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Bolha é a situação na qual o valor de um ativo se baseia em uma visão distorcida ou incorreta sobre o futuro. Já cogitou a Publicidade Online como a nova bolha do momento?

Em 2003, o presidente da Viacom, um dos maiores conglomerados de comunicação, entrou nos escritórios do Google em Mountain View, Califórnia. O Google era uma empresa jovem e moderna de tecnologia que ganhava dinheiro – dinheiro de verdade! – a partir da Internet. Karmazin estava lá para descobrir como.

Larry Page e Eric Schmidt, fundador do Google e seu CEO, respectivamente, já estavam sentados na sala de conferências quando o co-fundador Sergey Brin entrou, sem fôlego. Ele estava de shorts e patins. Primeiramente, os caras do Google disseram ao Karmazin que os ganhos do mecanismo de pesquisa eram provenientes da venda de anúncios. As empresas podem comprar links pagos para sites que apareceriam na parte superior dos resultados de pesquisa. O Google trabalhou como intermediário, conectando sites com espaço publicitário a anunciantes ansiosos para exibir seus banners.

Schmidt continuou: “Nosso negócio é altamente mensurável. Sabemos que, se você gastar X dólares em anúncios, receberá Y em receita”. No Google, afirmou, você paga apenas pelo que funciona. Karmazin ficou horrorizado. Ele era um publicitário antiquado e, de onde veio, um anúncio no Super Bowl custa três milhões de dólares. Por quê? Porque é quanto custa. O que isso gera? Vai saber.

“Estou vendendo US$ 25 bilhões em publicidade por ano”, disse Karmazin. “Por que eu gostaria que alguém soubesse o que funciona e o que não funciona?” Apoiado na mesa, mãos cruzadas, ele olhou para os anfitriões e disse: “Vocês estão estragando a magia”.


“Mergulhamos no mundo dos cliques, banners e palavras-chave para descobrir se algum deles é real. O que realmente sabemos sobre a eficácia da publicidade digital?”

 

O Google está hackeando seu cérebro?

Por mais de um século, a publicidade foi uma arte, não uma ciência. Não havia dados concretos. Você coloca seus comerciais no ar, sua marca no jornal e começa a rezar. Alguém verá o anúncio? Alguém agiria sobre ele? Ninguém sabia. Logo depois, no início dos anos 90, a Internet soou a morte àquela era da publicidade.

Procurando por clientes, cliques, conversões? Google e Facebook sabem onde encontrá-los. Com precisão sem precedentes, esses gigantes de dados entregarão a mensagem certa para as pessoas certas, na hora certa. Usuários despretensiosos são atraídos para lojas online, eleitores indecisos são informados sobre os males da candidata presidencial dos EUA e, do mesmo modo, carros passam nas telas de potenciais compradores – um test drive está a um clique de distância. Mas isso é real? O que sabemos de verdade sobre a eficácia da publicidade digital?

SIMM?!

Você está perdoado por pensar que a resposta para essa pergunta é: sim, extremamente boa. Afinal, o mercado é enorme. A quantidade de dinheiro gasto em anúncios na Internet aumenta a cada ano. Em 2018, mais de US$ 273 bilhões foram gastos em anúncios digitais no mundo, de acordo com a empresa de pesquisa eMarketer. A maioria desses anúncios foi comprada de duas empresas: Google (US$ 116 bilhões em 2018) e Facebook (US$ 54,5 bilhões em 2018).

Um ensaio de Yuval Harari sobre “o fim do livre-arbítrio” exemplifica: de acordo com o pensador israelense, é só uma questão de tempo até que o Big Data “entenda os seres humanos muito melhor do que nós mesmos”. Em um novo livro altamente aclamado, o professor de Harvard, Shoshana Zuboff, prevê uma “sétima onda de extinção”, onde os seres humanos perdem “a vontade de querer”. Profissionais de marketing poderão prever e manipular nosso comportamento. O Facebook vai conhecer sua alma. O Google invadirá seus pensamentos.

