O impulso do Google pela força dos dados é realmente um impulso para melhores lances
O Google continua voltando à mesma mensagem este ano: sua IA é tão boa quanto os dados que a alimentam.
Essa mensagem apareceu no podcast Ads Decoded, nas atualizações do Data Manager, nas orientações de marcação, nas integrações de parceiros e agora até mesmo no conteúdo focado no desenvolvedor, como o podcast Ads DevCast. Parece refletir uma mudança mais ampla na forma como o Google espera que as campanhas sejam construídas e otimizadas.
A questão não é que os anunciantes não tenham dados. A maioria das contas tem bastante disso. O problema é como esses dados foram estruturados, selecionados e inseridos nos sistemas de licitação ao longo do tempo.
À medida que o Google se inclina ainda mais para a otimização baseada em IA, essa lacuna se torna mais visível para os anunciantes que não possuem uma configuração de conversão sólida. O desempenho da campanha está cada vez mais vinculado à clareza com que o sistema entende o que significa sucesso.
Por que o Google está incentivando os anunciantes a repensar a estratégia de conversão
Durante anos, muitos anunciantes trataram o acompanhamento de conversões como algo a ser expandido, e não refinado continuamente.
Se uma plataforma facilitasse o rastreamento de uma ação, ela seria adicionada. Se um CRM pudesse enviar algo de volta, ele seria importado. Se um novo tipo de conversão ficasse disponível, muitas vezes ele chegava à conta sem muita resistência.
No papel, parece um conjunto de dados mais completo. Quanto mais dados, melhor – certo?
Na realidade, criou-se muito barulho para as máquinas aprenderem o que realmente importa.
As campanhas são frequentemente otimizadas para uma combinação de ações que não compartilham o mesmo nível de intenção, valor ou momento.
Alguns sinais são de alta qualidade, mas podem ter volume baixo devido a um atraso na atividade do ciclo de vendas. Outros podem ser imediatos, mas vagamente ligados aos resultados reais do negócio. Muitas contas acabam combinando todas elas em uma única estratégia de lances para medir tudo.
Isso funcionou bem quando a automação era menos dependente de informações precisas.
Torna-se um problema maior quando se espera que os sistemas de licitação tomem decisões com base em padrões desses dados.
Onde a maioria das configurações de conversão falha
Em um dos episódios recentes do podcast Ads Decoded, a orientação recente do Google sobre geração de leads deixa claro o que eles estão tentando corrigir. O foco está no mapeamento de toda a jornada do cliente e na identificação do ponto de conversão que fornece um sinal utilizável para lances.
Isso significa olhar para três coisas ao mesmo tempo:
- Quão preditiva é a ação de valor comercial real
- Com que frequência isso ocorre
- Com que rapidez isso acontece após a interação inicial
Muitos anunciantes ainda optam pela conversão mais profunda possível, presumindo que a otimização para a venda final produzirá o melhor resultado em cada campanha.
A questão não é esse objetivo específico em si, mas sim a utilidade desse sinal para o sistema em uma campanha de funil superior. E é aqui que muitas estratégias de conversão começam a desmoronar.
Se essa ação acontecer com pouca frequência ou levar semanas para se materializar, isso limitará o quanto o sistema de licitações pode aprender com ela. O resultado geralmente é uma otimização mais lenta, maior volatilidade e escalonamento menos eficiente.
Por outro lado, otimizar ações em estágio inicial sem considerar a qualidade pode aumentar o volume sem melhorar os resultados reais.
Selecionar o sinal certo requer combinar a conversão com a função que a campanha desempenha e garantir que esse sinal seja significativo e utilizável para lances.
Essa mudança requer uma tomada de decisão mais intencional do que muitas contas aplicaram historicamente à configuração de conversão. Também introduz um nível de disciplina que muitos anunciantes não necessitavam quando a automação era menos dependente da qualidade do sinal.
Por que o Google está dando tanto peso à força dos dados?
O Google não está sendo sutil em relação ao impulso da força dos dados. Ele está aparecendo em atualizações de produtos, integrações, mudanças de tags e até mesmo na maneira como o Google fala com anunciantes e desenvolvedores.
Parte do motivo é prático. Os anunciantes perderam visibilidade de muitos dos sinais em que costumavam confiar. Mudanças de privacidade, restrições de navegador e limitações de plataforma tornaram a medição menos completa do que costumava ser.
