As campanhas de Performance Max (PMax) estão se tornando cada vez mais populares entre os anunciantes de pesquisa.
Através do uso dos recursos de aprendizado de máquina do Google, os anunciantes podem otimizar a posição dos anúncios em toda a rede de inventário da plataforma, permitindo alcançar o público-alvo de forma mais eficiente.
No entanto, ao aproveitar esses recursos, é importante estar ciente das compensações envolvidas, especialmente em relação à visibilidade e controle sobre os dados das campanhas.
Em geral, a visibilidade dos dados nessas campanhas é limitada, tornando mais difícil tomar decisões informadas sobre a otimização das campanhas e a alocação de orçamento.
Além disso, os anunciantes muitas vezes precisam lidar com a análise de dados agregados provenientes de diferentes tipos de campanhas e plataformas. Isso pode envolver:
- A busca de dados através da API do Google Ads.
- O carregamento desses dados em um data warehouse para posterior manipulação e análise.
- A integração desses dados com informações do Google Analytics para obter uma visão mais completa da jornada do usuário.
Aqui estão algumas limitações importantes a serem consideradas ao extrair e analisar dados de desempenho PMax tanto dentro quanto fora da interface do Google Ads.
1. Granularidade limitada de dados PMax
As campanhas PMax apresentam opções limitadas de relatórios em comparação com outras campanhas do Google Ads, o que pode dificultar a análise de desempenho da forma a que estamos acostumados.
Normalmente, os dados das campanhas do Google Ads podem ser obtidos acessando o relatório padrão por meio da API.
É possível definir o nível de granularidade desejado para segmentar os dados, inclusive no nível da palavra-chave.
No entanto, como as campanhas PMax utilizam aprendizado de máquina para determinar os melhores posicionamentos dos anúncios, elas não estão associadas a grupos de anúncios ou palavras-chave específicas.
Como resultado, um relatório padrão gerado em um nível mais granular do que o da campanha incluirá vários campos irrelevantes e excluirá completamente os dados dessas campanhas, em vez de apenas preencher os campos irrelevantes com valores vazios.
Para capturar os dados de suas campanhas padrão e PMax, é necessário fazer chamadas à API várias vezes e recuperar duas fontes de dados separadas que posteriormente podem ser carregadas e unidas em seu data warehouse.
- A primeira fonte de dados deve ser um relatório padrão no nível de granularidade desejado, mas que não conterá os dados das campanhas PMax.
- A segunda fonte de dados também deve ser um relatório padrão, mas dessa vez no nível da campanha, e deve excluir todas as campanhas que não sejam PMax para evitar dados duplicados.
Além disso, é importante estar ciente de que muitos relatórios e segmentações personalizadas podem ser úteis para a análise das campanhas, como o Performance Max Placement.
No entanto, esses dados não podem ser obtidos por meio da API e só podem ser visualizados em um ambiente isolado na interface do Google Ads.
2. A percepção do Google Analytics requer uma navegação cuidadosa
Com o lançamento do Google Analytics 4 e a consequente descontinuação do Universal Analytics, os anunciantes agora podem utilizar os dados de sites e aplicativos para compreender a jornada do cliente e a atividade de engajamento pós-clique no site.
É importante analisar e visualizar cuidadosamente qualquer tráfego proveniente de campanhas PMax.
Inicialmente, os dados de PMax não serão incluídos no agrupamento padrão de canais de pesquisa paga, mas em um agrupamento separado chamado “Cross Channel“, que contém dados das campanhas PMax e do Smart Shopping.
Tenha cuidado ao aplicar filtros de dimensões incompatíveis com as campanhas PMax. Diferentemente dos problemas observados com a API, onde os dados não seriam exibidos, a aplicação desses filtros resultará na exibição incorreta dos dados na interface do GA4 e eles não serão confiáveis.
Por esse motivo, obter insights entre canais que incluam campanhas PMax no GA4 pode ser um desafio.
Além disso, é importante ressaltar que as campanhas PMax contabilizam as conversões de visualização engajada.
Esse tipo de conversão é altamente valioso, pois é adaptado especificamente à publicidade em vídeo e ao comportamento do usuário que segue um anúncio em vídeo, em oposição a outros tipos de anúncios, e é um forte indicador de engajamento.
É essencial estar ciente de que, por padrão, o Google Analytics não contabiliza essas conversões e é necessário configurá-lo de forma intencional para fazê-lo.
3. Métodos de análise tradicionais podem não se aplicar
Utilizar as plataformas do Google para relatórios e insights exclusivos sobre campanhas PMax é uma opção, porém apresenta limitações.
Os modelos de relatórios são básicos e não é possível personalizá-los ou criar métricas personalizadas.
Além disso, as campanhas PMax são otimizadas em tempo real, tornando os dados históricos menos relevantes.
Testes A/B tradicionais também são difíceis de serem realizados, pois não há controle sobre elementos como posicionamento de anúncios e formatos.
A perda de insights inclui segmentação de público, posicionamento de anúncios e controle de orçamento.
Embora o PMax otimize com base no comportamento do público e nos criativos de anúncios, não fornece dados detalhados sobre esses comportamentos ou sobre a performance de elementos individuais.
Por que eu devo me importar?
Em suma, as campanhas PMax oferecem aos profissionais de marketing uma abordagem inovadora para maximizar o desempenho e o alcance de suas campanhas.
No entanto, é essencial reconhecer as limitações e desafios que acompanham essas estratégias.
Compreender as peculiaridades dessas campanhas e explorar outras fontes de dados, como o Google Analytics 4, podem ser recursos valiosos para obter insights abrangentes e tomar decisões informadas.
Ao lidar com as complexidades das campanhas PMax, os profissionais de marketing estarão mais bem preparados para enfrentar os desafios e maximizar o potencial dessas estratégias inovadoras.
Fonte: Search Engine Land
