N\u00e3o importa se voc\u00ea quer comprar uma tecnologia de retargeting ou se mal est\u00e1 dando os primeiros passos: boa parte do teste inicial tem a ver com uma \u00fanica quest\u00e3o, que \u00e9 a seguinte: um retargeter ou dois retargeters?<\/p>\n
Sabemos da popularidade do retargeting, e isso independe de voc\u00ea usar um ou dois deles. Quando a Criteo conduziu a pesquisa \u201cO Estado da Ad Tech\u201d, descobrimos que o retargeting e os an\u00fancios display assumiram por muitas vezes o posto de t\u00e1tica de marketing n\u00ba1. Isso n\u00e3o \u00e9 surpresa nenhuma. A maioria dos profissionais de marketing de performance conhece a efic\u00e1cia da publicidade display. An\u00fancios hiper-relevantes cujos alvos sejam visitantes da web que expressaram interesse podem gerar um ROI extremamente alto e, ao mesmo tempo, oferecer rastreabilidade e controle.<\/p>\n
Isso geralmente acontece por meio de um parceiro de retargeting. E como os profissionais de marketing come\u00e7am usando um s\u00f3 parceiro de retargeting, muitas vezes lhes ocorre a seguinte pergunta: ser\u00e1 melhor usar somente um fornecedor de retargeting ou v\u00e1rios?<\/p>\n
O quadro dos publishers em 2019 <\/strong><\/h3>\nOs fornecedores de retargeting adotam diferentes abordagens e trazem \u00e0 baila diferentes habilidades. L\u00e1 no in\u00edcio da d\u00e9cada de 2010, era totalmente poss\u00edvel que um fornecedor espec\u00edfico de retargeting trouxesse acesso singular ou exclusivo ao invent\u00e1rio do publisher \u2013 e, assim, usu\u00e1rios.<\/p>\n
Contudo, depois da revolu\u00e7\u00e3o do RTB (bid em tempo real), somente um pequeno n\u00famero de fornecedores tem invent\u00e1rio e usu\u00e1rios realmente \u00fanicos. A maioria dos fornecedores usa ad exchanges de RTB para a maioria do invent\u00e1rio de an\u00fancios, quando n\u00e3o para o invent\u00e1rio inteiro. Como tais exchanges s\u00e3o abertas a muitos bidders, n\u00e3o representam um invent\u00e1rio (nem usu\u00e1rio) exclusivo ou incremental.<\/p>\n
Mas \u00e9 poss\u00edvel que um fornecedor de retargeting tenha invent\u00e1rio preferencial fora das exchanges de RTB \u2013 o Criteo Direct Bidder \u00e9 um excelente exemplo dessa vantagem.<\/p>\n
A ci\u00eancia das exchanges de RTB<\/strong><\/h3>\nA plataforma de exchange de RTB aberta \u00e9 uma excelente escolha: ela permite que qualquer anunciante d\u00ea um bid (lance) competitivo ao mostrar um an\u00fancio a um usu\u00e1rio espec\u00edfico. O retargeting din\u00e2mico tira vantagem dessa capacidade de determinar com precis\u00e3o o valor da exibi\u00e7\u00e3o do seu an\u00fancio a determinado usu\u00e1rio e dar o respectivo bid. Quando o fornecedor de retargeting ganha leil\u00f5es de RTB (e mostra seus an\u00fancios), voc\u00ea alavanca as vendas e o ROI.<\/p>\n
Se voc\u00ea usar somente uma solu\u00e7\u00e3o de retargeting, todos os seus bids ser\u00e3o coordenados e alinhados para maximizar o ROI. Seu fornecedor de retargeting entende como diminui o valor de cada an\u00fancio display subsequente. Por isso, proporciona a frequ\u00eancia certa a cada usu\u00e1rio e garante a melhor experi\u00eancia poss\u00edvel a cada um deles.<\/p>\n
O mundo dos m\u00faltiplos retargeters<\/strong><\/h3>\nAs coisas come\u00e7am a ficar um pouco complicadas quando dois retargeters ganham acesso ao mesmo usu\u00e1rio. Existem dois grandes problemas quando os profissionais de marketing decidem usar dois retargeters.<\/p>\n
1. Conflito de bids<\/strong><\/h5>\nComo a maioria dos an\u00fancios de retargeting \u00e9 vendida via exchange de RTB, os dois retargeters v\u00e3o dar um bid (em seu nome) por aquele usu\u00e1rio. Chamamos isso de conflito de bids<\/strong>. \u00c9 t\u00e3o ruim quanto parece: usando seu budget para dar um bid contra si mesmo, voc\u00ea vai pagar mais pela mesma impress\u00e3o de an\u00fancio.<\/p>\nComo os dois retargeters est\u00e3o usando a mesma plataforma de ad exchange, seus bids acabam indo um contra o outro e voc\u00ea acaba pagando o pre\u00e7o m\u00e1ximo por todos os bids enviados em seu nome.<\/p>\n
![\"\"](\"http:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2019\/10\/Bids-BR-min.png\")
2. Cegueira de frequ\u00eancia<\/strong><\/h5>\nO uso de v\u00e1rios retargeters tamb\u00e9m resulta em cegueira de frequ\u00eancia<\/strong>. \u00c9 fundamental que cada usu\u00e1rio veja somente o n\u00famero certo de an\u00fancios e que o valor de cada an\u00fancio seja calculado com precis\u00e3o. No entanto, como o retargeter 1 n\u00e3o sabe quantos an\u00fancios foram exibidos pelo retargeter 2 (e vice-versa), nenhum deles consegue definir um limite de frequ\u00eancia correto para o usu\u00e1rio. Pior ainda: \u00e9 prov\u00e1vel que os usu\u00e1rios sejam alvo de superexposi\u00e7\u00e3o e acabem tendo uma experi\u00eancia negativa com a sua marca. Por fim, os bids enviados por um dos retargeters n\u00e3o refletem o valor real da impress\u00e3o do an\u00fancio, j\u00e1 que n\u00e3o se sabe ao certo o n\u00famero de an\u00fancios j\u00e1 exibidos.<\/p>\nO que dizem os dados <\/strong><\/h3>\nBem, sabemos que dar bids contra si mesmo s\u00f3 destr\u00f3i o valor. Afinal de contas, quem teria duas contas para dar lances no eBay ou em outros leil\u00f5es online? No entanto, como fazemos para calcular a degrada\u00e7\u00e3o real em ROI decorrente do conflito de bids<\/strong> e da cegueira de frequ\u00eancia<\/strong>?<\/p>\nPara responder a essa pergunta, a Criteo reuniu uma equipe interfuncional de especialistas em leil\u00f5es de RTB, ci\u00eancia de dados e efic\u00e1cia de marketing. Criamos um modelo de simula\u00e7\u00e3o que nos permite investigar a mudan\u00e7a de valor criada para um anunciante ao passar de um para dois \u2013 ou at\u00e9 mesmo tr\u00eas \u2013 retargeters.<\/p>\n
