Lacuna de insights do marketing de busca: quando a automação substitui a compreensão
A automação faz parte do nosso dia a dia no marketing. Se você ocupa uma função de liderança ou supervisiona de alguma forma, você está ouvindo sobre isso de sua equipe que faz o trabalho diário, de pessoas de seu setor ou está fazendo sua própria exploração.
No marketing de busca, ajudou a dimensionar enormemente os esforços, bem como a trazer novas eficiências, sejam elas em nossos próprios processos ou incorporadas nas plataformas que usamos.
Em apenas alguns anos, estratégias de lances automatizados, conteúdo gerado por IA, pesquisas orientadas por IA e “insights” gerados por plataforma mudaram a forma como trabalhamos, incluindo as ferramentas que usamos e muitas de nossas expectativas sobre como fazemos marketing de busca e marketing digital em um sentido mais amplo.
Com toda essa automação e novas formas de fazer as coisas, surgiu uma lacuna. Chamarei isso de “lacuna de insights”. Afirmo que as equipes podem ver mudanças no desempenho, mas têm dificuldade em explicar por quê. Isto pode ser grave e, para os líderes de marketing, pode resultar numa perda de confiança na tomada de decisões devido aos resultados não serem os planeados, projetados ou desejados.
Ninguém em nível de liderança ou implementação gosta de ter uma falta de resposta ou um mistério que não possa ser resolvido quando leads reais ou dólares de vendas estão em jogo.
Aqui está o problema. É um desafio de liderança neste momento. Não é uma questão de tecnologia. A automação em si não é o problema; a falta de interpretação estratégica é.
Agora, sim, a volatilidade da pesquisa está envolvida. Ele amplifica o problema com atualizações de algoritmos, alterações de SERP, visões gerais de IA e como o comportamento do usuário muda. Os sistemas automatizados que temos reagem, mas não necessariamente contextualizam.
Combinado com o aumento das expectativas das partes interessadas, não podemos sobreviver apenas com tabelas, gráficos e tabelas de dados. Temos que encontrar os insights, contextualizá-los e demonstrar valor. Este é o contraste impacto versus atividade que existe desde sempre, mas é amplificado com a automação.
Se confiarmos demais na automação e na IA e não obtivermos os resultados esperados de marketing e de negócios, provavelmente teremos músculos estratégicos mais fracos e uma dependência excessiva da IA e de ferramentas e plataformas de automação. Conectar todo o conhecimento ao fato de ser institucional versus específico da plataforma (e nos “cérebros” da IA) é a chave para resolver o problema.
Como os líderes de marketing podem preencher a lacuna de insights
1. Reforçar a estratégia em campanhas e esforços de marketing de busca
As eficiências obtidas na execução devem ser comemoradas. Tarefas que eram manuais, realizadas com software caro ou que não eram realizadas há apenas alguns anos podem ser realizadas em um instante agora. As economias de custos tangíveis e intangíveis não devem ser negligenciadas.
No entanto, precisamos de ser claros ao separar as eficiências de execução dos aspectos e intenções estratégicas.
Cada sistema e processo automatizado precisa apoiar um objetivo documentado para que não estejamos apenas “fazendo” coisas, mas as quantifiquemos e elas estejam conectadas à nossa estratégia geral.
2. Construir revisão humana em sistemas e processos automatizados
Um desafio antigo do marketing de busca é que muitas vezes ele não tem um ponto final claramente definido. É contínuo e inclui processos de otimização iterativos. Olhamos para o passado para informar as decisões de agora e do futuro, mas muitas vezes não desligamos tudo, explodimos e recomeçamos (e não estou defendendo isso).
Agendar revisões estruturadas de decisões baseadas em IA é importante para garantir que não tenhamos uma lacuna de insights.
Nessas avaliações, basta perguntar “por que isso mudou?” antes de passar para “o que faremos a seguir?” acrescenta um momento intencional para garantir que não estamos no piloto automático com sistemas que não estão suficientemente conectados à nossa estratégia.
3. Treine equipes para interpretar, e não apenas monitorar, pesquisar dados
Todos nós temos painéis e dados chegando até nós. Ou temos relatórios no Google Analytics 4 ou em nosso pacote de análise da web com os quais nos sentimos confortáveis. É importante tê-los, e quaisquer alertas que cheguem em nossa direção são ótimos para monitorar o progresso em tempo real.