“As melhores mentes da nossa geração

Eu também costumava acreditar que esses gigantes da tecnologia eram entidades oniscientes. No entanto, enquanto escrevia essa história, percebi que essa crença é tão errada quanto popular. Um ex-engenheiro do Facebook disse uma vez (e já foi citado mil vezes): “As melhores mentes da minha geração estão pensando em como fazer as pessoas clicarem em anúncios”. Falei com algumas dessas melhores mentes: economistas das empresas mais poderosas do Vale do Silício: Yahoo!, Google, Microsoft, eBay, Facebook, Netflix, Amazon.

Nem sempre eram fáceis de serem encontrados. E então havia a barreira do idioma. Esses caras não falavam inglês, mas sim um economiquês fluente. O meu não é tão ruim, mas duas horas de testes de Hausman, lances incrementais e variação exógena são demais, até para um entusiasta como eu. A história que surgiu dessas conversas é muito mais do que apenas publicidade online. Trata-se de um mercado de um quarto de trilhão de dólares governado por irracionalidade. Trata-se de conhecimentos, sobre como mesmo os maiores conjuntos de dados nem sempre fornecem informações. É sobre organizações e porque elas são tão difíceis de mudar. E é sobre nós e como somos fáceis de manipular.

Steve Tadelis me contou sobre seu trabalho no eBay, com um sorriso largo no rosto. Ele era professor de economia na Universidade da Califórnia, Berkeley, quando passou um ano no eBay em agosto de 2011. “Funções de transformação proprietárias”, disse um dos consultores – eles usam essas funções, têm 25 anos de experiência e uma longa lista de clientes importantes.

Estatísticas comuns

Quando Tadelis os pressionou, percebeu que “funções de transformação proprietárias” eram apenas um disfarce inteligente para estatísticas comuns. Você pega as despesas semanais em anúncios, combina com as vendas semanais e pronto! Coloca a mistura em um gráfico de dispersão e vê o que acontece. Fácil assim! “Isso é um lixo”, pensou Tadelis.

Correlação, como qualquer aula básica de estatística vai te dizer, não é causalidade. O que esses números impressionantes significam se as pessoas que veem seu anúncio são exatamente as mesmas que já usariam o eBay de qualquer forma? Antes de mais nada, o eBay não é pequeno. Com certeza muitas pessoas que procuram sapatos acabam no site sozinhas, vendo ou não um anúncio, certo?

Pizzaria de Luigi e Publicidade

Vamos supor que a Pizzeria de Luigi contrata três adolescentes para distribuir cupons na rua. Posteriormente, um dos três acaba sendo um gênio do marketing. Muitos clientes aparecem com cupons distribuídos por esse garoto em particular. Os outros dois não conseguem entender: como ele faz isso? Quando perguntam, ele explica: “Eu fico na área de espera da pizzaria”. É fácil ver que ele não é um gênio do marketing. As pizzarias não atraem mais clientes oferecendo cupons para as pessoas que já planejam pedir sua janta em cinco minutos.

Os economistas chamam isso de “efeito de seleção”. É crucial que os anunciantes distinguam esse efeito de seleção (as pessoas veem seu anúncio, mas já clicam, compram, registram ou fazem o download) do efeito de publicidade (as pessoas veem seu anúncio e é por isso que começam a clicar, comprar, registrar, baixar conteúdo). Tadelis perguntou como exatamente os consultores estavam fazendo essa distinção.

“Usamos multiplicadores Lagrange”, disse um deles. E por um segundo, Tadelis ficou surpreso. “O quê? Multiplicadores de Lagrange? Mas os multiplicadores de Lagrange não têm nada a ver com… e então me ocorreu!”, lembrou Tadelis. “Essa pessoa está tentando me enganar!”.

“Resisti à tentação de dizer: ‘Sinto muito, você está errado, eu dou aula desse tipo de coisa'”. Em vez disso, Tadelis decidiu continuar a conversa em economiquês.

 

Uma campanha publicitária não tão brilhante

Duas semanas depois, ele conheceu os consultores de marketing pessoalmente. Fizeram uma apresentação elegante, demonstrando como o eBay estava acumulando pilhas de dinheiro com suas brilhantes campanhas publicitárias. A publicidade da palavra-chave da marca, informou a apresentação, era o método de publicidade mais bem-sucedido do eBay. Alguém acessa o “eBay” e, mediante uma taxa, o Google coloca um link para o eBay no topo dos resultados da pesquisa. Aparentemente, muitas pessoas clicam neste link pago. Tantas pessoas, de acordo com os consultores, que o site chega a ganhar pelo menos US$ 12,28 por cada dólar gasto em publicidade de palavras-chave de marca – um grande lucro!

