O marketing básico no Facebook tem um teto. Publicar com regularidade, ter bom conteúdo, uma página bem configurada e uma campanha de anúncios simples levam uma marca longe, mas não a levam até ao fim. O marketing avançado no Facebook é o que acontece quando uma marca já tem o essencial a funcionar e quer ir mais além: segmentação de público mais profunda, estruturas de campanha mais inteligentes, melhor uso dos dados orgânicos para decidir o que é pago e táticas que se acumulam ao longo do tempo em vez de dar ganhos pequenos. As marcas que se destacam no Facebook não publicam mais nem gastam mais. Trabalham com melhores sistemas.
Este artigo explica as táticas avançadas que dão resultados às marcas que já dominam o básico, e o raciocínio por trás de cada uma.
Segmentação avançada de público
Públicos personalizados em camadas
Os públicos personalizados básicos segmentam qualquer pessoa que visitou o website ou interagiu com a página. A segmentação avançada vai mais longe, juntando condições em camadas. Um público personalizado em camadas pode segmentar pessoas que visitaram a página de preços mas não converteram, ou pessoas que viram pelo menos 75 por cento de um vídeo específico mas ainda não fizeram uma compra. Cada camada estreita o público para pessoas que mostraram um nível concreto de intenção, o que dá taxas de conversão mais altas e um custo por resultado mais baixo do que o retargeting mais amplo. O criador de públicos do Facebook permite combinar várias condições com lógica E e OU, o que torna possível construir públicos que refletem exatamente o padrão de comportamento que a marca quer segmentar.
Retargeting sequencial
O retargeting sequencial mostra anúncios diferentes à mesma pessoa em diferentes fases da sua relação com a marca, com base nas ações que ela fez. Uma pessoa que viu um vídeo de introdução pode ver a seguir um anúncio com informação mais detalhada sobre o produto. Uma pessoa que visitou o website depois de ver esse segundo anúncio pode ver então uma oferta direta ou um testemunho. Esta sequência reflete a forma como a confiança se constrói de facto antes de uma decisão de compra, e supera de forma consistente mostrar repetidamente o mesmo anúncio ao mesmo público. O retargeting sequencial exige criar segmentos de público separados para cada fase do percurso e criar um criativo distinto para cada um, mas a melhoria na eficiência da conversão normalmente justifica a preparação adicional.
Públicos semelhantes baseados em valor
Os públicos semelhantes padrão encontram pessoas parecidas com os clientes atuais da marca. Os públicos semelhantes baseados em valor encontram pessoas parecidas com os clientes de maior valor da marca, ponderados pelo quanto cada cliente gastou ou pela frequência com que comprou. O Facebook usa os dados de valor para dar prioridade a encontrar pessoas com mais probabilidade de se tornarem clientes de grande valor, e não apenas clientes quaisquer. Para as marcas com histórico de compras suficiente nos dados dos clientes, os públicos semelhantes baseados em valor costumam dar um melhor retorno do investimento em anúncios do que os padrão, porque o algoritmo está a otimizar para a qualidade e não para o volume.
Estruturas de campanha mais inteligentes
Otimização do orçamento da campanha
A otimização do orçamento da campanha (Campaign Budget Optimization), agora a estrutura de campanha predefinida no sistema de anúncios da Meta, define o orçamento ao nível da campanha e deixa o algoritmo distribuir o gasto pelos conjuntos de anúncios com base no desempenho em tempo real, em vez de ter um orçamento fixo por conjunto de anúncios. A vantagem é que o algoritmo pode deslocar orçamento para o público ou criativo que estiver a _blocked_ melhor em cada momento, em vez de gastar por igual independentemente do desempenho. Para as marcas que correm vários segmentos de público ao mesmo tempo, esta otimização tira o palpite de repartir o orçamento à mão e tende a dar um custo por resultado global mais baixo com o tempo, à medida que o algoritmo aprende que combinações funcionam melhor.
