Como o machine learning pode ajudar você a alcançar os usuários certos de aplicativos

Vamos supor que você esteja tentando comercializar seu app e a principal meta seja conquistar usuários de longo prazo, que paguem por ele. No entanto, você descobriu que os usuários não abrem o aplicativo com frequência após o download. Você não é a primeira pessoa a enfrentar esse problema. Na verdade, apenas 37% dos apps instalados continuam sendo utilizados após sete dias. Então, o que fazer para encontrar os usuários certos?

Se você estiver investindo em fontes isoladas para identificar quem é sua audiência, talvez você esteja tendo algum tipo de perda. O machine learning pode classificar e analisar as fontes para que você entenda quais usuários são mais valiosos e aproveite seu orçamento ao máximo, exibindo anúncios apenas para as pessoas com maior probabilidade de fazer o download e usar o app com frequência. É assim que as App Campaigns do Google (antes chamadas de Universal App Campaigns, ou UAC) funcionam: elas ajudam profissionais de marketing a ampliar o alcance de maneira eficiente.

O machine learning está ajudando os profissionais de marketing a desenvolver criativos personalizados

Hoje em dia, os consumidores esperam que as marcas ofereçam experiências assistidas e altamente relevantes, e isso também vale para os anúncios. Na verdade, o fato de um anúncio ser relevante ou não tem um impacto considerável na decisão de compra do usuário. Nossa pesquisa mostra que 91% dos proprietários de smartphone compram ou planejam comprar algo depois de ver um anúncio que eles descrevem como relevante.³

Se você acha que criar um anúncio para cada cliente é um enorme desafio, não tema. O machine learning está ajudando os profissionais de marketing a desenvolver criativos exclusivos e personalizados para os consumidores. Os anúncios de pesquisa responsivos combinam vários títulos e descrições com o objetivo de gerar o melhor criativo possível para um usuário, simplificando o processo de criação de anúncios e oferecendo resultados melhores.

Com machine learning, o lance ideal passa a estar ao seu alcance

As pessoas estão fazendo pesquisas com mais detalhes e maior frequência. Para os profissionais de marketing, isso significa que é mais importante do que nunca definir o lance certo nos leilões de pesquisa. Mas também indica que encontrar o lance perfeito ficou mais difícil, já que a crescente quantidade de dados torna mais complexa a tarefa de definir lances com base no conteúdo de cada usuário.

Felizmente, existem produtos que podem ajudar você a automatizar esse processo. O recurso do Smart Bidding utiliza o machine learning para analisar milhões de sinais e fazer ajustes em tempo real: você escolhe uma estratégia projetada para alcançar a meta específica da sua empresa, e ele considera diversos sinais sobre a intenção e o contexto de cada pesquisa.

Como uma estratégia baseada em dados pode ajudar a descobrir a intenção do consumidor

Vamos supor que, antes de fazer uma compra no seu site, um usuário decida pesquisar mais, fazer outras compras ou clicar em alguns anúncios em diferentes plataformas ou dispositivos. Geralmente, o crédito da conversão é concedido ao último anúncio em que o consumidor clicou. Mas como você pode ter certeza de que o último clique foi o mais valioso? Hoje em dia, os consumidores interagem com as marcas em um número crescente de telas e canais, o que dificulta a identificação dos pontos em que sua estratégia de marketing está dando certo.

A atribuição baseada em dados usa os algoritmos do machine learning para analisar os cliques nos seus anúncios da rede de pesquisa. Ao comparar os caminhos de cliques dos consumidores que compraram o produto com os daqueles que não compraram, o modelo de atribuição baseado em dados identifica padrões nos cliques que resultaram em conversões e mostra quais são os pontos de contato mais valiosos ao longo da jornada do consumidor.