Como a IA está mudando a maneira como medimos o sucesso na publicidade digital
O sucesso no PPC foi historicamente medido usando indicadores de desempenho, como taxas de cliques (CTR), custo por aquisição (CPA) e retorno dos gastos com anúncios (ROAs).
No entanto, com o aumento da IA, as novas tecnologias estão tendo um impacto na maneira como abordamos e medimos o desempenho e o sucesso, causando uma grande mudança no comportamento do cliente.
De métricas baseadas em cliques a modelagem de desempenho preditiva
O PPC confiou fortemente em métricas baseadas em cliques, está mesmo no nome “Pay-per-click”. Isso sempre forneceu insights imediatos, mas estreitos.
A IA muda isso integrando a modelagem preditiva de desempenho: os algoritmos de aprendizado de máquina analisam dados históricos para prever quais campanhas gerarão conversões.
A modelagem preditiva no marketing movida a IA está revolucionando como os anunciantes alocam seus preciosos recursos, identificando segmentos de público de alta contração antes do lançamento das campanhas.
Em vez de reagir ao desempenho passado, a análise preditiva orientada pela IA ajuda as empresas a prever:
- Comportamentos futuros do cliente com base em interações passadas.
- A probabilidade de conversão para diferentes segmentos de público.
- Os ajustes ideais da oferta para diferentes horários do dia ou geografias.
Isso permite uma alocação de orçamento mais aprofundada e detalhada e otimizações de desempenho além de impressões ou cliques simples.
Pontuação de qualidade 2.0-métricas de relevância orientadas pela IA
A pontuação de qualidade de longa data do Google é baseada na CTR esperada, relevância de anúncios e experiência na página de destino.
Com os avanços técnicos atuais, ele não fornece mais uma imagem completa da intenção ou engajamento do usuário. A IA fornece uma abordagem mais avançada a que alguns da indústria chamam de “pontuação de qualidade 2.0”.
As métricas relevantes de IA agora analisam:
- Sinais contextuais mais profundos além das palavras -chave, incluindo análise de sentimentos e intenção do usuário.
- Padrões de engajamento e comportamento para determinar a probabilidade de conversões.
- Testes criativos automatizados e aprendizado adaptável para refinar as mensagens de anúncios em tempo real.
As campanhas máximas de desempenho orientadas pelo AI do Google agora usam técnicas avançadas de aprendizado de máquina para otimizar a relevância do anúncio, sugerindo que a pontuação da qualidade tradicional pode em breve será obsoleta.
Licitação automatizada e KPIs orientados a IA
Os lances “inteligentes” automatizados mudaram a maneira como os anunciantes gerenciam o desempenho da campanha.
As estratégias de oferta manual sempre exigiram monitoramento constante, agora ai ajusta dinamicamente os lances com base em sinais de dados em tempo real, como:
- Dispositivo de usuário, localização e comportamento de navegação.
- Variações de desempenho no momento do dia.
- Probabilidade de conversão com base no engajamento anterior.
Estratégias de licitação automatizadas como maximizar o valor de conversão e os ROAs de destino estão superando as abordagens manuais do CPC, aumentando a eficiência da conta.
Os principais indicadores de desempenho (KPIs) orientados a IA estão ajudando os anunciantes a mudar para estratégias baseadas em metas vinculadas diretamente à receita.
As campanhas atingindo as metas de receita podem ser facilmente dimensionadas, o que é um grande passo para maximizar os investimentos do PPC.
A ascensão de novas métricas de PPC geradas pela IA
Além de melhorar os modelos de medição existentes, a IA está introduzindo maneiras inteiramente novas de avaliar o desempenho digital do anúncio.
Essas métricas de PPC orientadas pela IA oferecem informações mais holísticas sobre o envolvimento do cliente e o valor da vida.
Modelagem de atribuição da IA
A atribuição sempre foi um desafio no PPC.
Modelos tradicionais como o último clique e a atribuição linear geralmente perdem a imagem completa, dando todo o crédito a um único ponto de contato, dificultando a compreensão de como as diferentes interações contribuem para as conversões.
Os modelos de atribuição movidos a IA resolvem isso usando o Machine Learning para distribuir crédito em várias interações, incluindo cliques, visualizações de vídeo, ações offline e conversões de dispositivos cruzados.
Essa abordagem captura a jornada completa do cliente, em vez de apenas focar na última interação de cliques.
Os modelos de atribuição de IA normalmente incluem:
- Atribuição orientada a dados: Mede o verdadeiro impacto de cada interação, seja um clique, visualização ou engajamento.
- Adaptação dinâmica: Ajusta-se continuamente à medida que os novos dados chegam para manter o modelo preciso e atualizado.
- Integração entre canais: Combina dados on -line e offline para reduzir lacunas e pontos cegos no rastreamento.
A modelagem de atribuição de IA é uma ferramenta de medição e fornece uma visão abrangente de como as interações contribuem para o valor de longo prazo.
É também uma abordagem estratégica que conecta a pontuação do valor de engajamento (VEs) e o valor da vida útil do cliente (CLV).
O EVS mede a profundidade e a qualidade das interações, em vez de apenas cliques, enquanto a CLV se concentra no valor de longo prazo de um cliente.
Ao combinar a atribuição de IA com VEs e CLV, os profissionais de marketing obtêm um entendimento mais profundo da jornada do cliente e podem otimizar campanhas para engajamento significativo e crescimento sustentável, em vez de apenas conversões de curto prazo.
Vamos mergulhar nessas duas métricas mais específicas.
Pontuação de valor de engajamento (VEs)
Uma alternativa crescente à CTR, o EVS mede o quão significativa é uma interação, e não apenas se ocorrer um clique.
