J. C. NascimentoJá percebeu como o algoritmo virou o “planejador invisível” das suas campanhas? Entre o fim dos cookies de terceiros, o impacto do iOS 14.5 e a automação que avança em busca, social e varejo, o jogo mudou. Hoje, quem performa melhor não é só quem investe mais, mas quem dá os sinais certos para as máquinas aprenderem: bons criativos, conversões bem configuradas e dados próprios com consentimento. Vamos ao playbook.
Planejamento de mídia: o que mudou com os algoritmos
Como funciona o leilão de anúncios
Leilão não é leilão de gado: nem sempre quem paga mais leva. Em plataformas como Google Ads, o Ad Rank considera lance, qualidade do anúncio e da landing page, contexto do usuário, limiares mínimos e impacto de extensões. Em outras palavras: relevância pesa — muito. No ecossistema Meta, o score da leilão (o “total value”) combina lance, taxa estimada de ação e qualidade do anúncio percebida pelos usuários. Resultado: criativo e experiência contam tanto quanto o bid. Se o seu CTR esperado e a relevância são altos, você paga menos para aparecer mais.
O papel do criativo e do sinal de conversão
Criativo é o novo targeting. Um vídeo com gancho forte e proposta de valor clara aumenta a taxa estimada de ação, sinalizando ao algoritmo “pessoas como essas gostam disso”. Já do lado técnico, eventos de conversão bem configurados (com valor, categorias e deduplicação entre pixel e API) viram bússola do delivery. Se o evento está mal nomeado, duplicado ou sem valor, você treina a máquina errado. Tradução: criativo + sinal limpo = entrega inteligente.
Dados na prática: do cookie de terceiros ao dado próprio
Coleta ética: consentimento e valor de troca
Com a desativação gradual dos cookies de terceiros no Chrome e a virada de privacidade no iOS, o dado próprio virou ativo estratégico. O caminho começa com consentimento claro (preferências por canal e tema) e valor de troca honesto: conteúdos úteis, descontos, acesso antecipado, comunidade. Crie um “preference center” simples para registrar interesses. Melhor menos dado consentido do que muito dado opaco.
Integração: pixel, CAPI e eventos bem definidos
O básico que muda jogo:
- Instale pixel e Conversions API (CAPI) e deduplique via event_id para evitar contagem dupla.
- Nomeie eventos de forma padronizada (ex.: ViewContent, AddToCart, Purchase) e envie value e currency.
- Teste o disparo com ferramentas de diagnóstico das plataformas.
- Evite pulverizar muitos eventos finais; escolha uma ação principal e 1–2 intermediárias.
- Regra prática: volume consistente de conversões semanais acelera a fase de aprendizado.
Orçamento e testes: deixe o algoritmo aprender
Testes simples: uma variável por vez
Nada de “teste tudo ao mesmo tempo”. Varie só um elemento por experimento: criativo, público OU posicionamento. Defina critério de decisão antes de rodar (ex.: mínimo de X conversões ou Y dias, com 90% do orçamento previsto). Use criativos “irmãos” (mesma proposta, ângulos diferentes) e compare por custo por resultado, taxa de conversão e qualidade do tráfego (bounce, tempo na página).
Quando escalar ou pausar
- Escale quando CPA/ROAS estiver dentro da meta por alguns dias. Aumente 15–30% por vez para não resetar aprendizado.
- Pause se custo subir por vários dias sem conversões ou se a frequência explodir e o CTR cair.
- Realoque verba de conjuntos com pouco volume para evitar campanhas “anêmicas” que nunca saem da fase de aprendizado.
Medição além do último clique
MMM vs atribuição: escolha para iniciantes
Olhar só o último clique distorce, principalmente em funis com vídeo e social. Atribuição segue o caminho do usuário e pode ser baseada em regras (último clique, linear) ou em dados (modelagem que distribui crédito entre toques). Já o MMM (Marketing Mix Modeling) trabalha com dados agregados para entender o efeito do investimento por canal ao longo do tempo, incluindo fatores externos. Para começar: use modelos baseados em dados nas plataformas, UTMs bem definidas e relatórios de conversões assistidas. Evolua para MMM “leve” quando tiver histórico suficiente.
Experimentos rápidos: lift e testes geográficos
- Brand/Conversion Lift: grupos expostos vs. controle para medir incremento real em recall, intenção ou conversões.
- Testes geográficos: divida regiões parecidas em teste/controle e compare resultados por período. Ótimo para TV conectada, YouTube e campanhas de topo.
Canais e formatos onde o algoritmo brilha
Vídeo curto e sinais de interesse
No território dos vídeos curtos, comunidades mandam: BookTok, SkinTok, FinTok… O algoritmo entende microinteresses. Abra o vídeo com gancho nos 2 primeiros segundos, legendas claras, prova social e call to action discreto. Adapte linguagem e ritmo ao nicho e deixe o produto contextualizado na cena (nativo > comercialzão).
Busca e varejo: amplitude com controle
Na busca, combine correspondência ampla com negativas bem cuidadas e anúncios responsivos com múltiplos títulos e descrições. Para varejo, o feed é o herói: títulos ricos em atributos, GTIN corretos, imagens limpas e categorias precisas. Em campanhas automatizadas (como soluções de performance multicanais), forneça bons sinais de valor e proteja a marca com listas de negativas e regras de inventário.
Para fechar
Planejar mídia hoje é menos “onde vou aparecer” e mais “quais sinais vou dar ao algoritmo para ele encontrar meu público com eficiência”. Criativos que ensinam, dados próprios com consentimento, eventos bem definidos e testes disciplinados. O resto é otimização contínua.
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