Já ouviu falar nas estruturas de Google SKAG e STAG? Te apresentamos cada uma delas aqui.
O que é SKAG?
O nome SKAG é a sigla em inglês para Single Keyword per Ad Group ou em português, Única Palavra-chave por Grupo de Anúncio. Então, nessa estrutura, você basicamente criará um grupo de anúncio na sua campanha com apenas uma palavra-chave.
Você pode estar se perguntando: mas por que criar um grupo de anúncios assim tão restrito?
Vamos supor que duas palavras-chave do seu negócio fossem (1) Curso violão e (2) Aula de violão. Com o esquema abaixo, vamos compreender como estaria estruturada essa campanha de pesquisa para um público de Decision:
A partir do exemplo acima é possível observar que essa é matematicamente uma das melhores maneiras de otimizar sua conta de Google Ads – no nível mais granular possível.
Ao colocar uma palavra-chave em um grupo de anúncios, você constrói um anúncio mais específico e focado para essa palavra, gerando um CTR (taxa de cliques) maior, melhorando também a Relevância do Anúncio e o Índice de Qualidade, bem como diminuindo o CPC (custo por clique).
Além disso, com a metodologia SKAG, você pode ter modificadores de lances considerando apenas dados de uma palavra, resultando em dados não generalizados e em análises mais precisas.
O que é STAG?
Um extenso estudo realizado pela Pareto com os dados históricos de um dos clientes, teve como resultado a estruturação de um sistema de contas nomeado de STAG – Single Term Ad Group.
Ainda que possua a mesma sigla do Single Themed Ad Group, esse outro sistema possui uma estrutura um tanto diferente, afinal, é oriundo do SKAG (Single Keyword Ad Group) e pode resultar em melhores otimizações e eficiência de gestão.
Mas qual é o diferencial desta estrutura?
Vamos considerar o exemplo da campanha SKAG, e adaptá-la para uma versão STAG, conforme a imagem abaixo:
Em geral, podemos observar que nessa estrutura, também criamos os Ad Groups com uma palavra-chave, porém, ao invés de uma única correspondência (como no SKAG) colocamos mais de uma correspondência.
Ao considerar duas correspondências – como no exemplo acima a exata e frase – também temos a possibilidade de acumular mais rapidamente os dados. Este acúmulo nos permitirá realizar negativações cruzadas entre grupos de anúncios e ainda uma alta personalização desses anúncios.
Em Mídia Paga, esse acúmulo mais rápido de dados se traduz em uma economia de orçamento, pois as ferramentas de automação que utilizam do Machine Learning, como a própria Pareto, terão propostas de otimização também mais velozes e acuradas.
Certo, mas como isso está inserido na Análise de Risco?
Hoje, na Análise de Risco do Pareto Ads iremos medir qual o percentual da sua conta segue o tipo de estrutura SKAG. Mas não se preocupe se optar pela estratégia STAG, pois ela também é positiva e extremamente relevante para o aprendizado de máquina.
Como a estrutura SKAG é bem granular, queremos apresentar aos usuários que a utilizam como está esse percentual em sua conta. Fazemos isso porque ao aumentá-lo, você também aumentará indiretamente o percentual de Ad Relevance e de Rank Quality.
Caso você ainda não utilize o SKAG e deseja migrar para esta estrutura, temos uma dica importante para você:
Comece com aquelas campanhas que não estão desempenhando tão bem e vá separando aos poucos as palavras para um grupo de anúncio específico, redistribuindo o orçamento. Depois, siga com essas alterações graduais com as campanhas de performance mediana. Assim, você não age bruscamente e ameniza a perda de performance momentânea que esse tipo de mudança estrutural pode gerar.
