Quais são os erros que mais se cometem nos testes de anúncios de publicidade tradicional e online, para além de cingi-la às alterações do rácio CTR (isto, no último caso)? A esta pergunta responderam 18 peritos em pay per click (PPC), no âmbito de uma iniciativa da plataforma de pesquisa para publicitários e agências, ClickEquations. As opiniões nem sempre são concordantes, mas há preceitos unanimemente valorizados, como a coerência entre os conteúdos dos anúncios, as palavras-chave usadas e as páginas de entrada para as quais os utilizadores são encaminhados, entre outras. Conheça os argumentos, faça o seu próprio julgamento e passe a dar mais fundamento a decisões que podem mudar o rumo de um negócio.
Brad Geddes critica a falta de orientação para o conceito de Proveito por Apresentação do Anúncio (Profit Per Impression): “Escolhermos o Custo por Acção (Cost Per Action) mais baixo ou o anúncio com o rácio de conversão mais elevado não significa conseguir o melhor retorno para a conta que queremos desenvolver”, defende. Não reunir informação suficiente antes de tomar decisões é outro erro a evitar. Brad Geddes lembra que há muitas ferramentas disponíveis online, através das quais é possível obter respostas, mesmo com números baixos – por exemplo, 15 apresentações e um click, para um anúncio, e 10 clicks e 15 apresentações, para outro. De qualquer forma, o erro número um é não testar de todo o copy publicitário: “É tão fácil, que não há razões para não o fazer – e frequentemente”.
Já Andrew Goodman defende que se optarmos por testar uma variável de cada vez, levaremos uma eternidade a optimizar um anúncio, o que não faz sentido do ponto de vista da estatística, para além de ser impraticável. Ao tentar isolar dois call to action diferentes, por exemplo, para ver qual deles resulta melhor, estão a ignorar-se as interacções das variáveis e os custos de oportunidade dos outros testes que se poderiam estar a fazer. É uma abordagem que falha por ser restritiva e parcial, defende Andrew Goodman. Concluindo, “não há qualquer problema em fazer testes mais alargados, usando três ou quatro estilos completamente diferentes de anúncio. Antes pelo contrário. Dessa forma, será possível verificar se algum deles gera uma resposta significativamente melhor do que os demais”. Este parecer destoa do parecer da maioria dos especialistas nesta matéria. Mas, como diz Andrew Goodman, “em Marketing não se geram resultados perdendo tempo com os capítulos errados de livros de estatística errados”.
Jessica Niver resume em quarto pontos os principais erros cometidos ao nível dos anúncios publicitários. O primeiro é assumir que sabemos que tipo de mensagens são apelativas para o nosso público-alvo e não testar abordagens diferentes, confrontando-as. O segundo seria ignorar totalmente as alterações do Clickthrough rate (CTR), o rácio que mede o sucesso de um anúncio online, dividindo o número de utilizadores que clicaram no mesmo pelo número de vezes que foi apresentado na página. “Quando o objectivo é vender ou fazer prospecção de clientes, é normal que se queira atingir taxas de conversão elevadas, mas a verdade é que os anúncios com CTR elevado e taxas de conversão baixas não deixam de ser informativos. Dizem-nos que as pessoas gostaram da publicidade, mas que passaram ao lado do link que daria continuidade ao processo, na página inicial. É a oportunidade perfeita para modificar a página e fazer corresponder ao CTR elevado uma taxa de conversão elevada”, explica a especialista. O terceiro erro seria isolar o teste ao conteúdo do anúncio do teste à página de entrada: “Se o primeiro é a promessa, o segundo deve cumpri-la”. Por último, o quarto erro seria colocar muitos anúncios em competição uns com os outros, uma vez que essa opção vai tornar os testes mais morosos, para além de os tornar mais pobres.
Não ter em consideração os custos dos testes é um dos erros mais comuns na avaliação de anúncios de publicidade, segundo Chad Summerhill. Afinal, “as possibilidades de perder o teste são iguais ou até superiores às de ganhar, por isso o mais importante é eliminar as propostas derrotadas rapidamente”. Outro erro será cingir-se apenas às taxas de conversão.
