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22 de dezembro de 2024

Os riscos no uso dos algoritmos do Facebook Ads: a distância entre interação e resultado

<p>Embora uma boa gestão sempre gere melhores resultados, hoje em dia é relativamente simples fazer uma campanha no Google. Já o Facebook, por ter uma dinâmica mais recente e uma cultura de empresa mais fechada, apresenta grandes oportunidades assim como riscos (acertar é diferencial, errar é comum).</p>
<p>Em um mundo com um percentual cada vez menor de exposição a publicidade, ser assertivo na escolha do público nunca foi tão importante, mas para muitos anunciantes – com o perdão da expressão – o buraco é mais em baixo. Falta definir objetivos claros para as campanhas, senso crítico de quem as opera e sinergia tanto nos objetivos de negócio (receita e rentabilidade), quanto nos objetivos tradicionais da publicidade (impactar de forma relevante o público-alvo).</p>
<p>Mas o que não faltam hoje são opções, certo? O Facebook Ads parece empoderar o anunciante com uma grande gama de opções quando se fala em objetivo de campanha:</p>
<p>- Reconhecimento<br />- Consideração<br />- Conversão</p>
<p>Portanto, onde está o problema?</p>
<p>Nas campanhas de consideração (lead, visualização de vídeos, engajamento, etc), desde o primeiro anúncio que fiz na newsfeed do Facebook, um fator sempre chamou atenção, e não tenho outra forma de colocar: existe um perfil de pessoas que curte qualquer coisa.</p>
<p>Eu nunca pensei que um anúncio de seguro de carro focado em levar tráfego para o site pudesse gerar curtidas. No entanto, invista o suficiente em qualquer anúncio que ele passa de 1.000 likes, não importa seu conteúdo ou o porque que está sendo otimizado, você vai atingir uma parcela do público que curte qualquer coisa. Isso é inevitável, mas o problema está em otimizar para atingir essas pessoas.</p>
<p>Quando o Facebook lançou o formato de Lead Ads (ou anúncios para cadastro), o formato parecia extremamente promissor: o usuário não saia do Facebook para compartilhar informações de telefone ou e-mail com anunciantes e não teria que preencher esses dados em formulários, reduzindo o atrito de ter que digitar as informações quanto sair da interface da rede social. Ao testar o formato pela primeira vez, em poucos dias recebemos centenas de leads por um custo infinitamente inferior se comparada às outras mídias. Foi uma euforia. Resultado final: muita gente perdida, que não lembrava ou entendia o que tinha feito. Os leads eram 10X mais baratos, porém, convertiam 20X menos.</p>
<p><strong>Sistemas operacionais</strong></p>
<p>Recentemente, observei a mesma coisa com downloads de aplicativos. Nunca se teve tanta gente baixando o aplicativo sem utilizá-lo depois. Percebam que o algoritmo fez exatamente o que se esperava dele, trouxe grande volume de resultado por um custo baixo. O problema é que ele não tenta encontrar os padrões do seu público-alvo, ele vai tentar encontrar o público que clica em qualquer coisa que vê pela frente.</p>
<p>Estamos entrando em um mundo cada vez mais regido por algoritmos em uma caixa preta. Das recomendações da Netflix ao algoritmo do ranking de busca orgânica do Google. Está ficando cada vez mais claro também, dentro e fora da publicidade, que esse tipo de algoritmo é uma ferramenta como qualquer outra, sujeita a impactos imprevisíveis e de mal uso. A utilização de big data e machine learning do Facebook é exemplar, mas de nada vale se você está seguindo uma premissa vazia, tal como quem interage no meu anúncio é o meu target.</p>
<p>Portanto, é exigir demais de um profissional de publicidade que ele consiga associar dados e comportamentos para decidir se o algoritmo está atendendo às necessidades reais da empresa? Talvez, mas tenho a confiança que resolver esse tipo de desafio será, nos próximos anos, fator determinante na estratégia de sucesso do marketing.<br /><br /><em>(*) Sócio da Organica.</em></p>