{"id":22497,"date":"2020-01-15T17:30:57","date_gmt":"2020-01-15T20:30:57","guid":{"rendered":"https:\/\/mercadobinario.com.br\/?p=22497"},"modified":"2024-02-20T11:38:15","modified_gmt":"2024-02-20T14:38:15","slug":"aprendizado-de-maquina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mercadobinario.com.br\/blog\/aprendizado-de-maquina\/","title":{"rendered":"Aprendizado de M\u00e1quina: 4 erros da maioria dos anunciantes"},"content":{"rendered":"

Audito diariamente diversas contas de an\u00fancios e um erro comum da maioria dos anunciantes \u00e9 n\u00e3o entender como o aprendizado de m\u00e1quina da intelig\u00eancia artificial funciona<\/strong>.<\/p>\n

De 3 anos para c\u00e1, tanto o Facebook Ads<\/a> como o Google Ads<\/a> evolu\u00edram seus recursos de Intelig\u00eancia Artificial<\/a>. Por meio de machine learning<\/strong><\/em>\u00a0estas ferramentas agora conseguem identificar padr\u00f5es de convers\u00e3o<\/strong> no comportamento dos usu\u00e1rios, mostrando seus an\u00fancios para prospects<\/em> com altas chances de adquirir seus produtos ou servi\u00e7os.<\/p>\n

O que tenho notado \u00e9 que o fator humano \u00e9 o que bloqueia muitos resultados<\/strong> no uso destas ferramentas, pois algumas a\u00e7\u00f5es atrapalham o aprendizado da m\u00e1quina<\/strong>. E muitos anunciantes desconhecem isto. Sempre incentivo os anunciantes que atendo a fazerem o seguinte questionamento: “tenho um rob\u00f4 otimizando as minhas campanhas, estou ajudando ou atrapalhando seu aprendizado?”<\/p>\n

Abaixo listei os principais erros cometidos ao usar a AI em campanhas de an\u00fancios:<\/p>\n

Aprendizado de m\u00e1quina erro 1: n\u00e3o us\u00e1-la<\/strong><\/h2>\n

O primeiro grande erro \u00e9 n\u00e3o usar a intelig\u00eancia artificial<\/a>. Ainda \u00e9 muito comum encontrar anunciantes trabalhando manualmente com estes pain\u00e9is de m\u00eddia. A gest\u00e3o manual ou focada apenas em tr\u00e1fego<\/strong> n\u00e3o necessariamente representa resultados.<\/p>\n

Um erro comum \u00e9 achar que trazer mais tr\u00e1fego para o seu site ir\u00e1 gerar melhores resultados de vendas. Com a quantidade de anunciantes crescendo a cada dia, e os usu\u00e1rios em dispositivos digitais aumentando, o segredo n\u00e3o \u00e9 aparecer para todo mundo<\/strong> (at\u00e9 porque isto \u00e9 muito caro), mas sim aparecer para usu\u00e1rios que tenham alta chance de convers\u00e3o.<\/p>\n

Fazer isto manualmente \u00e9 praticamente imposs\u00edvel, mas a m\u00e1quina tem a capacidade de assimilar o padr\u00e3o de compra de quem j\u00e1 converteu anteriormente<\/strong> e, com o tempo, aprender\u00e1 a mostrar o seu an\u00fancio para pessoas cada vez mais qualificadas, melhorando gradativamente os seus resultados.<\/p>\n

