Neste artigo, explicamos o significado dos status no seu estudo e nos relatórios de Brand Lift. Clique nos links abaixo para acessar a área de interesse.
Status
"Aumento de X%"
Um aumento de X% indica que detectamos um crescimento alto o suficiente para gerar um relatório com base no número de respostas recebidas. Por exemplo, um aumento de 5% na coluna "Brand Lift absoluto" indica que os anúncios influenciaram as reações positivas do público-alvo sobre a marca ou o produto em mais de 5%. Saiba mais sobre as métricas de Brand Lift
"Não há dados suficientes"
A mensagem "Não há dados suficientes" indica que, com base no período selecionado na sua conta, o número de respostas da pesquisa de Brand Lift recebidas nesse período está abaixo do limite mínimo necessário para mostrar os resultados.
Corrigir a mensagem "Não há dados suficientes"
Existem vários motivos para você não receber dados suficientes no seu estudo ou sobre uma parcela específica. Para corrigir isso:
- Gaste todo o orçamento.
- Garanta que os gastos reais nas suas campanhas atinjam os valores mínimos, não apenas o orçamento.
Se as campanhas gastam o suficiente, mas ainda não têm resultados de Brand Lift, verifique os seguintes aspectos:
Seu lance de CPV é muito baixo?
Tráfego baixo pode indicar que seu lance está sendo superado. Aumente o lance para gerar mais impressões e tráfego. No entanto, se você fizer isso, vai gastar seu orçamento mais rapidamente, supondo que essas impressões levem a visualizações. Quando o orçamento acaba rápido, você tem menos espectadores únicos, e a tendência é que menos pessoas respondam à pesquisa.
Recomendação: se o tráfego está baixo, apesar da segmentação ampla, aumente o lance. Se isso fizer o orçamento acabar, aumente também o orçamento para comportar o lance mais alto.
A configuração da sua campanha prejudica o grupo de controle da pesquisa?
Se um estudo de Brand Lift usar campanhas que segmentam públicos-alvo que assistiram ao vídeo do anúncio antes, ele não vai criar um grupo de controle.
Por exemplo, digamos que você crie um estudo com o vídeo A. Em seguida, você cria um segundo estudo que segmenta uma lista do YouTube com "Espectadores que assistiram ao vídeo A como anúncio". Com essa configuração, não é possível criar um grupo de controle. Isso talvez ajude, mas o anúncio será mostrado apenas ao grupo exposto, então não se pode esperar resultados significativos.
Outro exemplo seria um estudo de Brand Lift com campanhas segmentadas para públicos-alvo que assistiram ao primeiro anúncio de uma sequência de anúncios em vídeo (VAS, na sigla em inglês). Com os subtipos de campanha de VAS, você pode criar sequências de anúncios para veicular aos usuários em uma determinada ordem (por exemplo, "Mostrar aos usuários o anúncio A, depois o B e então o C"). Digamos que você crie uma campanha para seu estudo de Brand Lift que segmenta uma lista de público-alvo "Espectadores que assistiram ao vídeo B como anúncio" e use o anúncio C como criativo. Já que todos os usuários que viram o anúncio C teriam visualizado o B primeiro, seu "grupo de controle" será composto principalmente por usuários que foram expostos ao anúncio na campanha de VAS.
Essas configurações significam que o estudo não pode criar um grupo de controle porque os usuários segmentados que verão seu anúncio já foram expostos a ele. Se apenas os espectadores qualificados para participar do estudo forem bloqueados, seu grupo de controle não vai progredir. Nesse caso, os resultados não serão significativos.
A segmentação da campanha é muito restrita?
As seguintes configurações de estudo e da campanha às vezes podem reduzir o número de respostas que seu estudo pode coletar. Essa limitação varia de acordo com o grau em que restringem o alcance da segmentação.
Públicos-alvo (especialmente nova segmentação), canais, palavras-chave e tópicos
Tipos de segmentação mais restritivos, como canais, palavras-chave e nova segmentação, reduzem o número de espectadores qualificados e podem gerar menos impressões. Com uma quantidade menor de impressões e espectadores, a tendência é que menos pessoas respondam à pesquisa.
Região geográfica pequena
Uma região geográfica muito pequena pode limitar os espectadores únicos, o que reduz a probabilidade de receber respostas suficientes. O ideal é que os estudos sejam feitos no nível do país, mas você também pode segmentar regiões menores, desde que haja espectadores suficientes.
Recomendação: monitore seu tráfego com atenção enquanto o estudo está em andamento. Se você não estiver gastando todo o orçamento, amplie as segmentações muito restritivas aumentando a região geográfica ou removendo os tipos de segmentação limitantes, como canais ou palavras-chave.
Você está fazendo pesquisas em idiomas diferentes do inglês, que podem ter baixa taxa de resposta?