Nosso modelo tamb\u00e9m nos permitiu determinar o efeito espec\u00edfico tanto do conflito de bids<\/strong> quanto da cegueira de frequ\u00eancia<\/strong>.<\/p>\nNosso time conduziu uma simula\u00e7\u00e3o com mais de 150 milh\u00f5es de exibi\u00e7\u00f5es de an\u00fancios. Criamos diferentes cen\u00e1rios: um com um \u00fanico retargeter, outro com dois retargeters e mais um com tr\u00eas retargeters.<\/p>\n
A partir da\u00ed, determinamos o valor que cada op\u00e7\u00e3o proporcionaria a um anunciante. Ajustamos v\u00e1rios par\u00e2metros, como divis\u00e3o de exibi\u00e7\u00f5es entre o retargeter 1 e o retargeter 2, a fim de entender como mudan\u00e7as no sistema afetam a redu\u00e7\u00e3o no ROI.<\/p>\n
O que descobrimos<\/strong><\/h3>\n![\"\"](\"http:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2019\/10\/1-vs-2-retargeters-stats-BR-min.png\")
<\/p>\n
No geral, a pesquisa n\u00e3o deixou nenhuma d\u00favida: a perda no ROI quando os anunciantes usam dois retargeters em vez de um s\u00f3 atinge -22%, e o quadro s\u00f3 piora com a adi\u00e7\u00e3o de mais retargeters ao mix.<\/p>\n
A metodologia\u00a0<\/strong><\/h3>\nNosso estudo foi formado por dois modelos principais: um modelo para determinar especificamente o efeito negativo da cegueira de frequ\u00eancia<\/strong> e um segundo modelo que usamos para pegar o efeito da cegueira de frequ\u00eancia e aplicar ao conflito de bids<\/strong>. Nesse segundo modelo, determinamos para o anunciante a perda do valor, em termos de ROI.<\/p>\nParte I: Cegueira de frequ\u00eancia<\/u><\/strong><\/p>\nEnt\u00e3o como fazemos para calcular o efeito exato da cegueira de frequ\u00eancia?<\/p>\n
Come\u00e7amos levando em considera\u00e7\u00e3o tr\u00eas fatores principais que determinam a quantidade de degrada\u00e7\u00e3o no ROI que se pode ter ao usar dois retargeters:<\/p>\n
\n- Que fra\u00e7\u00e3o de todos os an\u00fancios vem de cada retargeter?<\/li>\n
- Com que rapidez o valor da impress\u00e3o de an\u00fancio declina quando um an\u00fancio do mesmo produto \u00e9 apresentado ao mesmo usu\u00e1rio?<\/li>\n
- Qual \u00e9 a frequ\u00eancia m\u00e9dia de an\u00fancios para determinado usu\u00e1rio?<\/li>\n<\/ul>\n
N\u00f3s tamb\u00e9m come\u00e7amos com um fato b\u00e1sico do setor: o marketing como um todo se desgasta. Mais especificamente, sabemos que a exposi\u00e7\u00e3o de N+1 a um ve\u00edculo de marketing geralmente \u00e9 menos poderosa que a exposi\u00e7\u00e3o N ao mesmo ve\u00edculo de marketing. No caso de retargeting din\u00e2mico, a Criteo \u00e9 dotada de evid\u00eancias substanciais para calcular a velocidade de desgaste entre 10% e 20% a cada exposi\u00e7\u00e3o adicional.<\/p>\n
Quanto \u00e0 frequ\u00eancia, consideramos uma m\u00e9dia de 10. Ainda que a frequ\u00eancia real varie conforme o usu\u00e1rio, descobrimos que essas m\u00e9dias s\u00e3o razo\u00e1veis ao longo de um per\u00edodo de 7 a 10 dias no meio do semestre e representam o per\u00edodo de pico das inten\u00e7\u00f5es de compra para v\u00e1rios produtos.<\/p>\n
Por fim, consideramos o \u201cpior caso\u201d, que ocorre quando cada retargeter exibe 50% dos an\u00fancios, junto com um caso mais modesto em que o retargeter principal exibe 80% dos an\u00fancios.<\/p>\n
Para cada um desses casos, fizemos um modelo exibi\u00e7\u00e3o-por-exibi\u00e7\u00e3o do que acreditamos que aconteceria.<\/p>\n
\n- Para cada usu\u00e1rio, consideramos que ele tem 80% de chances de ver outro an\u00fancio. Essa regra permite que tenhamos uma distribui\u00e7\u00e3o de frequ\u00eancia pr\u00f3xima do que vemos l\u00e1 na \u201cselva\u201d, ao mesmo tempo mantendo uma frequ\u00eancia m\u00e9dia de 10 exibi\u00e7\u00f5es.<\/li>\n
- Quando o usu\u00e1rio v\u00ea outro an\u00fancio, escolhemos ao acaso (com 50% ou 80% de probabilidade) se o an\u00fancio foi exibido pelo retargeter prim\u00e1rio ou pelo retargeter secund\u00e1rio.<\/li>\n
- Cada retargeter calcula o valor do an\u00fancio com base somente nos an\u00fancios exibidos por si mesmo. Por exemplo, se for o 3\u00ba<\/sup> an\u00fancio para o usu\u00e1rio n\u00ba1 e o an\u00fancio for exibido pelo retargeter n\u00ba2, o valor do an\u00fancio (conforme observado pelo retargeter n\u00ba2) seria igual ao de mostrar o primeiro an\u00fancio (se o retargeter n\u00ba1 tiver exibido os an\u00fancios 1 e 2).<\/li>\n
- N\u00f3s calculamos a sobrevaloriza\u00e7\u00e3o criada pela cegueira de frequ\u00eancia como a soma de todas as valoriza\u00e7\u00f5es em compara\u00e7\u00e3o com a soma da valoriza\u00e7\u00e3o real. Assim, nossos resultados s\u00e3o ponderados pelo c\u00e1lculo do valor, refletindo o dinheiro do mundo real gasto para comprar o invent\u00e1rio.<\/li>\n<\/ul>\n
Confira a tabela a seguir para conhecer um exemplo de como simular a cegueira de frequ\u00eancia:![\"\"](\"http:\/\/www.criteo.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2019\/10\/1-vs-2-retargeters-table-BR-min-1.png\")
Observa\u00e7\u00f5es sobre a tabela:<\/p>\n
\n- Para as exibi\u00e7\u00f5es 1 e 2, ainda n\u00e3o vemos nenhuma interfer\u00eancia. O retargeter 1 apresenta os dois an\u00fancios e entende corretamente que os an\u00fancios s\u00e3o as exibi\u00e7\u00f5es n\u00ba1 e n\u00ba2 do usu\u00e1rio. Assim, o valor real do an\u00fancio e o valor percebido do an\u00fancio (pelo retargeter que faz a exibi\u00e7\u00e3o) s\u00e3o iguais.<\/li>\n
- O problema surge na 3\u00aa exibi\u00e7\u00e3o: como o retargeter 2 exibe o an\u00fancio \u2013 pensando ser essa a exibi\u00e7\u00e3o n\u00ba1 \u2013, ele calcula a exibi\u00e7\u00e3o em R$ 1,00, quando o valor real do an\u00fancio seria R$ 0,64. Veja que o valor real do an\u00fancio diminui em 20% a cada exibi\u00e7\u00e3o adicional do an\u00fancio, de forma a refletir o desgaste do marketing.<\/li>\n
