Quatro maneiras de tornar a compra de mídia mais estratégica com o aprendizado de máquina
Saiba como a liquidez e a automação podem economizar tempo e ajudar a aumentar a eficácia das suas campanhas digitais.
CONTEÚDO
Para muitos estrategistas e compradores de mídia, o aprendizado de máquina segue sendo um mistério. Claro, parece interessante poder usar sistemas de computação sofisticados e inteligência artificial para resolver seus problemas, mas será que isso pode mesmo ajudar a otimizar estratégias baseadas em comportamentos humanos complexos e a lidar com os desafios cotidianos da publicidade?
Resumindo: sim, com certeza pode. O Facebook vem construindo suas próprias ferramentas baseadas em aprendizado de máquina para deixar a descoberta de clientes mais eficaz, as mensurações mais precisas e a personalização mais direcionada. Foi assim que vimos que a tecnologia tem uma série de capacidades poderosas que melhoram o desempenho das campanhas, assim como a produtividade das equipes, significativamente. Além disso, esses benefícios podem ser obtidos agora mesmo, e não apenas em um futuro distante.
Mais especificamente, o aprendizado de máquina já pode facilitar a vida de estrategistas e compradores de mídia destas quatro maneiras:
1. Aumenta a liquidez para melhorar a eficácia da publicidade
O aprendizado de máquina tem valor particular na compra de mídia porque aumenta a liquidez, estado em que cada real investido é direcionado para a impressão de maior valor.
Com o uso de algoritmos seriais e análises preditivas, o aprendizado de máquina pode achar o melhor público para cada anúncio rapidamente. Aliado a sistemas automatizados, o criativo certo pode ser entregue à pessoa certa, na hora certa e pelo preço certo.
Isso pode acelerar e melhorar a compra de mídia. O aprendizado de máquina e os sistemas automatizados processam conjuntos de dados imensamente complexos com rapidez e ajustam-se em tempo real, o que permite às equipes aumentar a eficácia das campanhas constantemente.
“Usar otimizações automatizadas e baseadas em aprendizado de máquina sempre ajuda mais que tentar fazer isso manualmente. Imediatamente se vê um desempenho muito melhor.”
—Justin Aquila, Optimize.Ad
2. Simplifica a montagem e otimização da campanha
Outro benefício do aprendizado de máquina é que ele otimiza a gestão de campanha.
Os compradores e estrategistas de mídia entrevistados que usam ferramentas habilitadas por aprendizado de máquina disseram especificamente que esses sistemas reduzem o esforço manual necessário para executar tarefas como otimização de campanha e estratégia de lances, gestão de orçamento e montagem de campanha.
Essa simplificação se deve, em grande parte, ao fato de que o aprendizado de máquina e os sistemas automatizados tendem a funcionar melhor quando há margem de manobra, uma vez que objetivos e parâmetros de campanha mais amplos aumentam as opções viáveis. Em outras palavras, reduzir o número de conjuntos de anúncios e restrições de campanha permite mais otimizações automatizadas.
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“Conseguimos trocar a gestão manual do desempenho pela observação do desempenho e gastar nosso tempo extraindo análises mais profundas.”
—Laura Greene, Havas
3. Economiza tempo (preciosíssimo)
Uma gestão de campanha simplificada fornece aos compradores e estrategistas de mídia algo de extremo valor: mais tempo.
Dos entrevistados, cerca de 77% dos compradores e estrategistas de mídia nos EUA que usam ferramentas habilitadas por aprendizado de máquina dizem que esses sistemas economizam um tempo significativo que seria gasto em tarefas manuais tediosas, a maioria tendo dito que recupera em média de uma a quatro horas por semana.1
Mais uma vez, esses benefícios são gerados pelas capacidades autônomas e autodidatas das ferramentas de aprendizado de máquina. Os sistemas conseguem processar, sozinhos e de forma rápida e eficiente, pontos de dados que mudam constantemente, permitindo que os membros da equipe economizem o tempo que antes gastavam definindo e afinando campanhas manualmente.
“Tínhamos 50 conjuntos de anúncios rodando o tempo todo para uma campanha e tínhamos que constantemente descobrir o que estava funcionando melhor. Agora, graças às ferramentas de liquidez baseadas em aprendizado de máquina, as contas têm menos conjuntos de anúncios e são mais fáceis de gerir.”
—Gerente de Contas Sênior, Independent Agency
4. Você pode ser mais estratégico e criativo
Por que é tão importante ganhar tempo? Porque permite que toda essa capacidade intelectual se aplique a outras coisas.
Estrategistas e compradores entrevistados disseram que empregam o tempo ganho com ferramentas de aprendizado de máquina em diversas tarefas, inclusive no desenvolvimento de estratégias para clientes, planejamento e teste de novas campanhas, análises de desempenho de campanhas existentes e otimizações criativas. 1
No fim das contas, é isso que torna o aprendizado de máquina ainda mais precioso: não só ele melhora o desempenho da campanha, ele também permite aos estrategistas e compradores de mídia serem mais concentrados, estratégicos e criativos.
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“Antes nós tínhamos que fazer tantas mudanças manuais no orçamento. Agora, podemos gastar esse tempo em estratégia. Podemos olhar públicos, testes e otimizações criativas diferentes. Isso nos ajuda a pensar mais adiante.”
—Rachael Chudoba, Merkle
Uma coisa importante de lembrar sobre o aprendizado de máquina é que, para extrair os muitos benefícios que ele proporciona, os estrategistas e compradores podem ter que repensar a forma como trabalham. Por exemplo: pode ser necessário empregar parâmetros de campanha e estratégias orçamentárias mais amplas, reduzir o número de conjuntos de anúncios e reconfigurar o modo de relatar desempenho aos clientes.
Embora fazer essas mudanças possa exigir um esforço significativo a curto prazo, isso vai preparar as equipes para mais sucessos no médio e longo prazo.
O que isso significa para o profissional de marketing
Mais liquidez leva a resultados melhores.
O aprendizado de máquina combina o gasto em publicidade com as impressões de maior valor em tempo real. Essa habilidade de processar dados rapidamente conforme a demanda proporciona uma eficácia de campanha cada vez maior.
Gerir campanhas pode ser mais fácil.
O aprendizado de máquina e os sistemas automatizados funcionam melhor com mais espaço de manobra. Isso quer dizer que menos esforço manual será necessário para executar tarefas como montagem, otimização e mensuração de campanha.
Ter mais tempo permite que as equipes se dediquem a outras coisas.
Simplificando a gestão de campanha, as ferramentas de aprendizado de máquina liberam o tempo dos estrategistas e compradores. Isso oferece às equipes a oportunidade de serem mais concentradas, estratégicas e criativas.
Aproveitar o potencial completo do aprendizado de máquina dá trabalho.
Muitas vezes, o aprendizado de máquina exige novas formas de trabalhar. As equipes podem precisar aceitar parâmetros de campanha mais amplos, reduzir conjuntos de anúncios e reconfigurar os relatórios para clientes.