3 Relatórios de desempenho máximo e limitações de dados

As campanhas de desempenho máximo (ou PMax) estão ganhando força entre os anunciantes de pesquisa.

Os recursos de aprendizado de máquina do Google otimizam os posicionamentos de anúncios em toda a rede de inventário do Google. Isso permite que os anunciantes maximizem seus esforços e alcancem seu público-alvo com mais eficiência.

No entanto, sempre há compensações ao aproveitar esses recursos proprietários, especialmente quando perdemos mais visibilidade e alavancas para puxar.

Em geral, temos visibilidade limitada dos dados dessas campanhas, dificultando a tomada de decisões informadas sobre a melhor forma de otimizar as campanhas e alocar o orçamento.

Além disso, os anunciantes geralmente precisam analisar seus dados agregados em todos os tipos de campanha e plataformas. Isso pode exigir:

• Busca de dados por meio da API do Google Ads.
• Carregá-lo em um data warehouse maior para posterior manipulação e análise.
• Unindo-o aos dados do Google Analytics para criar uma imagem mais completa da jornada do usuário.

Aqui estão algumas limitações a serem observadas ao extrair e analisar dados de desempenho PMax dentro e fora da interface do Google Ads.

1. Granularidade limitada de dados PMax

As campanhas PMax oferecem opções de relatórios limitadas em comparação com outras campanhas do Google Ads, o que pode dificultar a análise de desempenho da forma como estamos acostumados.

Normalmente, os dados da campanha do Google Ads podem ser obtidos acessando o relatório padrão por meio da API. Você pode definir o nível no qual gostaria de segmentar os dados, até mesmo no nível da palavra-chave.

Como as campanhas PMax usam aprendizado de máquina para determinar os melhores posicionamentos para exibição de anúncios, nenhum grupo de anúncios ou palavra-chave é associado a essas campanhas.

Portanto, um relatório padrão gerado em qualquer nível que seja mais granular do que a campanha conterá vários campos irrelevantes para PMax e excluirá totalmente todos os dados dessas campanhas, em vez de simplesmente anular os campos irrelevantes.

Para capturar suas campanhas padrão e PMax, você deve chamar a API várias vezes e recuperar duas conexões de dados separadas que podem ser posteriormente carregadas e unidas em seu data warehouse.

• O primeiro deve ser um relatório padrão no nível desejado de granularidade, que não conterá dados de campanha PMax.
• O segundo também deve ser um relatório padrão no nível da campanha, mas desta vez deve excluir todas as campanhas que não são PMax para evitar dados duplicados.

Além disso, esteja ciente de que muitos relatórios e segmentações personalizados podem ser úteis para a análise da campanha, como o Performance Max Placement.

Eles não podem ser recuperados por meio da API e só podem ser visualizados em um ambiente isolado na interface do Google Ads.

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2. A percepção do Google Analytics requer uma navegação cuidadosa

Com o lançamento do Google Analytics 4 e a subsequente descontinuação do Universal Analytics, os anunciantes podem usar dados de sites e aplicativos para entender a jornada do cliente e a atividade de engajamento pós-clique no site.

Qualquer tráfego do site gerado por campanhas PMax deve ser cuidadosamente visualizado e analisado.

Para começar, você não verá os dados de PMax incluídos no agrupamento de canais de pesquisa paga padrão, mas um agrupamento separado chamado Cross Channel contendo dados de campanha de PMax e Smart Shopping.

Desconfie de colocar qualquer filtro de dimensão incompatível com campanhas PMax.

Ao contrário dos problemas de API observados acima, em que os dados não serão exibidos, esses filtros farão com que os dados sejam exibidos incorretamente na interface do GA4 e não sejam confiáveis.

Por esse motivo, obter insights entre canais que incluam campanhas PMax no GA4 pode ser um desafio.

Além disso, as campanhas PMax contam as conversões de visualização engajada.

Esse tipo de conversão é altamente valioso, pois é mais especificamente adaptado à publicidade em vídeo e ao comportamento do usuário que segue um anúncio em vídeo em oposição a outros tipos de anúncio e é um forte indicador de engajamento.

Esteja ciente de que o Google Analytics, por padrão, não contabiliza essas conversões e precisará ser configurado intencionalmente para fazer isso.

3. Métodos de análise tradicionais podem não se aplicar

Dadas as questões acima, usar as plataformas do Google para gerar relatórios e insights sobre campanhas PMax isoladamente é sempre uma opção.

Ao visualizar os dados disponíveis na plataforma, é essencial estar atento a todas as várias limitações que envolvem esses dados e saber que as táticas de análise tradicionais podem não ser eficazes nem possíveis.

Por exemplo, enquanto alguns modelos básicos de relatórios estão dentro da plataforma para campanhas PMax, os anunciantes não podem personalizar nenhum relatório ou criar métricas personalizadas.

Outro fator a considerar é que, como as campanhas PMax são otimizadas com dados em tempo real, o desempenho da campanha deve ser analisado mais próximo do tempo real e depender menos de dados históricos e tendências, pois os algoritmos estão constantemente se ajustando para maximizar as otimizações.

Essa dependência de dados em tempo real também dificulta a realização de testes A/B tradicionais, especialmente porque não temos controle sobre itens como posicionamento de anúncios, formatos, elementos criativos ou públicos que podemos isolar para testar hipóteses.

Em vez disso, você só pode executar testes comparando suas campanhas PMax com campanhas de compras padrão ou executar um experimento de aumento demonstrando como adicionar uma campanha PMax ao seu mix de campanha existente pode aumentar o volume de conversão.

Outros exemplos de percepção que perdemos com as campanhas PMax incluem segmentação de público, posicionamento de anúncios e controle de orçamento.

Embora tudo isso seja planejado, pode ser um ajuste difícil para os anunciantes perderem a capacidade de opinar sobre onde seu dinheiro é alocado.

Eles podem não ter tempo nem orçamento para permitir que a campanha seja executada por tempo suficiente para coletar dados suficientes para maximizar a eficiência.

E embora o PMax otimize com base no comportamento do público e nos criativos de anúncios, eles não fornecem dados detalhados sobre esses comportamentos ou como títulos ou imagens individuais podem funcionar.