- Com a 4\u00aa exibi\u00e7\u00e3o, voltamos ao retargeter 1. Contudo, como a 3\u00aa exibi\u00e7\u00e3o foi feita pelo retargeter 2, a a\u00e7\u00e3o pelo retargeter 2 agora reduz a capacidade de o retargeter 1 calcular o valor correto da exibi\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
- Esse processo continua at\u00e9 que nenhum outro an\u00fancio seja exibido ao Usu\u00e1rio 1. Ent\u00e3o, retomamos com o Usu\u00e1rio 2.<\/li>\n<\/ol>\n
Com base no estudo acima, descobrimos que o bid excessivo m\u00e9dio \u00e9 de 19% ao usar dois retargeters.<\/p>\n
Parte II: Colis\u00e3o de bids mais cegueira de frequ\u00eancia<\/strong><\/p>\nPara determinar o efeito do conflito de bids e da cegueira de frequ\u00eancia sobre o ROI do anunciante, simulamos milh\u00f5es de solicita\u00e7\u00f5es de bid<\/strong>. A solicita\u00e7\u00e3o de bid acontece quando a exchange de RTB se expande para v\u00e1rios bidders, perguntando quanto cada um deles pagaria para mostrar o an\u00fancio a um usu\u00e1rio espec\u00edfico. A maioria das exchanges de RTB usa o que chamamos de leil\u00e3o de primeiro pre\u00e7o, no qual quem d\u00e1 um bid alto ganha a oportunidade de mostrar um an\u00fancio ao usu\u00e1rio \u2013 e paga o pre\u00e7o do bid. Nosso estudo usa um modelo de leil\u00e3o de primeiro pre\u00e7o.<\/p>\nPara cada solicita\u00e7\u00e3o de bid, cria-se um valor para o anunciante ao mostrar um an\u00fancio dele a tal usu\u00e1rio. No entanto, esse valor \u00e9 uma previs\u00e3o e, portanto, n\u00e3o \u00e9 conhecido com 100% de precis\u00e3o. No campo do retargeting de performance, os melhores players t\u00eam alta precis\u00e3o, o que significa que conseguem predizer a probabilidade de eventos futuros. O que existe de melhor em retargeting prediz, especificamente, a probabilidade de um determinado usu\u00e1rio clicar em um an\u00fancio e fazer a compra no site do anunciante. Usu\u00e1rios com maior probabilidade de reagir \u00e0 publicidade valem mais, e solu\u00e7\u00f5es de retargeting de alta qualidade aumentam ou diminuem o \u201cbid\u201d a fim de refletir essas diferen\u00e7as.<\/p>\n
N\u00f3s condicionamos o valor real da exibi\u00e7\u00e3o como o eCPM<\/strong> da exibi\u00e7\u00e3o.<\/p>\nModelamos o c\u00e1lculo de cada retargeter da seguinte forma:<\/p>\n
\n- Come\u00e7amos com o valor real da exibi\u00e7\u00e3o (eCPM)<\/li>\n
- Ajustamos o eCPM para cima ou para baixo, usando um valor aleat\u00f3rio distribu\u00eddo normalmente, para levar em conta o fato de que todos os retargeters cometem algum erro (pois o futuro n\u00e3o \u00e9 perfeitamente previs\u00edvel)<\/li>\n
- Ajustamos o eCPM para cima para levar em conta \u201cerros de bid excessivo”, conforme determinado na se\u00e7\u00e3o \u201cCegueira de frequ\u00eancia\u201d deste relat\u00f3rio. Esse erro \u00e9 distribu\u00eddo de forma exponencial (j\u00e1 que deve ser 0% ou maior), com uma m\u00e9dia de 19%, com base nos resultados do nosso estudo de cegueira de frequ\u00eancia.<\/li>\n<\/ul>\n
Ao fazer os c\u00e1lculos de valor para cada retargeter, \u00e9 necess\u00e1rio fazer o \u201cshading\u201d (ou redu\u00e7\u00e3o) dos bids, de forma a levar em conta o fato de que o valor do anunciante s\u00f3 pode ser criado quando o valor pago para mostrar uma exibi\u00e7\u00e3o for inferior ao valor real da exibi\u00e7\u00e3o. Adotamos uma abordagem conservadora e presumimos que todos os retargeters aplicam as estrat\u00e9gias ideais de shading de bids (embora esse dificilmente seja o caso, haja vista a escala dos dados necess\u00e1ria para criar c\u00e1lculos de shading ideal de bids).<\/p>\n
Por fim, ao usar os lances reais de cada retargeter podemos simular o leil\u00e3o em si.<\/p>\n
\n- O leil\u00e3o recebe os bids de todos os retargeters<\/li>\n
- O retargeter com o maior bid se destaca contra todos os outros bidders \u201cl\u00e1 no fundo\u201d do leil\u00e3o<\/li>\n
- N\u00f3s refletimos a realidade do marketplace ao usarmos \u201cwin rates\u201d (poder de compra) reais conforme o bid\n
\n- Por exemplo, se o bid mais alto do retargeter for R$ 2,15, \u00e9 poss\u00edvel saber que um bid de R$ 2,15 ganharia o leil\u00e3o 22% das vezes<\/li>\n
- As win rates s\u00e3o “log-normal”, o que significa que aumentam lentamente no in\u00edcio, depois o fazem com mais rapidez e, em seguida, diminuem mais uma vez a velocidade. Chamamos isso de curva em \u201cS\u201d.<\/li>\n
- Aumentar um bid baixo, como de R$ 0,10 para R$ 0,30, n\u00e3o causa grande efeito, pois ambos t\u00eam baixas win rates. Contudo, passar um bid de R$ 1,30 para R$ 1,50 ter\u00e1 efeito maior, pois as win rates escalam com maior rapidez no meio da distribui\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
- Na extremidade mais alta vemos o mesmo efeito que na extremidade mais baixa. Aumentar um bid de R$ 10 para R$ 10,20 n\u00e3o ter\u00e1 grande efeito, pois a win rate j\u00e1 \u00e9 bastante alta.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Se o retargeter ganhar o leil\u00e3o, ser\u00e1 cobrado dele o valor ofertado e calcularemos o valor criado para o anunciante.<\/li>\n<\/ul>\n
Podemos ent\u00e3o repetir essas solicita\u00e7\u00f5es de bid milh\u00f5es de vezes para simular o que acontece quando um cliente de publicidade real contrata parceiros de retargeting. Criamos um c\u00f3digo para descobrir o que aconteceria ao usar 1 retargeter, 2 retargeters e 3 retargeters. Os resultados foram apresentados anteriormente.<\/p>\n
Se voc\u00ea estiver usando um retargeter, continue assim e verifique se est\u00e1 usando a melhor solu\u00e7\u00e3o que existe. Se voc\u00ea estiver usando mais que isso, fa\u00e7a uma boa an\u00e1lise e teste at\u00e9 chegar a um \u00fanico retargeter: isso deve gerar um ROI maior com o mesmo total gasto.<\/p>\n
