Google aposta em machine learning e larga mão do diferencial do último click

4 de outubro de 2021 - 14h57

Algumas vezes concorrentes do Google criticaram seu modelo alardeado de diferenciação, baseado no último click, defendendo a lógica de que antes do último click há uma jornada e que o último click é apenas o resultado dela. E que, portanto, investir em quem captura o usuário/consumidor durante sua vigem antes do último click é que faria mais sentido.

O Google sempre defendeu que o que importa é a busc e o último click, já que é isso, no final das contas, que conta.

Na verdade, ambas são verdades. Não há último click sem jornada e jornada sem último click não leva a nada.

Agora, o Google está incorporando uma nova lógica e uma jnova tecnologia a toda essa complexa, mas vital, dinâmica de caminho e conversão de todos nós, desavisados navegadores da internet: o machine learning. A nova abordagem busca ser mais assertiva e ser ainda mais protetora dos dados dos usuários.

Enquanto a atribuição de último clique mede com qual ponto de contato um consumidor se envolveu por último antes de fazer uma compra, a nova estrutura do Google emprega aprendizado de máquina para avaliar tudo, desde como as conversões são medidas até como melhorar os lances automáticos no processo de compra de mídia.

Embora o negócio de anúncios do Google já ofereça esse modelo de atribuição baseada em dados, ele não era acessível a todos os anunciantes, devido aos requisitos mínimos de dados e também a algumas limitações nos tipos de conversão. De acordo com o anúncio da empresa na semana passada, as regras mínimas de dados serão eliminadas e a atribuição baseada em dados será disponibilizada para todos os anunciantes no Google Ads a partir deste mês.

Infelizmente, muitas dessas mudanças, incluindo o Federated Learning of Cohorts (FLoC) do Google — sua resposta ao fim do cookie de terceiros — e o AppTrackingTransparency (ATT) da Apple, tornam mais difícil para os profissionais de marketing entender os padrões de comportamento no nível do usuário, conectar-se com o público de maneiras personalizadas e, fundamentalmente, medir os impactos de seus esforços. Em última análise, novas estruturas como FLoC e ATT inibem a capacidade dos profissionais de marketing de medir a atribuição e adaptar suas estratégias de mídia, marketing e vendas de acordo.

O Google argumenta que sua nova atribuição baseada em dados é um meio pelo qual preserva a privacidade do consumidor enquanto fornece aos profissionais de marketing as ferramentas de que precisam para medir. A atribuição de último clique, por outro lado, diz o Google, está se tornando cada vez mais ineficaz em ambas as frentes.

Muito ainda virá nesse novo cenário cookieless Este é só mais um capítulo.