Leia mais: Intelig\u00eancia artificial: 5 tend\u00eancias de Marketing Digital para anunciantes em 2020<\/a><\/pre>\n
Erro 2: n\u00e3o ter pontos de convers\u00e3o tagueados<\/strong><\/h3>\n
Voc\u00ea quer usar a intelig\u00eancia artificial, mas seus pontos de convers\u00e3o<\/strong> est\u00e3o tagueados? Para o rob\u00f4 aprender, ele precisa dos dados das convers\u00f5es<\/strong> que aconteceram anteriormente. Quanto mais dados voc\u00ea oferecer para a ferramenta, e mais estruturados e claros estes dados estiverem, mais r\u00e1pido a m\u00e1quina aprender\u00e1.<\/p>\n
Um erro comum \u00e9 configurar suas campanhas para convers\u00e3o, mas n\u00e3o ter tags<\/strong> no site. Isso deixa a ferramenta funcionando de forma errada. Outro erro \u00e9 n\u00e3o ter volume de convers\u00e3o<\/strong> suficiente. A m\u00e1quina precisa de, pelo menos, uma convers\u00e3o por dia em cada campanha para atuar de forma eficiente. Campanhas ou grupos que n\u00e3o geram convers\u00e3o, ou possuem um volume baixo, devem ser pausadas<\/strong>.<\/p>\n
Leia mais: 6 Dicas de Copy para seus An\u00fancios de Google Ads [+B\u00d4NUS]<\/a><\/pre>\n
Erro 3: n\u00e3o deixar a m\u00e1quina aprender<\/strong><\/h3>\n
A ansiedade \u00e9 o seu maior inimigo<\/strong> ao usar intelig\u00eancia artificial. Alguns anunciantes acham que quanto mais mexem na campanha e mais alteram os par\u00e2metros, mais resultados ter\u00e3o. Mas ao usar AI, o contr\u00e1rio que \u00e9 verdadeiro. Hist\u00f3rico<\/strong> e aprendizagem<\/strong> devem ser as\u00a0 palavras de ordem para um usu\u00e1rio de machine learning<\/em>.<\/p>\n
O aprendizado da m\u00e1quina \u00e9 guardado em cada um destes elementos: na conta, na campanha, num grupo e num an\u00fancio. Cada vez que voc\u00ea altera ou cria novos elementos, ela volta para aprendizagem<\/strong>. Ou seja, ao revisar tudo que aprendeu, ela ir\u00e1 trabalhar novamente para se adequar as novas altera\u00e7\u00f5es. Ou seja, seu an\u00fancio que antes estava aparecendo para uma amostragem com grandes chances de convers\u00e3o, voltar\u00e1 a ser mostrado para um p\u00fablico gen\u00e9rico, at\u00e9 que a m\u00e1quina encontre novos padr\u00f5es.<\/p>\n
Alguns anunciantes saem criando campanhas sem aproveitar o hist\u00f3rico de campanhas antigas e esperam que estas novas performem t\u00e3o bem quanto as anteriores, mas dificilmente isto acontece. Alguns se enganam criando campanhas mais segmentadas, baseadas nas passadas, e at\u00e9 conseguem melhores resultados pela segmenta\u00e7\u00e3o, mas n\u00e3o pela AI. O ideal \u00e9 segmentar a mesma campanha que j\u00e1 estava ativa<\/strong>, unindo a nova segmenta\u00e7\u00e3o com o hist\u00f3rico da AI, o que gera resultados ainda melhores.<\/p>\n
Leia mais: Tudo o que voc\u00ea precisa saber sobre Intelig\u00eancia Artificial no Marketing Digital<\/a><\/pre>\n
Erro 4: fazer a\u00e7\u00f5es que afetam o aprendizado<\/strong><\/h3>\n
Outro grande erro de alguns anunciantes \u00e9 fazer altera\u00e7\u00f5es que afetam o aprendizado<\/strong>. Existem diversas a\u00e7\u00f5es que devem ser, sim, desempenhadas na campanha e que ajudam, e muito, o resultado quando se usa AI. J\u00e1 outras afetam negativamente os resultados. Saber o que fazer, e o que n\u00e3o fazer<\/strong>, \u00e9 o que ir\u00e1 diferenciar as empresas que t\u00eam bons resultados com rob\u00f4s<\/a>, das que permanecer\u00e3o estagnadas.<\/p>\n
A higieniza\u00e7\u00e3o de palavras-chaves<\/strong><\/a>, \u00e9 um bom exemplo de uma pr\u00e1tica simples que ajuda a intelig\u00eancia artificial. \u00c9 muito importante retirar constantemente os termos ruins atribu\u00eddos \u00e0 sua campanha. Esta a\u00e7\u00e3o n\u00e3o faz a m\u00e1quina regredir no aprendizado. Entretanto, trocar a estrat\u00e9gia de lance antes de 15 dias<\/strong>\u00a0ou criar novas campanhas <\/strong>s\u00e3o pr\u00e1ticas reprov\u00e1veis.<\/p>\n
A AI demora 15 dias, em m\u00e9dia, para fazer sua aprendizagem inicial: 7 de an\u00e1lise e 7 de aprendizagem. Diante disso, esperar grandes resultados de uma campanha que est\u00e1 em seus primeiros dias de aprendizado, alterando a sua estrutura constantemente, \u00e9 impedir que os rob\u00f4s trabalhem para voc\u00ea.<\/p>\n
Existem diversos outros erros<\/a> de anunciantes ao usar a AI, o que \u00e9 comum, pois a tecnologia ainda \u00e9 nova<\/strong> e por muitos anos fomos ensinados a fazer an\u00fancios de uma forma diferente. Na Mercado Bin\u00e1rio<\/strong> temos uma metodologia exclusiva e ferramentas de intelig\u00eancia artificial que podem te ajudar a tirar os melhores resultados de seus an\u00fancios.<\/p>\n
Solicite agora uma consultoria gr\u00e1tis com nossa equipe e veja pontos de melhoria em suas campanhas!<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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