Sua pesquisa só pode ser veiculada em um idioma. Se você segmentar vários ou "Todos os idiomas", vai mostrar a pesquisa para espectadores que não falam o idioma em questão, e é provável que eles a dispensem. Portanto, não é recomendado segmentar vários ou "Todos os idiomas", porque isso pode causar uma experiência negativa para muitos espectadores. Se a pesquisa estiver em inglês, dependendo do país, você poderá segmentar "Todos os idiomas", já que o inglês é a segunda língua mais falada em muitos lugares. Mesmo assim, essa não é uma prática recomendada.
Recomendação: na segmentação da sua campanha, use o mesmo idioma da pesquisa. Evite segmentar vários locais que falam idiomas diferentes, a menos que você saiba que há um grande número de usuários bilíngues ou que a pesquisa esteja em inglês, que tende a ser o segundo idioma mais comum entre os falantes.
Existem muitas campanhas (ou grupos experimentais de vídeo) na configuração do Lift Measurement (LMC, na sigla em inglês)?
Ter muitas campanhas (ou grupos experimentais de vídeo) na LMC resulta em menos impressões por grupo/campanha. O uso de experimentos de vídeo com muitos grupos pode causar a mensagem "Não há dados suficientes" no nível da campanha se o tráfego dela não é grande o suficiente para cada grupo.
Recomendação: se os dados no nível da campanha são importantes para você, saiba o número de grupos experimentais/campanhas dentro de um grupo adicionado.
Além disso, a inclusão de muitas campanhas no mesmo estudo (especialmente com segmentação sobreposta) pode causar a mensagem "Não há dados suficientes" no nível da campanha. Se você adicionar mais campanhas, serão necessárias respostas suficientes por campanha ou por segmento do relatório (por exemplo, dispositivo, grupo demográfico ou anúncio). Se esse nível de relatório for uma prioridade, pense no número de campanhas que você quer incluir no mesmo estudo.
Evite adicionar muitas campanhas ao seu estudo se o relatório no nível da campanha é prioridade. Se for, realize vários estudos com uma campanha por estudo ou use experimentos de vídeo para evitar que as pessoas sejam expostas a outros estudos.
Em campanhas com foco no alcance, você está mostrando várias pesquisas para o mesmo espectador, o que pode causar uma baixa taxa de resposta?
"Nenhum aumento detectado"
Às vezes, um estudo que terminou com um número suficiente de respostas à pesquisa ainda mostra a mensagem "Nenhum aumento detectado". Isso acontece quando não há diferenças estatisticamente significativas nas respostas dos espectadores que assistiram ao seu anúncio em vídeo e aqueles que não o viram. Se existe crescimento no nível do estudo, verifique se há aumento em segmentos específicos (por exemplo, idade, gênero, campanha ou dispositivo). É uma boa ideia se concentrar nos segmentos com um aumento positivo.
Como acontece com qualquer canal de mídia, algumas métricas são mais complexas do que outras. Alguns públicos-alvo são mais difíceis de alcançar. É normal que campanhas de vídeo não tenham aumento em determinadas métricas e públicos-alvo.
Confira abaixo o que fazer para melhorar a configuração, o criativo ou a segmentação da sua campanha e ter mais chances de aumento.
Configure o estudo corretamente
- Selecione os concorrentes mencionados nas respostas com cuidado.
- Divergências na marca ou no produto do concorrente em relação à sua marca ou produto pode fazer com que ele seja selecionado mais do que você. Por exemplo, se você tem uma pequena empresa de bebidas e escolhe uma marca de refrigerante conhecida no mundo todo como concorrente nas opções de resposta da pesquisa de Brand Lift, os espectadores podem escolher mais ela, sem gerar aumento para sua marca.
- Insira sua marca ou produto como a "Resposta preferida".
- Se você não inseriu a marca ou o produto anunciado como a "Resposta preferida", o estudo foi realizado com o parâmetro incorreto. É possível fazer edições e usar a remedição para reativar o estudo com a marca ou produto e os concorrentes certos.
- Se o criativo estiver focado em um produto, escolha a categoria correta.
- Se o criativo tiver como foco um produto específico e você mediu o impacto na marca, é provável que a mensagem "Nenhum aumento detectado" apareça. Infelizmente, o estudo foi realizado com um escopo muito grande. Aguarde a próxima campanha para medir a eficácia. Pelo menos você já sabe que esse criativo é muito específico para impulsionar a marca geral.
Melhore seu criativo
A qualidade do criativo tem um papel importante no aumento. Verifique se o anúncio obedece ao ABCD do criativo eficaz do YouTube (em inglês). Fale com o gerente de contas para receber orientações detalhadas sobre como melhorar seu criativo.
