Dezessete.
Não é porcentagem. Dezessete dólares de volta para cada dólar gasto.
Vou ser um pouco chato e fazer uma advertência: um número de ROAS é tão real quanto o sistema de medição subjacente a ele. Explicarei o motivo um pouco mais adiante, mas lembre-se de que tudo o que estou prestes a dizer depende inteiramente da atribuição de anúncios precisa .
Agora que minha consciência está tranquila, apresento os detalhes chamativos.
Recentemente, veiculamos uma campanha que passou de um ROAS pré-otimização de 8 (já muito bom) para um ROAS pós-otimização de 17.
Eu prometo que meu objetivo aqui é apenas me gabar minimamente. O que quero fazer com este artigo é, em linhas gerais, ensinar como copiar meus resultados, explicar o que é ROAS, o que não é e por que a maioria dos conselhos relacionados a ROAS que você vê on-line geralmente começa errado em sua abordagem e concepção.
O que é ROAS e por que ele só funciona quando seu acompanhamento é honesto
ROAS significa “Retorno do investimento em publicidade”.
É a receita gerada pelos seus anúncios dividida pelo valor que você gastou para exibi-los. Se você gasta US$ 1.000 e pode atribuir com segurança US$ 2.000 em receita a esse gasto, você terá um ROAS 2x. É importante ressaltar que ROAS é receita de publicidade, não lucro comercial. Se você quiser um ROI de lucro real, tecnicamente ainda terá que subtrair o custo dos produtos e outros custos operacionais, mas para fins educacionais aqui, estou abstraindo esses fatores.
Embora o ROAS seja facilmente compreendido conceitualmente, sua implementação geralmente não o é.
Métricas de ROAS esclarecedoras dependem de três coisas serem verdadeiras ao mesmo tempo:
Você pode acompanhar as conversões corretamente.
Você pode atribuir um valor a essas conversões.
A plataforma está recebendo esse valor de uma forma que corresponde ao que aconteceu no mundo real.
Se algum deles for comprometido, o ROAS se tornará um número de aparência impressionante que não diz nada de útil.
Por que sou tão chato com a atribuição de anúncios
Muitas equipes tratam o valor da compra como uma métrica entre muitas. Não é uma métrica, é a métrica. Pode ser difícil configurar se você não tiver experiência técnica na Web, mas sem ela você estará voando às cegas.
Dados ruins são tão ruins quanto nenhum dado. Se uma plataforma estiver recebendo valores de compra distorcidos (por causa de fiação de eventos quebrada, campos de pacotes de API incorretos ou incompletos, impostos ou frete ausentes, eventos duplicados, dados parciais, conversões offline não sendo carregadas, etc.), você pode acabar otimizando em uma miragem. Você “dimensionará” o que só parece eficiente porque o sistema de medição está subestimando os custos ou superestimando as receitas.
Para nós da CaJu, a camada de rastreamento faz parte do processo criativo porque determina se seus instintos ou palpites sobre direção de arte têm alguma base na realidade. Justificar seu trabalho se torna muito mais fácil se você puder mostrar a alguém, em dólares, quanto dinheiro você ganhou por essa pessoa.
Quero antecipar uma objeção aqui. Existem setores, como aquele em que trabalhamos, que vendem um serviço ou produto com taxas de retorno de clientes relativamente baixas ou rotatividade intrinsecamente alta que não podem atribuir logicamente uma quantia única em dólares a uma ação on-line.
O truque é transformar seu pipeline de geração de leads em um modelo de valor.
Se você atua no setor imobiliário, marketing digital ou qualquer outro serviço caro, B2B ou qualquer outro serviço em que suas conversões sejam leads, você pode estimar o valor de atribuição usando o valor esperado:
Valor do lead = (taxa de lead até o fechamento) × (lucro bruto médio por negócio fechado)
Um exemplo vago: se aproximadamente 3% dos seus leads forem fechados e o lucro bruto médio por negócio for de US$ 10.000, então um lead médio “vale” US$ 300 em lucro bruto esperado. Esse é o número que você pode inserir em seus relatórios e otimização, de forma realista, importando resultados de conversão off-line, para que a plataforma aprenda quais leads se transformaram em receita real.
