Como alimentar a inteligência do Google Ads e acelerar o aprendizado de máquina

15/07/2021 by in category Inteligência Artificial with 0 and 1
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O aprendizado de máquina é um recurso que o Google Ads utiliza cada vez mais. Neste artigo, veja como acelerar a inteligência do Google sobre seu negócio.

como alimentar aprendizado de máquina do Google Ads

O objetivo do machine learning é encontrar e entender padrões de comportamento do seu público para que o Google saiba quando deve mostrar os anúncios.

Por exemplo, digamos que o Google perceba que pessoas que pesquisam por uma palavra-chave no celular, em horário comercial e em determinada cidade tem maior probabilidade de comprar de você. Todos esses são sinais contextuais que o Google analisa para aprender o comportamento das pessoas com maior probabilidade de comprar e aquelas que provavelmente não vão comprar de você.

Mas, neste exemplo, usamos apenas 4 sinais: palavra-chave, celular, horário e localização geográfica.

No entanto, o aprendizado do Google realiza um trabalho gigantesco analisando milhares de sinais contextuais em tempo real.

E ele faz tudo isso para identificar o comportamento de compra. Assim, ele analisa a probabilidade de cada usuário realizar uma conversão – e otimiza seus lances para você conseguir aparecer neste momento.

Por que ensinar o Google Ads sobre meu negócio?

Para responder esta pergunta, imagine que você contrate um novo funcionário para sua empresa. Para que ele saiba sobre as funções que precisa cumprir, é necessário que você o oriente. Ele precisa saber o que deve fazer, de que forma e em quais prazos.

Pense no aprendizado do Google Ads da mesma forma. Para que ele entregue os melhores resultados, você precisa ensinar ao Google sobre seu negócio.

De fato, quanto mais informações sobre seu negócio, metas, valor, orçamento e público você der ao Google, melhores serão os resultados.

7 maneiras de acelerar aprendizado de máquina do Google Ads?

1. Escolha as metas de campanha

Ao criar uma campanha no Google Ads, você tem a oportunidade de definir qual é sua meta, por exemplo, vendas ou conseguir mais leads.

O Google usa essa informação já durante o processo de criação da campanha, direcionando o anunciante aos recursos específicos para alcançar esta meta.

Além disso, a meta é uma informação valiosa para que o Google adquira inteligência sobre seus objetivos ao anunciar na internet.

Assim, digamos que sua meta seja “Vendas”. Se as pessoas chegam ao seu site, preenchem um formulário, mas não compram, o Google vai entender que a meta não está sendo atingida – pelo menos, não neste estágio do funil.

No entanto, se a meta for a geração de leads, o Google vai entender que a meta está sendo atingida.

Portanto, a meta é importante para ele entender se você está tendo resultados.

2. Não separe as campanhas/grupos de forma desnecessária

No intuito de otimizar as campanhas, alguns anunciantes exageram na forma como organizam os grupos de anúncios. Por exemplo, criando diferentes campanhas para cada localização geográfica.

No entanto, é importante lembrar que a inteligência do Google consegue aprender qual o anúncio certo que deve exibir de acordo com os diversos contextos.

Por isso, alimente o aprendizado de máquina do Google Ads evitando separar campanhas de forma desnecessária.

3. Vá além da correspondência exata

A correspondência exata das palavras-chave permite que você tenha maior controle sobre quando seus anúncios podem aparecer.

Por outro lado, a ampla pode fazer com que seus anúncios apareçam em pesquisas com nenhuma intenção de compra.

Mas vale lembrar que estamos falando em aprendizado, o que inclui tentativa e erro.

Segundo o Google, cerca de 15% das buscas são inéditas. Isso significa que é impossível prever todas as formas que as pessoas usam e vão usar para pesquisar pelo seu produto ou serviço.

Neste respeito, a correspondência ampla pode ser de ajuda. Com ela, o Google Ads consegue exibir seus anúncios para estas pesquisas inéditas e aprender se elas são lucrativas ou não.

Mas claro que você precisa manter olhos atentos nos relatórios de termos de pesquisa para negativar palavras que fazem você perder dinheiro.

4. Use anúncios responsivos

Os anúncios responsivos e dinâmicos combinam diferentes elementos para avaliar o que vende mais.

Por exemplo, com os anúncios responsivos de pesquisa você pode inserir até 15 títulos e 4 linhas de descrição. Em seguida, o Google testa diferentes combinações destas linhas para encontrar as combinações que vendem mais.

No caso dos anúncios responsivos de display, você envia diversos recursos como imagens, títulos, logotipos, vídeos e descrições. Assim como nos anúncios de texto, o Google testa as combinações destes elementos para ver o que dá certo.

Mas para que o aprendizado de máquina aprenda de forma mais rápida e eficiente, quanto mais elementos você inserir, melhor. Por exemplo, já que o Google permite até 15 títulos e 4 linhas de descrição nos anúncios responsivos de pesquisa, procure preencher todos os campos.

Quanto mais elementos você inserir, mais material o Google tem para aprender.

5. Se possível, flexibilize o orçamento

Em muitos casos, o aprendizado do Google Ads fica de mãos amarradas por conta de orçamento limitado.

Com um orçamento restrito, o Google não consegue exibir anúncios em quantidade suficiente para que ele tenha um parâmetro confiável do que dá resultado.

Por isso, se for possível, flexibilize seu orçamento diário dando maior liberdade para o Google testar seus anúncios.

6. Use lances inteligentes

O Google Ads usa smart bidding para ajustar os lances em tempo real dentro do seu teto de gastos.

Esta estratégia usa aprendizado de máquina avançado para analisar milhares de sinais e escolher o lance certo.

Mas, se você está começando a anunciar no Google, os lances inteligentes podem ser limitados já que você não possui histórico de conversão.

No entanto, ao passo que você acumula conversões em sua conta, migrar para um lance inteligente vai ajudar o Google a aumentar a inteligência sobre seus negócios.

7. Use acompanhamento de conversões e metas focadas em valor

Para o e-commerce, existem metas adicionais ao Maximizar as Conversões.

De fato, definir um ROAS é uma forma de você ensinar as máquinas quais são suas metas de lucratividade.

Além disso, com o acompanhamento de conversões, o Google aprende cada vez mais sobre suas conversões e o valor de cada uma delas.

Faça ajustes com cuidado!

A rapidez com que o Google aprende sobre seu negócio depende de quantos dados você usa para alimentá-lo.

Mas claro que não dá para entregar tudo nas mãos das máquinas e cruzar os braços. Mudanças grandes no Google podem causar um impacto muito grande no desempenho, o que inclui quedas bruscas nas vendas.

Portanto, sempre faça ajustes de forma responsável e cuidadosa.

Afinal, para continuar tendo bons resultados sem estourar o teto de gastos, a gestão manual de alguns elementos de uma campanha continua sendo essencial.