Gestão Automática de Lance com o Pareto Ads

Introdução

Também conhecido como KBA, sigla em inglês para Keyword Bid Adjustment, é um sistema de controle de lance que utiliza a inteligência artificial da Pareto para encontrar a faixa de melhor valor para uma segmentação com base na sua performance na mídia paga.

Para encontrar este ponto ótimo, o algoritmo utiliza-se de mais de 40 métricas de performance, tomando uma decisão pautada em dados e com uma confiança estatística de 95% por padrão.

Como posso implementar o KBA?

As alterações são implementadas de modo automático, não sendo necessária a aprovação do gestor de conta. Diariamente, você verá cards como este na coluna de Done do seu Marketing Board:

Para a correta implementação do KBA, a campanha devem possuir:

• Mínimo de 15 dias de histórico;
• Utilizar a Estratégia de Lances CPC Manual ou CPC Otimizado;
• Tipos de Campanha: Rede de Pesquisa, Shopping e Display (tradicional ou gmail).

OBS: Se a sua campanha utiliza uma gestão de lance automatizada Google, nossa recomendação é que você implemente um Teste AB de campanha com o sistema do Pareto Ads ou aguarde ao menos 30 dias corridos após a troca de estratégia de lance para implementar o KBA Pareto.

Dentre as possibilidades de otimização, pode-se ter no Pareto KBA 3 KPI’s principais: CPC, CPA e ROAS.

Diferenças entre o KBA e o Smart Bidding

Os dois sistemas de gestão de lance têm a mesma proposta de valor, que é entregar um controle de lances automatizados com base na performance das segmentações, através da inteligência artificial e pautado nas métricas de campanha.

A principal diferença do KBA é a entrega transparente das alterações e um maior senso de controle de resultados. Isso é possível, pois o histórico alterações no CPC Manual fica registrado dentro do Marketing Board e na própria plataforma do Google Ads. Com essa informação o usuário poderá compreender o caminho tomado pelo algoritmo e assim escolher o nível de confiança para o ajuste, sendo ele:

• Agressivo: redução da confiança estatística para tomadas de decisão de curto prazo (em até 60% de confiança). Utilizado para evitar custo em segmentações que não trouxeram performance.
• Intermediário: redução da confiança estatística para tomada de decisão no médio prazo (em até 85%). Utilizado para identificar segmentações com potencial de conversão, que ainda não tiveram o valor mínimo de investimento necessário para gerar resultado.
• Seguro: uso da confiança estatística padrão em 95% para garantir alterações mais seguras na tomada de decisão. Utilizado para incremento de performance no longo prazo, onde as alterações são feitas com menor recorrência, porém pautadas em valores mais consolidados.