A atribuição mostra quem recebe o crédito. A incrementalidade mostra o que seu marketing realmente causou.

Em uma era de automação e restrições de privacidade, compreender o verdadeiro impulso por trás de suas campanhas é a única maneira de provar o que está funcionando.

Este artigo detalha quais medidas de incrementalidade, por que são importantes e como testá-las nas principais plataformas de anúncios atuais.

O problema dos resultados “excelentes” que na verdade não impulsionam o crescimento

Os profissionais de marketing adoram grandes números – CTR, impressões e ROAS soam bem em uma apresentação.

Mas e se esses resultados não representarem o crescimento real do negócio?

Por exemplo, uma campanha de pesquisa paga reporta um ROAS de 10x.

Pode parecer incrível. Mas se 90% dessas conversões tivessem acontecido organicamente sem seus anúncios, seu ROAS real seria muito menor.

É aí que entra a incrementalidade. Ela mede quantas dessas conversões aconteceram por causa do seu marketing, e não apesar dele.

É a diferença entre receber crédito e criar valor.

Quando o eBay pausou seus anúncios de pesquisa de marca, um experimento de campo em grande escala descobriram que as vendas permaneceram praticamente inalteradas – mostrando que esses anúncios estavam capturando a demanda existente e não criando novo crescimento.

Vá mais fundo: Testes de incrementalidade em publicidade: quem são os vencedores e os perdedores?

O que a incrementalidade realmente mede

A incrementalidade quantifica o aumento causal do seu marketing. É uma medida do que mudou porque sua campanha existiu.

Na prática:

• Grupo de teste: Pessoas ou regiões expostas aos seus anúncios.
• Grupo de controle: Pessoas ou regiões semelhantes não expostas.
• Elevador: A diferença nos resultados entre os dois grupos.

Se seu grupo de teste produziu 1.250 compras e seu grupo de controle 1.000, sua campanha gerou +250 vendas incrementais (+25% de aumento) – a parte que não teria acontecido sem você.

Por que a incrementalidade é mais importante do que nunca

As métricas tradicionais sugerem desempenho – a incrementalidade prova isso.

• Revela desperdício: Você pode ver onde os anúncios simplesmente capturam a demanda orgânica (como pesquisa de marca para marcas estabelecidas).
• Informa orçamento: Você saberá quais canais realmente geram novas receitas e quais recebem o crédito por isso.
• Isso gera confiança: As equipes financeiras e de liderança se preocupam com o que mudou, não com o que foi “atribuído”.

Resumindo, a incrementalidade alinha as métricas de marketing com os resultados de negócios.

4 maneiras confiáveis ​​de medir a incrementalidade

Cada teste de incrementalidade faz a mesma pergunta: o que teria acontecido sem meus anúncios?

Esses quatro métodos oferecem diferentes maneiras de responder, dependendo de quanto controle e dados você possui.

1. Holdout randomizado (teste em nível de usuário)

Também chamado de ensaio clínico randomizado (ECR), esta é a maneira mais limpa de medir a elevação.

Você divide aleatoriamente seu público.

• Metade vê seus anúncios (teste).
• A outra metade não (controla).

Sua campanha causa diretamente qualquer diferença nas conversões ou receitas.

Plataformas como Meta (Facebook/Instagram) e Google Ads (YouTube, Rede de Display) agora oferecem testes de elevação integrados que lidam com randomização e relatórios automaticamente.

Quando usar: Campanhas digitais com conversões mensuráveis ​​e volume suficiente.

2. Teste de resistência geográfica

Quando você não pode randomizar indivíduos, randomize regiões.

Escolha locais comparáveis, como duas cidades com padrões de compra semelhantes.

Exiba seus anúncios em um e pause no outro. A diferença nos resultados revela seu aumento incremental.

Por que funciona: Escala do mundo real, funciona em canais off-line ou mistos (por exemplo, TV, rádio ou varejo).

Cuidado: Combine as regiões com cuidado e reserve tempo suficiente para equilibrar as flutuações locais.

Aprofunde-se: A ilusão do ROAS: repensando como é o sucesso do Google Ads

3. Controle sintético e modelagem causal

Quando os experimentos não são possíveis (digamos que você realizou uma campanha nacional), você pode estimar o que teria acontecido sem seus anúncios usando modelos de dados.

Ferramentas como CausalImpact do Google e GeoLift da Meta constroem um “gêmeo” sintético de seu público ou região com base em tendências anteriores.

A comparação dos resultados reais com esta linha de base modelada revela o efeito incremental da sua campanha.