Ao mesmo tempo, pede-se aos sistemas de licitação do Google que façam mais com menos. Isso coloca mais pressão sobre os sinais que ainda estão disponíveis.
É aqui que entra a força dos dados. O Google está tentando tornar esses sinais mais confiáveis, mais fáceis de conectar e mais úteis para otimização. Data Manager, tag gateway e integrações de parceiros apoiam esse objetivo.
A expansão das integrações com plataformas como HubSpot, Zapier e Cloudflare também apoia esse esforço. Em vez de depender de implementações personalizadas, os anunciantes podem conectar os sistemas onde seus dados já existem com menos esforço.
Isso melhora a consistência na forma como os dados fluem para os sistemas de licitação.
Também reforça o objetivo mais amplo do Google de tornar a sua automação mais eficaz num ambiente de sinal mais baixo.
Isso aponta para um papel mais amplo para o Google?
Eu também acho que há uma mudança maior por trás desse impulso.
O Google está se aproximando dos sistemas onde os resultados de negócios realmente acontecem, e não apenas onde os anúncios são veiculados. Conectar dados de CRM, conversões off-line e sinais de público permite que as plataformas do Google entendam melhor a aparência de um “bom” cliente além do clique inicial ou do preenchimento do formulário.
Isso pode absolutamente ajudar os anunciantes a melhorar o desempenho.
Ao mesmo tempo, posiciona o Google como mais do que apenas uma plataforma de anúncios. Torna-se mais integrado à forma como as empresas medem o desempenho, definem o valor e conectam os esforços de marketing aos resultados reais.
Onde a marcação do lado do servidor se encaixa nisso?
Tem havido muita confusão em torno da marcação no servidor e como ela se relaciona com o que o Google está promovendo hoje.
Eles estão relacionados, mas não são a mesma coisa.
O gateway de tags do Google se concentra em como a tag do Google é entregue e como as solicitações são roteadas por meio da infraestrutura própria. É uma forma de tornar as configurações de marcação existentes mais resilientes e alinhadas com as expectativas de privacidade.
A marcação no lado do servidor é uma abordagem arquitetônica mais ampla. Ele transfere o processamento de dados do navegador para um ambiente de servidor controlado pelo anunciante. Isso pode melhorar o desempenho do site, fornecer mais controle sobre o tratamento de dados e oferecer suporte a casos de uso mais avançados em diversas plataformas.
Em termos práticos, o tag gateway costuma ser um primeiro passo mais acessível para anunciantes que buscam melhorar a confiabilidade dos dados sem uma revisão completa da infraestrutura.
A marcação no lado do servidor é um investimento maior e tende a ser mais relevante para organizações com requisitos de dados mais complexos ou necessidades de governança mais rígidas.
As duas abordagens podem funcionar juntas, e a documentação do Google geralmente recomenda combiná-las para uma configuração mais durável.
Uma abordagem cuidadosa para a força dos dados
O maior foco na solidez dos dados é direcionalmente positivo, mas não elimina a necessidade de uma tomada de decisão cuidadosa.
Simplificar a configuração não leva automaticamente a melhores resultados. Se as ações de conversão estiverem mal definidas ou não alinhadas com a intenção da campanha, conectá-las de forma mais eficiente não melhorará o desempenho.
Se você é um profissional de marketing que não está diretamente envolvido na configuração de conversões, pode valer a pena reunir-se com suas equipes do Analytics. Crie uma lista de eventos ou ações de conversão obrigatórias que você precisa acompanhar para campanhas (on-line e/ou off-line) e compare essa lista com o que está configurado atualmente.
Há também um componente de governança a ser considerado. À medida que a marcação se torna mais automatizada e a coleta de dados se expande, as equipes precisam entender o que está sendo capturado, como está sendo usado e como se alinha às políticas internas.
O Google observou que a expansão da coleta automática de eventos pode resultar no envio de dados adicionais aos seus sistemas, que devem ser revisados como parte da implementação.
Outra consideração é como as melhorias específicas da plataforma se enquadram numa estratégia de medição mais ampla.
O esforço do Google em torno da força dos dados concentra-se principalmente em melhorar o desempenho em sua própria área. Isto é valioso, mas deve ser complementado por abordagens de medição mais amplas na tomada de decisões sobre orçamento e canais.
