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Publicidade online: a matemática engraçada e confusa

A publicidade online parece ser a combinação perfeita de criatividade e dados. Os profissionais de marketing podem testar vários estilos de anúncios e obter resultados rápidos. Quase todos os aspectos da publicidade digital são mensuráveis. É “marketing baseado em dados” – a menos que os números sejam em sua maioria besteiras, o que parece cada vez mais provável.

Falei recentemente com um colega de profissão que trabalhou no espaço publicitário durante anos. Ele descobriu discrepâncias entre relatórios de várias fontes, incluindo o Google, e contatou o Google para resolver o problema. Disseram-lhe que se a discrepância não fosse superior a 20%, não valia a pena investigar. Essa é uma grande barra de erro em seus dados de publicidade, mas acaba sendo pequena em comparação com o que outras pessoas estão descobrindo.

Alguns números muito tristes

Apenas 36% dos gastos com publicidade em plataformas de procura atingiram realmente o público-alvo pretendido do anunciante, de acordo com a Associação de Anunciantes Nacionais (ANA). O relatório da ANA sobre a cadeia de fornecimento programática descobriu que uma alta porcentagem foi gasta em anúncios que não eram visíveis ou exibidos para bots.

Bob Hoffman, autor de “Adscam,”diz que os números são muito piores do que isso. Ele estima que 3% dos gastos com publicidade digital correspondem a anúncios reais vistos por humanos.

Observe que os números são relatados em cada etapa do processo de publicidade. É tudo muito “orientado por dados”, mas os dados podem ser lixo. O que está acontecendo?

Todos conhecemos a famosa citação atribuída a John Wanamaker: “Metade do dinheiro que gasto em publicidade é desperdiçado; o problema é que não sei qual metade.” Na época de Wanamaker, o executivo de publicidade podia verificar se seu anúncio estava realmente no outdoor, na revista ou anunciado no rádio. Como a publicidade online é personalizada para cada usuário, você não pode verificar se seu anúncio é exibido.

Anunciante: “Ei, não estou vendo meu anúncio no seu site.”

Vendedor de anúncios: “Isso é porque você não faz parte do público-alvo.”

Como é possível que os números sejam tão ruins quanto sugere a ANA? Vamos voltar atrás e perguntar o que pode estar causando essas diferenças radicais nos números, concentrando-nos em algumas métricas importantes.

Visualizações e impressões

Os anunciantes desejam que seus anúncios sejam vistos pelo público correto no contexto correto. Cada um desses elementos pode dar errado por diversos motivos. Aqui estão alguns dos principais culpados.

Impressões não visíveis. Isso ocorre quando seu cliente potencial vai para a página certa e seu anúncio é “exibido” na página, mas está em uma seção que o cliente potencial nunca vê. Embora existam esforços para combater isso, os anúncios ainda podem ser contados como “visualizados” quando nunca foram exibidos ao visitante.

O anúncio está no site errado. Você deseja que seu anúncio seja exibido em um grande site de mídia, mas na verdade ele é exibido em sites afiliados que não atraem seu mercado principal. Isso pode ser causado por erro humano na configuração do anúncio ou confusão no back-end, mas acontece. O anúncio é exibido, mas não está no contexto correto e possivelmente não é direcionado ao público correto.

Fraude. Um dos problemas mais significativos na publicidade online é a fraude publicitária, que inclui:

  • Usando bots ou scripts automatizados para criar impressões falsas.
  • “Empilhamento de anúncios”, onde vários anúncios são colocados uns sobre os outros em um único local para que apenas o superior fique visível.
  • Preenchimento de pixel, onde um anúncio grande é colocado em um quadro 1×1.

Eu sei o que você está pensando. “Meu representante é um cara honesto e eu o conheço há anos.” OK, mas mesmo que seu representante seja um santo, ele é apenas uma engrenagem em uma máquina muito complicada que ninguém entende de ponta a ponta. Esta máquina inclui bons e maus actores, como países que obtêm a maior parte das suas receitas em moeda estrangeira a partir de vários tipos de fraude online.

