O que os anúncios automatizados significam para os anunciantes

Publicados: 2017-03-30

A indústria da publicidade, como muitas outras indústrias, está agitada sobre “IA” e “aprendizado de máquina”.

Muito da conversa é focada no que o futuro próximo reserva para nós, mas já existem alguns produtos novos - como os formatos UAC e Smart Display do Google e os lances de oCPM do Facebook - prontos para serem colocados em prática para obter resultados para os anunciantes.

Como qualquer nova tecnologia, há algumas desvantagens e a maneira como esses produtos são implantados deve ser considerada com cuidado. Esta postagem cobre alguns dos aspectos mais promissores da tecnologia, algumas coisas a serem observadas e, finalmente, o que isso significa para seus planos de mídia.

A promessa de IA para anunciantes

Os melhores aspectos são bastante óbvios para a maioria dos observadores do setor. A IA é capaz de detectar tendências que podem iludir até mesmo os analistas humanos mais experientes. Ao vasculhar mais dados, em mais permutações, a IA muitas vezes é capaz de gerar melhores resultados do que campanhas semelhantes gerenciadas manualmente.

A IA também funciona de forma mais consistente. Ao contrário dos analistas humanos, os sistemas computadorizados não precisam de férias e não têm dias de folga devido a resfriados ou distrações. A otimização está sempre ativa e sempre em execução.

Finalmente, a maioria desses sistemas requer muito pouca interação humana. Os gerentes de contas podem definir os parâmetros da campanha e permitir que sejam executados.

Todos os formatos automatizados têm o potencial de gerar resultados melhores e mais consistentes com menores entradas de mão de obra. No curto prazo, isso deixa mais tempo para criatividade e estratégia. No longo prazo, isso pode mudar a economia do setor.

As armadilhas

Ferramentas automatizadas ainda são jovens. A safra atual de ferramentas é muito promissora, mas ainda precisa ser considerada com cuidado para se adequar a um plano de mídia. Usadas na função errada, essas ferramentas podem não atingir seu potencial e podem realmente levá-lo mais longe de seus objetivos, em vez de mais perto. Os itens mais importantes a serem considerados com sua agência são:

Má otimização multipolar

A maioria das ferramentas existentes é bastante eficaz na otimização para um único KPI, mas poucas estão bem configuradas o suficiente para lidar com o equilíbrio de KPIs ou KPIs concorrentes com restrições não orçamentárias. Por exemplo, se sua meta é simplesmente atingir um ROAS de 4x, as ferramentas do Facebook e do Google podem movê-lo nessa direção.

No entanto, se você vê esses canais como um primeiro toque importante, mas não o canal completo, e deseja impulsionar o ROAS máximo possível com uma receita mínima de $ 50.000 / dia, as ferramentas existentes ainda não são tão sofisticadas.

Superotimização

Mesmo para um único KPI, às vezes os algoritmos de aprendizado de máquina ainda precisam de uma boa e antiquada intuição humana. Eles podem aprender demais, deixar de se adaptar com rapidez suficiente quando as condições mudam ou ser incapazes de considerar o contexto mais amplo.

Por exemplo, um teste recente de Croud de um produto automatizado teve um bom desempenho, otimizando para um desempenho excepcional. No entanto, após uma mudança importante no comportamento sazonal, o produto definhou por semanas, aparentemente continuando a visar as pessoas que não tinham mais interesse em comprar.

Um teste com outro produto mostrou as limitações dessas ferramentas ao considerar o contexto. O produto foi configurado para direcionar o tráfego, o que de fato ocorreu de forma econômica e eficiente. O desempenho de back-end, no entanto, não melhorou.

Quando a equipe investigou as análises, pareceu que o produto gerou muito tráfego móvel que parecia acidental, com base em perdas de tráfego e taxas de rejeição extremamente altas.

Menos flexibilidade e controle

Como essas ferramentas são projetadas para fazer uma coisa e fazê-lo bem, elas podem se encaixar mal em casos de uso, mesmo um pouco fora de sua missão principal. Muitas ferramentas automatizadas exigem que você abra mão do controle de posicionamento, segmentação, frequência, tempo, dispositivo e outras variáveis ​​importantes. Se os resultados se encaixam bem com seus objetivos, essas podem ser compensações aceitáveis.