Tadelis não comprou a ideia. “Eu pensei que era fantástico e não quero dizer extraordinariamente bom ou atraente. Quero dizer imaginativo, fantasioso, distante da realidade”. O raciocínio dele? As pessoas realmente clicam bastante no link pago do eBay.com. Mas se esse link não estivesse lá, provavelmente eles clicariam no link logo abaixo: o link gratuito para o eBay.com mesmo. Os consultores de dados baseavam seus cálculos de lucro nos cliques que, afinal, já receberiam pelo tráfego comum.

A prova real

Tadelis sugeriu um experimento: interrompa por um tempo e vamos ver se a publicidade da palavra-chave da marca realmente funciona. Os consultores resmungaram. Logo depois, houve um conflito entre o departamento de marketing do eBay e a rede do MSN (Bing e Yahoo!). O Ebay queria negociar preços mais baixos e, para obter alavancagem, decidiu interromper os anúncios da palavra-chave “eBay” temporariamente.

Tadelis foi direto ao assunto. Juntamente com sua equipe, ele analisou cuidadosamente os efeitos da parada de anúncios. Três meses depois, os resultados foram bem claros: todo o tráfego que vinha anteriormente de links pagos agora chegava através de links comuns. Tadelis estava certo o tempo todo. Anualmente, o eBay gastava uns bons 20 milhões de dólares em anúncios segmentados para a palavra-chave “eBay”.

Quando Tadelis apresentou suas descobertas à empresa, o departamento financeiro do eBay finalmente acordou. Ele teve permissão para interromper todos os anúncios do eBay no Google por três meses em um terço dos Estados Unidos. Não apenas para o nome da marca, mas também para palavras-chave simples como “sapatos”, “camisas”. O departamento de marketing previa um desastre: as vendas, eles pensavam, certamente cairiam pelo menos 5%.

Semana 1: Tudo bem. Depois: Ok. Última semana: Zero, nada.

O experimento continuou por mais oito semanas. Qual foi o efeito de tirar os anúncios? Quase nenhum. Por cada dólar gasto pelo eBay em publicidade de pesquisa, eles perdiam cerca de 0,63 centavos de dólar, de acordo com os cálculos de Tadelis. O experimento acabou mostrando que, há anos, o eBay gastou milhões de dólares em excesso de publicidade online sem resultado.

Os consultores bem remunerados acreditavam que as campanhas que geravam maiores perdas eram as mais lucrativas: viam a publicidade de palavras-chave de marca não como uma despesa de US$ 20 milhões, mas com um retorno de US$ 245,6 milhões.

Um mundo publicitário cínico é algo que eu posso entender, mas um mundo ingênuo?? Porém, quanto mais conversava com esses economistas, mais percebia que o eBay não estava sozinho ao cometer esse erro.

Conversei com Randall Lewis, que trabalhou para o Yahoo!, Google e Netflix. Ele fazia parte de um pequeno grupo de economistas do Yahoo! que fez muitos experimentos com publicidade. Logo, tinha mais de oito anos de experiência decepcionando os anunciantes. “É sempre estranho”, ele me disse. “Eles acham que tudo está bem. Mas quando você está realizando esses experimentos… bem, quando as coisas parecem boas demais para ser verdade, geralmente são”.

A analogia da bolha

O mundo do marketing online usa a mesma estratégia que a Pizzaria Luigi e os adolescentes que lidam com panfletos. Assim que o eBay deu errado com a publicidade de pesquisa – e o mesmo acontece com banners publicitários, vídeos do Instagram e anúncios do Facebook. Os parâmetros de referência que as empresas de publicidade usam – destinadas a medir o número de cliques, vendas e downloads que ocorrem após a exibição de um anúncio – são fundamentalmente enganosos. Nenhuma dessas referências faz distinção entre o efeito de seleção (cliques, compras e downloads que estão acontecendo de qualquer maneira) e o efeito da publicidade (cliques, compras e downloads que não teriam acontecido sem anúncios).

Piora: as mentes brilhantes desta geração estão criando algoritmos que apenas aumentam os efeitos da seleção.

