[CASE] Estratégia para Acelerar Campanhas no Facebook Ads

Introdução

Ao gerenciar uma conta de Facebook Ads, na maioria das vezes, somente selecionar o orçamento desejado funciona muito bem. Mas, e quando definimos um budget para o dia e ele simplesmente não gasta? Será que configuramos algo errado ou isso é normal?

Quando estamos na etapa de criação do conjunto de anúncios do Facebook Ads, ele pergunta quanto queremos gastar. Seja por dia, ou por toda vida útil.

Neste artigo, vamos abordar um estudo de caso, indicando estratégias que envolvem Estratégia de Lances e Método de Exibição para um cliente da Pareto do ramo de educação.

Como o Facebook Ads funciona?

Primeiro, vamos entender como o Facebook trabalha com o orçamento diário. Quando colocamos o valor diário, o Facebook faz uma média, ou seja, ele vai tentar gastar aproximadamente o que definiu para cada dia.

Alguns dias ele pode entender que você terá um melhor retorno e gastar até 25% a mais do que definiu. Em outros, ele pode segurar um pouco mais o orçamento por achar que você não terá uma boa performance. Mas sempre na média do que você definiu anteriormente.

Nesse ponto, vale ressaltar que ele não ultrapassa 7 vezes o valor diário na semana. Por exemplo, se o orçamento diário é 1 real, o máximo será 7 reais na semana.

Entendi, mas qual seria o problema?

Quando temos um meta de custo para o mês e a otimização interna do Facebook não gasta nem 70% do que definimos para o dia, o que podemos fazer?

Nesse caso, temos algumas saídas como:

  • aumentar o público, seja por adição de mais interesses, seja por aumentar a geolocalização dos grupos de anúncios;
  • alterar a estratégia de lances da campanha ou dos conjuntos de anúncios.

Neste artigo, vamos abordar essa última saída com um exemplo de um cliente da Pareto que atua no ramo de educação.

Ele tem uma estrutura de campanha complexa separada pelas unidades em um raio de 5 km cada uma. Vamos lá?

Caso Pareto

Como dito anteriormente, vamos usar o exemplo de um cliente do ramo de educação para explicar melhor essa estratégia.

Os dados relevantes* dele são:

  • Orçamento mensal dobrou de um mês para o outro;
  • Budget diário elevado, em torno de 3k/dia;
  • Aproximadamente 30 unidades distribuídas pelo Brasil.

Cabe destacar aqui que o método de conversão dele é um formulário de cadastro. Então, a grande maioria dos usuários convertem já no primeiro contato.

Sendo assim, os públicos de remarketing entregam muito pouco e os públicos que mais trazem leads são os de novos usuários.

Além disso, temos a limitação geográfica de 5km em torno das unidades. Já que as aulas são ministradas presencialmente.

Como foi descoberta a solução?

Usamos a estratégia de budget diário nos grupos de anúncios, com o orçamento necessário por dia para bater a meta de custo no final do mês.

No entanto, o Facebook não estava gastando nem 70% do que definimos para o dia.  Como segurança, nosso Robô aumentava ainda mais o orçamento no dia seguinte para bater o custo mensal. Porém, mesmo assim o Facebook continuava gastando o mesmo do primeiro dia.

Com o custo estagnado ao longo dos dias no início do mês, nosso robô identificou o problema na estratégia de lances dos grupos de anúncios e resolveu o problema. Agora vamos explicar pra vocês como ele chegou a essa solução.

Situação inicial

As campanhas estavam com estratégia de lance por menor custo, com tipo de veiculação padrão e o orçamento controlado diariamente.

O saldo disponível para o dia estava dividido entre as unidades, levando em consideração o tamanho da cidade e a quantidade de pessoas em cada uma.

Já havíamos testado diversos públicos, porém os únicos que trouxeram resultado foram:

  • Lookalike dos conversores;
  • público de interesse em educação.

Estávamos no auge da captação e não tínhamos espaço para novos testes em públicos ou período de aprendizagem do Facebook. Além disso, não podíamos aumentar o raio das unidades devido a limitação das aulas presenciais.

Situação final

Após alguns dias sem aumento significativo no custo da campanha, nosso robô resolveu trocar a estratégia da campanha de alguns conjuntos de anúncios.

Ele selecionou os que tinham o resultado em torno de 1,5 vezes abaixo da meta de CPA. Por exemplo, se a meta era 30, ele mudou dos conjuntos de anúncios com CPA 20.

Ele fez a alteração nesse conjuntos porque eles tinham mais possibilidades de gastar o budget diário, visto que o CPA deles era menor que o ideal e o custo não acompanhava o orçamento diário.

