança de que isso auxilie o algoritmo.

Com o tempo, será revelado se o uso de audiências personalizadas dessa forma foi benéfico ou se o algoritmo teria identificado as pessoas mais valiosas nesses grupos de qualquer maneira. No momento, segundo o especialista, não custa experimentar essa abordagem.

Algo que Loomer continua a acreditar é não abandonar completamente o remarketing. Ele defende o remarketing de carrinhos abandonados por razões simples: é eficaz, econômico e altamente lucrativo.

Se você tem um orçamento limitado, é provável que a estratégia de segmentação ampla não resulte em muitas conversões. No entanto, você pode investir uma quantia mínima para reestabelecer o contato com as pessoas que abandonaram o carrinho e obter resultados.

Jon Loomer conclui enfatizando que talvez possa mudar de opinião sobre esse assunto eventualmente. Mas, por enquanto, ele ainda vê sentido em fazer remarketing para as audiências mais interessadas.

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