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Rodrigo Lobato: Por que a Inteligência Artificial está revolucionando as campanhas digitais?

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Rodrigo Lobato é country manager Brasil da RTB House,
empresa de tecnologia europeia focada em
oferecer um serviço completo e personalizado de retargeting.

Inteligência Artificial (IA) não é mais um conceito distante ou futurista. Os assistentes pessoais virtuais como Siri e Cortana, ou mesmo os carros que se dirigem sozinhos do Google ou Tesla, estão aí para mostrar que a IA está, aos poucos, tomando conta das nossas tecnologias do dia a dia. No ecossistema da publicidade isso não é diferente.

 

Não é de hoje que os holofotes iluminam o que chamamos de Machine Learning – uma subcategoria de AI, onde os computadores aprendem com dados próprios. De acordo com o relatório MarketsandMarkets, a indústria de Inteligência Artificial deve ultrapassar os US$ 5 bilhões até 2020, com um crescimento anual (CAGR) de 53,65%. E uma das principais razões para isso é o aumento exponencial do uso de tecnologia de Machine Learning pela indústria da publicidade e comunicação.

Sabemos que o Real-time Bidding (RTB), por exemplo, só é possível porque algoritmos de autoaprendizagem fornecem aos anunciantes a capacidade de identificar os compradores digitais mais valiosos e direcionar anúncios personalizados para cada um deles. E não precisamos nem citar o fato de que os robôs não dormem, o que permite que possamos observar e ajustar esses processos em uma operação 24 x 7.

Uma perspectiva ainda mais interessante sobre o Machine Learning, e que já vem sendo implementada com sucesso, explora o conceito de Deep Learning. Em termos mais técnicos, trata-se de um modelo de aprendizagem de máquina baseado em um conjunto de algoritmos com várias camadas de processamento, que conseguem tratar dados abstratos. Já em uma linguagem mais prática, é uma tecnologia capaz de reconhecer a atitude, a intenção e o estado geral de cada usuário ao visitar um site, mesmo quando eles não clicam em nenhum anúncio.

O Deep Learning está mudando a forma como calculamos o potencial de compra dos consumidores

Prever a probabilidade de conversão dos usuários por meio de algoritmos e machine learning é um passo importante para entregar bons resultados em uma campanha e aumentar o ROI. A maneira como esse conhecimento será adquirido, por sua vez, varia de anunciante para anunciante. Não existe uma “fórmula mágica”. Afinal, uma predefinição de recursos e, eventualmente, sua aplicação nem sempre será adequada para todas as campanhas de retargeting. Na prática, ajustar essas padronizações manualmente é algo que requer uma quantidade significativa de trabalho especialista humano, uma vez que é necessário rever e parcialmente reexplorar as informações disponíveis para cada novo anúncio.

Outra limitação é a qualidade dos dados analisados por estes modelos de machine learning atuais. Modelos típicos trabalham com fotografias do momento da impressão do usuário, o que significa que ignoram os dados daqueles que não viram qualquer anúncio. Isso faz com que a informação seja, de certa forma, distorcida ou incompleta. Afinal, a jornada do consumidor é abrangente e a grande maioria deles não converte imediatamente depois de clicar em um anúncio. E é justamente aí que o Deep Learning pode fazer a diferença.

Cada usuário registra centenas de pequenos passos quando visita um site, e algoritmos específicos de aprendizagem de máquina podem analisar cada um desses eventos. Graças a eles podemos, a partir dessas “pegadas”, encontrar padrões na tomada de decisão de um usuário. Ao contrário do que acontece com um histórico de atividades tradicional, não vamos mais olhar apenas para os dados ligados a registros de cliques, mas também para aqueles relacionados à navegação particular do usuário, como suas categorias de interesse, o seu comportamento na cesta, táticas que usa na busca, etc.

Ao usar o Deep Learning, mais do que responder a questões simples como “quando foi a última visita do usuário?”, ou ainda, “ele adicionou qualquer produto à cesta recentemente?”, podemos começar a “prever” as próximas ações do consumidor durante sua navegação com base quase que inteiramente em conhecimento histórico científico e em cálculos provados. Com isso, será possível identificar, por exemplo, qual será a próxima categoria de produto a ser visitado, ou até mesmo qual será o intervalo de tempo para a próxima conversão.

Quebrando a resistência aos anúncios

Conhecimento é poder, assim diz o ditado. E um dos principais benefícios do Deep Learning é que a técnica nos permite aprender não só sobre os atuais compradores, mas também sobre aqueles que nunca compraram – que não geraram conversão. Esse é um passo fundamental para que a intuição humana definitivamente dê espaço ao embasamento estatístico na definição do potencial de compra de cada consumidor.