O robô continuou com a estratégia de menor custo, porém definiu um limite de lance maior que a média histórica e, ainda, acelerou o método de exibição.

Essa estratégia de limite de lance é eficiente, mas deve ser feita com segurança e com cálculos por trás. Já que, se colocando o limite errado, podemos parar a veiculação dos anúncios ou aumentar muito o custo com o declínio da performance.

Mas ao mesmo tempo, é uma maneira de tirarmos a otimização completa da mão do Facebook, quando eles não conseguem atingir nosso objetivo.

Após essa alteração, a conta passou a gastar 2 vezes mais que antes, e com o CPA um pouco maior que antes, mas abaixo do desejado.

Como era o mês mais importante do ano para a empresa, o número de leads pretendido era bem alto, quase 3x o número dos demais meses. Com essa estratégia, conseguimos bater a meta antes do fechamento do mês, sem precisar testar novos públicos, ficando apenas com os que realmente traziam resultado.

Estratégia de menor custo com limite de lance

Em resumo, a estratégia de lances por menor custo do Facebook são os lances automáticos do Facebook. Com a qual ele tenta te dar o menor custo possível por resultado.

Essa estratégia é eficiente quando ainda não sabemos qual o nosso CPA real e queremos o menor possível com o orçamento que temos. Mas, a longo prazo, o menor custo possível pode aumentar conforme a concorrência fique mais forte, ou quando aumentamos o orçamento.

Quando definimos um limite de lance nessa estratégia, estamos controlando quanto o Facebook pode gastar pelo evento de conversão.

Então, pelo fato de tirarmos a liberdade de otimização automática da plataforma, não podemos definir uma meta menor do que ele pode entregar. Diversos artigos definem quantas vezes a mais do custo por resultado precisamos definir o limite ficando em torno de 2 vezes a mais.

Já aqui na Pareto, fazemos um pouco diferente e não usamos o mesmo fator para todos os clientes. Mas sim, definimos esse valor com confiança estatística para garantir o máximo de entrega da campanha.

Após selecionar o limite de lance para cada conjunto de anúncio, temos a liberdade de acelerar ou não o método de exibição.

Método de exibição

O método padrão vem como default da plataforma, e ele vai tentar entregar os anúncios de maneira distribuída igualmente ao longo do dia.

Já com o método acelerado, seus anúncios vão ser mostrados com maior frequência e o mais rápido possível.

Ressalvas dos métodos de exibição

O grande porém do método de exibição padrão é que ele pode não gastar todo o budget diário. Isso porque o Facebook vai tentar maximizar as oportunidades com o menor custo possível.

E foi exatamente o grande problema do nosso cliente citado neste artigo, que foi solucionado com a alteração para acelerado.

Já o método acelerado vai gastar seu orçamento diário o mais rápido possível e você não corre o risco de deixar dinheiro na mesa e não atingir seus objetivos. No entanto, dois alertas precisam ser levados em consideração:

  • Esta estratégia costuma aumentar a média do custo por impressão, do custo por clique e do custo por resultado;
  • Ela pode gastar todo o orçamento do dia antes do término do mesmo, limitando a veiculação dos anúncios ao longo do dia.

Esse último método é aconselhável para períodos curtos, como um live show, promoção relâmpago, grandes orçamentos, entre outros.

Conclusão

Com a alteração do robô nas campanhas conseguimos bater nosso objetivo de matrículas, e o melhor, antes do final do período de captação.

No gráfico abaixo, podemos perceber o aumento no custo diário e cadastros após a mudança da estratégia no meio do mês:

Mesmo com o aumento crescente do valor gasto, o CPA teve um leve crescimento, o que é de se esperar no método de exibição acelerado.

Além disso, todas as alterações foram feitas com confiança estatística pelo nosso robô, o que resultou em um CPA médio do mês menor que a meta, e o número de resultados atingido.

Após o relato do cliente Pareto, agora podemos entender um pouco mais sobre a estratégia de lance por menor custo do Facebook e como podemos aplicá-la no nosso dia-a-dia. Por outro lado, há diversas maneiras de otimização e essa foi apenas uma delas.

Outras formas seriam através de novos públicos, sejam de base de clientes, de Lookalike, interesses, fans da página, entre outros. Ou até mesmo pela localização dos conjuntos de anúncios.

Mas isso conversamos em outro artigo! 🙂 Temos este case abordando a otimização de públicos personalizados no Facebook.

Se quiser saber mais sobre Facebook e Marketing Digital em geral, confira os demais artigos aqui do Blog Pareto!

*algumas informações foram ocultadas ou alteradas para preservar a identidade do cliente

Tess AI
Tess AI
Hello! I'm Pareto AI. I bring together all the best AIs in the world in one place.

Artigos Relacionados