Google Sheets e IA: Atribuição de mídia em campanhas

Diagnosticando problemas de atribuição - Apresentação

Apresentando a instrutora e o curso

Bem-vindos ao curso de Atribuição de Mídia com Google Sheets. Sou Bárbara, instrutora na Alura, e atualmente trabalho na área de mídia. Sou gerente de mídia com foco em estratégia e construção de marca. Ao longo da minha carreira, passei por grandes empresas como iFood e Mercado Livre, sempre atuando na área de análise e otimização de campanhas, mídias e afins.

Antes de falarmos sobre o curso, o conteúdo e o objetivo, gostaria de fazer uma pequena provocação. Basicamente, nem todo resultado aparece apenas na conversão. É sobre isso que vamos discutir e abordar neste curso.

Discutindo a importância do branding e da análise completa

É muito comum que, ao analisarmos a métrica principal, consideremos a conversão como a métrica de sucesso. A principal métrica de sucesso.

A conversão não conta toda a história, não está sozinha. Grande parte do impacto do marketing ocorre antes. Por isso, precisamos considerar todo o percurso de construção de marca e geração de demanda. O branding tem um papel fundamental, mesmo quando não aparece diretamente nos números finais, podemos ver sua participação ao longo do percurso.

Explorando o uso do Google Sheets para atribuição de mídia

Neste curso, exploraremos como analisar esse resultado de forma mais completa, utilizando modelos de atribuição e organizando esses dados no Google Sheets. É interessante fazer isso no Google Sheets, pois podemos tornar essa prática mais rotineira, algo do dia a dia. A ideia aqui é ajudar a tomar decisões mais estratégicas e ter uma visão mais integrada do marketing.

Diagnosticando problemas de atribuição - Identificando erros

Introduzindo a análise de resultados de mídia

Antes de entrarmos nos modelos de atribuição, é importante que compreendamos um ponto fundamental: como normalmente analisamos os resultados de mídia no dia a dia? Na maioria das vezes, não começamos observando o percurso do usuário, mas sim analisando os relatórios agregados, conversão por canal, por campanha, que é exatamente a visão que apresentamos aqui. À primeira vista, esse tipo de relatório parece suficiente para entender o que está funcionando, mas é aqui que começam alguns dos erros de interpretação mais comuns. Vamos identificar isso agora.

Se olharmos esse relatório de forma direta, ele parece bastante claro e objetivo. Por exemplo, quando falamos de campanhas de busca no Google, ele aparece com um volume alto de conversões; estamos organizando por receita. Google aparece com uma boa quantidade de conversões e receitas, assim como outros canais, como e-mail, TikTok, etc. São os canais que também têm mais receitas aqui. No entanto, se observarmos, o número de conversões acaba sendo um pouco menor do que o do canal direto, por exemplo. Esses números transmitem uma sensação de eficiência muito clara, pois estamos vendo conversões, receitas e o resultado diretamente, mas essa leitura pode ser muito enganosa.

Questionando a eficiência dos canais de fundo de funil

Se estivermos analisando isso rapidamente, a conclusão seria objetiva: os canais de fundo de funil estão rendendo melhor. É aqui que devemos ter muito cuidado. Vamos começar observando o acesso direto, por exemplo. O tráfego direto aparece primeiro quando organizamos por receita, e vemos um volume relevante de conversões. A primeira pergunta que devemos nos fazer é: esse canal realmente gerou demanda ou está capturando uma demanda que já existia? Na maioria dos casos, o acesso direto aparece no final do percurso, quando o usuário já conhece a marca, já teve contato com as campanhas e já passou por outros canais. Basicamente, o comportamento do usuário é: vi uma campanha no Instagram ou no TikTok, mas não necessariamente clico imediatamente na campanha e converto. Posso ser impactado algumas vezes por outros canais e, no caso de empresas que trabalham com campanhas offline, como campanhas de televisão, por exemplo, o interesse é despertado nesses outros canais, mas a decisão final não é tomada naquele momento. No futuro, o usuário pode, por exemplo, ir ao Google e buscar o nome da marca.