Se sua empresa for, digamos, um bar, talvez você precise ser criativo ao identificar quais clientes estão lá por causa de um de seus anúncios ou formulários. Meu conselho seria voltar ao básico: “mencione este anúncio” ou “digitalize este código para obter um cupom” em troca de um pequeno desconto. Use códigos e cupons diferentes para anúncios diferentes para saber o que atrai quais clientes. Depois, certifique-se de capturar o valor total das compras desses patronos e enviá-los posteriormente como atribuições off-line aos anúncios apropriados.
Duas notas pequenas, finais e poderosas sobre atribuição.
Primeiro, você precisa ser conservador. Amplie seu valor de atribuição e você se convencerá de que tem uma impressora de dinheiro, quando talvez tenha uma fornalha de dinheiro.
Em segundo lugar, o objetivo não é estar perfeitamente correto no primeiro dia. O objetivo é ter um modelo que se torne mais preciso à medida que você coleta os resultados.
O que é um “bom ROAS”?
A resposta padrão é: depende das suas margens, dos seus objetivos e do seu setor.
A resposta prática é: para a maioria das empresas, qualquer valor acima de 2x o ROAS, desde que permaneça estável, pode ser dimensionado até o ponto em que se torne "bom".
Mas depende. Um ROAS 2x pode ser excelente para uma empresa com margens fortes e alto valor vitalício. Pode não ser lucrativo para uma empresa com margens estreitas, altos custos de atendimento ou despesas gerais pesadas. É aqui que o ROAS pode ficar desleixado, porque muitas pessoas confundem “receita de volta” com “lucro obtido”.
Uma maneira útil de fundamentar isso é o ROAS de equilíbrio. “ROAS de equilíbrio” significa o ROAS mínimo de que você precisa para que seus anúncios não percam dinheiro. Sua “margem” é a parte de cada venda que você mantém após os custos do produto e outros custos que aumentam com as vendas. Se você ficar com 40% de cada venda (40 centavos por US$ 1), precisará de US$ 2,50 em receita para cada US$ 1 em gastos com publicidade para atingir o ponto de equilíbrio (2,5 ROAS). Se você mantiver 25%, precisará de 4,0 ROAS. Se você mantiver 70%, precisará de cerca de 1,43 ROAS.
Dito isso, se eu fosse um educador cauteloso, diria que o ROAS que funciona para você exige muito tempo e estudo para ser determinado, e isso seria verdade. No entanto, só sou cauteloso quando é vantajoso ser assim e, para anúncios, 90% das vezes, se o seu anúncio estiver dobrando o dinheiro que você investe mês após mês, ele será escalonável. Portanto, tenha cuidado: ROAS 2x é bom.
Mais sobre esse método de escalonamento... agora mesmo!
O método, sem a magia
Vou tentar descrever a maneira como executo a otimização de anúncios na CaJu da melhor maneira possível, mantendo nossos segredos comerciais.
Em uma palavra, nosso método é um loop.
Pesquise, conteúdo, teste, otimize, dimensione, analise, itere.
O loop evita tratar personas, palavras-chave de SEO, anúncios, conteúdo de mídia social e métricas de desempenho como artefatos isolados. Eles são melhor compreendidos como sendo cada um uma espécie de instrumento de medição apontado para um mercado.
Etapa 1: pesquisa de personalidade e, em seguida, uma hipótese geográfica
Começamos com a pesquisa de persona. Se uma empresa tiver dados de clientes, nós os utilizamos. Compras, registros de reservas, dados demográficos de mídias sociais, engajamento por e-mail, notas de CRM, qualquer coisa. Nosso objetivo é basear os tipos de clientes em dados reais, tanto quanto possível.