Em anúncios com pouca exposição da marca, se o nome da marca ou do produto não estiver presente, aparecer com atraso no anúncio ou for muito sutil, o público-alvo não vai atribuir o criativo à marca ou ao produto divulgado. Para corrigir isso, adicione branding, como um ícone, marca-d'água ou banner, antes no anúncio. Também é possível mudar o script para integrar a marca ou o produto de forma mais clara.
Para impulsionar as métricas de funil inferior, como conversões, somente adicionar o branding antes não vai ser suficiente para causar um aumento considerável. O criativo precisa ser mais persuasivo. Mostre o ponto principal no início do criativo ou inclua mais argumentos no script do anúncio.
Limite a exposição ao seu criativo fora do estudo de aumento
Se um criativo foi visto por espectadores antes do lançamento do estudo de Brand Lift, é possível que o grupo de controle (que não vê o anúncio) tenha sido "contaminado", o que prejudica o aumento. Isso fará com que o grupo de controle responda de forma semelhante aos usuários expostos, reduzindo o "aumento". Para minimizar a contaminação do criativo:
- Não veicule campanhas de vídeo do YouTube com canais não relacionados ao YouTube, como TV e outras plataformas de publicidade.
- Evite ter vários estudos de Brand Lift com um criativo igual ou semelhante (a menos que esteja usando experimentos de vídeo).
- Não deixe de fora as outras campanhas de vídeo do seu estudo de Brand Lift com um criativo semelhante.
Segmente os espectadores certos para sua campanha
Métricas de Brand Lift
Os dados de medição de Brand Lift estão disponíveis na maioria das tabelas do Google Ads, incluindo "Campanha", "Grupo de anúncios", "Informações demográficas" e muito mais. Você também pode saber os resultados no nível do produto ou da marca na tabela "Lift Measurement".
Para conferir os dados de medição de Brand Lift:
- Na sua conta do Google Ads, clique no ícone Metas
.
- Clique no menu suspenso Medições no menu da seção.
- Clique em Lift Measurement.
- Clique no ícone de colunas
.
- Clique em Modificar colunas.
- Escolha Brand Lift e clique em Aplicar.
.Também é possível segmentar os dados de análise por uma métrica específica, como "Recall do anúncio", "Reconhecimento", "Consideração", "Aceitação" e "Intenção de compra":
- Clique no ícone de segmento
.
- Selecione Tipo de Brand Lift para encontrar os dados de medição da métrica escolhida.
.Usuários influenciados
Mostra o número estimado de usuários que participaram de uma pesquisa de amostra e cuja percepção sobre sua marca mudou graças aos anúncios que você veicula, considerando o alcance geral da campanha. Ela indica a diferença nas respostas positivas das pesquisas de marca ou produto entre o grupo de usuários que viu o anúncio e aquele que não foi exposto. Por exemplo, os anúncios podem resultar em um aumento da consideração das pessoas (reconhecimento ou recall do anúncio) pela sua marca ou produto depois de ver a publicidade.
A métrica "Usuários influenciados" não está necessariamente relacionada a usuários únicos. Uma pessoa pode ser influenciada de forma positiva mais de uma vez durante o período da campanha.
Usuários influenciados (covisualizados)
Essa métrica é semelhante à "Usuário influenciado", mas também considera a covisualização. Quando várias pessoas assistem o YouTube juntas em uma smart TV e veem um anúncio ao mesmo tempo, o número de usuários influenciados da sua campanha pode aumentar. Essa métrica inclui usuários influenciados das impressões covisualizadas em dispositivos de smart TV. Como não há perfis disponíveis para covisualizadores, eles são tratados como o mesmo perfil de público-alvo dos usuários que responderam às pesquisas do estudo.
Custo por usuário influenciado
Mostra o custo médio de um usuário influenciado que agora está considerando sua marca depois de ver os anúncios. Calculamos o custo por usuário influenciado dividindo o custo total da campanha pelo número de usuários influenciados. Essa métrica pode ser usada para você entender o custo de fazer alguém mudar de ideia sobre a marca no que diz respeito à consideração ou ao reconhecimento dela, ou ainda ao recall do anúncio.
Brand Lift absoluto
Essa métrica mostra a diferença nas respostas positivas das pesquisas de marca ou produto entre o grupo de pessoas que viu seus anúncios (grupo exposto) e o grupo que não teve contato com eles (grupo de referência). Para calcular esse valor, subtraímos a taxa de respostas positivas fornecidas pelo grupo de referência do grupo exposto. O Brand Lift absoluto mostra quanto os anúncios influenciaram as reações positivas do público-alvo sobre o produto ou a marca. Por exemplo, um aumento de 20% para 40% nas respostas positivas entre os dois grupos que participaram da pesquisa representa um aumento absoluto de 20%.