Precisamos ter muito cuidado, pois realmente não sabemos como esse usuário está tomando sua decisão. Ele pode ter criado um interesse pela marca, mas pode agir mais adiante, e não necessariamente naquele momento. Entendemos que o tráfego direto pode ter influência de outros canais? Agora, vamos dar outro exemplo. Quando falamos de Google especificamente, temos alguns tipos de campanha: temos Google orgânico, CPC, e campanhas orgânicas e de CPC.

Analisando a captação de intenção e custos dos canais

Quando falamos de busca, especialmente de busca de marca, estamos lidando com um canal que capta a intenção, pois a pessoa já está procurando pela empresa. Quando esse canal aparece com força nas conversões, isso pode significar que está captando uma demanda que já foi gerada anteriormente por outro canal, por exemplo. Outro ponto importante a considerar é o custo. Alguns canais exigem um investimento relevante, mas apresentam pouca conversão atribuída.

Vamos reorganizar para entender a visão que está sendo apresentada. O canal em que temos mais investimento é o e-mail, mas queremos falar especificamente sobre Instagram, TikTok e Facebook. A impressão é que esses canais não estão rendendo tão bem, pois estamos investindo muito mais neles do que eles geram em conversões. Por exemplo, o tráfego direto está gerando muito mais conversões. Será que esses canais não estão agregando valor? Ou será que esse valor não está sendo capturado?

Avaliando o papel dos canais de topo de funil

Um ponto importante é: onde estão os canais da parte alta do funil? Onde estão as campanhas focadas na parte alta do funil? Canais como TikTok, Instagram e Facebook também geram interesse, mas isso depende do tipo de campanha. Estamos vendo um resultado focado na conversão, no fundo do funil. Onde estão os KPIs que analisamos, como alcance, impressões e frequência? Esses canais são responsáveis por gerar interesse e construir percepção de marca, não apenas os canais, mas também o tipo de campanha que está sendo feita.

Esses canais podem aparecer com um pequeno volume de conversões ou com uma conversão muito similar aos gastos que tivemos na campanha, mas isso não significa que não estejam gerando resultados. Ao analisar esse relatório, podemos levantar algumas hipóteses: possível sobrevalorização dos canais de fundo ou das campanhas de fundo, possível subvalorização da parte alta do funil, que é ignorar as métricas da parte alta e focar apenas no fundo, e uma visão incompleta do percurso, que é o que mencionamos no segundo ponto.

Considerando as implicações das decisões de investimento

Com base nesse tipo de leitura, são tomadas decisões de investimento. Como aumentar o orçamento em busca e reduzir a parte alta do funil? Isso pode fazer com que a demanda comece a cair, pois não estamos investindo na parte alta do funil. Estamos cortando a campanha que alimentava todo o percurso. Um ponto fundamental é que o relatório mostra quem capturou a conversão, mas não necessariamente quem gerou a demanda. Isso ocorre devido a um modelo de atribuição específico, o modelo de último clique. Mais do que olhar números, precisamos saber identificar quando uma análise pode estar distorcida.

Na próxima aula, vamos analisar os dados brutos para entender como esse percurso realmente ocorre.

Diagnosticando problemas de atribuição - Separando campanhas

Analisando o relatório agregado e identificando distorções

Na aula anterior, analisamos um relatório agregado e identificamos algumas indicações de distorção na análise. Quando mencionamos sinais de distorção, não estamos afirmando que o relatório está incorreto. O relatório não está errado. Retomando o que vimos na aula anterior, trata-se de um relatório cujo objetivo é observar a parte inferior do funil, focando no último clique.

O que isso nos informa? Basicamente, indica qual foi o canal mais eficaz para a conversão e quanto de receita foi gerada por cada um deles, pois não há outras informações disponíveis. O relatório também inclui dados de custos para analisar a eficácia de cada canal, conforme mencionamos. Para compreendermos como observar outra métrica ou objetivo de campanha, identificamos que há um problema que nos impede de determinar se as campanhas na parte superior do funil são realmente eficazes.

Examinando dados brutos do Google Analytics

Portanto, precisamos nos afastar desse relatório e dessa visão, e examinar os dados brutos de uma base de dados exportada diretamente da plataforma Google Analytics. Trouxemos essa base de dados bruta utilizada para compor o relatório. Cada linha representa uma interação do usuário com a marca, fornecendo informações adicionais como ID do usuário, ID da sessão, impressões, custo, conversão, receita e tipo de dispositivo. Esses dados complementares servem como matéria-prima para realizarmos uma análise mais completa.

