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ARTIGO | O valor da atenção na publicidade digital
11 de Novembro de 2024

ARTIGO | O valor da atenção na publicidade digital

Ainda há uma lacuna em determinar o paralelo entre a atenção de um espectador e o desempenho da campanha

Por Marcia Byrne*

Foi-se o tempo em que a criatividade determinava o destaque e o sucesso de uma campanha publicitária. Com o cenário digital mais expansivo do que nunca, capturar a atenção do consumidor se tornou um dos maiores desafios do marketing. Seja na palma da mão, nos smartphones e tablets, ou na open web, as marcas de todos os segmentos de mercado vivem uma disputa acirrada pela atenção do consumidor.

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Segmentação e personalização de mídia, juntamente com métricas de desempenho como visibilidade, tempo de visualização e volume de impressões em um anúncio, permitiram um refinamento na forma como planejamos estratégias e gerenciamos campanhas em tempo real. Mas ainda há uma lacuna em determinar o paralelo entre a atenção de um espectador e o desempenho da campanha.

Medindo a atenção

A prevalência de métricas de atenção nas estratégias de marketing –e nas discussões públicas no nosso segmento– explodiu no último ano. E por um bom motivo: as métricas de atenção fornecem insights práticos que os profissionais de marketing podem usar para preparar suas campanhas para o momento futuro. O problema é que o setor ainda está batalhando por uma base concreta de como definir e mensurar a atenção.

Para este fim, empresas como a IAS investiram em soluções de medição como o Quality Attention. O objetivo de produtos como esse é conectar os pontos entre a atenção do consumidor e o desempenho da campanha, de forma escalável.

Também precisamos reformular a nossa percepção sobre atenção do consumidor. Podemos entendê-la como uma série de sinais. Alguns modelos usam IA e machine learning para assimilar indicadores de qualidade –como visibilidade, tipo de mídia, tipo de tráfego e interações do usuário– e vincular esses sinais de atenção à propensão de eventos de sucesso. Esse processo oferece insights mais práticos do que as métricas tradicionais de proxy, como, por exemplo, o tempo de exibição.

Uma série de testes com Quality Attention detectou um aumento médio de 130% no desempenho geral de anúncios que tiveram pontuação alta de atenção. Essas mídias publicitárias mais atraentes registraram o dobro de impressões e uma redução de 51% no custo por conversão. Dois estudos de caso com clientes do setor varejista registraram um aumento de 26% no awareness da marca e uma alta de 69% na intenção de compra, além de elevação nos indicadores de vendas (40%), vendas incrementais (15%) e retorno sobre o investimento em publicidade (6%).

Partindo para a ação

Usando métricas de atenção, os anunciantes podem, por exemplo, comparar a pontuação média (de 0 a 100) de suas campanhas de marketing com os valores médios globais, permitindo-lhes detectar campanhas de baixo desempenho, bem como a necessidade de aprimoramentos para torná-las mais eficazes.

Com essas informações, os profissionais podem identificar suas melhores e piores mídias publicitárias para ajustar seus investimentos consequentemente. Também podem identificar páginas onde o desempenho está constantemente abaixo da meta e adicioná-las em listas de exclusão. Ainda, podem orientar mudanças criativas no conceito e na mensagem da peça, ou mesmo em tamanhos e formatos de mídia.

Hoje, a tecnologia já está disponível para analisar e rastrear a atenção das campanhas na open web, tanto em computadores quanto em dispositivos móveis. Não há um consenso total entre os profissionais do setor sobre como mensurar a atenção, mas defendo que as métricas orientadas por dados são a chave para estabelecer um referencial sobre como definir e medir a atenção. As métricas de atenção devem estar no primeiro plano da estratégia de qualquer profissional bem preparado. Aqueles que adotarem essas práticas poderão navegar melhor pelas complexidades do cenário digital e orientar resultados comerciais.

*Marcia Byrne é Managing Director para a América Latina da Integral Ad Science (IAS)

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