Regras automáticas
As regras automáticas permitem à marca definir condições que desencadeiam ações automáticas: pausar um anúncio quando o custo por resultado passa um limite definido, aumentar o orçamento de um anúncio que está a ir muito bem ou enviar uma notificação quando o alcance desce abaixo de um certo nível. Para as marcas que correm várias campanhas em simultâneo, as regras automáticas evitam a degradação do desempenho que ocorre quando uma campanha piora entre verificações manuais. Também permitem responder mais depressa às mudanças de desempenho do que só com monitorização humana, já que a regra é executada de imediato quando a condição se cumpre, em vez de esperar por uma revisão agendada.
Campanhas Advantage Plus
O Advantage Plus é o tipo de campanha da Meta movido por IA, que automatiza grande parte das decisões de segmentação, posicionamento e entrega de criativos. Em vez de especificar públicos e posicionamentos à mão, a marca indica um público demográfico amplo e vários elementos criativos, e o algoritmo decide a quem mostrar que criativo com base no desempenho previsto. As campanhas Advantage Plus deram bons resultados a marcas com variedade criativa suficiente e dados de conversão bastantes para o algoritmo aprender. Funcionam pior para marcas com públicos muito de nicho, em que a segmentação algorítmica ampla tende a gastar orçamento em utilizadores irrelevantes. Testar o Advantage Plus ao lado de uma campanha com estrutura tradicional, em vez de substituir por completo a estrutura manual, é uma abordagem mais fiável do que apostar tudo na automatização antes de definir uma base de desempenho.
Usar dados orgânicos para melhorar o desempenho pago
Promover conteúdo orgânico comprovado
O conteúdo orgânico que tem bom desempenho, medido pela taxa de interação, comentários, partilhas e cliques no link, está a dizer algo à marca: este tema, este formato ou este ângulo tem eco no público. Usar esse sinal para decidir que conteúdo merece orçamento pago é mais fiável do que criar criativos de anúncios do zero com base em suposições. Uma publicação que já tem boa interação orgânica é um conceito criativo testado. Impulsioná-la ou construir um anúncio pago à volta da mesma ideia leva uma abordagem validada a um público maior, o que tende a dar melhores resultados do que correr criativos pagos que nunca foram testados de forma orgânica. Para saber que métricas orgânicas usar como sinais, vê Análise e estatísticas do Facebook.
Construir públicos quentes a partir da interação orgânica
Cada conteúdo orgânico que a marca publica e que gera interação acrescenta pessoas a um grupo de público quente, que pode ser alvo de retargeting com anúncios pagos. Quem viu um vídeo, comentou uma publicação ou visitou a página de forma orgânica mostrou interesse na marca sem que fosse preciso gasto pago para chegar até si. Criar campanhas de retargeting dirigidas especificamente a estas pessoas dá alguns dos públicos pagos mais eficientes que existem, porque a marca já passou a primeira fase de criação de confiança através do conteúdo orgânico. Este circuito do orgânico para o pago é uma das vantagens menos aproveitadas pelas marcas que mantêm uma presença orgânica consistente a par das campanhas pagas.
Estratégias de dados próprios
Porque é que os dados próprios contam mais agora
As mudanças na forma como os sistemas operativos móveis tratam o acompanhamento de dados reduziram a fiabilidade dos dados de público baseados em pixel para alguns segmentos de utilizadores. Os dados próprios (first-party data), ou seja, os dados recolhidos diretamente pela marca e não através de acompanhamento de terceiros, não são afetados por estas mudanças. Uma lista de email, uma base de dados de clientes e uma lista de compradores anteriores são todos ativos de dados próprios que podem ser carregados para o Facebook como públicos personalizados e usados como base para campanhas de retargeting e de públicos semelhantes. As marcas que têm vindo a construir a sua lista de email e a base de dados de clientes com consistência estão numa posição bastante melhor para a publicidade no Facebook do que as marcas cuja estratégia de público depende só do acompanhamento por pixel. Para saber porque é que construir uma lista de email é tanto uma estratégia de resiliência como de público, vê Risco das plataformas e como criar resiliência.