Um ponto fundamental a ser destacado é que o mesmo usuário aparece várias vezes. Por exemplo, a coluna do ID do usuário mostra como o ID se repete e nem sempre no mesmo dia. Isso indica que o usuário teve múltiplas interações ao longo do tempo.

Exemplificando a jornada do usuário

Vamos dar um exemplo: o usuário 2 teve várias interações ao longo dos dias. O primeiro contato foi em 4/3 e o último em 25. No final, esse usuário não converteu, mas teve muitas interações. Houve uma interação inicial no Facebook, seguida por outra no Instagram, além de interações no TikTok e interações de CPC de busca. Assim, o usuário teve vários pontos de contato e interações ao longo de sua jornada.

Basicamente, isso resume a jornada do usuário, o caminho percorrido até a conversão. Neste caso, a conversão não ocorreu. No entanto, mesmo sem a conversão, os dados mostram que esse caminho raramente é linear.

Analisando a influência de múltiplos canais

Na prática, isso implica diversos canais e momentos de múltiplas interações, influenciando a decisão final da pessoa usuária. Raramente alguém converte no primeiro contato. São poucas as vezes em que impactamos a pessoa usuária e ela converte imediatamente, pois é necessário que ela descubra a marca, pesquise, compare e, então, decida.

Essa base mostra exatamente toda essa jornada, todos os eventos que ocorreram e o processo. Não foi um único evento, ou pode até ter sido, mas, como mencionado, isso raramente acontece. Aqui, basicamente, é mostrada toda a jornada percorrida.

Identificando a distorção do último clique

Pensando no que vimos na aula anterior, no vídeo anterior, tínhamos uma visão que focava no último canal. Qual foi o canal mais efetivo, que trouxe efetivamente a conversão? Aqui, vemos que existem vários pontos de contato. Temos múltiplas interações, múltiplos canais, tipos de campanha, etc.

Aqui surge a distorção, pois quando usamos o último clique, ignoramos toda a jornada. Olhamos apenas o final e concluímos: está bem, este é o canal que mais converte, o que tem maiores receitas. Isso simplifica demais a análise.

Considerando o papel de cada ponto de contato

Há um ponto ainda mais importante: mesmo observando a jornada, ainda não a estamos analisando corretamente. Precisamos considerar outro ponto importante: nem todos os pontos de contato têm o mesmo papel. É aqui que entra o conceito de funil. Dentro dessa jornada, de todas essas interações com as pessoas usuárias, temos objetivos distintos.

Existem campanhas que geram interesse, campanhas que geram consideração e outras que capturam efetivamente a conversão, que são basicamente a parte superior, média e inferior do funil. Vou dar um exemplo: sabemos que essa classificação não vem predefinida. Temos campanhas com diferentes objetivos dentro de cada uma das plataformas.

Entendendo a nomenclatura e objetivos das campanhas

Na nossa nomenclatura de campanhas, é importante ter algo que possamos identificar. Por exemplo, temos uma campanha de engajamento, uma campanha de remarketing, ou uma campanha de acesso direto; temos campanha de engajamento; temos campanha de abandono de carrinho.

Podemos entender que, além de poder ver a jornada, também precisamos ver o objetivo da campanha, que cumpre funções completamente diferentes. Antes de falar de atribuição, o primeiro passo é entender essas duas coisas: a jornada da pessoa usuária e o papel de cada campanha dentro dela.

Preparando para a próxima aula

Na próxima aula, vamos organizar isso dentro do Google Sheets, para que possamos ter uma melhor visão do objetivo da campanha e também uma visão de como vemos o papel de cada uma dessas campanhas dentro da jornada da pessoa usuária.

Sobre o curso Google Sheets e IA: Atribuição de mídia em campanhas

O curso Google Sheets e IA: Atribuição de mídia em campanhas possui 105 minutos de vídeos, em um total de 28 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de IA para Marketing Digital em Inteligência Artificial, ou leia nossos artigos de Inteligência Artificial.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Diagnosticando problemas de atribuição
• Atribuição nas plataformas
• Resolvendo atribuição no Google Sheets
• Defesa de investimento e dashboard