Apesar da extinção dos cookies de terceiros, os profissionais de marketing digital ainda têm muitos dados para informar sua estratégia. A dificuldade começa quando os anunciantes precisam escolher em qual conjunto de dados basear suas decisões.
Os profissionais de marketing podem criar perfis de alta definição de seus públicos-alvo e aplicar táticas de segmentação focadas. No entanto, em muitos casos, as suposições que eles fazem sobre seus públicos são distorcidas por percepções pessoais ou mal informadas por dados de vendas anteriores. Na verdade, no mundo volátil de hoje, as análises que dependem do comportamento anterior do usuário nem sempre são um bom preditor. Em vez disso, focar na predisposição objetiva de certos segmentos de público para produtos anunciados pode gerar retornos muito maiores.
Para ajudar os anunciantes a tomar melhores decisões, o MGID está abrindo suas descobertas internas ao público em geral.
Qual estratégia de segmentação funciona melhor?
Ultimamente, a publicidade contextual ganhou muita popularidade, pois não depende de cookies e não será afetada pelo iminente apocalipse de cookies de terceiros. Por outro lado, a segmentação com base em interesses oferece insights sobre o comportamento e a intenção do usuário. Em muitos casos, fazer as duas coisas faz sentido. No entanto, é aconselhável que os anunciantes direcionem seus recursos e se concentrem em uma estratégia para maximizar o ROI.
A publicidade contextual é relativamente fácil de conduzir. Um rastreador de IA reconhece a semântica da página da Web que melhor corresponde ao seu anúncio. Por exemplo, um anúncio de equipamento de ginástica doméstico é exibido ao lado de uma receita de dieta. Esse tipo de segmentação permite que os anunciantes capturem a atenção dos usuários no momento exato em que estão navegando por conteúdos relevantes.
A segmentação de públicos baseados em interesses em escala é mais complexa e geralmente requer colaboração com provedores de dados de terceiros (normalmente DMPs). Uma vantagem, no entanto, é que ele permite que os anunciantes acessem usuários que demonstraram interesse real por esses produtos ou similares no passado.
Nosso estudo de segmentação contextual versus segmentação por interesse
Para comparar a eficácia dessas táticas de segmentação, o MGID realizou uma análise de campanhas na vertical Vida Saudável que aplicaram ambos os métodos de segmentação. As marcas que operam neste nicho incluem produtos de fitness e exercício, suplementos nutricionais, produtos para perda de peso, medicina alternativa, construção muscular e produtos para parar de fumar.
O estudo abrangeu 9 campanhas publicitárias de marcas na categoria Vida Saudável na Europa. Nesse experimento, o MGID comparou o impacto da estratégia de segmentação de anúncios no alcance e nas conversões da campanha. O desenho do estudo foi RCT multicelular (Experiência de controle aleatório), uma metodologia emprestada por profissionais de marketing das ciências médicas para garantir que as variáveis essenciais sejam controladas.
Quais métricas nos ajudam a estimar a eficácia?
A maioria dos anunciantes não está interessado no alcance em si, mas sim em gastos com anúncios versus conversões. Para entender o ROI, o desempenho do anúncio é essencial. Para esta análise, o eCTR (Expected Click Through Rate) e o eCPM (Effective Cost per Mille, ou seja, a receita efetivamente gerada para cada 1.000 impressões) foram selecionados como as métricas mais relevantes.
Por quê?
eCTR, a probabilidade projetada de que o anúncio será clicado (independentemente da posição ou de outros fatores externos) ajuda um anúncio a ter uma classificação alta o suficiente para ser exibido em uma posição visível. O eCPM, por outro lado, mostra a eficácia de uma campanha em números reais. Se o CPM for o modelo de compra, o eCPM será a métrica de gasto real.
Obviamente, do ponto de vista dos anunciantes, o eCTR deve ser alto e o eCPM deve ser baixo. Mas se os dados forem conflitantes, como na tabela abaixo, quais métricas você usa para informar sua decisão?
A resposta geralmente é CPL. O custo por lead é uma avaliação direta do preço spara adquirir um lead, ou seja, um cliente em potencial que precisa de mais nutrição antes de comprar. O que, aliás, é o caso de praticamente todas as compras pela internet.
Descobertas
Ao analisar os dados das 9 campanhas, o MGID extraiu três conclusões principais, refletidas na tabela de resumo e discutidas mais adiante.
O alcance escalável é importante
As descobertas sugerem que ambos os métodos de segmentação podem oferecer alcance escalável. Em média, o alcance da campanha foi maior para campanhas baseadas em interesses (+18%) em comparação com campanhas contextuais. Ao focar apenas no alcance, a segmentação baseada em interesses faz sentido. Ao focar em ROI e conversões, essa métrica é apenas o começo da equação.
Não restrinja demais seus públicos
Em uma questão-chave, no entanto, a recomendação do MGID concorda com a conclusão de Meta após uma análise semelhante realizadas na indústria de CPG: os anunciantes precisam escolher uma abordagem de segmentação. Este é um caso em que a falta de foco pode ser prejudicial. Na maioria dos casos, a interseção dos métodos de segmentação contextual e com base em interesses pode restringir o público e limitar significativamente o alcance.
O custo por conversão é rei
A análise descobriu que, embora a segmentação por interesse forneça um alcance mais amplo, a segmentação contextual tem mais probabilidade de ser uma estratégia vencedora e fornecer resultados econômicos, com custo por conversão 8 vezes menor.
Antes de escolher um método de segmentação, os anunciantes devem avaliar criticamente a capacidade do público de gerar maior impacto (trazer mais conversões) e se o método desejado reduz o alcance ou aumenta o eCPM.
Principais conclusões
Ao resumir os achados na categoria Vida Saudável, três pontos principais se destacam.
Forneça alcance suficiente. Na tentativa de se concentrar no alcance e no ROI da campanha, não restrinja excessivamente seu público. Alcance suficiente é um requisito, mas não o único; depois de tê-lo coberto, passe para a próxima consideração.
Se o alcance for remotamente comparável, dobre o custo. Compare as compensações de alcance e custo entre os métodos de segmentação; se a segmentação por interesse e contextual oferecer alcance suficiente, faça as contas indicadas acima e escolha o método mais econômico.
Sempre experimente. Não apenas os mercados são voláteis, mas também os compradores – e cada vez mais também. Não confie em uma estratégia. Há volatilidade dentro de verticais, geografias e segmentos – além da instabilidade de que o tempo pode afetar todos esses componentes. Você precisa testar constantemente novas abordagens e comparar resultados — mesmo em contextos adjacentes ou irrelevantes.
Os anunciantes devem avaliar constantemente o alcance e os custos de conversão de diferentes métodos de segmentação e, em seguida, escolher e ajustar as estratégias de segmentação com base em seus objetivos. Marketing não é matemática: se você mudar o contexto, 2+2 quase nunca é igual a 4. Na verdade, é mais como cozinhar: um ingrediente influencia o outro e você sempre precisa ficar de olho no fogão.