Mas, afinal, como obter informações sobre a probabilidade de conversão de usuários que sequer demostraram interesse no anúncio veiculado para eles?

Mais uma vez, a chave está no Deep Learning. Graças à tecnologia, que utiliza estruturas matemáticas inspiradas nos neurônios biológicos em nossos cérebros (redes neurais recorrentes), é possível obter dados mais detalhados e confiáveis sobre o potencial de compra do consumidor, tudo a partir de descrições sobre o usuário que podem ser interpretadas pela máquina, sem qualquer intervenção humana.

A diferença é que algoritmos comuns podem aprender a partir de dados limitados, especificamente preparados para executar determinadas funções. Já o Deep Learning oferece uma análise abrangente que revela uma compreensão muito mais ampla sobre as intenções dos visitantes do site, promovendo novas e reais perspectivas sobre quais grupos de pessoas são mais indicados para determinada campanha. Mais do que isso, podemos saber onde encontrá-los, quais são seus interesses e os seus canais preferidos de interação.

Aplicar o Deep Learning nas previsões de conversão, a partir de uma solução em tempo real, com dados abundantes e baseada no contexto do usuário, definitivamente permite gerar campanhas de retargeting personalizado menos invasivas, mais assertivas e poderosas.

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Leandro Bravo – Como ser assertivo na escolha de criadores e influenciadores

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O mercado de influenciadores cresce de forma exponencial há anos. Um dos motivos é que uma ação de marketing de influência entrega onze vezes mais resultados sobre investimentos do que as formas tradicionais de publicidade digital. Com tais cifras e um número cada vez maior de influenciadores e criadores de conteúdo surgindo nas redes, começa a ficar mais difícil para o marketing selecionar de maneira assertiva os produtores de conteúdo e influenciadores que realmente interessam para a marca.

Segundo dados da pesquisa “ROI & Influência 2019” elaborada pelo Youpix, embora 94% das empresas que usam marketing de influência afirmem que as ações com influenciadores são efetivas, muitas têm dificuldade de mensurar os resultados e 66% gostariam que o tracking das campanhas fosse melhor (de acordo com  um estudo realizado pela Influencer Marketing Hub).  Para explicar quais são os fatores-chave para avaliação e o que as marcas precisam fazer para trabalhar com produtores de conteúdo e influenciadores, convidamos o especialista no tema Leandro Bravo, CMO e co-fundador da Cely, startup que criou a primeira plataforma de marketing de influência com programática do mundo.

Abaixo, Leandro,  dá seis dicas  para melhorar a procura e a escolha  dos influenciadores ideais para uma campanha:

1 ) Defina o público-alvo da campanha

Cada produtor de conteúdo fala com um público específico. É muito comum o cliente querer falar com “todo mundo” e o budget da ação não ser correspondente. Portanto, é determinante definir muito claramente quem deve receber a mensagem para, então, usar uma ferramenta baseada em dados que mostre qual influenciador fala com aquele público determinado. Essa é uma das vantagens de se investir em Marketing de Influência.

2) Avalie se a campanha tem fit com o influenciador

É possível que um produtor fale exatamente com quem você quer atingir, mas, ao mesmo tempo, não tenha sinergia alguma com a marca ou a mensagem que será transmitida. Antes mesmo de solicitar orçamento, consuma o conteúdo dele. Entenda se as postagens que ele faz têm relação com a campanha, se é algo que está presente no dia a dia daquele profissional. Uma quebra muito grande de mensagem/mensageiro, gera ruído e estranhamento no público e pode provocar um efeito indesejado.

3) Use buscas por tags e opte pelos “mais relevantes”

Quando procurar um influenciador via Instagram, por exemplo, opte também pela busca por meio de uma tag, com uma palavra-chave para o seu produto/serviço. Ao usar as tags, você verá quais influenciadores indexam primeiro. A busca por tags é muito simples: abra o Instagram pelo celular, vá em pesquisar e clique no item “tags”. Depois, digite a palavra que deseja e pronto. Opte pelos  “mais relevantes”, pois são pessoas com um retorno melhor de likes e engajamento.

4) Humanize a comunicação

Evite campanhas frias, totalmente determinadas pela marca. Ceda espaço para as ideias do influenciador, para o tom de voz e sensibilidade dele. A comunicação humanizada aumenta significativamente o potencial de compartilhamento. Isso também serve para o conteúdo que você fará nas redes sociais da empresa. Preparar a sua casa com esse olhar, faz campanhas de conversão funcionarem melhor.