Ao contrário da CTR, que assume que todos os cliques são valiosos, os EVs identificam os usuários que realmente se envolvem com seu conteúdo.
Para medir os VEs, combine diferentes sinais de engajamento em uma pontuação. Comece com suas principais ações de engajamento, como:
- Tempo gasto no local: Quanto tempo os usuários permanecem em suas páginas.
- Interações com vários toques: Visualizações de vídeo, conversas de chatbot ou consumo de conteúdo.
- Indicadores comportamentais de intenção: Role a profundidade ou repetição de visitas.
Após atribuir pontos a cada ação, crie uma métrica personalizada no Google Analytics 4 que calcula a pontuação total do EVS a partir dessas ações individuais e se integra à conta do Google Ads.
Etapas de implementação:
- Crie eventos: Configure eventos de engajamento personalizados com condições que correspondem a comportamentos altos de EVs.
- Marque como eventos -chave: Depois de criar esses eventos personalizados, marque -os como eventos Ket no GA4.
- Importar para os anúncios do Google: Depois que a conversão personalizada estiver configurada no GA4, importe -a para o Google ADS.
- Alinhar estratégias de licitação: Use estratégias de licitação automatizadas que otimizem para conversões em vez de apenas cliques.
Ao usar essa metodologia EVS, os anúncios do Google podem otimizar as campanhas não apenas para cliques, mas para interações significativas que geram alto valor.
Valor da vida útil do cliente (CLV)
Em vez de otimizar para conversões únicas, o valor da vida útil do cliente (CLV) se concentra no valor de longo prazo de um cliente.
A medição de CLV acionada por IA olha além de vitórias rápidas e passa para o valor total de um cliente em todo o relacionamento com sua marca.
É semelhante ao uso de VEs, que se concentra em interações significativas, em vez de cliques rápidos.
Para medir com precisão o CLV, os modelos de IA analisam os principais pontos de dados como:
- Comportamento de compra anterior: Prevê gastos futuros com base em transações históricas.
- Probabilidade de risco e retenção de rotatividade: Identifica a probabilidade de um cliente sair ou ficar.
- Interações entre canais: Acompanham o engajamento nas mídias sociais, email e suporte ao cliente.
Assim como os VEs, o CLV exige a combinação de vários sinais em uma métrica clara. Depois de reunir esses pontos de dados, crie uma métrica personalizada no GA4 que calcula o CLV total a partir de interações individuais.
Etapas de implementação:
- Crie eventos: Configure eventos de engajamento personalizados para comportamentos -chave (como compras repetidas ou interações sociais).
- Marque como eventos -chave: Uma vez criado, marque esses eventos como eventos -chave no GA4.
- Importar para os anúncios do Google: Traga os dados de conversão personalizados para os anúncios do Google para orientar estratégias de licitação.
- Otimizar com a IA: Use lances automatizados e análises preditivas para priorizar os clientes de alta pressão.
A análise de CLV movida a IA está ganhando força à medida que as empresas avançam em direção a estratégias sustentáveis de crescimento a longo prazo, em vez de perseguir conversões de curto prazo.
Faça um mergulho profundo científico nesse tópico, incluindo CLV ajustado ao risco, aqui.
Desafios e considerações
Enquanto a medição orientada pela IA está transformando a publicidade do PPC, não fica sem seus desafios. Os tomadores de decisão precisam considerar o seguinte:
Privacidade e conformidade de dados
A capacidade da IA de coletar e analisar grandes quantidades de dados do usuário levanta preocupações sobre privacidade e conformidade.
A regulamentação geral de proteção de dados (GDPR) e a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia (CCPA) são leis de privacidade de dados que regulam como as empresas coletam, armazenam e usam informações pessoais dos consumidores.
Com esses regulamentos, os anunciantes devem equilibrar informações orientadas a dados com responsabilidades éticas e legais. Os modelos movidos a IA devem priorizar os dados anonimizados e garantir a transparência no uso de dados.
Precisão da IA
Os modelos de aprendizado de máquina dependem de dados históricos, que às vezes podem levar a imprecisões.
Se um modelo de IA for treinado em dados desatualizados ou incompletos, poderá resultar em baixa tomada de decisão. É necessária supervisão humana para reduzir esses riscos.
Viés algorítmico
Às vezes, os modelos de IA podem refletir vieses presentes nos dados em que são treinados.
Se deixado desmarcado, isso pode levar a recomendações de campanha distorcidas que favorecem certos dados demográficos em vez de outras pessoas. As empresas devem verificar se as ferramentas de IA são construídas com justiça e inclusão em mente.
Interpretando idéias geradas pela IA
A IA fornece resultados de dados altamente complexos, o que pode ser difícil para as equipes de marketing interpretarem.
As empresas devem investir em treinamento de alfabetização de IA para tomadores de decisão e equipes para garantir que as idéias sejam acionáveis e interpretadas corretamente.
Takeaways -chave
A IA está mudando fundamentalmente a maneira como medimos o sucesso no PPC e na publicidade digital.
Desde a modelagem preditiva de desempenho até a atribuição, CLV e EVs, orientada pela IA, essas métricas avançadas estão ajudando os profissionais de marketing a ir além dos cliques básicos e conversões de curto prazo.
Em vez disso, eles se concentram em idéias mais profundas que geram crescimento sustentável e valor a longo prazo.
No entanto, alavancar a IA requer responsável pela navegação desafios como privacidade de dados, precisão, viés algorítmico e a complexidade de interpretar idéias.
Os profissionais de marketing devem priorizar a transparência, a justiça e o aprendizado contínuo para aproveitar ao máximo essas ferramentas poderosas.
O futuro da publicidade digital está em reunir insights de dados e estratégia pensativa e sustentar esse sucesso ao longo do tempo.
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Imagem em destaque: Metamorworks/Shutterstock