Para isso, voc\u00ea pode conduzir uma an\u00e1lise pr\u00e9-publica\u00e7\u00e3o do que acontece ao usar um retargeter vs. o que acontece ao usar dois retargeters. Divida seu cookie pool em popula\u00e7\u00f5es A e B. Agora aplique um retargeter ao grupo A e dois retargeters ao grupo B, mantendo o gasto total igual nas popula\u00e7\u00f5es A e B. A partir da\u00ed, me\u00e7a todas as vendas (n\u00e3o vendas atribu\u00eddas) em cada popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Se voc\u00ea pensa como n\u00f3s, e como os clientes com os quais trabalhamos, ver\u00e1 que um retargeter \u00e9 sempre melhor que dois!<\/p>\n
Quer saber mais sobre retargeting? Visite nosso <\/strong>Hub de Retargeting<\/strong><\/a> ou baixe o “<\/strong>Guia R\u00e1pido de 1 vs. 2 retargeters<\/strong><\/a>\u201d completo.\u00a0<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u201cNossa estrat\u00e9gia \u00e9 n\u00e3o misturar retargeters no mesmo mercado. Caso contr\u00e1rio, voc\u00ea incentiva a canibaliza\u00e7\u00e3o e d\u00e1 bids contra si mesmo. E acaba pagando duas vezes pelo mesmo invent\u00e1rio.\u201d \u2013 Wojciech Soltys, Head de Performance Marketing, Remix N\u00e3o importa se voc\u00ea quer comprar uma tecnologia de retargeting ou se mal est\u00e1 dando os primeiros […]<\/p>\n","protected":false},"author":94,"featured_media":10675,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[42],"coauthors":[],"class_list":{"0":"post-10670","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-criteo-updates"},"acf":{"stae_popup_enable":false,"hide_featured_image":false,"has_download":false,"has_embed":false,"podcast_audio_length":""},"yoast_head":"\n
Por que voc\u00ea s\u00f3 deve usar um retargeter | BR - Criteo.com<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Ser\u00e1 melhor usar somente um fornecedor de retargeting ou v\u00e1rios?\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.criteo.com\/br\/blog\/por-que-voce-so-deve-usar-um-retargeter\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_PT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Por que voc\u00ea s\u00f3 deve usar um retargeter | BR - Criteo.com\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Ser\u00e1 melhor usar somente um fornecedor de retargeting ou v\u00e1rios?\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.criteo.com\/br\/blog\/por-que-voce-so-deve-usar-um-retargeter\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"BR - Criteo.com\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" 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A plataforma de exchange de RTB aberta \u00e9 uma excelente escolha: ela permite que qualquer anunciante d\u00ea um bid (lance) competitivo ao mostrar um an\u00fancio a um usu\u00e1rio espec\u00edfico. O retargeting din\u00e2mico tira vantagem dessa capacidade de determinar com precis\u00e3o o valor da exibi\u00e7\u00e3o do seu an\u00fancio a determinado usu\u00e1rio e dar o respectivo bid. Quando o fornecedor de retargeting ganha leil\u00f5es de RTB (e mostra seus an\u00fancios), voc\u00ea alavanca as vendas e o ROI.<\/p>\n
Se voc\u00ea usar somente uma solu\u00e7\u00e3o de retargeting, todos os seus bids ser\u00e3o coordenados e alinhados para maximizar o ROI. Seu fornecedor de retargeting entende como diminui o valor de cada an\u00fancio display subsequente. Por isso, proporciona a frequ\u00eancia certa a cada usu\u00e1rio e garante a melhor experi\u00eancia poss\u00edvel a cada um deles.<\/p>\n
O mundo dos m\u00faltiplos retargeters<\/strong><\/h3>\nAs coisas come\u00e7am a ficar um pouco complicadas quando dois retargeters ganham acesso ao mesmo usu\u00e1rio. Existem dois grandes problemas quando os profissionais de marketing decidem usar dois retargeters.<\/p>\n
1. Conflito de bids<\/strong><\/h5>\nComo a maioria dos an\u00fancios de retargeting \u00e9 vendida via exchange de RTB, os dois retargeters v\u00e3o dar um bid (em seu nome) por aquele usu\u00e1rio. Chamamos isso de conflito de bids<\/strong>. \u00c9 t\u00e3o ruim quanto parece: usando seu budget para dar um bid contra si mesmo, voc\u00ea vai pagar mais pela mesma impress\u00e3o de an\u00fancio.<\/p>\nComo os dois retargeters est\u00e3o usando a mesma plataforma de ad exchange, seus bids acabam indo um contra o outro e voc\u00ea acaba pagando o pre\u00e7o m\u00e1ximo por todos os bids enviados em seu nome.<\/p>\n
2. Cegueira de frequ\u00eancia<\/strong><\/h5>\nO uso de v\u00e1rios retargeters tamb\u00e9m resulta em cegueira de frequ\u00eancia<\/strong>. \u00c9 fundamental que cada usu\u00e1rio veja somente o n\u00famero certo de an\u00fancios e que o valor de cada an\u00fancio seja calculado com precis\u00e3o. No entanto, como o retargeter 1 n\u00e3o sabe quantos an\u00fancios foram exibidos pelo retargeter 2 (e vice-versa), nenhum deles consegue definir um limite de frequ\u00eancia correto para o usu\u00e1rio. Pior ainda: \u00e9 prov\u00e1vel que os usu\u00e1rios sejam alvo de superexposi\u00e7\u00e3o e acabem tendo uma experi\u00eancia negativa com a sua marca. Por fim, os bids enviados por um dos retargeters n\u00e3o refletem o valor real da impress\u00e3o do an\u00fancio, j\u00e1 que n\u00e3o se sabe ao certo o n\u00famero de an\u00fancios j\u00e1 exibidos.<\/p>\nO que dizem os dados <\/strong><\/h3>\nBem, sabemos que dar bids contra si mesmo s\u00f3 destr\u00f3i o valor. Afinal de contas, quem teria duas contas para dar lances no eBay ou em outros leil\u00f5es online? No entanto, como fazemos para calcular a degrada\u00e7\u00e3o real em ROI decorrente do conflito de bids<\/strong> e da cegueira de frequ\u00eancia<\/strong>?<\/p>\nPara responder a essa pergunta, a Criteo reuniu uma equipe interfuncional de especialistas em leil\u00f5es de RTB, ci\u00eancia de dados e efic\u00e1cia de marketing. Criamos um modelo de simula\u00e7\u00e3o que nos permite investigar a mudan\u00e7a de valor criada para um anunciante ao passar de um para dois \u2013 ou at\u00e9 mesmo tr\u00eas \u2013 retargeters.<\/p>\n