É importante manter (ou desenvolver) analistas e estrategistas que possam traduzir dados, padrões e observações em insights. Sim, você pode criar agentes de IA para fazer isso, mas certifique-se de ter supervisão dos agentes e de que haja verificação cruzada suficiente para garantir que os resultados do negócio não sejam impactados negativamente por suposições que se prolongam por muito tempo de forma automatizada.
4. Trate os resultados da IA como entradas (para humanos), não como respostas
Tomando cuidado com a minha formulação de “entradas” e “saídas” aqui, chamando a atenção para o que a IA nos dá, devemos tratar isso como saída. Mas, não deveria parar por aí. A saída da IA deve tornar-se “entrada” para os humanos.
Mesmo as ideias aparentemente mais inteligentes da IA devem ser consideradas um resultado, para a contribuição humana, e não uma resposta definitiva (uma palavra favorita da IA, aliás).
Assim como quando os humanos controlam todo o processo, com qualquer nível de IA e automação que tenhamos envolvido, devemos manter um ceticismo e uma validação saudáveis.
5. Proteja o conhecimento institucional em marketing de busca
Quanto mais automação tivermos, provavelmente mais dispersos estaremos com a documentação. Provavelmente reside em muitos lugares, dentro de plataformas, ou pode estar ausente em geral. À medida que nos tornamos mais inteligentes e eficientes com nossas pilhas e uso de tecnologia, não podemos perder conhecimento institucional crítico em marketing de busca.
Isso significa que precisamos documentar o aprendizado de testes, otimização, campanhas e mudanças. Não queremos repetir erros quando plataformas, fornecedores ou outras variáveis mudam.
6. Alinhe a automação com os resultados de negócios, não com as métricas da plataforma
Esta não é uma nova recomendação ou novidade para quem já ocupou a liderança de marketing. No entanto, aponto isso como uma palavra de cautela, pois quanto mais nos aprofundamos na transferência das coisas para a automação, maior o risco de cairmos no mato e de não sermos capazes de conectar ações, atividades, táticas e trabalho que está sendo feito para um resultado comercial final orientado pelo marketing.
Precisamos das métricas da plataforma. Mas ainda precisamos ser capazes de traduzir as métricas em todos os níveis de profundidade para algo mais elevado na equação de ROI de marketing e negócios. Ser capaz de automatizar e dimensionar algo sem contexto pode nos levar a apenas fazer mais de algo, mais rápido ou mais barato, mas não necessariamente movendo o ponteiro para o ROI.
7. Reintroduza a revisão estratégica na cadência do marketing de busca
Mencionei fazer perguntas com revisão humana anteriormente. De forma mais ampla, é importante garantir que a revisão estratégica esteja integrada à cadência do marketing de busca. Minha equipe tem desafiado nossas próprias reuniões, métricas e fluxo de relatórios de clientes recentemente.
Quer você já tenha ou não um processo de revisão estratégica mensal ou trimestral, esta é uma oportunidade de desafiar o que a automação e a IA estão fazendo no mix. O que isso está ajudando, escondendo ou potencialmente distorcendo? Como podemos incluir isto na revisão estratégica e ir além dos dados, relatórios e atividades?
8. Eleve os relatórios de pesquisa para públicos executivos
No centro de qualquer conversa sobre insights, sabemos que temos que traduzir o desempenho em narrativa. Com mais automação, precisamos de mais tradução. O que estamos fazendo é importante. No entanto, nossos colegas executivos e nosso público estão um grau (ou mais) distantes do que fazemos e, com as novas tecnologias, estão provavelmente ainda menos conectados (sem ofensa aos executivos de alta tecnologia que conheço e amo).
Ainda precisamos conectar o comportamento de pesquisa à intenção do cliente e às prioridades de negócios. Isso não mudou, mesmo que precisemos adicionar mais camadas ou extraí-las da automação que temos em vigor.
Concluir
A automação é essencial e, para a maioria, é uma grande parte de como nossas equipes estão ampliando o trabalho do marketing digital e do marketing de busca. Além disso, estamos aproveitando as funções (seja por opção ou não) nas plataformas e canais em que realizamos nosso trabalho.
A automação é incompleta, porém, sem insight. O entendimento estratégico não é apenas necessário, mas pode ser uma vantagem competitiva na pesquisa. Quando todos estão automatizando, ir além com insights estratégicos e aproveitá-los pode fazer a diferença.
O objetivo aqui não é desacelerar a automação. É aumentar a capacidade da sua equipe de pensar criticamente enquanto dimensiona a implementação e a execução.
Mais recursos:
Imagem em destaque: Anton Vierietin/Shutterstock