A API de Conversões como complemento ao pixel
A API de Conversões do Facebook é um método de acompanhamento do lado do servidor que envia os dados de conversão diretamente do servidor da marca para o Facebook, em vez de depender por inteiro do pixel que funciona no navegador. Como funciona independentemente das definições de privacidade do navegador e dos bloqueadores de anúncios, a API de Conversões capta eventos de conversão que o pixel perde, dando ao algoritmo dados mais completos para otimizar. As marcas com um gasto relevante em anúncios que veem nos dados do pixel menos conversões do que mostra a análise do website perderam muitas vezes esses dados por falhas de acompanhamento que a API de Conversões consegue recuperar. Configurá-la a par do pixel, e não em substituição dele, dá ao algoritmo o sinal mais completo possível.
Táticas de conteúdo que se acumulam com o tempo
Construir uma biblioteca de vídeo
O vídeo no Facebook tem uma vida útil mais longa do que a maioria das marcas imagina. Um vídeo educativo bem feito, publicado há seis meses, pode continuar a gerar visualizações, a criar públicos quentes a partir dessas visualizações e a dar oportunidades de retargeting com os espectadores que acrescenta ao grupo de público personalizado. As marcas que tratam cada vídeo como uma publicação de uma só vez perdem este valor acumulado. Construir uma biblioteca de vídeo perene (evergreen), isto é, conteúdo que aborda temas relevantes para o público e que não ficam desatualizados depressa, cria um ativo que continua a gerar públicos quentes e a apoiar o retargeting pago muito depois da data de publicação inicial. Para saber como produzir vídeo que funcione no Facebook, vê Imagens, vídeos e elementos visuais no Facebook.
Testar conteúdo como prática sistemática
As marcas avançadas não adivinham o que vai funcionar. Testam de forma sistemática, mudando uma variável de cada vez, deixando os testes correr o tempo suficiente para dar resultados fiáveis e aplicando as conclusões às decisões futuras de conteúdo e de campanhas. Uma experiência de conteúdo por trimestre, testando um novo formato, um novo ângulo de tema ou uma nova forma de publicar, produz um conhecimento específico do público da marca que se acumula numa vantagem competitiva significativa ao longo do tempo. As marcas com a presença mais eficaz no Facebook não são normalmente as de maior orçamento nem as com mais seguidores. São as que sabem mais sobre o que o seu público específico responde, e esse conhecimento vem de testes estruturados e não da intuição.
Para as táticas de base em que as estratégias avançadas assentam, vê Marketing no Facebook e crescimento orgânico e Facebook Ads: estratégia, segmentação e orçamento.
Como é que o teu website apoia as táticas avançadas de Facebook?
A segmentação avançada no Facebook só é tão eficaz quanto o destino para onde envia as pessoas. Públicos em camadas, retargeting sequencial e campanhas de dados próprios trazem ao website visitantes com mais intenção. O que acontece quando eles chegam determina se essa precisão de segmentação se traduz em resultados comerciais. Uma estratégia de Facebook de alto desempenho com um website que não foi feito para converter é esforço concentrado no sítio errado.
O criador de websites da WEMASY dá às marcas landing pages que convertem o tráfego que as táticas avançadas de Facebook trazem. A Análise e estatísticas da WEMASY mostra-te o que esses visitantes fazem quando chegam, o que fecha o ciclo entre a precisão da segmentação e os resultados reais. Vê o que está incluído em /pricing.
Perguntas frequentes
O que é o retargeting sequencial no Facebook e como funciona?
O retargeting sequencial mostra anúncios diferentes à mesma pessoa em diferentes fases da sua relação com a marca, com base nas ações que ela já fez. Uma pessoa que viu um vídeo pode ver um anúncio diferente do de alguém que visitou o website mas não converteu, e quem já esteve na página de preços pode ver ainda outro anúncio. Cada fase da sequência mostra um criativo que corresponde ao nível de familiaridade e de intenção que essa pessoa já demonstrou. Isto reflete o processo natural de criar confiança antes de uma decisão de compra e supera de forma consistente mostrar o mesmo anúncio ao mesmo público repetidamente. Com o criador de websites da WEMASY, podes configurar isto diretamente no teu website.
