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Aprendizado de máquina da IA: 4 erros da maioria dos anunciantes

Por: Raphael Lacerda

Sócio Proprietário da Mercado Binário - Agência especializada em automação e geração de leads de vendas. Atua no mercado digital há mais de 10 anos com foco em marketing de performance.

Um erro comum da maioria dos anunciantes é não entender como o aprendizado de máquina da IA (inteligência artificial) funciona. Veja como não errar nos anúncios!

Audito diariamente diversas contas de anúncios e um erro comum da maioria dos anunciantes é não entender como o aprendizado de máquina da IA funciona.

De 3 anos para cá, tanto o Facebook Ads como o Google Ads evoluíram seus recursos de IA. Por meio de machine learning, estas ferramentas agora conseguem identificar padrões de conversão no comportamento dos usuários, mostrando seus anúncios para prospects com altas chances de adquirir seus produtos ou serviços.

O que tenho notado é que o fator humano é o que bloqueia muitos resultados no uso destas ferramentas, pois algumas ações atrapalham o aprendizado da máquina. E muitos anunciantes desconhecem isto. Sempre incentivo os anunciantes que atendo a fazerem o seguinte questionamento: “tenho um robô otimizando as minhas campanhas, estou ajudando ou atrapalhando seu aprendizado?”

Abaixo listei os principais erros cometidos ao usar a IA em campanhas de anúncios:

Aprendizado de máquina erro 1: não usá-la

O primeiro grande erro é não usar a IA. Ainda é muito comum encontrar anunciantes trabalhando manualmente com estes painéis de mídia. A gestão manual ou focada apenas em tráfego não necessariamente representa resultados.

Um erro comum é achar que trazer mais tráfego para o seu site irá gerar melhores resultados de vendas. Com a quantidade de anunciantes crescendo a cada dia, e os usuários em dispositivos digitais aumentando, o segredo não é aparecer para todo mundo (até porque isto é muito caro), mas sim aparecer para usuários que tenham alta chance de conversão.

Fazer isto manualmente é praticamente impossível, mas a máquina tem a capacidade de assimilar o padrão de compra de quem já converteu anteriormente e, com o tempo, aprenderá a mostrar o seu anúncio para pessoas cada vez mais qualificadas, melhorando gradativamente os seus resultados.

Erro 2: não ter pontos de conversão tagueados

Você quer usar a IA, mas seus pontos de conversão estão tagueados? Para o robô aprender, ele precisa dos dados das conversões que aconteceram anteriormente. Quanto mais dados você oferecer para a ferramenta, e mais estruturados e claros estes dados estiverem, mais rápido a máquina aprenderá.

Um erro comum é configurar suas campanhas para conversão, mas não ter tags no site. Isso deixa a ferramenta funcionando de forma errada. Outro erro é não ter volume de conversão suficiente. A máquina precisa de, pelo menos, uma conversão por dia em cada campanha para atuar de forma eficiente. Campanhas ou grupos que não geram conversão, ou possuem um volume baixo, devem ser pausadas.

Erro 3: não deixar a máquina aprender

A ansiedade é o seu maior inimigo ao usar inteligência artificial. Alguns anunciantes acham que quanto mais mexem na campanha e mais alteram os parâmetros, mais resultados terão. Mas ao usar AI, o contrário que é verdadeiro. Histórico e aprendizagem devem ser as palavras de ordem para um usuário de machine learning.

O aprendizado da máquina é guardado em cada um destes elementos: na conta, na campanha, num grupo e num anúncio. Cada vez que você altera ou cria novos elementos, ela volta para aprendizagem. Ou seja, ao revisar tudo que aprendeu, ela irá trabalhar novamente para se adequar as novas alterações. Ou seja, seu anúncio que antes estava aparecendo para uma amostragem com grandes chances de conversão, voltará a ser mostrado para um público genérico, até que a máquina encontre novos padrões.

Alguns anunciantes saem criando campanhas sem aproveitar o histórico de campanhas antigas e esperam que estas novas performem tão bem quanto as anteriores, mas dificilmente isto acontece. Alguns se enganam criando campanhas mais segmentadas, baseadas nas passadas, e até conseguem melhores resultados pela segmentação, mas não pela AI. O ideal é segmentar a mesma campanha que já estava ativa, unindo a nova segmentação com o histórico da AI, o que gera resultados ainda melhores.

Erro 4: fazer ações que afetam o aprendizado

Outro grande erro de alguns anunciantes é fazer alterações que afetam o aprendizado. Existem diversas ações que devem ser, sim, desempenhadas na campanha e que ajudam, e muito, o resultado quando se usa AI. Já outras afetam negativamente os resultados. Saber o que fazer, e o que não fazer, é o que irá diferenciar as empresas que têm bons resultados com robôs, das que permanecerão estagnadas.

A higienização de palavras-chaves, é um bom exemplo de uma prática simples que ajuda a inteligência artificial. É muito importante retirar constantemente os termos ruins atribuídos à sua campanha. Esta ação não faz a máquina regredir no aprendizado. Entretanto, trocar a estratégia de lance antes de 15 dias ou criar novas campanhas são práticas reprováveis.

A AI demora 15 dias, em média, para fazer sua aprendizagem inicial: 7 de análise e 7 de aprendizagem. Diante disso, esperar grandes resultados de uma campanha que está em seus primeiros dias de aprendizado, alterando a sua estrutura constantemente, é impedir que os robôs trabalhem para você.

Existem diversos outros erros de anunciantes ao usar a AI, o que é comum, pois a tecnologia ainda é nova e por muitos anos fomos ensinados a fazer anúncios de uma forma diferente.


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