Veja como o uso do planejador de palavras-chave pode ajudar a sua empresa a prever resultados e melhorar o Marketing de Performance em suas campanhas
Você sabia que, ao extrair dados do seu planejador de palavras-chave, é possível usar a análise de dados para calcular o lucro máximo possível de uma campanha paga? Digamos que você decida lançar uma campanha deste tipo. Pode ser uma campanha para uma marca existente ou não; talvez você só queira entender mais sobre o mercado em que deseja abrir seu negócio.
Assim, se você estiver em alguma dessas situações, a abordagem do uso do planejador de palavras-chave pode validar sua estratégia antes do lançamento. Isso pode dar a você uma ideia de quão eficiente seria determinada campanha ou ideia. E, claro, diminuir os riscos. A seguir, vamos entender mais sobre o uso desta estratégia e como ela pode fazer toda a diferença no Marketing de Performance da sua empresa.
Como funciona o planejador de palavras-chave
O primeiro ponto é entender um pouco mais sobre o planejador de palavras-chave. Basicamente, esta é uma ferramenta gratuita do Google Ads, que permite extrair dados de pesquisa para qualquer palavra-chave que você desejar. Assim, depois de navegar pelo planejador de palavras-chave, você deseja criar um plano que contenha todas as palavras-chave para as quais planeja uma campanha.
Essas palavras-chaves podem ser encontradas apenas inserindo uma ideia inicial ou mesmo um site relevante no assunto. Se você deseja ter insights sobre palavras-chave que poderiam ajudar você a vender tênis de corrida, poderia utilizar o site da Nike, por exemplo, para uma pesquisa inicial.
Independentemente da sua escolha, ao final do processo você terá uma lista de palavras-chave populares. Com isso, poderá escolher com quais delas deseja trabalhar, e começar a criar um planejamento.
Estudo de caso: a relação entre dados e Marketing de Performance
Para ilustrarmos melhor a relação entre Marketing de Performance e o buscador de palavras-chave, usaremos um estudo de caso publicado em artigo da Towards Data Science, pelo profissional Mack Grenfell. Neste caso, a empresa possui um lance de custo por clique nos anúncios de Google Ads, de US$ 1,75, conforme vemos abaixo:
Com isso, a empresa pode esperar atingir um determinado conjunto de métricas fazendo lances nessas palavras-chave. É possível clicar no lance para alterá-lo e ver como as métricas mudam em resposta. Mas, o interessante sobre isto não são os dados em si, e sim entender o que está por trás dos dados.
Contudo, para chegar a esse ponto, a empresa precisa antes extrair pontos de dados da ferramenta, para tentar reconstruir essa equação. Para isso, o exemplo demonstra a criação de uma planilha do Google, com diversos níveis de lances diferentes:
Em seguida, é preciso inserir cada um desses lances no Planejador de palavras-chave, anotando as projeções reais de Custo por Clique, multiplicando os valores para obter o custo. Esse é um processo trabalhoso, mas vale a pena ser feito. Ao final, você terá algo mais ou menos assim:
Neste sentido, é possível observar alguns pontos importantes:
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Um lance de $ 0 não lhe dará nenhum clique;
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Os intervalos entre os lances aumentam à medida que os lances aumentam. Isso ocorre simplesmente porque a diferença incremental nos cliques fica progressivamente menor à medida que você aumenta seus lances;
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O volume não está mais sendo limitado pelo seu lance, mas sim pelo volume total de pesquisa disponível.
Com essas informações em mãos, é possível traçar um gráfico de dispersão de cliques em relação ao CPC:
Assim, para entender a relação entre cliques e Custo Por Clique, é possível realizar uma análise de regressão e adicionar uma linha de tendência ao gráfico de dispersão. Em nosso exemplo, foi utilizado um polinômio de 2ª ordem (ou seja, uma equação quadrática), conforme abaixo:
Nesse sentido, a equação da linha de tendência é exibida na parte superior do gráfico. Sendo:
Cliques = -600 + 14627 CpC – 2710 CpC²
Com isso, esta equação permite descrever quantos cliques podemos obter para diferentes CPCs na faixa de US$ 0,00 a US$ 2,70. Isso é útil porque permite que a empresa saiba quantos cliques pode obter para um determinado custo por clique, desde que possua uma estimativa da taxa de conversão. Além disso, também é possível estimar quantas conversões podem ser realizadas para um determinado Custo Por Clique.
Assim, se a empresa conhecer sua margem por conversão, também poderá saber quanto lucro pode ser gerado em um determinado Custo por Clique. Para chegar neste cálculo, é preciso descobrir antes o valor por clique que entrega o lucro máximo à empresa. Segundo o nosso exemplo, vamos dizer que a margem de lucro seja de US$ 50, e a taxa de conversão de 5%. Isso nos daria o seguinte cálculo:
Agora, para encontrar os pontos estacionários, ou seja, os pontos em que o lucro é máximo, simplesmente zeramos o lado esquerdo da equação. Isso equivale a dizer que estamos procurando o pico do gráfico que a equação acima fornece. Então, teremos:.
Por fim, se analisarmos e resolvermos esta equação, descobriremos que existem dois valores de Custo por Clique para os quais a equação acima é verdadeira:
Ou seja, obtemos assim duas soluções, ou dois valores de Custo por Lucro que aparentemente maximizariam nosso lucro. Porém, é possível descartar o segundo valor, uma vez que a linha de tendência que traçamos é válida apenas para valores de cpc abaixo de US$ 2,70.
Então, o que isso nos diz é que a empresa em questão pode gerar o lucro máximo possível atingindo um CPC de US$ 1,10. Uma olhada em nosso gráfico de lances acima indica que isso corresponde a um lance de US$ 1,80.
Vale dizer que, neste exemplo de Marketing de Performance, os dados originais do planejador de palavras-chave eram mensais, sendo que os dados acima representam o lucro máximo mensal que a empresa poderia gerar. Ou seja, com um Custo Por Clique de US$ 1,10, teríamos uma margem de US$ 50 por conversão e um taxa de conversão de 5%.
Conclusão
Em resumo, isso tudo valida a estratégia de pesquisa paga da empresa em questão. Após construir um plano no Planejador de palavras-chave, é possível usar os termos de pesquisa relevantes para o produto, extrair os dados relevantes e utilizá-los para estabelecer uma relação entre CPC e cliques.
Com isso feito, foi possível trabalhar em cima de uma equação para determinar o lucro, e entender como esse lucro se transforma em relação ao custo por clique.
Quando falamos em Marketing de Performance, este tipo de estratégia é valiosa, e pode colocar sua empresa um passo à frente dos concorrentes, além de auxiliar os gestores a terem informações precisas e importantes para determinar as próximas decisões tomadas em campanhas. E, quem sabe, melhorar seus resultados.