O que é um público semelhante baseado em valor no Facebook?
Um público semelhante baseado em valor é criado a partir de uma lista de clientes que inclui uma coluna de valor, como o gasto total ao longo da vida ou a frequência de compra, junto com os identificadores dos clientes. O Facebook usa esses dados de valor para encontrar pessoas novas parecidas com os clientes de maior valor da marca, e não com clientes quaisquer. O resultado é um público de prospeção inclinado a encontrar pessoas com probabilidade de se tornarem clientes de grande valor, em vez do grupo mais vasto possível de pessoas parecidas com a base de clientes em geral. As marcas com histórico de compras suficiente nos dados dos clientes costumam ter melhor retorno do investimento em anúncios com os públicos semelhantes baseados em valor do que com os padrão.
O que é a API de Conversões do Facebook e porque devem as marcas usá-la?
A API de Conversões do Facebook é um método do lado do servidor para enviar dados de conversão diretamente do servidor da marca para o Facebook, em vez de depender por inteiro do pixel que funciona no navegador. Como funciona independentemente das definições de privacidade do navegador e dos bloqueadores de anúncios, capta eventos de conversão que o pixel perde por restrições de acompanhamento. Usar o pixel e a API de Conversões em conjunto dá ao algoritmo do Facebook dados mais completos para otimizar, o que melhora o desempenho das campanhas. As marcas com um gasto relevante em anúncios que notam uma diferença entre as conversões que o Facebook reporta e as que a análise do website mostra estão provavelmente a perder dados por falhas de acompanhamento que a API de Conversões consegue recuperar.
Como se usa o conteúdo orgânico do Facebook para melhorar o desempenho dos anúncios pagos?
O conteúdo orgânico que gera boa interação, medida por comentários, partilhas e cliques no link, já foi testado pelo público e passou. Usar esses dados de desempenho para decidir que conteúdo merece orçamento pago é mais fiável do que criar criativos de anúncios do zero. Uma publicação que gerou boa interação de forma orgânica é um conceito criativo validado: o tema, o formato e o ângulo já se confirmaram como tendo eco no público. Impulsioná-la ou construir um anúncio pago à volta da mesma abordagem leva esse conceito validado a um público maior, o que costuma dar melhores resultados do que correr criativos pagos por testar.
Quando deve uma marca pensar em usar campanhas Advantage Plus?
Vale a pena testar as campanhas Advantage Plus quando a marca tem variedade criativa suficiente, ou seja, várias combinações de imagens, vídeos e textos, e dados de conversão bastantes de campanhas anteriores para o algoritmo aprender. Costumam funcionar bem para marcas com um público demográfico amplo, em que a seleção algorítmica do público supera a segmentação manual. Costumam _blocked_ menos em marcas com públicos muito de nicho ou requisitos de segmentação muito específicos, em que a distribuição algorítmica ampla tende a desperdiçar gasto em utilizadores irrelevantes. Testar o Advantage Plus ao lado de uma campanha com estrutura tradicional, em vez de substituir por completo a estrutura manual, permite à marca comparar o desempenho antes de se comprometer com a abordagem automatizada.
Como é que construir uma lista de email melhora o desempenho dos anúncios no Facebook?
Uma lista de email é um ativo de dados próprios que pode ser carregado para o Facebook como público personalizado, para retargeting e como origem para criar públicos semelhantes. Ao contrário dos públicos baseados em pixel, os públicos de listas de email não são afetados pelas definições de privacidade do navegador nem pelos bloqueadores de anúncios, o que os torna mais fiáveis como dados de segmentação. Uma lista de email bem mantida, com clientes reais ou subscritores interessados, produz públicos personalizados e semelhantes de alta qualidade, porque os dados refletem interesse real e não comportamento presumido. As marcas que constroem a lista de email com consistência têm uma vantagem de segmentação que se acumula com o tempo, à medida que a lista cresce e os públicos semelhantes criados a partir dela ficam mais afinados.