Entenda como melhorar suas estratégias de remarketing

Há alguns anos, foram lançadas as listas de remarketing do Google para os anúncios da rede de pesquisa (RLSA) e, desde então, muitos profissionais de marketing especializados em search estão tentando aproveitar este recurso em suas ações de marketing digital. É possível gerar um aumento expressivo em conversões e taxas de clique utilizando um histórico sobre a navegação de um usuário dentro de um site. E isso acontece porque as mensagens são entregues de forma eficaz e são definidas pela segmentação de público.

Mesmo apresentando bons resultados, os anúncios da rede de pesquisa do Google (RLSA) ainda possuem pontos que necessitam ser aprimorados de forma mais inteligente, como a escala, para que seja possível gerar resultados ainda melhores para as marcas.

A solução para o desafio de escala

Existem dois principais estilos de segmentação no RLSA: a negativa e positiva. A segmentação positiva é utilizada pelos profissionais de marketing para criar aumentos em suas campanhas – eles a utilizam de forma mais agressiva em públicos que demonstram maior interesse em produtos ou serviços do anunciante. Já a segmentação negativa é utilizada para evitar gastos em cliques por pessoas que não demonstram interesse algum em seus produtos, por exemplo, clientes já convertidos.

Apesar de eficaz, a maioria dos profissionais de marketing que já implementaram RLSA aprenderam que pode ser muito difícil fazer a sua gestão.  Há algumas limitações na forma de como as listas de cookies são geradas, permitindo a estruturação dos públicos baseados apenas no mais básico da interação no site: visita às páginas. O que falta no RLSA é a sofisticação na criação do público-alvo, que tem sido tão eficaz em quase todos os outros canais de marketing digital há muito tempo.

Diante disso, surgiram algumas soluções no mercado com objetivo de endereçar esse problema. A IgnitionOne, por exemplo, oferece a ferramenta Score-Powered Search para disponibilizar aos profissionais de marketing algoritmos inteligentes que analisam o comportamento do usuário para criar audiências mais fortes e específicas, além de oferecer serviços personalizados e anúncios com um ótimo custo-benefício. O objetivo é permitir a entrega do anúncio certo para a pessoa certa, no momento certo.

Tornando a estratégia em realidade

As palavras-chaves “sem marca” mais comuns vêm com CPCs cada vez maiores – como “seguro”, “empréstimo”, “hotel”, etc. Para alguns anunciantes, elas podem apresentar um custo tão alto que acabam se tornando inviáveis, impedindo a entrada de um grande tráfico potencial.

E para driblar esses altos custos, a solução permite, por meio da pontuação do usuário, isolar o uso dessas palavras-chave para apenas aqueles consumidores com uma alta propensão de conversão. Com isso, e sem ignorar um público valioso, há uma significante economia de gastos desnecessários com anúncios mal direcionados.

Uma abordagem similar pode ser utilizada para palavras-chave de volume alto e CPC baixo, utilizando o algoritmo (Score) devidamente configurado e bons ajustes de oferta que reduzem muito o número de impressões desperdiçadas que, de outra forma, abaixariam seu CTR e seu índice de qualidade.

Apesar da segmentação negativa ser mais utilizada em clientes já existentes, a segmentação positiva pode ser utilizada para esse público também. Isto pode ser feito através de apresentação de novas ofertas para cross-sell ou upsell, recomendações ou programas de fidelidade para visitantes frequentes.

O caso descrito é um exemplo perfeito para duas metades que criam um todo. Seja qual for a estratégia, utilizar uma abordagem de algoritmo pode ajudar a melhorar significantemente o seu programa de remarketing em search.

Publicado originalmente no ExchangeWire

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