Em vez de testar suposições pessoais, transformamos os dados pessoais em uma hipótese física. Onde estão essas pessoas, literalmente? Que bairros, que cidades, que padrões de viagem, que restrições diárias, que dispositivos, que janelas de tempo?
No passado, também pesquisei dados de censo disponíveis publicamente sobre locais onde os clientes se aglomeram, para ter uma ideia melhor da pessoa média naquela área. Para os especialistas em dados, fiz isso usando o pacote tidycensus em R. Se os dados do seu cliente ou público-alvo existente contiverem um recurso de geolocalização, mesclar os dois conjuntos de dados usando esse recurso como chave primária pode ser altamente revelador.
Talvez eu escreva mais sobre esse processo em um artigo futuro.
Etapa 2: Marketing de conteúdo como um laboratório de testes gratuito
Antes de usarmos a mídia paga para fazer o trabalho pesado, usamos a mídia orgânica como sandbox.
Você deve pensar nas postagens orgânicas, parcialmente, como experimentos baratos. Eles permitem que você teste:
Quais elementos visuais repercutem.
Quais fricções são mais importantes.
Qual frase ganha confiança.
Isso não apenas fornece algumas indicações antecipadas sobre o que leva as pessoas a clicar e interagir, mas também ensina como seu público interpreta a marca como um sistema de sinalização; em qual “mundo” ou comunidade eles imaginam que estão entrando quando compram.
E como monitoramos o desempenho do conteúdo usando a estrutura de conteúdo científico descrita em um artigo anterior, podemos derivar sinais quantitativos de dados qualitativos, que usamos para informar nossa estratégia paga, em vez de mantê-los isolados no departamento de mídia social.
Tenho o hábito de dizer às pessoas, geralmente não solicitadas, que isso se baseia em um axioma estatístico que é importante conhecer. É uma suposição que não posso comprovar com dados, mas é um ato de fé que permite que o método anterior funcione: se suas postagens nas redes sociais são autenticamente representativas da estética, dos valores e da oferta da sua marca, então o seu número de seguidores nessa mídia social pode ser amostrado como se fosse equivalente à sua população de clientes (o público-alvo que você está tentando atingir com suas campanhas publicitárias).
Este é um ponto estatístico técnico e facilmente esquecido, mas é importante compreendê-lo conscientemente. Se algo repercute em seus seguidores e eles seguem você porque gostam de suas postagens, e suas postagens são uma representação precisa do seu negócio, então seus seguidores provavelmente também são seus clientes, e anúncios que se parecem com suas postagens nas redes sociais terão repercussão nesse grupo demográfico.
Etapa 3: testes pagos projetados para produzir comparações claras
Assim que tivermos uma direção criativa, alguns ângulos de anúncio plausíveis e uma hipótese clara de público, construímos um conjunto de testes.
O importante é que o conjunto seja estruturado para gastar um valor mínimo e distribuído uniformemente entre os anúncios, para que possamos compará-los em condições semelhantes. Começamos com um pequeno orçamento de testes, deliberadamente.
Isso exige mais disciplina do que você imagina. O segredo é ir devagar, experimentar em um ambiente onde os riscos são baixos e observar sinais microscópicos de sucesso nas pequenas quantidades de dados.
Etapa 4: Ler os primeiros sinais sem mentir para nós mesmos
Orçamentos pequenos geralmente produzem conversões esparsas, mas muitas outras métricas.
Avaliamos o desempenho por meio de um algoritmo de avaliação de métrica de “quase conversão” que desenvolvi para procurar sinais iniciais que se correlacionam com eventuais vencedores: comportamento de cliques, qualidade de engajamento da página de destino, problemas de frequência e outros problemas do tipo “este anúncio está fazendo alguma coisa?” indicadores.
Mesmo assim, é importante permanecer cético. Isso me ajuda a identificar “vencedores em potencial”, e não os cavalos em que quero apostar.