5) Utilize ferramentas gratuitas para analisar dados de engajamento

A ferramenta Social Blade, disponível como extensão no Google Chrome ou site, é gratuita e presta serviço de rastreamento de estatísticas e análises de mídias sociais incluindo dados como “taxa de engajamento”, número de likes e seguidores.  Existem vários padrões de avaliação de um creator, muito por conta das diversas categorias de conteúdo que existem, mas uma quase certeira é:quanto maior a quantidade de seguidores, menor sua taxa de engajamento.

Vale lembrar que a principal ferramenta do Social Blade gira em torno da plataforma de vídeos YouTube, porém, ela também gera informações e números sobre Twitch, Mixer, Dailymotion, Twitter, Instagram, e Facebook. Uma ferramenta complementar a anterior é a Upfluence Software, que disponibiliza uma extensão gratuita para o Chrome, disponível no Chrome Web Store. Com ele, é possível fazer análise do desempenho do perfil de um influenciador e obter informações mais detalhadas como, por exemplo, em qual cidade e país o criador de conteúdo tem seu maior público, em qual faixa etária, dados monetários e de outras redes sociais como: Youtube, Twitter e Facebook..

6) Faça a proposta ao influenciador de forma atrativa

Como abordar influenciadores é uma dúvida comum das marcas. É importante ter o cuidado de fazer a proposta ao influenciador de maneira atrativa, valorizando o seu trabalho. Muitas vezes, os creators se sentem explorados por marcas pela forma como são abordados.  Mostre ao influenciador que você está interessado verdadeiramente no projeto dele e que o trabalho em conjunto gerará resultados para ambos os lados.

Leandro Bravo, co-fundador da Cely

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Sérgio Lima – A conexão entre o marketing digital e as redes sociais

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Por Sérgio Lima

Em um mercado altamente competitivo, as empresas precisam buscar diferenciais para continuar atuando de forma estratégica e criativa, principalmente em razão da crise da Covid-19. Para isso, além de desenvolver um produto e disponibilizá-lo ao seu público-alvo, as companhias necessitam gerenciar essa comunicação por meio de plataformas que ajudam a monitorar e controlar os clientes.

Por isso, as redes sociais têm sido uma grande aliada para os empreendedores. Segundo pesquisa da Hootsuite, 73% dos profissionais de marketing disseram que, por meio delas, eles tiveram um aumento no número de clientes em 2021, em comparação com o ano passado. Esse crescimento ocorreu devido ao atual momento que estamos vivendo de pandemia, onde as marcas tiveram que migrar os seus negócios para o ambiente online, seja no e-commerce, aplicativos de mensagens ou canais digitais.

No caso do Tik Tok, os empreendedores viram esse meio de comunicação como uma oportunidade para impulsionar as vendas e se destacar perante a concorrência. A Magazine Luiza, que possui atualmente 1,5 milhão, é um exemplo. Ela publica periodicamente dicas de como os produtos do app facilitam o dia a dia dos usuários da plataforma e vídeos em parceria com influenciadores digitais com o objetivo de compartilhar informações e trazer entretenimento a eles.

Outro exemplo é o Instagram, que fez uma atualização e inseriu a ferramenta “Reels” para que os seus seguidores pudessem utilizá-las em sua estratégia de marketing digital. Por meio dele é possível produzir vídeos de até 30 segundos que podem ser compartilhados nos stories ou no feed. Por meio dessa nova funcionalidade, elas podem criar conteúdos bem direcionados para um público específico. Por isso não existe uma única fórmula, é preciso experimentar diferentes formatos para encontrar aquele que mais se adequa com a sua comunicação.

E o Youtube? Com a chegada do isolamento social, essa rede social foi um forte canal de comunicação para as marcas e os artistas, principalmente com o surgimento das lives e que tende a permanecer mesmo com o cenário do novo normal.

Além das ferramentas citadas, o Linkedin, Facebook, Twitter e WhatsApp são outros meios que podem ser utilizados pelas empresas para fidelizar o seu consumidor ou se destacar em seu mercado de atuação. Mas, para que eles tenham resultados satisfatórios é preciso criar estratégias e definir o público a ser atingido e esquematizar os conteúdos a serem compartilhados.

Diante desses insights, posso dizer que o cliente do futuro é praticamente uma incógnita, pois os seus anseios e desejos podem mudar de forma repentina. Por isso, é muito importante que as marcas estejam em diferentes canais ao mesmo tempo, pois só assim elas poderão atender as necessidades de cada um deles no momento certo e da forma mais assertiva. Pense nisso.

*Sérgio Lima é publicitário e já atuou na S8Wow, uma das principais agências de comunicação com soluções omnichannel do país.
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