Introdução
O estudo abaixo conta um pouco do trabalho realizado com um cliente da Pareto ao longo de alguns meses analisando e reestruturando as campanhas de Google Ads. O resultado foi um processo muito bem definido, que hoje pode ser implementado em poucas semanas.
A Gestão Clusterizada de Palavras-chave leva em conta 3 fatores:
- Os fundamentos do leilão atual do Google;
- A jornada do usuário até a conversão;
- Os principais tipos de otimização estatística na Rede de Pesquisa.
O Estudo de Caso – Segmento: Educação
Na primeira fase, o Fundamento, o objetivo foi elevar a qualidade de toda a estrutura da conta. Verificou-se que a conta estava muito pulverizada. Não somente na distribuição do orçamento, mas também na enorme quantidade de segmentações. Isso tornava a otimização bem mais demorada do ponto de vista estatístico. Ainda, as palavras-chave estavam agrupadas em grupos de anúncios de acordo com sua proximidade semântica, o que misturava diferentes perfis de usuário.
Um exemplo: as palavras-chave “cursinho”, “cursinho pré-vestibular” e “cursinho para enem” – todas em um mesmo grupo de anúncios por conterem a palavra “cursinho” em sua composição.
Ainda que fossem usadas correspondências diferentes, não seria possível otimizar a conta pelas etapas do funil e usar anúncios de acordo com elas, porque há diferentes níveis de intenção de compra e quantidade de termos, tudo no mesmo grupo. Consequentemente, também não era possível otimizar os grupos de anúncio mirando KPIs e orçamentos distintos.
Nova Estrutura STAG
Para mudar esse cenário, criou-se uma nova estrutura, considerando toda a jornada do usuário e a composição das palavras-chave. Um extenso estudo foi realizado com os dados históricos e, como resultado, foi criado um sistema único de estruturação de contas nomeado de STAG – Single Term Ad Group. Esse sistema, ainda que possua a mesma sigla do Single Themed Ad Group, possui uma estrutura bem diferente – é oriundo do SKAG (Single Keyword Ad Group) e se provou mais eficiente e com melhores resultados para otimização. Ele se utiliza de uma única palavra-chave por grupo de anúncio, permitindo uma alta eficiência na otimização micro. A tabela abaixo permite comparações entre ambos modelos de estrutura:
Ao considerar duas correspondências – ampla modificada e exata – também possibilitou o acúmulo mais rápido de dados, permitiu realizar negativações cruzadas entre grupos de anúncios e ainda uma alta personalização de anúncios. Quando se trata de Machine Learning e mídia paga, uma maior agilidade no acúmulo de dados se traduz diretamente em economia de orçamento, e só pode ser realizado com o uso de ferramentas de automação. Essa estrutura mais enxuta permitiu isso.
A nova estrutura, por etapas do funil de vendas e com uso do STAG, pode ser resumida como:
Essa separação foi validada pela performance histórica em dezenas de contas da Pareto, ou seja, cada cluster mostrou características claras à etapa do funil na qual foi alocado.
A partir de uma formatação de conta focada nas etapas de funil, menos campanhas foram necessárias, bem como um número menor de palavras-chave foi utilizado. Iniciaram-se, então, as segunda e terceira etapas da estratégia, cujos focos foram a jornada do cliente concomitante à otimização da conta por meio de automações aplicadas pelo Pareto.io.
Especificamente para o topo de funil, a nova configuração viabilizou a criação de novas campanhas para essa etapa, trabalhando não mais somente vendas, mas também geração de leads e tráfego. Ter novas campanhas 100% aplicadas em outro momento da jornada do consumidor foi um dos pontos-chave para criar aproximação com o usuário, aumentar volume e a taxa de conversão do fundo do funil.
Dessa maneira, para Awareness, foi setado como indicador de otimização o CPM e, como KPIs de sucesso, o número de sessões, tempo de permanência na página, posição média, impression share, taxa de rejeição e o mais importante, assistência à conversão.
Atuação do Algoritmo
Todos os dias, de maneira automática, o algoritmo Pareto.io fazia varreduras e ajustes em cima de todas essas variáveis, buscando otimizar cada campanha pelo objetivo dela. Algo inviável de se fazer manualmente.
Além disso, desenvolveu-se o Quantic Sculptor, automação responsável pela análise das raízes, afixos e sufixos das palavras-chave e posterior ajuste de lance. Foi criado um Sistema de NLP com Estemização e Lematização. A partir de seu uso, tornou-se possível isolar a performance de cada verbo, preposição, advérbio e substantivo da conta, utilizando o tratamento singular via n-gram para negativações dinâmicas mais acuradas, além de viabilizar o processo de “bidagem” por clusters de afinidade.
Tamanha inovação resultou em um processo que se retroalimenta, aumentando o nível de otimização na conta e mantendo a granularidade dos ajustes a nível palavra-chave.
Dessa forma, o aumento de investimento nos momentos de pico – que chegou a ser de R$40.000 por dia nas campanhas de Awareness – foi regularizado e mantido de maneira inteligente. Isso permitiu manter as palavras de topo de funil nas melhores posições, gerando alto tráfego e até alto volume de leads, principalmente nos períodos mais próximos do ENEM, onde termos como “enem” antes da prova e “gabarito” após a prova são extremamente concorridos.
Conclusão do Estudo
Por mais que o processo de estruturação de conta fosse de extrema importância, sabe-se que o tempo de resposta para a chegada de resultados pode ser um pouco longo. Para aumentar a performance no curto prazo, um diferencial do processo de otimização da Pareto foi compensar com remarketing e listas do Google Analytics em Search, ou seja, dar lances diferenciados para usuários mais qualificados.
Por fim, essa nova disposição de método, estrutura e otimizações, possibilitou à Rede de Pesquisa uma atuação mais integrada com outras campanhas voltadas ao Awareness, utilizadas ao mesmo tempo na conta, como campanhas de Youtube ou Display. Por meio do Pareto HotSpot – ferramenta para cruzamento de ações online e offline, foi possível monitorar o impacto das campanhas de Awareness nas de performance em Search.
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