Repetir impressões para o mesmo usuário podem ser contados, o que distorce os relatórios. Novamente, a adtech pode e deve compensar isso, mas não há garantia.

Além de tudo isso, há problemas relacionados à irrelevância geográfica, diferentes critérios de contagem de impressões em diferentes plataformas e erros humanos ou problemas técnicos antigos e regulares.

O que tudo isso significa? Hoffman tenta expor tudo em seu livro, mas acho que a resposta honesta é que só Deus sabe.

Aprofunde-se: Por que nos preocupamos com adtech: o guia completo

Os problemas com cliques

A simples visualização de um anúncio pode ter algum efeito sobre o visitante da web e muitos anunciantes promovem a ideia de “visualização por meio de conversões”. Os cliques são ouro online porque direcionam o cliente potencial para a página escolhida. Ou assim você espera. Ainda existem problemas.

Os dados de cliques podem ser corrompidos por fraudes habilitadas por bots, cliques acidentais, loops de redirecionamento, tráfego de servidores proxy e mentiras antigas.

O bom dos cliques é que clicar em um anúncio direciona o visitante para sua página, onde você mesmo pode analisar o tráfego. Se você tiver tecnologia de detecção de bots, poderá filtrar seu tráfego para entender melhor quantas pessoas seu anúncio atraiu.

Ainda há espaço para erros. Se o usuário sair de uma página antes que o código de rastreamento seja acionado ou se o código de rastreamento não funcionar corretamente, haverá uma desconexão entre os cliques e as visualizações de página.

Aprofunde-se: um quadro estatístico do custo da fraude publicitária digital

Os desafios da atribuição

A “regra dos sete” é um conceito popular em marketing. A ideia é que alguém precise ouvir ou ver uma mensagem de marketing pelo menos sete vezes antes de agir de acordo com essa mensagem.

Se isso for verdade, qual desses sete pontos de contato deveria receber o crédito pela venda? É uma pergunta boba, mas é fundamental para o marketing online.

Em parte, é por isso que Tim Parkin chama a atribuição de marketing de “a névoa do marketing” em seu artigo “Medindo o invisível: a verdade sobre a atribuição de marketing”. Além desses problemas conceituais de atribuição, questões técnicas podem tornar as estatísticas de atribuição enganosas.

Diferentes plataformas de publicidade usam métodos diferentes de rastreamento de conversões, o que leva a discrepâncias. Um sistema pode rastrear uma conversão dentro de uma janela específica após a visualização ou clique de um anúncio. Por exemplo, qualquer conversão dentro de 30 dias após visualizar ou clicar em um anúncio pode ser contada como uma conversão. Outros sistemas usam atribuição de último clique ou variações desse tema.

Otimizar os gastos com publicidade significa fazer mais do que funciona e menos do que não funciona. Se o cliente em potencial precisa ver sete anúncios antes de agir, como saber qual anúncio está “funcionando”?

Você acredita em publicidade?

Se a maioria dos dados for lixo, o que pode muito bem ser verdade, e se a atribuição for um pouco um mito, o que também parece verdade, isso significa que devemos abandonar a publicidade?

Certamente não. Wanamaker continuou comprando anúncios mesmo quando não sabia quais anúncios funcionavam. Além disso, todos sabemos por experiência própria que os anúncios influenciam as nossas decisões de compra. A publicidade funciona.

A pergunta para o comprador de publicidade moderno não deveria ser “Você acredita em publicidade?” mas “Você acredita em adtech?”

A Adtech oferece muitos dados, que cabem perfeitamente em planilhas e nos permitem fazer previsões, gráficos, etc. Mas alguns desses dados contêm muita fumaça e neblina, até mesmo engano total.

Talvez todas as métricas estejam nos enganando mais do que nos ajudando, e talvez seja hora dos compradores de anúncios modernos lerem alguns livros antigos sobre publicidade e voltarem ao básico.

Aprofunde-se: Previsões para 2024: Publicidade e mídia digital

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As opiniões expressas neste artigo são do autor convidado e não necessariamente da MarTech. Os autores da equipe estão listados aqui.