Nosso modelo tamb\u00e9m nos permitiu determinar o efeito espec\u00edfico tanto do conflito de bids<\/strong> quanto da cegueira de frequ\u00eancia<\/strong>.<\/p>\nNosso time conduziu uma simula\u00e7\u00e3o com mais de 150 milh\u00f5es de exibi\u00e7\u00f5es de an\u00fancios. Criamos diferentes cen\u00e1rios: um com um \u00fanico retargeter, outro com dois retargeters e mais um com tr\u00eas retargeters.<\/p>\n
A partir da\u00ed, determinamos o valor que cada op\u00e7\u00e3o proporcionaria a um anunciante. Ajustamos v\u00e1rios par\u00e2metros, como divis\u00e3o de exibi\u00e7\u00f5es entre o retargeter 1 e o retargeter 2, a fim de entender como mudan\u00e7as no sistema afetam a redu\u00e7\u00e3o no ROI.<\/p>\n
O que descobrimos<\/strong><\/h3>\n<\/p>\n
No geral, a pesquisa n\u00e3o deixou nenhuma d\u00favida: a perda no ROI quando os anunciantes usam dois retargeters em vez de um s\u00f3 atinge -22%, e o quadro s\u00f3 piora com a adi\u00e7\u00e3o de mais retargeters ao mix.<\/p>\n
A metodologia\u00a0<\/strong><\/h3>\nNosso estudo foi formado por dois modelos principais: um modelo para determinar especificamente o efeito negativo da cegueira de frequ\u00eancia<\/strong> e um segundo modelo que usamos para pegar o efeito da cegueira de frequ\u00eancia e aplicar ao conflito de bids<\/strong>. Nesse segundo modelo, determinamos para o anunciante a perda do valor, em termos de ROI.<\/p>\nParte I: Cegueira de frequ\u00eancia<\/u><\/strong><\/p>\nEnt\u00e3o como fazemos para calcular o efeito exato da cegueira de frequ\u00eancia?<\/p>\n
Come\u00e7amos levando em considera\u00e7\u00e3o tr\u00eas fatores principais que determinam a quantidade de degrada\u00e7\u00e3o no ROI que se pode ter ao usar dois retargeters:<\/p>\n
\n- Que fra\u00e7\u00e3o de todos os an\u00fancios vem de cada retargeter?<\/li>\n
- Com que rapidez o valor da impress\u00e3o de an\u00fancio declina quando um an\u00fancio do mesmo produto \u00e9 apresentado ao mesmo usu\u00e1rio?<\/li>\n
- Qual \u00e9 a frequ\u00eancia m\u00e9dia de an\u00fancios para determinado usu\u00e1rio?<\/li>\n<\/ul>\n
N\u00f3s tamb\u00e9m come\u00e7amos com um fato b\u00e1sico do setor: o marketing como um todo se desgasta. Mais especificamente, sabemos que a exposi\u00e7\u00e3o de N+1 a um ve\u00edculo de marketing geralmente \u00e9 menos poderosa que a exposi\u00e7\u00e3o N ao mesmo ve\u00edculo de marketing. No caso de retargeting din\u00e2mico, a Criteo \u00e9 dotada de evid\u00eancias substanciais para calcular a velocidade de desgaste entre 10% e 20% a cada exposi\u00e7\u00e3o adicional.<\/p>\n
Quanto \u00e0 frequ\u00eancia, consideramos uma m\u00e9dia de 10. Ainda que a frequ\u00eancia real varie conforme o usu\u00e1rio, descobrimos que essas m\u00e9dias s\u00e3o razo\u00e1veis ao longo de um per\u00edodo de 7 a 10 dias no meio do semestre e representam o per\u00edodo de pico das inten\u00e7\u00f5es de compra para v\u00e1rios produtos.<\/p>\n
Por fim, consideramos o \u201cpior caso\u201d, que ocorre quando cada retargeter exibe 50% dos an\u00fancios, junto com um caso mais modesto em que o retargeter principal exibe 80% dos an\u00fancios.<\/p>\n
Para cada um desses casos, fizemos um modelo exibi\u00e7\u00e3o-por-exibi\u00e7\u00e3o do que acreditamos que aconteceria.<\/p>\n
\n- Para cada usu\u00e1rio, consideramos que ele tem 80% de chances de ver outro an\u00fancio. Essa regra permite que tenhamos uma distribui\u00e7\u00e3o de frequ\u00eancia pr\u00f3xima do que vemos l\u00e1 na \u201cselva\u201d, ao mesmo tempo mantendo uma frequ\u00eancia m\u00e9dia de 10 exibi\u00e7\u00f5es.<\/li>\n
- Quando o usu\u00e1rio v\u00ea outro an\u00fancio, escolhemos ao acaso (com 50% ou 80% de probabilidade) se o an\u00fancio foi exibido pelo retargeter prim\u00e1rio ou pelo retargeter secund\u00e1rio.<\/li>\n
- Cada retargeter calcula o valor do an\u00fancio com base somente nos an\u00fancios exibidos por si mesmo. Por exemplo, se for o 3\u00ba<\/sup> an\u00fancio para o usu\u00e1rio n\u00ba1 e o an\u00fancio for exibido pelo retargeter n\u00ba2, o valor do an\u00fancio (conforme observado pelo retargeter n\u00ba2) seria igual ao de mostrar o primeiro an\u00fancio (se o retargeter n\u00ba1 tiver exibido os an\u00fancios 1 e 2).<\/li>\n
- N\u00f3s calculamos a sobrevaloriza\u00e7\u00e3o criada pela cegueira de frequ\u00eancia como a soma de todas as valoriza\u00e7\u00f5es em compara\u00e7\u00e3o com a soma da valoriza\u00e7\u00e3o real. Assim, nossos resultados s\u00e3o ponderados pelo c\u00e1lculo do valor, refletindo o dinheiro do mundo real gasto para comprar o invent\u00e1rio.<\/li>\n<\/ul>\n
Confira a tabela a seguir para conhecer um exemplo de como simular a cegueira de frequ\u00eancia:Observa\u00e7\u00f5es sobre a tabela:<\/p>\n
\n- Para as exibi\u00e7\u00f5es 1 e 2, ainda n\u00e3o vemos nenhuma interfer\u00eancia. O retargeter 1 apresenta os dois an\u00fancios e entende corretamente que os an\u00fancios s\u00e3o as exibi\u00e7\u00f5es n\u00ba1 e n\u00ba2 do usu\u00e1rio. Assim, o valor real do an\u00fancio e o valor percebido do an\u00fancio (pelo retargeter que faz a exibi\u00e7\u00e3o) s\u00e3o iguais.<\/li>\n
- O problema surge na 3\u00aa exibi\u00e7\u00e3o: como o retargeter 2 exibe o an\u00fancio \u2013 pensando ser essa a exibi\u00e7\u00e3o n\u00ba1 \u2013, ele calcula a exibi\u00e7\u00e3o em R$ 1,00, quando o valor real do an\u00fancio seria R$ 0,64. Veja que o valor real do an\u00fancio diminui em 20% a cada exibi\u00e7\u00e3o adicional do an\u00fancio, de forma a refletir o desgaste do marketing.<\/li>\n
- Com a 4\u00aa exibi\u00e7\u00e3o, voltamos ao retargeter 1. Contudo, como a 3\u00aa exibi\u00e7\u00e3o foi feita pelo retargeter 2, a a\u00e7\u00e3o pelo retargeter 2 agora reduz a capacidade de o retargeter 1 calcular o valor correto da exibi\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
