Machine learning é a aposta do Google para anunciantes

Karina Balan Julio
23 de maio de 2017 - 10h25

Nesta terça-feira, 23, o Google promove o evento Google Marketing Next, em São Francisco (EUA),  encontro anual em que a companhia divulga suas inovações para o mercado. Este ano, a empresa lança uma série de soluções para anunciantes,  que usam o machine learning como ferramenta para gerir recursos e direcionar ações. A primeira delas é o Google Attribution, um produto lançado globalmente esta semana e que promete mensurar o impacto do marketing digital em diferentes canais e dispositivos. A ferramenta é gratuita e integra os dados do Google Analytics, Google AdWords e DoubleClick Search.

Foto: Reprodução

Em entrevista ao Meio & Mensagem, Sridhar Ramaswamy, vice-presidente de anúncios do Google, afirmou que o objetivo é ir além do “último clique” e compreender a jornada complexa do consumidor de maneira mais holística, uma vez que envolve milhares de interações em diferentes canais. “As plataformas de atribuição que existem são muito difíceis de configurar e visualizar, podendo demorar meses na avaliação de todos os dados de todos os canais. É algo que requer experts e muitos dados, então o rastro do consumidor acaba se perdendo ao não se considerar todos os pontos de contato. Muitos anunciantes estão presos ao ‘último clique’ e atribuem a ele 100% do valor da conversão, o que torna muito mais difícil mensurar o processo que veio antes”, disse Sridhar.

Os resultados obtidos pelo Google Attribution são enviados automaticamente para a elaboração de relatórios, atualização de propostas de compra de mídia e ajuste do orçamento nos diferentes canais. A ferramenta também traz a versão Attribution 360º para empresas e anunciantes com demandas maiores, que precisem cruzar seus dados com outras fontes. Nesta modalidade, será possível trazer bases de dados externas ao Google para medir a efetividade dos anúncios online. A plataforma vai analisar os padrões de conversão de cada marca, comparando jornadas dos consumidores que convertem às daqueles que não convertem.

“As pessoas não simplesmente clicam em um anúncio e compram um produto, mas levam em consideração a experiência, pesquisam muitas coisas e em último caso decidem comprar algo. Elas veem anúncios, perguntam para amigos, leem resenhas e olham três ou quatro lugares diferentes antes de efetivamente escolherem um produto”, ponderou o executivo.

Outra novidade são as extensões de localização nos anúncios no YouTube. Assim como na ferramenta de busca do Google e em formatos display, daqui a alguns meses, o YouTube também passará a exibir ofertas especiais de marcas, mostrando lojas nos arredores e os produtos em estoque, de acordo com os vídeos e anúncios visualizados. Ainda através do YouTube, um novo mecanismo de mensuração de visitas em pontos de venda também será disponibilizado, e anunciantes poderão monitorar as vendas nas lojas físicas geradas a partir de anúncios digitais, com base em tecnologias de machine learning e geolocalização.

O Google já trabalhava com tecnologias similares desde 2014, mas o diferencial agora está na mensuração de pontos de venda muito próximos entre si. A performance será avaliada a partir de diferentes campanhas e dispositivos.  “A mensuração dentro das lojas é uma questão complicada porque em áreas como São Paulo há prédios com muitas lojas num mesmo espaço, e era difícil saber se o tráfego vinha de uma loja de baixo ou de cima, por exemplo”, explicou Sridhar.

Através de parceiros third-party e informações de programas de fidelidade, marcas poderão ainda importar dados de transações em lojas para o AdWords, sem precisar configurar a plataforma ou compartilhar informações dos consumidores. O Google também terá sua própria base de informações sobre transações: de acordo com a companhia, será possível capturar até 70% das informações de cartões de crédito e débito nos Estados Unidos.

Com os novos produtos, o Google pretende dar mais subsídios para que marcas compreendam as intenções de seus consumidores, direcionando esforços naqueles mais propensos a comprar. “Queremos fechar o gap entre o online e os pontos de venda. Fizemos com que estes produtos fossem muito fáceis de usar e o nosso objetivo é que agências e anunciantes sejam capazes de ver o funil de compras do início ao fim, descobrindo se seus anúncios estão funcionando e tomando decisões baseadas nos valores extraídos”, finalizou.