Apesar do tema Machine Learning estar em voga e ser muito abordado por sites voltados a conteúdos de tecnologia, esse tema ainda é pouco debatido no dia a dia das empresas. Mesmo implícito no cotidiano das pessoas, são poucas as empresas que utilizam essa técnica em seus processos diários para melhoria de performance.
Em um evento realizado recentemente pelo Google juntando as agências mais qualificadas do Brasil, por exemplo, foi possível notar que, apesar de essa tecnologia ser do conhecimento de todas na teoria, eram poucas as agências de marketing digital que a aplicavam em suas campanhas na prática.
Como o Google está sempre se atualizando e trazendo novidades que melhoram a experiência do usuário, a empresa que não começar a utilizar o Machine Learning em suas campanhas correrá o risco de perder clientes para outras mais atualizadas.
Mas quais são as novidades do Google que trabalham com o Machine Learning? Isso é o que iremos explorar neste artigo.
Uma nova forma de resolver problemas
O Machine Learning permite que encontremos novos métodos de resolver os problemas de maneira muito mais eficaz. Ao invés de perdermos tempo codificando manualmente os computadores para responder a perguntas específicas, o Machine Learning faz com que o computador aprenda de forma autônoma, por meio de exemplos, sinais e identificando padrões.
Quanto mais informações e sinais corretos a máquina receber, mais “inteligente” e preciso o processo se tornará. O volume de dados corretos, então, será preponderante para que a assertividade cresça.
Essa tecnologia pode ser usada em diferentes áreas, como forma de facilitar e melhorar o serviço desenvolvido pelo profissional. Pesquisadores da Universidade de Stanford, com a ajuda de 21 médicos, usaram uma plataforma de aprendizado de máquina do Google, o TensorGFlow, para “ensinar” um aparelho a diferenciar uma pele saudável de uma cancerígena. Os resultados obtidos pelo aparelho mostraram uma precisão de 91%!
No marketing, o Machine Learning do Google Ads é capaz de ajudar um negócio a crescer mais rápido, pois melhora o desempenho de seus anúncios, podendo aumentar as conversões de uma campanha com uma velocidade invejável.
Ele consegue rastrear e cruzar vários dados dos consumidores para entregar anúncios personalizados a cada um deles e definir o lance certo para cada um. Tudo isso em tempo real.
A base desses dados se dá no histórico de navegação em websites, últimos vídeos no Youtube, emails recebidos no Gmail, a localização do usuário dos últimos tempos, aplicativos instalados no smartphone, entre outros milhares de rastros que deixamos naturalmente todos os dias na internet.
Existem vários recursos do Google que utilizam o aprendizado de máquina, como:
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Lance inteligente (Smart Bidding);
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Anúncio de pesquisa dinâmico (Dynamic Search Ads);
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Display Inteligente (Smart Display).
Vejamos agora como funciona cada um deles:
Smart Bidding – Combinação de Machine Learning e Sinais Contextuais
O Smart Bidding é uma ótima opção para pequenas e grandes empresas, e reúne uma enorme quantidade de dados do motor de busca para otimizar as conversões e seus valores. Nesse caso, esses dados são analisados para calcular a probabilidade de conversão baseado no target estabelecido, maximizando-as.
Essa avaliação profunda, por meio do Machine Learning, é feita mais rapidamente e com menos recursos do que se ela fosse feita por uma equipe de analistas com o método tradicional, manual.
Utilizando de maneira eficiente, pode-se facilmente criar estratégias para empresas que precisam escalar as vendas e obter mais resultados baseados no histórico de suas conversões atuais e no seu retorno sobre investimento publicitário (ROAS). Uma outra possibilidade é a utilização para empresas que buscam uma quantidade maior de leads gerados ou aumento do fluxo de ligações, e que pretendem pagar por resultado (CPA).
Dynamic Search Ads – Encontrando a Melhor Palavra-Chave
Gerenciar campanhas do Google Ads envolve tarefas demoradas. Uma delas está relacionada a encontrar as palavras-chaves que melhor funcionem em um anúncio. Mas o Dynamic Search Ads permite treinar a máquina para fazer isso, eliminando, então, mais uma vez, o trabalho manual. E o melhor, de maneira mais eficiente.
Os anúncios dinâmicos da rede de pesquisa analisam um site para mostrar o melhor anúncio para o usuário de acordo com a pesquisa que ele realiza. Dessa forma, não é necessário criar uma lista de palavras-chaves, economizando tempo do profissional de marketing.
Além disso, a ferramenta pode ajudar a encontrar usuários que estejam procurando por novos produtos e serviços com termos extremamente relevantes e com alto potencial de conversão por meio de palavras de cauda longa.
Smart Display – Anúncio em Qualquer Site da Rede de Display do Google
Para atrair mais clientes e aumentar a conversão de uma campanha, o Smart Display utiliza o Machine Learning para exibir um anúncio personalizado ao usuário, em qualquer um dos milhões de sites da Rede de Display do Google.
Essa ferramenta é simples e intuitiva. O anunciante coloca os elementos básicos da campanha para que ela possa encontrar o maior número possível de clientes que usam o orçamento e o lance de CPA controlados pelo profissional de marketing.
Ela seleciona automaticamente a melhor combinação de recursos para uma campanha, garantindo um melhor desempenho, e a mantém automaticamente otimizada em questão de dias.
Machine Learning
Todas as ferramentas que abordamos aqui, e ainda existem inúmeras outras, apontam para um futuro onde o Machine Learning estará cada vez mais presente no trabalho de diversos profissionais, inclusive de marketing digital e em diversos varejistas.
Ter uma boa experiência com a marca sempre foi importante para o consumidor. E ele espera que isso aconteça tanto no físico quanto no virtual. Ou seja, será preciso tornar a experiência do usuário a melhor possível. E as ferramentas de Machine Learning facilitarão esse trabalho.
Otimizando campanhas, ele oferecerá um melhor resultado tanto para o consumidor quanto para o anunciante. O fato é que, a partir desse momento (coleta de dados e sinais), conseguiremos ter acesso não somente aos dados demográficos dos usuários, como sexo, idade, região e renda, como também fatores importantes relacionados a camadas mais complexas da personalidade deles, como hábitos, interesses, comportamentos, pretensões.
Desse modo, é possível ser muito mais efetivo na comunicação, convertendo mais, evitando desperdício de verba e aumentando consequentemente o retorno sobre o investimento de uma campanha de marketing digital.