- Esse processo continua at\u00e9 que nenhum outro an\u00fancio seja exibido ao Usu\u00e1rio 1. Ent\u00e3o, retomamos com o Usu\u00e1rio 2.<\/li>\n<\/ol>\n
Com base no estudo acima, descobrimos que o bid excessivo m\u00e9dio \u00e9 de 19% ao usar dois retargeters.<\/p>\n
Parte II: Colis\u00e3o de bids mais cegueira de frequ\u00eancia<\/strong><\/p>\nPara determinar o efeito do conflito de bids e da cegueira de frequ\u00eancia sobre o ROI do anunciante, simulamos milh\u00f5es de solicita\u00e7\u00f5es de bid<\/strong>. A solicita\u00e7\u00e3o de bid acontece quando a exchange de RTB se expande para v\u00e1rios bidders, perguntando quanto cada um deles pagaria para mostrar o an\u00fancio a um usu\u00e1rio espec\u00edfico. A maioria das exchanges de RTB usa o que chamamos de leil\u00e3o de primeiro pre\u00e7o, no qual quem d\u00e1 um bid alto ganha a oportunidade de mostrar um an\u00fancio ao usu\u00e1rio \u2013 e paga o pre\u00e7o do bid. Nosso estudo usa um modelo de leil\u00e3o de primeiro pre\u00e7o.<\/p>\nPara cada solicita\u00e7\u00e3o de bid, cria-se um valor para o anunciante ao mostrar um an\u00fancio dele a tal usu\u00e1rio. No entanto, esse valor \u00e9 uma previs\u00e3o e, portanto, n\u00e3o \u00e9 conhecido com 100% de precis\u00e3o. No campo do retargeting de performance, os melhores players t\u00eam alta precis\u00e3o, o que significa que conseguem predizer a probabilidade de eventos futuros. O que existe de melhor em retargeting prediz, especificamente, a probabilidade de um determinado usu\u00e1rio clicar em um an\u00fancio e fazer a compra no site do anunciante. Usu\u00e1rios com maior probabilidade de reagir \u00e0 publicidade valem mais, e solu\u00e7\u00f5es de retargeting de alta qualidade aumentam ou diminuem o \u201cbid\u201d a fim de refletir essas diferen\u00e7as.<\/p>\n
N\u00f3s condicionamos o valor real da exibi\u00e7\u00e3o como o eCPM<\/strong> da exibi\u00e7\u00e3o.<\/p>\nModelamos o c\u00e1lculo de cada retargeter da seguinte forma:<\/p>\n
\n- Come\u00e7amos com o valor real da exibi\u00e7\u00e3o (eCPM)<\/li>\n
- Ajustamos o eCPM para cima ou para baixo, usando um valor aleat\u00f3rio distribu\u00eddo normalmente, para levar em conta o fato de que todos os retargeters cometem algum erro (pois o futuro n\u00e3o \u00e9 perfeitamente previs\u00edvel)<\/li>\n
- Ajustamos o eCPM para cima para levar em conta \u201cerros de bid excessivo”, conforme determinado na se\u00e7\u00e3o \u201cCegueira de frequ\u00eancia\u201d deste relat\u00f3rio. Esse erro \u00e9 distribu\u00eddo de forma exponencial (j\u00e1 que deve ser 0% ou maior), com uma m\u00e9dia de 19%, com base nos resultados do nosso estudo de cegueira de frequ\u00eancia.<\/li>\n<\/ul>\n
Ao fazer os c\u00e1lculos de valor para cada retargeter, \u00e9 necess\u00e1rio fazer o \u201cshading\u201d (ou redu\u00e7\u00e3o) dos bids, de forma a levar em conta o fato de que o valor do anunciante s\u00f3 pode ser criado quando o valor pago para mostrar uma exibi\u00e7\u00e3o for inferior ao valor real da exibi\u00e7\u00e3o. Adotamos uma abordagem conservadora e presumimos que todos os retargeters aplicam as estrat\u00e9gias ideais de shading de bids (embora esse dificilmente seja o caso, haja vista a escala dos dados necess\u00e1ria para criar c\u00e1lculos de shading ideal de bids).<\/p>\n
Por fim, ao usar os lances reais de cada retargeter podemos simular o leil\u00e3o em si.<\/p>\n
\n- O leil\u00e3o recebe os bids de todos os retargeters<\/li>\n
- O retargeter com o maior bid se destaca contra todos os outros bidders \u201cl\u00e1 no fundo\u201d do leil\u00e3o<\/li>\n
- N\u00f3s refletimos a realidade do marketplace ao usarmos \u201cwin rates\u201d (poder de compra) reais conforme o bid\n
\n- Por exemplo, se o bid mais alto do retargeter for R$ 2,15, \u00e9 poss\u00edvel saber que um bid de R$ 2,15 ganharia o leil\u00e3o 22% das vezes<\/li>\n
- As win rates s\u00e3o “log-normal”, o que significa que aumentam lentamente no in\u00edcio, depois o fazem com mais rapidez e, em seguida, diminuem mais uma vez a velocidade. Chamamos isso de curva em \u201cS\u201d.<\/li>\n
- Aumentar um bid baixo, como de R$ 0,10 para R$ 0,30, n\u00e3o causa grande efeito, pois ambos t\u00eam baixas win rates. Contudo, passar um bid de R$ 1,30 para R$ 1,50 ter\u00e1 efeito maior, pois as win rates escalam com maior rapidez no meio da distribui\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
- Na extremidade mais alta vemos o mesmo efeito que na extremidade mais baixa. Aumentar um bid de R$ 10 para R$ 10,20 n\u00e3o ter\u00e1 grande efeito, pois a win rate j\u00e1 \u00e9 bastante alta.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Se o retargeter ganhar o leil\u00e3o, ser\u00e1 cobrado dele o valor ofertado e calcularemos o valor criado para o anunciante.<\/li>\n<\/ul>\n
Podemos ent\u00e3o repetir essas solicita\u00e7\u00f5es de bid milh\u00f5es de vezes para simular o que acontece quando um cliente de publicidade real contrata parceiros de retargeting. Criamos um c\u00f3digo para descobrir o que aconteceria ao usar 1 retargeter, 2 retargeters e 3 retargeters. Os resultados foram apresentados anteriormente.<\/p>\n
Se voc\u00ea estiver usando um retargeter, continue assim e verifique se est\u00e1 usando a melhor solu\u00e7\u00e3o que existe. Se voc\u00ea estiver usando mais que isso, fa\u00e7a uma boa an\u00e1lise e teste at\u00e9 chegar a um \u00fanico retargeter: isso deve gerar um ROI maior com o mesmo total gasto.<\/p>\n
Para isso, voc\u00ea pode conduzir uma an\u00e1lise pr\u00e9-publica\u00e7\u00e3o do que acontece ao usar um retargeter vs. o que acontece ao usar dois retargeters. Divida seu cookie pool em popula\u00e7\u00f5es A e B. Agora aplique um retargeter ao grupo A e dois retargeters ao grupo B, mantendo o gasto total igual nas popula\u00e7\u00f5es A e B. A partir da\u00ed, me\u00e7a todas as vendas (n\u00e3o vendas atribu\u00eddas) em cada popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Se voc\u00ea pensa como n\u00f3s, e como os clientes com os quais trabalhamos, ver\u00e1 que um retargeter \u00e9 sempre melhor que dois!<\/p>\n
