Acertar no targeting é muito mais do que simplesmente selecionar alguns fatores para fazer a personalização

Na era da hiper-personalização é possível direcionar a publicidade para consumidores específicos com base em um número quase infinito de dados, desde idade e renda até a localização e interesses. Hoje, o targeting de anúncios para segmentos específicos de público com o objetivo de maximizar o sucesso de uma campanha virou lei. É uma abordagem que funciona: de acordo com uma pesquisa global da Reuters, 63% dos consumidores dizem que conteúdos pessoalmente relevantes melhoram sua percepção com relação à marca.

Mas, acertar no targeting é muito mais do que simplesmente selecionar alguns fatores para fazer a personalização. Se não tiver cuidado, publicitários acabam correndo o risco de criar uma cultura da exclusividade, restringindo o alcance e perdendo novos clientes potenciais. É muito comum ver consumidores bombardeados por anúncios repetidos de uma determinada marca ou produto porque seu comportamento de navegação os classificaram em um segmento específico de público.

Um exemplo: após procurarem por itens para recém-nascidos, mães muitas vezes passam a receber apenas anúncios digitais de fraldas, roupas para crianças e produtos infantis. Ou seja, embora continuem tendo os mesmos interesses únicos e diversificados de antes de seus filhos nascerem, elas não veem mais anúncios relacionados a essas atividades, pois foram fixadas no segmento de mães de bebês recém-nascidos.

Este targeting descuidado faz com que os consumidores se sintam incomodados e excluídos, que não recebem mais nada de novo ou inspirador e só encontram os mesmos produtos e marcas que já conhecem de suas próprias pesquisas feitas anteriormente. Do mesmo modo, outros clientes potenciais acabam perdendo experiências relevantes e bem-vindas com a marca porque não demonstraram o comportamento de navegação específico que os colocaria naquela categoria.

Sem a menor dúvida, o targeting e a personalização continuam sendo táticas valiosas no repertório dos publicitários, mas devem ser utilizados com muito cuidado para evitar o ostracismo de públicos e a limitação do alcance. Pensando nisso, conheça a seguir três modos importantes de evitar as armadilhas da personalização:

Os dados são tudo

Um targeting e uma personalização eficientes exigem grandes quantidades de dados originados de fontes diversificadas. Em vez de confiar demais em apenas um tipo de dado, por exemplo, no histórico de navegação, as marcas devem mesclar vários fluxos de dados contextuais, comportamentais, transacionais e demográficos para compreender de verdade o usuário.

Elas também devem se assegurar de que os dados utilizados são atuais e atualizados com frequência, uma vez que os interesses e as prioridades dos consumidores mudam com rapidez. Por exemplo, um consumidor que no ano passado planejou as férias de luxo dos seus sonhos nas Ilhas Maldivas pode este ano estar mais interessado em uns dias de descanso de última hora em uma cidade da região. Sem dados em tempo real, as empresas de turismo vão acabar perdendo dinheiro, segmentando o foco nesse consumidor com mensagens irrelevantes e ultrapassadas.

Quebre as regras

Para processar as grandes quantidades de dados necessárias para tomar decisões de targeting, muitos publicitários já utilizam um recurso de inteligência artificial conhecido como machine learning (ML). No entanto, os algoritmos convencionais baseados em regras do machine learning contribuem para as armadilhas da personalização, pois categorizam os consumidores com base em ações ou informações determinadas. Quando focamos em pessoas reais, a tomada de decisões baseada em regras provavelmente não será muito eficiente. Por isso, em vez de se apoiar no machine learning tradicional, as marcas devem levar em consideração o reinforcement learning (RL). Este tipo de aprendizado aprofundado permite uma tomada de decisões mais adaptável, permitindo a escolha da melhor ação dentro de um contexto específico, ao utilizar recompensas positivas e negativas.

O reinforcement learning permite que as marcas ofereçam mensagens que se alinhem às necessidades únicas do usuário, em vez de no segmento mais amplo do público. Além disso, elas podem aprender com a experiência, aumentando continuamente o impacto e a ressonância das mensagens para obter um retorno maior. Em vez de sobrecarregar os consumidores com anúncios para produtos pelos quais ele já exprimiram interesse, é possível prever o que pode ter valor para eles enquanto indivíduos, com base na experiência, apresento produtos ou serviços novos ou empolgantes.

Imponha um limite

Mesmo quando os dados são diversificados e as previsões são perfeitas, os consumidores não gostam de ver o mesmo anúncio inúmeras vezes. Aquele lindo sofá em couro pode ser perfeito para a casa nova, mas depois de vê-lo 50 vezes em feeds do Facebook, em um aplicativo móvel de jogo e no topo de um site de notícias locais, os consumidores podem se irritar e, com toda a razão, decidirem não comprá-lo.

Para evitar sobrecarregar os consumidores com anúncios repetidos ou muito semelhantes, os publicitários devem implementar limites de frequência que permitam expor um anúncio uma quantidade de vezes suficiente para a conscientização e fixação do produto, mas sem chegar ao excesso. Os limites de frequência devem estar ativos em todos os canais e dispositivos, especialmente porque a previsão é de que os dispositivos móveis sejam responsáveis por mais de dois terços dos gastos com anúncios digitais no ano que vem. Os limites de frequência não só evitam que os consumidores se irritem com a publicidade, mas também permitem que, ao serem atingidos, as marcas passem seus anúncios para novos consumidores, aumentando, assim, o seu alcance.

A personalização e o targeting são táticas incrivelmente positivas na publicidade digital, oferecendo mensagens relevantes e envolventes que geram resultados reais. Ao utilizarem uma ampla gama de fontes de dados em tempo real, ao empregarem algoritmos de aprendizado profundo fundamentados na experiência, em vez de em regras, e ao implementarem limites de frequência para evitar o bombardeamento de anúncios repetidos, os publicitários podem escapar das armadilhas da personalização e otimizar suas campanhas para obter o máximo retorno.