Um produto de exibição, por exemplo, otimiza em direção a uma meta de CPA, mas você não pode controlar para remarketing vs. prospecção, frequência ou posicionamento. Se sua meta é ampliar o topo do funil e aumentar o reconhecimento, o produto pode não ser a melhor opção, pois pode ser otimizado para visitantes anteriores. Os CPAs podem ser ótimos, mas a compra não estará cumprindo sua função em seu plano.

A incapacidade de limitar a frequência pode incomodar os visitantes e não ser capaz de controlar os canais para excluir conteúdo controverso pode ser um risco.

Menos transparência

Isso pode ou não ser um problema, dependendo de seus objetivos e das ferramentas que estamos discutindo. No entanto, uma desvantagem de muitas ferramentas automatizadas é que os fornecedores restringem as informações sobre desempenho e segmentação, tornando difícil saber se uma preocupação em particular é material ou não.

Informações e dados limitados não apenas alimentam perguntas sobre o desempenho de um produto em uma função específica, mas também limitam os insights disponíveis para o negócio em geral. Embora um analista humano possa ser mais limitado no escopo ou na frequência da análise, os insights que ele descobre podem ser compartilhados com o resto da empresa.

Descobrir quais mensagens, produtos ou regiões geográficas estão gerando o melhor desempenho pode levar a percepções que alimentam mudanças mais amplas no nível de negócios.

Para as agências, menos transparência também torna o planejamento de mídia mais difícil. Sem dados claros sobre leilões, estoque e preços, prever o impacto do orçamento ou das mudanças de segmentação é quase impossível.

Fornecedores versus profissionais de marketing

Finalmente, a falta de transparência combinada com a falta de controle também perturba muitos anunciantes que entendem que o que eles pagam em leilões de mídia é um jogo de soma zero entre eles e os fornecedores. Lances mais altos são bons para plataformas que devem relatar tendências de CPC e CPM para Wall Street; eles não são tão bons para os profissionais de marketing que tentam estabelecer metas de margem em canais de resposta direta.

Embora as ferramentas de lance automatizado provavelmente não sejam projetadas para simplesmente engordar as margens do fornecedor, é possível confiar que elas atuem para reduzir lances e custos para os anunciantes, quando possível?

Dicas para teste

Embora eu tenha listado mais armadilhas do que promessas, não se deixe enganar; a grande vantagem aqui é que essas ferramentas continuarão a evoluir e crescer em importância. Muitas das equipes de produto estão cientes das armadilhas e estão trabalhando ativamente para melhorar a flexibilidade, capacidade de resposta e transparência de suas ofertas automatizadas.

Enquanto isso, aqui estão algumas dicas para evitar as armadilhas e começar a testar esses produtos com sucesso:

Foco no KPI

Como esses produtos fazem uma coisa e a fazem bem, é absolutamente essencial garantir que o objetivo seja definido corretamente. Você está procurando instalações de aplicativos? Ou você realmente quer impulsionar as compras no aplicativo? A diferença pode parecer sutil para os humanos, mas para um sistema automatizado, pode ser a diferença entre o sucesso ou o fracasso.

Pense em uma visão ampla

À medida que as máquinas ficam cada vez melhores em especialidades estreitas de publicidade, é cada vez mais importante que os profissionais de marketing e agências considerem o panorama geral. Os cliques baratos são realmente suficientes para impulsionar o sucesso dos negócios? Você precisa alcançar um novo público para crescer ou é normal uma campanha segmentar novamente o mesmo grupo que já mostrou sinais de compra?

Procure por insights

Não ter resmas de dados de pesquisa ou insights de leilões do Facebook não significa que os insights não possam ser encontrados. Pode ser apenas necessário procurá-los em outros lugares. Como é o comportamento do usuário? Em aplicativos? No site? O que acontece com o CVR do site quando você exibe um anúncio de TV? Você pode ter que procurar novos lugares, mas ainda haverá insights a serem obtidos.

Implantar com propósito

Esta dica final combina o resto. Não teste cegamente. Trabalhe com sua agência para desenvolver hipóteses sólidas sobre como produtos específicos podem ajudar a impulsionar seus objetivos. Deixe claro o que você está testando e escolha cuidadosamente o KPI para o qual o produto será otimizado.

Para determinar se funcionou, olhe além das métricas de mídia e talvez até mesmo o KPI da ferramenta. Mantenha o panorama geral em mente e esteja preparado para olhar para fora dos pixels do fornecedor para ver o que mudou.