Maddie Lightening expõe erros de ROAS e falhas de IA em contas

Maddie Lightening, chefe de mídia paga da Hallam, compartilhou suas experiências e aprendizados ao longo de mais de uma década no campo do pay-per-click (PPC). Em sua trajetória, ela enfrentou erros significativos, desafios complexos e mudanças de mentalidade que moldaram sua abordagem à mídia paga em um setor em constante evolução.

Um dos primeiros erros de Maddie foi relacionado a relatórios de desempenho. Ela enfrentou dificuldades ao gerar relatórios com discrepâncias cambiais, resultando em uma subavaliação do desempenho de suas campanhas. Esse erro, que só foi identificado ao comparar dados de diferentes fontes, ressaltou a importância de uma configuração técnica precisa e sua influência nas análises de desempenho.

Outro desafio importante ocorreu com um cliente do setor de viagens que operava com uma estrutura de conta desatualizada, composta por milhares de campanhas. Essa configuração, que funcionou bem no passado, tornou-se um obstáculo frente às modernas estratégias de licitação e uso de inteligência artificial (IA). Maddie e sua equipe decidiram adiar a reestruturação da conta para não interferir na alta temporada, mas quando o desempenho caiu, foram forçados a implementar mudanças rapidamente, o que aumentou a pressão e a complexidade do trabalho.

Durante momentos críticos, especialmente em períodos de queda de desempenho, Maddie destacou a importância da colaboração e do foco em soluções em vez de se deixar levar pelo pânico. Uma das estratégias que ajudou a recuperar o controle foi a imposição de um limite máximo de custo por clique (CPC) através de uma abordagem de lances de portfólio. Essa ação não apenas reduziu os CPCs, mas também demonstrou que é possível orientar campanhas automatizadas com restrições adequadas, em vez de depender completamente da automação.

Maddie também abordou a resistência de algumas agências em adotar a IA, enfatizando que essa postura pode limitar o crescimento e a competitividade. Para ela, o ideal é aprender a usar a IA de forma estratégica, mantendo a supervisão humana. Ela ressaltou que a qualidade dos resultados gerados pela IA depende das instruções fornecidas, onde informações claras e contextuais resultam em outputs mais úteis.

A curiosidade e a disposição para experimentar são princípios que Maddie defende fortemente. Ela acredita que a filosofia de “testar e aprender” é essencial, pois até os erros podem fornecer insights valiosos para decisões futuras. Ela também mencionou que pequenos deslizes, como o envio de relatórios errôneos, não devem ser vistos como catástrofes, desde que a responsabilidade seja assumida e o problema corrigido rapidamente.

Em resumo, a trajetória de Maddie Lightening no PPC ilustra que erros, quando abordados corretamente, podem levar a estratégias mais robustas e a um melhor desempenho. A adaptabilidade, o aprendizado contínuo e a abertura para mudanças são fundamentais para o sucesso no campo da mídia paga. O relato de Maddie enfatiza que enfrentar desafios e aprender com as experiências é o que distingue as equipes de sucesso em um ambiente em constante transformação.

Fonte: Créditos