Quer saber mais sobre retargeting? Visite nosso <\/strong>Hub de Retargeting<\/strong><\/a> ou baixe o “<\/strong>Guia R\u00e1pido de 1 vs. 2 retargeters<\/strong><\/a>\u201d completo.\u00a0<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u201cNossa estrat\u00e9gia \u00e9 n\u00e3o misturar retargeters no mesmo mercado. Caso contr\u00e1rio, voc\u00ea incentiva a canibaliza\u00e7\u00e3o e d\u00e1 bids contra si mesmo. E acaba pagando duas vezes pelo mesmo invent\u00e1rio.\u201d \u2013 Wojciech Soltys, Head de Performance Marketing, Remix N\u00e3o importa se voc\u00ea quer comprar uma tecnologia de retargeting ou se mal est\u00e1 dando os primeiros […]<\/p>\n","protected":false},"author":94,"featured_media":10675,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[42],"coauthors":[],"class_list":{"0":"post-10670","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-criteo-updates"},"acf":{"stae_popup_enable":false,"hide_featured_image":false,"has_download":false,"has_embed":false,"podcast_audio_length":""},"yoast_head":"\n
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Como a maioria dos an\u00fancios de retargeting \u00e9 vendida via exchange de RTB, os dois retargeters v\u00e3o dar um bid (em seu nome) por aquele usu\u00e1rio. Chamamos isso de conflito de bids<\/strong>. \u00c9 t\u00e3o ruim quanto parece: usando seu budget para dar um bid contra si mesmo, voc\u00ea vai pagar mais pela mesma impress\u00e3o de an\u00fancio.<\/p>\n Como os dois retargeters est\u00e3o usando a mesma plataforma de ad exchange, seus bids acabam indo um contra o outro e voc\u00ea acaba pagando o pre\u00e7o m\u00e1ximo por todos os bids enviados em seu nome.<\/p>\n O uso de v\u00e1rios retargeters tamb\u00e9m resulta em cegueira de frequ\u00eancia<\/strong>. \u00c9 fundamental que cada usu\u00e1rio veja somente o n\u00famero certo de an\u00fancios e que o valor de cada an\u00fancio seja calculado com precis\u00e3o. No entanto, como o retargeter 1 n\u00e3o sabe quantos an\u00fancios foram exibidos pelo retargeter 2 (e vice-versa), nenhum deles consegue definir um limite de frequ\u00eancia correto para o usu\u00e1rio. Pior ainda: \u00e9 prov\u00e1vel que os usu\u00e1rios sejam alvo de superexposi\u00e7\u00e3o e acabem tendo uma experi\u00eancia negativa com a sua marca. Por fim, os bids enviados por um dos retargeters n\u00e3o refletem o valor real da impress\u00e3o do an\u00fancio, j\u00e1 que n\u00e3o se sabe ao certo o n\u00famero de an\u00fancios j\u00e1 exibidos.<\/p>\n Bem, sabemos que dar bids contra si mesmo s\u00f3 destr\u00f3i o valor. Afinal de contas, quem teria duas contas para dar lances no eBay ou em outros leil\u00f5es online? No entanto, como fazemos para calcular a degrada\u00e7\u00e3o real em ROI decorrente do conflito de bids<\/strong> e da cegueira de frequ\u00eancia<\/strong>?<\/p>\n Para responder a essa pergunta, a Criteo reuniu uma equipe interfuncional de especialistas em leil\u00f5es de RTB, ci\u00eancia de dados e efic\u00e1cia de marketing. Criamos um modelo de simula\u00e7\u00e3o que nos permite investigar a mudan\u00e7a de valor criada para um anunciante ao passar de um para dois \u2013 ou at\u00e9 mesmo tr\u00eas \u2013 retargeters.<\/p>\n Nosso modelo tamb\u00e9m nos permitiu determinar o efeito espec\u00edfico tanto do conflito de bids<\/strong> quanto da cegueira de frequ\u00eancia<\/strong>.<\/p>\n Nosso time conduziu uma simula\u00e7\u00e3o com mais de 150 milh\u00f5es de exibi\u00e7\u00f5es de an\u00fancios. Criamos diferentes cen\u00e1rios: um com um \u00fanico retargeter, outro com dois retargeters e mais um com tr\u00eas retargeters.<\/p>\n A partir da\u00ed, determinamos o valor que cada op\u00e7\u00e3o proporcionaria a um anunciante. Ajustamos v\u00e1rios par\u00e2metros, como divis\u00e3o de exibi\u00e7\u00f5es entre o retargeter 1 e o retargeter 2, a fim de entender como mudan\u00e7as no sistema afetam a redu\u00e7\u00e3o no ROI.<\/p>\n No geral, a pesquisa n\u00e3o deixou nenhuma d\u00favida: a perda no ROI quando os anunciantes usam dois retargeters em vez de um s\u00f3 atinge -22%, e o quadro s\u00f3 piora com a adi\u00e7\u00e3o de mais retargeters ao mix.<\/p>\n Nosso estudo foi formado por dois modelos principais: um modelo para determinar especificamente o efeito negativo da cegueira de frequ\u00eancia<\/strong> e um segundo modelo que usamos para pegar o efeito da cegueira de frequ\u00eancia e aplicar ao conflito de bids<\/strong>. Nesse segundo modelo, determinamos para o anunciante a perda do valor, em termos de ROI.<\/p>\n Parte I: Cegueira de frequ\u00eancia<\/u><\/strong><\/p>\n Ent\u00e3o como fazemos para calcular o efeito exato da cegueira de frequ\u00eancia?<\/p>\n Come\u00e7amos levando em considera\u00e7\u00e3o tr\u00eas fatores principais que determinam a quantidade de degrada\u00e7\u00e3o no ROI que se pode ter ao usar dois retargeters:<\/p>\n N\u00f3s tamb\u00e9m come\u00e7amos com um fato b\u00e1sico do setor: o marketing como um todo se desgasta. Mais especificamente, sabemos que a exposi\u00e7\u00e3o de N+1 a um ve\u00edculo de marketing geralmente \u00e9 menos poderosa que a exposi\u00e7\u00e3o N ao mesmo ve\u00edculo de marketing. No caso de retargeting din\u00e2mico, a Criteo \u00e9 dotada de evid\u00eancias substanciais para calcular a velocidade de desgaste entre 10% e 20% a cada exposi\u00e7\u00e3o adicional.