Brand Lift absoluto e performance da campanha
O aumento absoluto não reflete necessariamente a performance geral de Brand Lift. O melhor é se concentrar em uma métrica como o custo por usuário influenciado como o principal indicador de sucesso da sua campanha, já que ela considera tanto o alcance quanto o custo. Consulte a tabela a seguir:
| Campanha | Custo | Custo por mil impressões (CPM) | Alcance | Aumento absoluto | Usuários influenciados | Custo por usuário influenciado |
| Campanha 1 | R$ 100 | R$ 15 | 6.666 | 10% | 667 | R$ 0,15 |
| Campanha 2 | R$ 100 | R$ 5 | 20.000 | 5% | 1.000 | R$ 0,10 |
| Diferença | n/d | 66% | 200% | 50% | 60% | 33% |
Se você analisar apenas o aumento absoluto, a Campanha 1 parece ter um desempenho melhor do que a Campanha 2. No entanto, pelo mesmo custo, a Campanha 2 gerou 50% mais usuários influenciados, com um CPM 66% menor e eficácia 33% maior.
Headroom Brand Lift
Essa métrica mostra o impacto que os anúncios tiveram no aumento das reações positivas sobre o produto ou a marca em relação ao potencial de crescimento desses itens. Para calcular esse valor, dividimos o aumento absoluto por 1 menos a taxa de resposta positiva do grupo de referência. Por exemplo, um aumento de 20% a 40% nas respostas positivas entre o grupo exposto e os grupos de referência representa um Headroom Lift de 25%.
Brand Lift relativo
Descreve a diferença nas respostas positivas das pesquisas de marca ou produto entre usuários que viram seus anúncios e aqueles que não foram expostos a eles. Depois, essa diferença é dividida pelo número de respostas positivas do grupo de quem não viu os anúncios. O resultado mostra o quanto os anúncios influenciaram a percepção positiva do público-alvo sobre sua marca. Por exemplo, um aumento de 20% a 40% nas respostas positivas da pesquisa entre os dois grupos pesquisados representa um aumento relativo de 100%.
Como as respostas da pesquisa não podem ser coletadas de todos os grupos expostos e de referência, esses dados são calculados usando as respostas coletadas, o que oferece um número estimado dentro de um intervalo. Normalmente, o intervalo de confiança é de 90%. Sendo assim, em aproximadamente 90% dos casos, o aumento real está dentro desse intervalo (se você alcançou todos os usuários).
Taxa de respostas positivas de referência
Ela define a frequência com que os usuários que não viram os anúncios responderam positivamente à sua marca. Use essa métrica para entender melhor como as respostas positivas à marca foram influenciadas pela exposição geral da mídia e outros fatores, não pela visualização dos anúncios das suas campanhas.
Respostas da pesquisa com o grupo exposto
Essa métrica mostra o número de respostas à pesquisa de pessoas que viram seus anúncios.
Respostas à pesquisa de referência
Essa métrica descreve o número de respostas à pesquisa de pessoas que não viram seus anúncios.
Taxa de respostas positivas do grupo exposto
Ela define com que frequência os usuários que viram os anúncios responderam positivamente à sua marca.
Intervalo de confiança
Quando se trata de métricas de aumento, como o aumento absoluto, geralmente se refere a "estimativa pontual", que é o aumento mais provável gerado pelo anúncio. No entanto, no Google Ads, você também pode encontrar um intervalo de confiança para todas as métricas de Brand Lift, que é um intervalo estimado em que seu resultado pode se enquadrar. Essa faixa é definida por um limite superior e inferior, que são os valores mais alto e mais baixo em que seu aumento provavelmente estará. Os resultados de aumento usam intervalos de confiança bilateral de 80%, o que significa que há 80% de chance de que o aumento real esteja entre os limites inferior e superior. Isso também significa que você tem 90% de chance de que o aumento seja maior que o limite inferior. Por exemplo, você pode notar que seu aumento relativo é de 35%, que é a estimativa pontual. No entanto, também é possível descobrir que o intervalo de confiança vai de 30% a 40%, o que significa que há 80% de chance de que o aumento real esteja entre 30%, o limite inferior, e 40%, o limite superior. Outra maneira de analisar isso é que há 90% de chance de que o aumento seja maior que os 30%.
Certeza de aumento
A certeza do aumento, disponível apenas para Brand Lift, é uma métrica importante para entender a confiabilidade dos resultados do aumento. Ela representa a probabilidade de que o aumento medido seja gerado pelas suas campanhas, e não por acaso. A certeza do aumento é calculada como 1 - valor-p e pode ser chamada de "significância estatística" ou "confiança" dos resultados do aumento. O valor-p indica a probabilidade dos resultados do aumento se os anúncios forem ineficazes. Assim, uma certeza alta, correspondente a um baixo valor-p, indica que os resultados provavelmente não aconteceram puramente por acaso e é uma forte indicação de que seus anúncios geraram aumento.
