[Algoritmos & Robôs: Os novos públicos-alvo das marcas] O gosto dos algoritmos influenciando a compra programática de mídia

Antes, uma breve conceituação: mídia programática é uma maneira de se comprar mídia de maneira programada e dinâmica, sem a necessidade de intermediação humana ou mesmo de publicação manual veículo a veículo de peças.

Algumas estatísticas básicas para entender a forçada mídia programática:

  • Entre abril de 2014 e abril de 2015, o volume de compra de mídia programática cresceu 76%[1]
  • Em 2014, a mídia programática nos EUA chegou a US$ 10,1 bilhões, o equivalente a 20% do total do mercado de publicidade online; em 2016, estima-se que este número chegue a US$ 22,1 bilhões, ou 67% do mercado[2]

Mídia programática não é o futuro: é o presente, inclusive deste lado do equador.

A evolução no modelo de compra

Essa mudança no perfil do mercado de mídia, no entanto, não foi à toa: ela fez sentido justamente por transformar a publicidade em algo efetivamente útil para o consumidor.

Lá nos primórdios, os principais modelos de mídia programática se baseavam essencialmente em leilão: o anunciante que pagasse mais, por exemplo, por uma palavra-chave, acabava ganhando mais destaque.

Dentre as tantas vantagens, a que mais se destacava era a capacidade de se fazer uma segmentação muito mais próxima da perfeição ao utilizar dados demográficos e comportamentais presentes, por exemplo, em redes sociais.

Mas isso era apenas a ponta do iceberg.

Empresas como Google e Facebook tem na relevância do conteúdo que exibem aos seus usuários o principal fator de sucesso.

O que aconteceria se apenas o leilão determinasse o posicionamento de um determinado anúncio – principalmente levando em consideração que anúncios também são conteúdo? Os clientes mais ricos acabariam impondo ao modelo de mídia programática o mesmo conceito de mídia de massa ao qual eles se habituaram no universo offline. Como resultado, anúncios não necessariamente relevantes seriam exibidos para massas maiores de pessoas e, gradativamente, o modelo comercial como um todo acabaria tão insustentável quanto os modelos ultrapassados de mídia offline tradicional.

A solução: criar mecanismos de interpretação desses anúncios, privilegiando os que, na visão dos veículos, melhor se encaixarem no perfil do público. Traduzindo: criar robôs capazes de influenciar diretamente no processo de compra e entrega dos anúncios publicitários.

O Índice de Qualidade do Google

Para o Google, esse modelo automatizado de interferência é chamado de Índice de Qualidade.

De acordo com a própria empresa[3]:

Como os componentes do Índice de qualidade afetam a classificação do anúncio

Toda vez que alguém faz uma pesquisa que aciona um anúncio que concorre em um leilão, nós calculamos uma classificação do anúncio. Esse cálculo incorpora seu lance, as avaliações do momento do leilão da CTR (click-thru rate) esperada, relevância do anúncio e experiência na página de destino, além de outros fatores. Para determinar os componentes de qualidade do momento do leilão, analisamos vários fatores diferentes.

Ao aprimorar os fatores a seguir, você pode ajudar a melhorar os componentes de qualidade da sua classificação do anúncio:

  • A CTR esperada do seu anúncio: baseia-se, em parte, no histórico de cliques e impressões do anúncio (excluindo fatores como a posição, extensões e outros formatos que possam ter afetado a visibilidade de um anúncio em que alguém clicou anteriormente)
  • A CTR anterior do seu URL de visualização: o histórico de cliques e impressões que seu URL de visualização recebeu
  • A qualidade da sua página de destino: qual é a relevância, transparência e facilidade de navegação da sua página
  • A relevância do seu anúncio para a pesquisa: qual é a relevância do texto do anúncio para o que uma pessoa pesquisa
  • Desempenho geográfico: o desempenho da sua conta nas regiões segmentadas
  • Seus dispositivos segmentados: o desempenho dos seus anúncios em diferentes tipos de dispositivos, como computadores/notebooks, celulares e tablets

Como a qualidade do anúncio afeta você

Os componentes de qualidade da classificação do anúncio são usados de várias maneiras diferentes e podem afetar os seguintes itens na sua conta:

  • Qualificação para o leilão de anúncios: componentes de qualidade melhores normalmente fazem com que seus anúncios entrem nos leilões de forma mais fácil e barata. Nossas métricas de qualidade do anúncio também ajudam a determinar se seu anúncio está qualificado para exibição.
  • Seu custo por clique (CPC) real: anúncios de maior qualidade geralmente levam a CPCs mais baixos. Isso significa que você paga menos por clique quando a qualidade dos seus anúncios é maior.
  • Posição do anúncio: anúncios de maior qualidade levam a posições de anúncios melhores, o que significa que eles podem ser exibidos em posições superiores na página.
  • Estimativas de lance para posição do anúncio da sua palavra-chave: anúncios de maior qualidade são normalmente associados a valores mais baixo de estimativa de lance de primeira página, estimativa de lance na parte superior da página e estimativa de lance para primeira posição. Isso significa que é mais provável conseguir exibir seus anúncios na primeira página dos resultados de pesquisa quando eles têm componentes de alta qualidade (CTR esperada, relevância do anúncio e experiência na página de destino).
  • Qualificação para usar extensões e outros formatos de anúncio: alguns formatos de anúncio exigem uma qualidade mínima dos anúncios para que eles sejam. Além disso, a classificação do anúncio determina se ele está ou não qualificado para exibição com extensões de anúncio e outros formatos de anúncio, como site links. Como a classificação do anúncio é uma função dos componentes do Índice de qualidade, anúncios de melhor qualidade podem aumentar a probabilidade de serem exibidos com extensões e outros formatos.

Há uma tabela utilizada pelo próprio Google que explica bem o modelo de leilão:

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Em resumo: o Índice de Qualidade funciona como um elemento influenciador na fórmula de precificação de anúncio.

Quanto maior o índice, melhor o posicionamento do anúncio em relação a um determinado perfil de busca ou navegação e menor o custo a ser pago por cada clique nele.

Traduzindo: um desempenho otimizado de um anúncio é obtido apenas quando se convence o sistema do Google de que o seu anúncio é perfeito para aquela situação.

O Score de Relevância do Facebook

O Facebook é menos aberto que o Google sobre o funcionamento de seu algoritmo, destacando apenas que trabalha de acordo com um teste real (e que segue a mesma linha de raciocínio).

Ou seja: quando um determinado anúncio é iniciado, o Facebook mede o seu desempenho a partir das 500 primeiras impressões. Quanto melhor este desempenho, mais vantajosas vão ficando as condições comerciais ajustadas praticamente em tempo real.

Assim, quanto mais relevante o algoritmo do Facebook considerar um anúncio, menor será o custo por clique cobrado – o que também significa que maior será o seu alcance.

O gráfico abaixo mostra a diferença prática desse score de relevância no caso de uma campanha feita pela A2C para um cliente:

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Perceba que as primeiras colunas, estimadas com base na própria ferramenta de mídia do Facebook, indicaram um total de 2,1 milhões de pessoas impactadas pouco mais de três vezes cada (gerando assim 6,5 milhões de exibições ou impactos).

Nesta campanha, tanto a segmentação quanto os conteúdos dos anúncios foram trabalhados de maneira a gerar o máximo possível de engajamento principalmente nos seus primeiros minutos de vida. Resultado: com a mesma verba e de maneira inteiramente dinâmica, mais que o dobro de usuários foi atingido (5,3 milhões) com uma frequência ainda maior (somando 20,7 milhões de exibições).

Há prova maior da importância de se encarar robôs como um público-alvo primordial? Apenas nesse exemplo acima, fazer isso significou mais que dobrar os resultados em pessoas reais.

A título de perspectiva…

Sim: os exemplos acima são apenas de duas redes para mídia programática – Google e Facebook. Juntos, no entanto, esses dois nomes costumam combinar pouco com a palavra “apenas”: de acordo com a Bloomberg[4], eles somam 64% de todo o mercado de mídia digital.

Números desses garantem que os modelos extremamente semelhantes de fazer robôs influenciarem no alcance dos anúncios seja não apenas a realidade das duas gigantes mas sim algo que já é perseguido por todos os players relevantes.

[1] Fonte: https://econsultancy.com/blog/66759-10-fascinating-stats-about-the-programmatic-advertising-space/

[2] Fonte: http://www.emarketer.com/Article/More-Than-Two-Thirds-of-US-Digital-Display-Ad-Spending-Programmatic/1013789

[3] Transcrição literal da página: https://support.google.com/adwords/answer/2454010?hl=pt-BR

[4] Fonte: http://www.bloomberg.com/news/articles/2016-04-22/google-and-facebook-lead-digital-ad-industry-to-revenue-record

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