<\/p>\n Quanto \u00e0 frequ\u00eancia, consideramos uma m\u00e9dia de 10. Ainda que a frequ\u00eancia real varie conforme o usu\u00e1rio, descobrimos que essas m\u00e9dias s\u00e3o razo\u00e1veis ao longo de um per\u00edodo de 7 a 10 dias no meio do semestre e representam o per\u00edodo de pico das inten\u00e7\u00f5es de compra para v\u00e1rios produtos.<\/p>\n Por fim, consideramos o \u201cpior caso\u201d, que ocorre quando cada retargeter exibe 50% dos an\u00fancios, junto com um caso mais modesto em que o retargeter principal exibe 80% dos an\u00fancios.<\/p>\n Para cada um desses casos, fizemos um modelo exibi\u00e7\u00e3o-por-exibi\u00e7\u00e3o do que acreditamos que aconteceria.<\/p>\n Confira a tabela a seguir para conhecer um exemplo de como simular a cegueira de frequ\u00eancia: Com base no estudo acima, descobrimos que o bid excessivo m\u00e9dio \u00e9 de 19% ao usar dois retargeters.<\/p>\n Parte II: Colis\u00e3o de bids mais cegueira de frequ\u00eancia<\/strong><\/p>\n Para determinar o efeito do conflito de bids e da cegueira de frequ\u00eancia sobre o ROI do anunciante, simulamos milh\u00f5es de solicita\u00e7\u00f5es de bid<\/strong>. A solicita\u00e7\u00e3o de bid acontece quando a exchange de RTB se expande para v\u00e1rios bidders, perguntando quanto cada um deles pagaria para mostrar o an\u00fancio a um usu\u00e1rio espec\u00edfico. A maioria das exchanges de RTB usa o que chamamos de leil\u00e3o de primeiro pre\u00e7o, no qual quem d\u00e1 um bid alto ganha a oportunidade de mostrar um an\u00fancio ao usu\u00e1rio \u2013 e paga o pre\u00e7o do bid. Nosso estudo usa um modelo de leil\u00e3o de primeiro pre\u00e7o.<\/p>\n Para cada solicita\u00e7\u00e3o de bid, cria-se um valor para o anunciante ao mostrar um an\u00fancio dele a tal usu\u00e1rio. No entanto, esse valor \u00e9 uma previs\u00e3o e, portanto, n\u00e3o \u00e9 conhecido com 100% de precis\u00e3o. No campo do retargeting de performance, os melhores players t\u00eam alta precis\u00e3o, o que significa que conseguem predizer a probabilidade de eventos futuros. O que existe de melhor em retargeting prediz, especificamente, a probabilidade de um determinado usu\u00e1rio clicar em um an\u00fancio e fazer a compra no site do anunciante. Usu\u00e1rios com maior probabilidade de reagir \u00e0 publicidade valem mais, e solu\u00e7\u00f5es de retargeting de alta qualidade aumentam ou diminuem o \u201cbid\u201d a fim de refletir essas diferen\u00e7as.<\/p>\n N\u00f3s condicionamos o valor real da exibi\u00e7\u00e3o como o eCPM<\/strong> da exibi\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Modelamos o c\u00e1lculo de cada retargeter da seguinte forma:<\/p>\n Ao fazer os c\u00e1lculos de valor para cada retargeter, \u00e9 necess\u00e1rio fazer o \u201cshading\u201d (ou redu\u00e7\u00e3o) dos bids, de forma a levar em conta o fato de que o valor do anunciante s\u00f3 pode ser criado quando o valor pago para mostrar uma exibi\u00e7\u00e3o for inferior ao valor real da exibi\u00e7\u00e3o. Adotamos uma abordagem conservadora e presumimos que todos os retargeters aplicam as estrat\u00e9gias ideais de shading de bids (embora esse dificilmente seja o caso, haja vista a escala dos dados necess\u00e1ria para criar c\u00e1lculos de shading ideal de bids).<\/p>\n Por fim, ao usar os lances reais de cada retargeter podemos simular o leil\u00e3o em si.<\/p>\n Podemos ent\u00e3o repetir essas solicita\u00e7\u00f5es de bid milh\u00f5es de vezes para simular o que acontece quando um cliente de publicidade real contrata parceiros de retargeting. Criamos um c\u00f3digo para descobrir o que aconteceria ao usar 1 retargeter, 2 retargeters e 3 retargeters. Os resultados foram apresentados anteriormente.<\/p>\n Se voc\u00ea estiver usando um retargeter, continue assim e verifique se est\u00e1 usando a melhor solu\u00e7\u00e3o que existe. Se voc\u00ea estiver usando mais que isso, fa\u00e7a uma boa an\u00e1lise e teste at\u00e9 chegar a um \u00fanico retargeter: isso deve gerar um ROI maior com o mesmo total gasto.<\/p>\n Para isso, voc\u00ea pode conduzir uma an\u00e1lise pr\u00e9-publica\u00e7\u00e3o do que acontece ao usar um retargeter vs. o que acontece ao usar dois retargeters. Divida seu cookie pool em popula\u00e7\u00f5es A e B. Agora aplique um retargeter ao grupo A e dois retargeters ao grupo B, mantendo o gasto total igual nas popula\u00e7\u00f5es A e B. A partir da\u00ed, me\u00e7a todas as vendas (n\u00e3o vendas atribu\u00eddas) em cada popula\u00e7\u00e3o.<\/p>\n Se voc\u00ea pensa como n\u00f3s, e como os clientes com os quais trabalhamos, ver\u00e1 que um retargeter \u00e9 sempre melhor que dois!<\/p>\n Quer saber mais sobre retargeting? Visite nosso <\/strong>Hub de Retargeting<\/strong><\/a> ou baixe o “<\/strong>Guia R\u00e1pido de 1 vs. 2 retargeters<\/strong><\/a>\u201d completo.\u00a0<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u201cNossa estrat\u00e9gia \u00e9 n\u00e3o misturar retargeters no mesmo mercado. Caso contr\u00e1rio, voc\u00ea incentiva a canibaliza\u00e7\u00e3o e d\u00e1 bids contra si mesmo. E acaba pagando duas vezes pelo mesmo invent\u00e1rio.\u201d \u2013 Wojciech Soltys, Head de Performance Marketing, Remix N\u00e3o importa se voc\u00ea quer comprar uma tecnologia de retargeting ou se mal est\u00e1 dando os primeiros […]<\/p>\n","protected":false},"author":94,"featured_media":10675,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[42],"coauthors":[],"class_list":{"0":"post-10670","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-criteo-updates"},"acf":{"stae_popup_enable":false,"hide_featured_image":false,"has_download":false,"has_embed":false,"podcast_audio_length":""},"yoast_head":"\n2. Cegueira de frequ\u00eancia<\/strong><\/h5>\nO que dizem os dados <\/strong><\/h3>\n
O que descobrimos<\/strong><\/h3>\n
<\/p>\nA metodologia\u00a0<\/strong><\/h3>\n
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Observa\u00e7\u00f5es sobre a tabela:<\/p>\n\n
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