Etapa 5: “Cortar a gordura” algumas vezes
Então eu reúno as informações da pesquisa, executo os conjuntos de anúncios e procuro microssinais de possíveis vencedores. Depois de identificar esses possíveis vencedores, é hora de liberar os outros.
Eu crio uma série de anúncios direcionados a diferentes pontos de pintura de diferentes maneiras, todos informados pelo público-alvo e suas preferências estéticas. Para cada anúncio, testo algumas variações de design junto com o título máximo permitido, texto principal e opções de descrição. Para cada “ângulo” de dor, agrupo os anúncios em conjuntos. Se ainda estou disposto a experimentar a segmentação por público-alvo, direciono os conjuntos para públicos diferentes. Este é também o nível em que os gastos mínimos e máximos precisam ser definidos igualmente para tornar o desempenho da interpretação mais fácil e preciso. Eu reúno todos os conjuntos de anúncios em uma única campanha que recebe um valor de orçamento vitalício e será dividido igualmente entre os conjuntos contidos.
Eu executo a campanha por cerca de uma semana e analiso os resultados.
Conjuntos de anúncios com alto alcance e poucas outras métricas podem ser cortados imediatamente sem maiores considerações. Duplique a campanha sem os conjuntos de baixo desempenho.
Essa é sua primeira redução de gordura. Agora você deve ter menos anúncios em seu conjunto. Execute-o novamente no mesmo período.
Agora, todos os seus anúncios devem conter conversões. É aqui que o ROAS realmente começa a importar. Corte todos os anúncios do seu conjunto sem conversões; além disso, corte todos os conjuntos de anúncios com melhor desempenho, exceto um ou dois.
Essa é sua segunda redução de gordura. Você deve começar a notar que seu ROAS, taxas de cliques e CPC aumentam, mesmo que seu alcance diminua. Isso é bom. Lembre-se de que você paga por todos os olhos que veem seus anúncios, mesmo aqueles que não clicam. Não há problema se menos pessoas visualizarem seus anúncios, desde que aquelas que visualizam convertam com uma taxa alta.
Este também é um bom momento para reavaliar suas métricas de entrega de público. Se você notar que um de seus conjuntos está sendo distribuído igualmente para homens e mulheres, mas as mulheres convertem com muito mais frequência, você pode querer ajustar o público-alvo para atingir apenas as mulheres.
A distribuição etária das conversões deve parecer aproximadamente em forma de sino, o que significa que a maioria das suas conversões ficará em torno de um valor médio em algum lugar no meio. Estatisticamente falando, aqui você quer “aparar as caudas”. Reduza a entrega para faixas etárias que recebem impressões, mas raramente convertem. Isso provavelmente significa aumentar a faixa etária mínima do seu público-alvo e diminuir a máxima.
Verifique as informações do local de entrega do anúncio, se disponíveis em sua plataforma. A mesma lógica se aplica. Se houver áreas onde as taxas de entrega são altas, mas as taxas de conversão são baixas, convém excluir essas áreas.
O truque aqui, novamente, é “aparar as caudas”. Exclua apenas os extremos onde o alcance é relativamente alto e as conversões são inexistentes. Você deseja encontrar um bom meio-termo entre cortar os extremos sem reduzir muito o total de conversões. Se suas conversões forem de 1:3 de homens para mulheres, continue entregando para ambos. Mas se 1 em cada 1.000 conversões vier da faixa etária de 18 a 24 anos, exclua definitivamente esses jovens.
Repita essa lógica em localização, dispositivo, plataforma, canal, faixa etária e identidade de gênero. O objetivo não é estereotipar, mas simplesmente parar de financiar segmentos de baixa conversão com base exclusivamente nos dados que você tem à sua frente.
Faça os ajustes e cortes. Duplique a campanha e execute-a novamente.
Esta é a parte que faz toda a diferença. O objetivo agora é manter os conjuntos de anúncios existentes na campanha, mas torná-los melhores cortando a gordura internamente.