Amy Hoffman chama a atenção para a tendência que temos de eleger a opção vencedora, antes do teste gerar qualquer estatística relevante. A analista aconselha o uso de ferramentas grátis disponíveis online, que podem validar as estatísticas e auxiliar no processo de decisão.
Para Erin Sellnow, os dois principais erros cometidos na avaliação dos anúncios residem, por um lado, em testar demasiadas coisas de uma vez – o que dificulta a identificação do que realmente resultou – e, por outro lado, não dar tempo ao anúncio para acumular informação suficiente. “É preciso alguma paciência para se ter a certeza de tomar a decisão correcta”, defende.
Peter Hall chama a atenção para os inconvenientes do excesso de confiança na mensagem. Por mais certezas que pensemos ter, o melhor – diz – é não dispensar os testes A/B, para comparar o índice de sucesso dos anteriores e dos actuais anúncios. Não assegurar a rotatividade na apresentação das várias versões dos anúncios durante os testes A/B seria outro erro, propício a distorções indesejáveis.
São três os erros que Ryan Healy mais presencia: Escrever um anúncio que granjeia muitos cliques, mas que não é consistente com a mensagem da página de entrada para a qual o utilizador é direccionado; escrever um anúncio vencedor e deixá-lo no ar durante meses, ou até anos, sem nunca sequer tentar escrever outro que o desafie; e, por último, escrever dois ou três anúncios com a intenção de testá-los e não chegar a eliminar os perdedores, mantendo-os em simultâneo durante períodos igualmente longos.
Um pouco na sequência da ideia anterior, Jeff Sexton diz que o maior erro talvez seja não optimizar de todo o texto do anúncio. Ou, então, fazer testes, para depois os deixar cair no esquecimento. Mas, assumindo que o objectivo é testar activamente o texto do anúncio, o outro grande erro é não prestar atenção às palavras-chave: “Por detrás de cada palavra ou palavras-chave estão pessoas à procura de uma resposta para uma necessidade, um problema ou uma dúvida. Optimizar um conteúdo é escrevê-lo da forma que mais directamente se dirija a essas pessoas que estão em frente ao monitor”. Para além da questão dos das palavras-chave, há que ter em atenção os resultados de testes passados e a competitividade de anúncios e páginas de chegada. Tudo para tentar entender o que vai na mente de quem pesquisa, diz Jeff Sexton: “Ao adoptar ou descartar uma opção, uma hipótese para a mensagem, estamos a descobrir uma direcção para o que iremos testar a seguir, o que vai contribuir para adquirir melhores práticas na redacção de anúncios.
Tom Demers identifica dois erros principais na construção e avaliação dos anúncios: O primeiro prende-se com a duração da exposição das amostras – que não deve ser nem muito curta, nem demasiado longa – e com a qualidade da informação sobre a qual se baseia as conclusões. Tal como outros especialistas, Tom Demers aconselha a relacionar de forma coerente o texto do anúncio com os conteúdos da página de entrada e com as palavras-chave usadas na pesquisa, para evitar escolher um falso vencedor. Mas, segundo ele, o maior erro cometido é, de longe, não testar o suficiente: “Na nossa rede, assistimos a aumentos de vendas de 30%, através de um esforço continuado de optimização da mensagem. Isto significa que, para grupos de anúncios de grande volume, quando se insiste nas mesmas fórmulas sem recorrer a testes, muita informação fica esquecida em cima da mesa”.
