Cliques e impressões são as métricas básicas que mostram quantas vezes seus anúncios foram exibidos e clicados nas páginas de resultados de pesquisa. No entanto, eles não dizem muito sobre a qualidade do seu tráfego ou a eficácia dos seus anúncios. Por exemplo, você pode ter uma alta taxa de cliques (CTR), mas uma baixa taxa de conversão (CVR), o que significa que seus anúncios estão atraindo cliques, mas não levando a vendas ou outras ações desejadas. Para evitar isso, você precisa alinhar seus anúncios com suas palavras-chave, páginas de destino e metas de campanha e usar palavras-chave negativas para filtrar consultas irrelevantes ou de baixa intenção.
Clicks and impressions are the metrics that directly link to the advertising spend you invest within your advertising account. Therefore, it is important to find the right balance between quality and quantity and preferably focus on the context of the clicks and impressions by evaluating the search terms that trigger your search ads within the Search Engine Results Page (SERP). For example, you can get a lot of impressions and clicks by bidding on very broad keywords that align with your business for 1-2% of the cases the user has searched for them. This does mean that you have a high quantity of impressions and clicks on the one hand (if your messaging is aligned) but a low quality on the other hand.
This is something you want to consider based on your campaign goal. If your goal is just impressions and clicks because this is an awareness campaign, you want to optimize for maximum reach and minimize cost-per-click (CPC) to lower your spend. In this case, you don't need to worry that much about the conversion rate because your conversion is the visit/click. On the other hand, if this is a performance campaign that wants to convert a lead, action, sale, we need to check the conversion rate of the campaign to make sure we're not paying for clicks that are not converting. Segment by term and creative to find out those who are working and the ones that aren't and optimize based on that.
If your CTR is above average, then it's fair to say your ad is effective. However, if you're landing page metrics are poor, e.g. bounce rate, CVR, dwell time etc... it suggests a disconnect between the user expectation and reality. The challenge for digital marketers is to focus on an integrated approach. Ensure there is no disconnect and optimise the landing page content and experience not just your media accounts.
Conversões e atribuição são as métricas que mostram como seus anúncios estão contribuindo para seus objetivos de negócios, como vendas, leads, inscrições ou downloads. No entanto, eles podem ser difíceis de medir e atribuir corretamente, especialmente se você tiver vários canais, dispositivos e pontos de contato na jornada do cliente. Por exemplo, você pode ter um modelo de atribuição de último clique, que dá todo o crédito ao último anúncio ou palavra-chave que gerou a conversão, mas ignora as interações anteriores que influenciaram a decisão. Para evitar isso, você precisa definir suas ações e valores de conversão, rastreá-los em plataformas e dispositivos e usar um modelo de atribuição mais holístico que reflita o comportamento e as preferências do cliente.
The simplest way to solve attribution without having to invest in data lakes, machine learning and data driven models (not that these aren’t great) is to set a macro commercial KPI to govern your marketing efforts. For example, a site wide ROI target. All off your cost vs all of your spend over a given week, month, quarter etc. With this in place you can then free your approach up to look at other sets of KPIs that might better match the expected behaviour. Top of funnel activity may be far better reviewed by optimising CTR and landing page engagements – Did they scroll the through whole page? Did they stay long enough to read the amount of content on offer? Did they watch the video? Etc
O índice de qualidade e a classificação do anúncio são as métricas que mostram o quão relevantes e competitivos seus anúncios são no leilão de pesquisa. O índice de qualidade é uma classificação de 1 a 10 que o Google atribui a cada uma das palavras-chave com base na CTR esperada, na relevância do anúncio e na experiência da página de destino. A classificação do anúncio é uma pontuação que determina a posição do anúncio e o custo por clique (CPC), com base em sua pontuação de qualidade, lance e outros fatores. No entanto, eles não são fixos ou transparentes, e podem variar dependendo do contexto e da concorrência de cada consulta de pesquisa. Para evitar isso, você precisa monitorar e melhorar seu índice de qualidade e classificação de anúncios regularmente, otimizando suas palavras-chave, anúncios e páginas de destino e ajustando seus lances e orçamentos de acordo.
A common misconception is treating Quality Score as a direct performance indicator, whereas it's a diagnostic tool providing insights into ad relevance and landing page experience. It's crucial to interpret Quality Score in context, understanding it reflects comparative performance, not absolute quality. Similarly, Ad Rank should be viewed dynamically, as it varies with each auction based on multiple factors including bid amount and search context. To mitigate errors, focus on enhancing the components influencing these metrics, such as refining ad copy for relevance and improving landing page user experience, rather than solely aiming to increase these scores
Retorno sobre os gastos com anúncios (ROAS) e custo por aquisição (CPA) são as métricas que mostram o quão lucrativas e eficientes são suas campanhas. ROAS é a relação entre a receita gerada por seus anúncios e o valor gasto com eles, enquanto CPA é o valor médio gasto para adquirir uma conversão. No entanto, eles nem sempre são confiáveis ou realistas, e podem variar dependendo do seu setor, produto, sazonalidade e outros fatores. Por exemplo, você pode ter um ROAS alto, mas uma margem de lucro baixa, o que significa que seus anúncios estão gerando receita, mas não o suficiente para cobrir suas despesas e despesas gerais. Para evitar isso, você precisa calcular e definir seu ROAS e CPA alvo com base em suas metas e margens de negócios e usar estratégias de lances inteligentes e ferramentas de otimização de campanha para alcançá-los.
The biggest mistake people make with Return on Ad Spend (ROAS) and Cost Per Acquisition (CPA) is focusing on them in isolation, without considering the broader business context. ➜ High ROAS but low profit margins: Your ads might generate revenue, but not enough to cover costs. ➜ CPA misalignment: A low CPA doesn't always mean profitability if the customer lifetime value is overlooked. ➜ Ignoring industry factors: Seasonality and industry norms can skew metrics. Always set realistic targets based on margins and business goals, and optimise accordingly!
Discrepâncias e atrasos de dados são os erros que ocorrem quando suas fontes de dados não correspondem ou não são atualizadas em tempo hábil. Por exemplo, você pode ter números diferentes de cliques ou conversões em sua conta do Google Ads e em sua conta do Google Analytics, devido a diferentes métodos de acompanhamento, filtros, configurações ou fusos horários. Ou você pode ter dados ausentes ou desatualizados em seus relatórios, devido a problemas técnicos, tempo de processamento ou comportamento do usuário. Para evitar isso, você precisa verificar e reconciliar suas fontes de dados regularmente, usando códigos de acompanhamento, parâmetros e definições consistentes e verificando se há erros ou anomalias em seus sistemas de coleta de dados e relatórios.
Assuming the numbers are always accurate without investigating the root cause is a common issue. Regularly verify your data sources, align tracking methods, and investigate discrepancies to ensure reliable insights! ➜ Inconsistent tracking: Different tracking methods or settings across platforms can lead to mismatched data. ➜ Outdated reports: Processing delays or technical issues can result in incomplete or inaccurate data. ➜ Ignoring time zone or filter differences: These can skew performance metrics.
When working with multiple sources of truth, it's important to set expectations with your team and clients around the data being shared. One way to avoid major discrepancies is setting the same lookback window on conversions when using different platforms like Google Ads and Google Analytics. There may still be some variance given the different platforms but it will align the campaigns to relatively the same window of tracking. Additionally, checking the health of your conversion tags is important to catch any discrepancies early on. Keeping clients up-to-date on their data and any issues is important. Being transparent about platform limitations and the status of their tags helps inform and provide context on the data they are seeing.