Esta é a terceira e última redução de gordura. Abra os conjuntos e observe os próprios elementos do anúncio. Se você estava testando design criativo A/B, verifique se um funcionou significativamente melhor que o outro. Verifique se há títulos ou textos primários com melhor desempenho em conversão. Verifique se há proporções que a plataforma simplesmente não está entregando. Corte tudo isso.
Etapa 6: Balança, baby, balança
Neste ponto, você deve ter uma campanha otimizada, sem um pingo de gordura, que possa ser executada exatamente com o mesmo orçamento da primeira rodada de testes, mas que terá um desempenho muito melhor. Como você se livrou de todos os conjuntos e elementos de anúncios que não convertem, você não pagará pela plataforma para entregá-los. Isso permite que a plataforma use a mesma quantidade de recursos com muito mais eficiência.
É assim que você eleva uma campanha de um ROAS de 2x ou 3x para 15x ou 20x.
Quando chego a esse ponto, executo novamente a nova versão otimizada da campanha uma última vez com o mesmo orçamento de todos os outros testes para confirmar uma taxa de ROAS melhorada. Se o ROAS não melhorar, simplesmente volto uma rodada e reavalio.
Se o ROAS realmente melhorar, você estará pronto para a corrida. Ao longo dos testes, em grande parte devido ao trabalho em um ambiente de baixo gasto, você já deveria ter ultrapassado um ROAS de 2x. Quando terminar de otimizar a campanha, você deverá exceder em muito esse valor.
Isso significa que ele ganhará várias vezes mais do que custa para funcionar. Isso significa que não só valerá a pena voltar a funcionar no ciclo seguinte, mas também trará retornos suficientes para aumentar o tamanho do orçamento.
Etapa 7: Reconhecer muitas coisas boas
Nenhuma coisa boa dura para sempre.
O ROAS quase sempre diminui à medida que você aumenta porque o público fica saturado, a frequência aumenta e a oferta deixa de parecer nova. Eventualmente, novas compras começam a atrapalhar suas taxas de rotatividade e períodos de espera.
Se você monitorar o ROAS de perto, poderá antecipar sua taxa de declínio e desacelerar a taxa de crescimento do orçamento até chegar a um equilíbrio ou decidir encerrar a execução da campanha. O bom desse método é que, a essa altura, você já ganhou mais do que o suficiente para financiar uma nova rodada de testes.
É por isso que a precisão do valor de conversão é tão importante. A composição só aumenta se a medição for conservadora e confiável. Se você for generoso com as atribuições, corre o risco de escalar uma fantasia.
Se você estimar o valor da conversão de maneira conservadora (sem dados precisos) e ainda assim compensar seu ROAS de equilíbrio com margem, você terá espaço para escalar com responsabilidade.
Última palavra, igual à primeira palavra
A tarefa da otimização é concentrar os gastos no subconjunto do mercado no qual sua história repercute.
Não negligencie as fases de pesquisa e conteúdo. Quanto melhor for o ROAS inicial, melhor será o ROAS final. Se você otimizar apenas com base nas métricas fornecidas pela plataforma de anúncios, ficará preso ao que a plataforma pode medir.
As plataformas podem informar qual criativo obteve uma CTR mais alta. Eles não podem dizer por que uma estética parece confiável em sua categoria ou quais sugestões culturais seus clientes consideram revoltantes.
O conteúdo social, feito honestamente, oferece essa camada. Pode ser um teste de foco gratuito para sua mídia paga, se feito com habilidade.
Se você quiser aconselhamento personalizado sobre suas campanhas publicitárias ou configuração de conversão, responda, comente ou envie uma mensagem direta para seu setor e a plataforma (Meta, Google ou ambos), além de sua margem aproximada e seu tipo de conversão (compra x lead). Direi a você o que significa um “bom ROAS” para seu modelo de negócios e como acho que você deve fazê-lo.
E com Deus como testemunha, farei isso de graça.
Até a próxima, fique atualizado.
-Casey