Considere o seguinte: se a Amazon comprar cliques do Facebook e do Google, os algoritmos das plataformas de publicidade buscarão os cliques da Amazon. E quem é mais provável que clique na Amazon? Presumivelmente clientes regulares da Amazon. Nesse caso, os algoritmos estão gerando cliques, mas não necessariamente cliques extras.

Por outro lado, as plataformas de publicidade não são as únicas suscetíveis a esse modo de pensar imperfeito. Os anunciantes cometem o mesmo erro. Eles estão segmentando anúncios personalizados para um público que provavelmente já comprará seu produto. Eu nunca tinha pensado nisso. A segmentação algorítmica pode ser tecnologicamente engenhosa, mas se você estiver segmentando a coisa errada, ela não será útil para os anunciantes. A maioria das plataformas de publicidade não pode dizer aos clientes se seus algoritmos estão apenas colocando adolescentes totalmente automatizados na área de espera (aumentando o efeito de seleção) ou se estão atraindo pessoas que não teriam entrado de outra forma (aumentando o efeito da publicidade) .

“Estamos nos preparando para o fracasso”, explicou Lewis, “porque estamos otimizando para a coisa errada”.

 

Faça um experimento!

Felizmente, há uma maneira de medir o efeito não adulterado dos anúncios: faça um experimento. Divida o grupo-alvo em duas coortes aleatórias com antecedência: um grupo vê o anúncio e o outro não. A concepção do experimento exclui os efeitos da seleção.

Economistas do Facebook realizaram 15 experimentos que mostraram o enorme impacto dos efeitos da seleção. Um grande varejista lançou uma campanha no Facebook. Inicialmente, assumiu-se que o anúncio teria que ser exibido apenas 1.490 vezes antes que uma pessoa realmente comprasse algo. Mas o experimento revelou que muitas dessas pessoas teriam comprado lá de qualquer maneira; apenas uma em 14.300 encontrou a loja virtual por causa do anúncio. Em outras palavras, os efeitos de seleção foram quase 10 vezes mais fortes que o efeito de publicidade isoladamente!

E isso não foi exceção. Os efeitos de seleção superaram substancialmente os efeitos de publicidade na maioria dessas experiências no Facebook. No mais forte, o viés de seleção foi ainda 50 (!) Vezes mais influente. Em sete das 15 experiências no Facebook, os efeitos de publicidade sem efeitos de seleção eram tão pequenos que eram estatisticamente indistinguíveis de zero.

Medição de retorno de publicidade

Lewis passou a trabalhar para o CEO do Google, mas pesquisas que ele conduziu para o Yahoo! em 2011, coloca a mentira em evidência. Em seu artigo: Sobre a quase impossibilidade de medir o retorno à publicidade, a decepção foi a força motriz. No Yahoo!, Lewis realizou 25 gigantescas experiências com anúncios. E ainda assim, ele ficou com muita incerteza sobre os efeitos reais da publicidade.

“É muito difícil mudar o comportamento, mostrando às pessoas imagens e filmes que eles não querem ver”.

 

Publicidade racionalmente, da maneira como é descrita em livros econômicos, é inatingível. Então, como os anunciantes sabem o que devem pagar pelos anúncios? “Sim, basicamente eles não sabem”, disse Lewis em uma daquelas cláusulas de descarte que continuaram correndo pela minha cabeça nos dias seguintes.

Lembre-se disso na próxima vez que ler uma dessas histórias de calamidade sobre o Google, Facebook ou Cambridge Analytica. Se as pessoas fossem mais fáceis de manipular com imagens e vídeos que realmente não querem ver, os economistas teriam uma tarefa muito mais fácil. Realisticamente, a publicidade faz alguma coisa, mas apenas uma pequena coisa – e, de qualquer forma, faz muito menos do que a maioria dos anunciantes acredita.

Então, chegamos à pergunta final: quem quer saber a verdade sobre a bolha?

É uma pergunta que há muito fascina o economista Justin Rao (que trabalhou para o Yahoo!, Microsoft e outros). Assim que ele ingressou na Microsoft, os estudos do eBay de Steve Tadelis haviam acabado de ser publicados e estavam espalhados por toda a mídia. Mas isso importava? Na Microsoft, Rao tinha um mecanismo de busca à sua disposição: o Bing. Após as notícias sobre os milhões de dólares que o eBay havia desperdiçado, a publicidade de palavras-chave da marca diminuiu apenas 10%. A maioria das empresas se mostrou decidida a jogar fora seu dinheiro.

