Comunicação em massa Neste primeiro momento, em um modelo de mídia de massa, a campanha será entregue para muitas pessoas, o que é ótimo, pois todos são possíveis clientes. O problema é que nem todas estão realmente interessadas no seu produto ou serviço, o que significa que apenas uma pequena parcela, dentro de todas as pessoas que foram atingidas pela sua campanha, vai realizar a compra final. Considerando um cenário de custo por entrega de mensagem, o custo de conversão vai ser muito alto, devido a sua baixa taxa de conversão. Segmentação Em um segundo momento, com o uso das ferramentas de anúncio, você consegue segmentar a sua campanha para gerar melhores resultados. A segmentação é uma ferramenta conhecida das estratégias de marketing, o Google e Facebook Ads permitem que o usuário configure a sua campanha, para que sua mensagem se aproxime ainda mais das pessoas que vão finalizar a compra. Comparada com o primeiro cenário de massa, a segmentação já melhora em muito os resultados da campanha. Tiramos boa parte do público que realmente não se interessa pelo produto, mas as taxas de amostragem continuam altas – ainda vão impactar pessoas que não são o seu público ideal. Isso acontece porque a segmentação trabalha com grupos de pessoas, e não com a sua individualidade, como idade, região, renda ou interesses. Nesse caso, por exemplo, todos os seus clientes são de certa região, mas nem todas as pessoas daquela região têm interesse no seu produto. Existem formas de aumentar ainda mais a segmentação. Mas pode ser arriscado. A taxa de amostragem pode diminuir muito e o preço da conversão ou clique pode aumentar. Nesse caso a inteligência artificial pode ajudar.
Machine learning A I.A. pode analisar muito mais dados do que qualquer ser humano, personalizando e usando características individuais para cada campanha. Tudo isso é possível por meio de um processo, o aprendizado da máquina, ou machine learning. No caso do robô que atua em anúncios, é importante que ele aprenda o que é conversão, recebendo essa informação de forma clara. Esse aprendizado acontece em três fases:
Um detalhe importante é que a cada alteração estrutural feita na campanha, o processo do robô recomeça do zero. Cada anúncio novo vai passar por um processo de aprendizado. Para não errar nas campanhas com Marketing Digital e Inteligência Artificial O fator humano ainda bloqueia muito os resultados, algumas ações podem atrapalhar o aprendizado da máquina. Cada vez que você mexe na sua campanha, a máquina recomeça o aprendizado – isso significa que os resultados vão ficar oscilando. Além disso, a máquina tem uma alta capacidade de assimilar padrões, até mesmo de quem já converteu anteriormente. Aprendendo a mostrar aquele anúncio para pessoas cada vez mais qualificadas. Isso significa resultados que melhoram de forma gradativa.
Usar o robô pode ser uma ótima estratégia para ter bons resultados em campanhas, mas estes não aparecem de um dia para o outro. Espere pelo processo de aprendizado. Use também tags no seu site: o robô precisa de dados de conversões que aconteceram anteriormente. Quanto mais dados, mais rápido será o aprendizado da máquina. É importante usar tags no site, e também ter um certo volume de conversão – pelo menos uma por dia. Campanhas que não estão gerando conversão, ou estão com um volume muito baixo, devem ser pausadas.
Esse aprendizado fica guardado na conta, na campanha, grupo e anúncio. Cada vez que uma nova campanha é criada, o robô volta ao estágio de aprendizagem. Aproveite o seu histórico, segmente a mesma campanha que já estava ativa. Isso garante melhores resultados. E se precisar fazer alguma alteração na campanha, priorize práticas simples, como a higienização de palavras-chave – isso ajuda a inteligência artificial a trabalhar. Retire os termos considerados ruins para a sua campanha e evita que a máquina tenha que começar seu aprendizado do zero.