É aqui que iniciativas como a Meridian entram em jogo. O Google posicionou o Meridian como uma solução de modelagem de mix de marketing de código aberto para ajudar os anunciantes a avaliar o desempenho em todos os canais e conectar esses insights ao planejamento orçamentário.
Como o Google está reforçando a força dos dados em todo o setor
Um dos aspectos mais interessantes desse impulso é a consistência com que ele aparece em diferentes mídias.
As atualizações de produtos são apenas uma parte disso.
O Google também está investindo em educação e comunicação em torno do Data Strength, usando formatos que alcançam profissionais de marketing e desenvolvedores. A Ads Decoded continua focada em estratégias práticas de campanha, incluindo como mapear a jornada do cliente e selecionar os sinais de conversão corretos.
Ao mesmo tempo, iniciativas mais recentes como Ads DevCast são voltadas para um público mais técnico, com episódios focados em tópicos como API Data Manager e fluxos de trabalho de integração de dados. O objetivo parece ser encontrar as equipes onde elas estão, sejam elas responsáveis pela estratégia da campanha ou pela implementação subjacente.
A própria API do Data Manager reforça essa direção. O Google está mudando fluxos de trabalho como a Segmentação por lista de clientes para um sistema projetado especificamente para conectividade de dados, controles de privacidade e ingestão mais consistente de dados próprios.
Essa combinação de mudanças de produtos, parcerias e educação sinaliza um esforço coordenado para fortalecer a forma como os dados são coletados, conectados e usados em toda a atmosfera publicitária.
O que os anunciantes estão dizendo sobre a conversa sobre força de dados
A discussão sobre a força dos dados e a qualidade dos leads gerou muitas conversas necessárias entre o Google e os anunciantes.
Em reação ao episódio “Além do preenchimento do formulário” do Ads Decoded, muitos anunciantes estão felizes com o fato de as empresas B2B estarem recebendo a atenção que tanto solicitam. Melissa Mackey elogiou o episódio, afirmando que “todos os anunciantes líderes da geração deveriam ouvir”. Alguns profissionais de marketing notaram a necessidade de melhorar ou eliminar a quantidade de leads de bot que veem em suas campanhas B2B, incluindo Robert Peck.
O Google também fez uma série de postagens e entrevistas com especialistas sobre a importância da solidez dos dados. Todos pareciam ter sentimentos semelhantes e foi aí que comecei a ver mais e mais anunciantes ligando os pontos.
Adrija Bose comentou sobre uma discussão com Kamal Janardhan, diretor sênior de PM do Google, e Jeff Sauer, CEO da MeasureU:
O que mais me impressiona é o enquadramento da IA como motor, não como estratégia. Muitos líderes confundem os dois, esperando que a IA compense os sinais fracos. Esta postagem mostra por que dados de alta qualidade não são negociáveis para resultados significativos.
Jonathan Reed também mostrou seu apoio ao foco renovado na força dos dados, afirmando que embora seja um trabalho de tempo integral para sua equipe, eles viram “vendo aumentos dramáticos nas conversões e reduções dramáticas nos custos!”
O que isso significa para suas campanhas?
Essa mudança aparecerá rapidamente quando você observar como suas campanhas estão realmente configuradas.
Muitas contas ainda tratam o acompanhamento de conversões como algo que deve ser construído uma vez e deixado de lado. Mas se os sinais que alimentam suas campanhas não corresponderem à intenção por trás das consultas que você está almejando, será mais difícil para os lances fazerem bem seu trabalho.
Isso geralmente aparece de maneiras que você provavelmente já viu, onde o desempenho parece inconsistente e o dimensionamento se torna mais difícil. Mesmo pequenas mudanças podem criar oscilações excessivamente voláteis.
Nada disso vem de um cenário ou campanha. Geralmente é um reflexo de como o sistema está aprendendo com os dados fornecidos.
É por isso que esse impulso em direção à robustez dos dados é tão importante.
Isso força uma análise mais detalhada de quais sinais estão realmente sendo usados para otimização, quão confiáveis eles são e se refletem resultados reais de negócios.
Em alguns casos, isso significa conectar melhores dados do seu CRM. Em outros, é corrigir como suas tags são configuradas ou como as conversões estão sendo definidas.
À medida que o Google continua a se inclinar nessa direção, a lacuna provavelmente aumentará entre as contas que são intencionais em relação aos seus dados e aquelas que não o são.
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Imagem em destaque: Garun.Prdt/Shutterstock