Para Bradd Libby, limitar a avaliação da campanha ao rácio CTR já seria por si só um grande erro. Mas o especialista refere outros quatro equívocos a evitar: Desde logo, encarar os testes aos anúncios como uma cura para problemas de desempenho, usando-os como um instrumento para melhorar os resultados de um mês difícil. As coisas não funcionam assim, diz: “Os testes devem ser contínuos, ou seja, devem fazer parte das rotinas da gestão de conta”. Não qualificar o tráfego antes do teste é o segundo erro apontado por Brad Libby: “Não adianta testar dois anúncios e eleger um deles, se no mês seguinte adicionar palavras-chave desadequadas”. Fazer uma interpretação errada da representatividade estatística seria o terceiro erro: “Só assegurando mínimos de confiança se podem afastar resultados obtidos ao acaso”. Por último, será um erro não repetir o testes. Se o anúncio B ganha o testa A/B em determinado momento, é expectável que o vejamos ganhar um novo teste, três meses depois.
Crosby Grant defende que os erros de julgamento na escolha do anúncio vencedor são comuns, e podem ter custos relevantes. A solução para o problema, defende, passa pelo uso rigoroso das estatísticas, o que muitas vezes requer mais tráfego e tempo. Entre o exemplo dos anúncios de férias, que dispõem de uma semana para teste, e os que se mantêm durante um ano, em ciclos de teste artificiais, há que encontrar um equilíbrio razoável. Depois, há a questão fundamental de definir os parâmetro a optimizar. Crosby Grant inclina-se para as margens (retorno da publicidade – custo da publicidade), uma vez que implica todas as outras métricas. E critica a usual substituição do conceito de “estatística rigorosa” pelo de estatística conveniente ou “de negócio”, como lhe chama.
Desprezar a importância do copy do anúncio e o funcionamento do sistema AdWords – que atribui relevo aos conteúdos com base numa informação limitada – seria outro erro crasso. “É aqui que o factor humano e a experiência se tornam determinantes”, defende o analista. Há que ter a capacidade de fazer testes, escolher, e recomeçar de novo o ciclo, para encontrar sempre novos anúncios vencedores.
Rob Boyd diz sentir que o pior erro que se pode cometer é criar anúncios sem um propósito claro: “Podemos ter todos os parâmetros e variáveis perfeitamente estudados, mas no final tudo vai depender do conteúdo do anúncio: O novo texto vai atingir de forma mais eficaz o público-alvo do que o anterior? O anúncio está focado no objectivo?”. O perito defende que, não se sendo capaz de entrar na mente do público, o dardo lançado, em vez de o atingir, vai virar-se contra quem o lançou. Em relação à recolha de dados estatístico, diz que os testes devem adequar-se às condições disponíveis para reunir informação. Se cada grupo de anúncios estiver a gerar apenas meia dúzia de cliques por dia e houver cinco anúncios para testar, esse teste teria que durar meses até ter alguma consistência estatística.
Para Greg Meyers, o erro de muitos profissionais que lidam com a publicidade é testar demasiados elementos de uma só vez, não ficando com um entendimento claro de qual terá sido o factor decisivo para a identificação da aposta vencedora. Outro erro chave está na escolha dos parâmetros do teste. Segundo ele, testar uma única palavra será uma perda de tempo, devendo o primeiro teste envolver um ou vários call to action específicos, eventualmente para diferentes audiências. Greg Meyers chama ainda a atenção para os riscos associados a um período de teste insuficiente.
Repetindo muitos dos pontos já enumerados pelos seus pares, Bonnie Schwartz esquematiza aqueles que considera serem os erros evitar na avaliação de um anúncio: testar demasiadas variáveis de uma só vez; testar demasiadas variações de copy de uma vez; escolher uma opção, sem a basear em resultados estatísticos relevantes; e por último, não fazer quaisquer testes.
John Lee está de acordo com Bonnie Schwartz no que diz respeito aos inconvenientes de testar demasiados anúncios em simultâneo, defendendo que o ideal será ter dois ou três, e com variáveis de teste muito concretas. Já Jon Rognerud critica a escassez de informação sobre a qual se apoiam muitas vezes as decisões de interromper ou eliminar um anúncio, e a opção por copiar simplesmente o que outros fazem, partindo do princípio que resultará em proveito próprio. Na mesma linha, Joe Kerschbaum desaconselha o teste de muitas variações em simultâneo, nomeadamente de variações demasiado similares entre si: “Teste grandes ideias e veja se resultam”.
