Descubra como minerar termos no Google Ads e aumentar conversões com dados acionáveis.
Introdução à mineração de termos: breve contextualização sobre publicidade paga, intenção de busca e a necessidade de trabalhar com dados de termos de pesquisa para reduzir desperdício e aumentar ROI.
O que é mineração de termos e por que importa: definição prática — processo de coleta, análise e utilização de termos reais digitados pelos usuários; importância para identificar intenções, lacunas de palavras-chave e oportunidades de long tail.
Benefícios da mineração para campanhas Google Ads: lista dos ganhos principais, como maior relevância dos anúncios, redução de custos por clique (CPC), aumento da taxa de conversão, melhorias em Quality Score e segmentação mais precisa.
Fontes e ferramentas para minerar termos: ferramentas nativas (Relatório de termos de pesquisa, Informações sobre consultas, Google Analytics), plataformas de terceiros (SEMrush, Ahrefs, Keyword Planner), scripts e APIs para automação, além de registros internos (CRM, chat, suporte).
Fluxo passo a passo para minerar termos: 1) coletar dados históricos e atuais; 2) agrupar por intenção; 3) limpar e normalizar termos; 4) identificar padrões de performance; 5) mapear para anúncios e landing pages; 6) implementar mudanças e testar.
Classificação e priorização de termos: critérios para priorizar (volume, taxa de conversão, custo, margem, intenção comercial), uso de tags e buckets (informacional, navegacional, transacional) e como decidir incluir como palavra-chave, negativa ou novo grupo de anúncios.
Como aplicar resultados na estrutura da campanha: recomendações práticas para criar grupos de anúncios específicos, adaptar copys e extensões, criar landing pages alinhadas à intenção e usar correspondências e lances diferentes conforme a prioridade do termo.
Métricas, KPIs e validação de hipóteses: principais métricas a acompanhar (CTR, CPC, CPA, ROAS, taxa de conversão), como segmentar relatórios por termo e dispositivo, e metodologia de testes A/B para validar mudanças propostas.
Boas práticas e erros comuns a evitar: exemplos de boas práticas (rotina de revisão semanal, automação controlada, testes incrementais) e erros frequentes (remover termos sem análise, agregar demasiadamente, ignorar termos de baixa frequência com alto valor).
Checklist final e próximos passos: checklist de implementação (coleta, análise, tags, implementação, teste, monitoramento) e sugestões de ações contínuas: automação de alertas, integração com dados offline e refinamento trimestral da estratégia.