Não é tão hermético quanto um verdadeiro experimento, mas é uma forte opção para campanhas retrospectivas ou de grande escala.

4. Modelagem de mix de marketing (MMM)

A MMM utiliza dados históricos agregados (por exemplo, gastos, impressões, vendas) para medir a contribuição de cada canal ao longo do tempo.

Isso é não é um experimento, mas quando calibrado com estudos de incrementalidade, fornece uma visão estratégica e segura da privacidade do ROI em todos os canais.

MMM responde a perguntas como:

• “Que parcela das vendas o Meta vs. Search gerou no último trimestre?”
• “O que acontecerá com a receita se cortarmos os gastos com TV em 20%?”

Pense no MMM como uma visão macro e nos testes de levantamento como a verdade básica que os mantém precisos.

Como as plataformas de anúncios oferecem suporte à incrementalidade

As principais plataformas de anúncios agora oferecem ferramentas integradas para ajudar os profissionais de marketing a medir o aumento diretamente – sem necessidade de configuração manual.

• Meta (Facebook/Instagram): Oferece estudos de Conversion Lift e Brand Lift – testes randomizados que medem diretamente conversões incrementais ou resultados de marca.
• Anúncios do Google: Fornece Conversion Lift para YouTube e Display, com “anúncios fantasmas” simulando exposição retida para o grupo de controle. Você também pode realizar experimentos A/B com rascunhos e experimentos de pesquisa.
• TikTok: Lançou recentemente estudos de aumento de conversão, mostrando que uma grande porcentagem das conversões medidas por aumento eram exclusivas do TikTok – o que significa que não teriam ocorrido por meio de outros canais.
• Anúncios da Amazon: Possui testes de elevação nativos limitados; a maioria dos anunciantes usa experimentos baseados em localização geográfica ou trabalha com parceiros de medição para determinar o impacto incremental.

Como executar seu primeiro teste de incrementalidade

Aqui está um processo simples para começar:

• Escolha uma campanha e KPI: Por exemplo, campanha do Facebook visando conversões adicionar ao carrinho.
• Forme uma hipótese: “Esta campanha aumentará as conversões em pelo menos 10% em relação ao valor inicial.”
• Configure grupos de controle e teste: Use um teste de elevação de plataforma ou crie sua própria resistência aleatória ou geográfica.
• Execute o teste para um ciclo de conversão completo: Evite alterações sobrepostas (como atualizações de preços ou promoções).
• Colete dados e calcule o aumento:
  • Conversões incrementais = Teste – Controle
  • Elevação (%) = (Teste − Controle) ÷ Controle × 100
  • iROAS = receita incremental ÷ gastos
• Tome decisões: Dimensione o que é comprovadamente incremental. Faça uma pausa ou repense o que não é.
• Repita trimestralmente: Use os aprendizados para calibrar modelos de atribuição e planos de orçamento.

Armadilhas comuns a serem evitadas

Mesmo testes bem projetados podem falhar se a configuração ou o tempo estiverem errados.

Cuidado com esses erros comuns que podem distorcer seus resultados ou ocultar a verdadeira elevação.

• Executando testes muito pequenos ou muito curtos: Sem poder estatístico, não se pode confiar no resultado.
• Contaminando o grupo de controle: Certifique-se de que os usuários ou regiões de controle realmente não vejam seus anúncios.
• Testando muitas variáveis ​​de uma vez: Mantenha a simplicidade – uma campanha, um objetivo.
• Baseando-se apenas na atribuição: Os modelos de atribuição mostram o crédito, não a causa.
• Esquecendo de documentar os resultados: Mantenha um “registro de incrementalidade” de configuração de teste, dados e aprendizados para que sua equipe possa construir conhecimento institucional.

Faça do levantamento sua nova linha de base

Três grandes mudanças tornam a incrementalidade indispensável hoje:

• As restrições de privacidade limitam o que podemos rastrear – os experimentos medem o aumento sem dados pessoais.
• Os sistemas de anúncios automatizados otimizam conversões, não necessariamente incrementais.
• A pressão económica exige prova de valor. Quando os orçamentos ficam mais apertados, o setor financeiro quer saber o que acontece se você desativar os anúncios.

A atribuição mostra de onde vieram as conversões. A incrementalidade mostra se o marketing os causou.

Em um mundo onde cada clique já é reivindicado por alguém, o aumento é a forma de provar que seus anúncios não estão apenas sendo exibidos – eles estão impulsionando o crescimento.

Comece com um teste limpo, valide os principais canais e aumente sua nova linha de base. Porque se o seu marketing não criar nova demanda, não estará funcionando de verdade.

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