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  • Redação GestordeMarketing

Quer 1 bilhão de estagiários grátis para criar anúncios eficazes?

Já imaginou ter 1 bilhão de estagiários trabalhando gratuitamente para desenvolver anúncios cada vez mais eficazes para suas campanhas? Segundo Ben Jones (Diretor Criativo Global do Google's Unskippable Labs) isso é possível graças ao o uso do machine learning.


Se você é responsável pelas campanhas em sua empresa ou agência, com certeza investe um tempo valioso na otimização diária das campanhas e nas avaliações necessárias para isso. Outro fator importante é que o esforço para essas avaliações e os resultados deles derivados são complexos e uma grande quantidade de dados deve ser levada em consideração, e nem todo mundo tem tempo ou conhecimento para isso.


Por esses motivos, por melhor que você seja, não fará um anúncio tão bem-sucedido todas as vezes, e muito menos na primeira tentativa. É comum mesmo entre os profissionais mais experientes que se façam muitos testes, ajustes, segmentações, otimizações de conteúdo e de imagens, novos anúncios, durante dias ou até semanas, até que se atinja o resultado esperado. Dependendo da abordagem, isso pode ser muito caro para a empresa.


É nesse contexto que surge o machine learning, com o objetivo de tornar as coisas mais fáceis e mais eficientes. Os algorítmos de inteligência artificial são programados para considerar todos os aspectos de uma campanha, seus resultados, e depois, com base em dados que aprenderam com outras campanhas, realizam as otimizações necessárias, facilitando o trabalho do profissional.

O “machine learning” (aprendizado automático), é um subcampo da Engenharia e da ciência da computação que evoluiu do estudo de reconhecimento de padrões e da teoria do aprendizado computacional em inteligência artificial para que os computadores tenham a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados. O machine learning explora o estudo e construção de algoritmos que podem aprender de seus erros e fazer previsões sobre dados. (fonte: Wikipedia)


Pense assim: usar o machine learning é como ter 1 bilhão de estagiários trabalhando para você, e não um único Einstein que vai trazer uma solução perfeita. Bilhões de algoritmos vão ajudar a tomar o rumo correto em suas campanhas. Você precisa descobrir apenas como aproveitar esse time gigante de algoritmos que aprendem a tomar decisões em milésimos de segundos, que para um ser humano exigiria muito tempo e esforço, tentativas e erros.


Segundo o consultor Olimpio Araujo Junior, fundador do GestordeMarketing.com, o Machine Learning não é uma exclusividade do Google, ele já é usado também em outras plataformas de anúncios, como o Facebook Ads por exemplo, além de existirem no mercado dezenas de ferramentas de Inteligência Artificial que podem ajudar a analisar dados, economizar tempo e dinheiro gerando anúncios mais eficientes.


Se você usar as ferramentas corretamente, tanto as que já fazem parte de plataformas como Google e Facebook, como as que podem ser contratadas individulamente, elas permitirão que você dimensione e otimize as campanhas sem precisar fazer avaliações detalhadas. E isso lhe dá mais tempo para se concentrar na estratégia.


(Quer aprender a usar o Google Ads e Facebook Ads e seus recursos de machine learning, clique aqui para conhecer nossa plataforma de cursos)



O MACHINE LEARNING VAI SUBSTITUIR OS PROFISSIONAIS DE MARKETING?


Na opinião de Ben Jones, se você é um criativo, já deve ter se perguntado: se as máquinas evoluem tão rápido, quanto tempo vai levar até que elas criem anúncios no meu lugar? Essa pergunta é válida, mas acho que o papel dos criativos nunca foi tão importante. "O machine learning veio para trabalhar ao lado das equipes, e não no lugar delas. Quando exploramos as habilidades do machine learning, criamos anúncios melhores, mais efetivos e mais relevantes."afirmou Jones. Dessa forma, percebemos que a ligação entre inteligência artificial e humana eleva o sucesso da campanha a um novo nível.


Mas se os algoritmos do machine learning conseguem analisar métricas, analisar resultados e ajudar a otimizar campanhas, então por que eles não fazem anúncios sozinhos? A resposta é simples. De acordo com Jones, ainda não existe uma maneira consistente de medir uma “vitória” no mundo criativo. O algoritmo consegue analisar o semelhança entre o público, comparar métricas de outros anúncios, mas ainda não consegue saber o que faz um grande anúncio ter sucesso, e muito menos sobre como chegar até ele.


Um anúncio de sucesso pode ser resultado de um bom título, uma história bem contada, um vídeo bem produzido, uma necessidade ou uma demanda daquele momento, uma boa arte, entre outros fatores, explica o consultor Olimpio Araujo Junior, "e justamente por esse motivo, não importa quanto o machine learning evolua, ele não conseguirá substituir a percepção e inteligência humana tão cedo", complementa.


As métricas e os modelos são instáveis, e tem mais: as regras mudam a toda hora, porque a cultura está sempre em movimento – e criatividade e cultura estão conectadas. Para criar um anúncio de sucesso, você precisa tocar o nervo da cultura no ponto certo, e na hora certa.


Quando pensamos na cultura, o momento em que tomamos decisões têm um poder extraordinário. Faça uma escolha cedo demais (por exemplo, usando uma música que gruda no ouvido, mas que ainda é desconhecida), e você será invisível. Faça a mesma coisa tarde demais (ou seja, use essa música quando ela já for um hit), e o anúncio vira um clichê. E na cultura atual, você pode ir de invisível a clichê de uma hora para outra. Para encontrar o ponto certo entre os extremos, é como se os estagiários tentassem atirar em um alvo em movimento no meio de um vendaval.


ENSINE OS ALGORITMOS COMO VENCER


Agora que já sabemos que os computadores tem capacidade de aprender, temos que usar isso a nosso favor ensinando seus "algoritmos" a alcançar os resultados que queremos em nossos anúncios patrocinados. Somos nós que precisamos ensinar às máquinas o que devem procurar, e saber o que fazer com as respostas que elas dão. Se não nos desafiarmos nem aprendermos a ser fluentes em dados como somos em relação à cultura, não vamos conseguir criar anúncios melhores.


Quando fazemos um anúncio patrocinado por exemplo, muitos dados são coletados pelas ferramentas, entre eles, o perfil das pessoas que clicaram ou interagiram de alguma forma com o anúncio, se elas compraram ou não, de onde elas vem, como chegaram até seu anúncio, o que fizeram depois que saíram da sua página de vendas.


Por isso, quanto mais dados de segmentação, pixels de remarketing e outras informações sobre seu público, seu mercado, sua concorrência e os hábitos seus usuários você fornecer, mais os algoritmos vão aprender a identificar as pessoas certas para mostrar seus produtos, e com isso sua conversão deve aumentar.


Imagine as possibilidades que surgem quando você coloca esses sinais nas mãos dos seu bilhõa de "estagiários" e pergunta: que padrões vocês veem? Qual o valor desses padrões? Vale a pena customizar os anúncios?


Conforme você otimiza seus anúncios com base no histórico de outros anúncios, de sua base de clientes, dos acessos em seus sites e redes sociais, mais eficientes seus novos anúncios vão ficando. É um processo contínuo de evolução, mas a criatividade e o tempo correto de usar cada campanha, ainda depende do criativo responsável pela mesma.


Fonte: Think With Google - create.withgoogle.com.



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