Rao fez experiências de parada nos anúncios. Quando essas experiências mostraram que os eles eram totalmente inúteis, os anunciantes não se incomodaram nem um pouco. Eles cobraram com alegria, anúncio após anúncio. Mesmo quando eles sabiam, ou poderiam saber, que suas campanhas publicitárias não eram muito lucrativas, isso não afetava o modo como se comportavam. Por quê? Bem… “Crenças formadas com evidências insuficientes parecem difíceis de se quebrar”.

#FitGirl e a Publicidade Digital

O diretor financeiro do eBay pediu a Steve Tadelis que examinasse o segundo item da lista das campanhas de sucesso: marketing de afiliados. Um exemplo desse tipo de publicidade pode ser o eBay pagando a alguma influenciadora #fitgirl para incorporar um link de uma determinada marca de calças de ioga em uma postagem do Instagram.

O chefe de marketing concordou com a experiência, mas fez uma ressalva. “Deixe-me dizer uma coisa, Steve”, ele dissera. “Se realizarmos essa experiência, e os resultados forem parecidos com o que você nos mostrou com publicidade em pesquisa, não vou acreditar em você”. E ele falava sério.

“Uma metodologia ruim faz todo mundo feliz”, disse David Reiley, que chefiava a equipe de economia do Yahoo e agora trabalha para o serviço de streaming Pandora. “Isso fará a editora feliz. Fará a pessoa que comprou a mídia feliz. Inclusive o chefe da pessoa que comprou a mídia ficará feliz. Isso fará a agência de publicidade feliz. Todo mundo pode se gabar de ter tido uma campanha muito bem-sucedida “.

Enfim, os profissionais de marketing geralmente têm mais sucesso no marketing de seu próprio marketing.

A publicidade online está funcionando? Não sabemos

Talvez o que esteja motivando esse fenômeno seja algo muito mais profundo – que não se aplica apenas à publicidade. “Há um medo ao dizer que ‘eu não sei’ seja uma admissão de incompetência”, observou Tadelis. “Mas ignorância não é incompetência, curiosidade também não”.

Porém, é preciso tomar decisões – alguém precisa traçar uma estratégia, a dúvida deve parar eventualmente. Por esse motivo, as empresas contratam pessoas superconfiantes que agem como se soubessem o que não podem saber. Lewis nunca poderia fazer o tipo de trabalho que eles fazem. “Eu sinto que é um sorteio aleatório nas decisões”, disse ele. Mas alguém tem que jogar a moeda. E uma empresa cheia de Randalls só leva à paralisia da análise. Nada acontece.

Mas vamos ser honestos: anunciar um pouco melhor é bastante comparado com tropeçar no escuro. No Google, Lewis criou uma plataforma que oferece aos anunciantes uma maneira barata e simples de experimentar anúncios em banner. “Acho que é uma revolução na publicidade”, disse com orgulho. Pode-se finalmente otimizar a coisa certa.

Durante sua apresentação, um ouvinte levantou-se e perguntou: as empresas de publicidade realmente querem saber disso? Eles não estão interessados em pesquisas que tranquilizem? “Isso é realmente endêmico para toda a indústria”, respondeu Lewis. Ele começou com uma de suas respostas brilhantemente inacessíveis. “O problema do risco moral é uma série de vieses de dissonância cognitiva…”

No meio de sua resposta, outro da plateia interrompeu – era Tadelis. “O que Randall está tentando dizer é que os profissionais de marketing realmente acreditam que seu marketing funciona, mesmo que não funcione. Assim como acreditamos que nossa pesquisa é importante, mesmo que não seja”. Lewis riu. “Obrigado, Steve”.

 

Traduzido e adaptado de The Correspondent. The new dot com hubble is here its called online advertising. Disponível em: <https://thecorrespondent.com/100/the-new-dot-com-bubble-is-here-its-called-online-advertising/13228924500-22d5fd24?utm_source=The+Hack&utm_campaign=0e81660dc3-THE_HACK_0173&utm_medium=email&utm_term=0_060634743e-0e81660dc3-206979693> Acesso em: 17 nov. 2019.

 

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