Google traça queda da atribuição de último clique e ascensão do aprendizado de máquina

Resumo de mergulho:

• O Google Attribution, um novo serviço gratuito atualmente em beta, foi projetado para reunir dados de todos os canais de um profissional de marketing em um só lugar e fornecer uma visão completa do desempenho, a empresa revelou ontem durante a palestra do Google Marketing Next, para ouvintes de um transmissão ao vivo do evento anual e em uma postagem no blog.
• Outro grande foco da palestra foram as muitas maneiras pelas quais o aprendizado de máquina está aprimorando as ofertas do Google, incluindo novos desenvolvimentos, como ajudar os profissionais de marketing a vincular os anúncios em vídeo TrueView do YouTube às visitas à loja e trazer insights do público aos anúncios de pesquisa.
• Também foi revelada durante a reunião de mais de mil profissionais de marketing a chegada de extensões de local para anúncios em vídeo do YouTube para que os profissionais de marketing possam ajudar os consumidores que pesquisam uma compra a encontrar uma loja próxima onde os itens estão disponíveis e a implementação da medição de vendas da loja no dispositivo e na campanha níveis.

Informações de mergulho:

Dos vários anúncios feitos no evento de ontem, o Google Attribution foi o que pareceu obter a maior resposta do público. Essa resposta sugere não apenas a dor de cabeça que a atribuição entre canais e dispositivos apresenta, mas também a fé dos profissionais de marketing na capacidade do Google de potencialmente avançar em uma questão espinhosa que tem sido um desafio há anos e cuja importância só cresce à medida que canais e dispositivos continuam a proliferar. Os executivos do Google também esperam que as notícias sobre atribuição sejam um grande negócio: “Este ano, estamos resolvendo o problema de atribuição”, disse Bill Kee, gerente de produto do grupo, atribuição, durante a palestra.

Os esforços do Google para lidar com a atribuição não são puramente altruístas. A empresa provavelmente está apostando que, se os profissionais de marketing tiverem uma visão mais clara do que está gerando resultados, eles investirão mais em publicidade gráfica, uma área que alguns esperam recuar à medida que os consumidores exigem experiências menos intrusivas. Na verdade, a Forrester previu recentemente que os CMOs poderiam puxar até US$ 2,9 bilhões em gastos com anúncios gráficos no próximo ano.

“Vamos ser francos: a defesa renovada do Google para o marketing de funil superior gerará mais receita se mais anunciantes se concentrarem menos no último clique antes da compra e começarem a se concentrar mais na atividade do funil superior, ou seja, anúncios gráficos”, disse Chaitanya Chandrasekar, CEO/ Co-fundador, QuanticMind em um comentário de e-mail fornecido ao Marketing Dive.

Devido aos desafios inerentes ao rastreamento de consumidores em todos os canais e dispositivos, muitos profissionais de marketing confiam na atribuição de último clique, que geralmente não fornece uma imagem completa, pois o caminho do consumidor até a compra se torna cada vez mais complexo, envolvendo pesquisa em um smartphone, leitura de avaliações em um tablet ou desktop e comprando na loja. Ao dar crédito total ao último clique por impulsionar uma venda, os profissionais de marketing não valorizam adequadamente as outras etapas ao longo da jornada até a compra.

O Google Attribution, que será lançado para os profissionais de marketing nos próximos meses, está sendo posicionado como o primeiro da empresa por permitir que os profissionais de marketing, sem custo adicional, meçam o impacto de seu marketing em um só lugar, rastreiem os consumidores à medida que se movem entre dispositivos e está integrado com ferramentas de anúncios como AdWords, Google Analytics e DoubleClick Search.

O Google Attribution pode exibir medições tradicionais de atribuição de último clique, mas, ao mudar para atribuição baseada em dados, o serviço aproveitará o aprendizado de máquina para determinar quanto crédito atribuir a cada etapa da jornada do consumidor. Os dados podem ser usados ​​para otimizar as campanhas de exibição e pesquisa dos profissionais de marketing.

Os avanços de aprendizado de máquina anunciados ontem também têm o potencial de melhorar significativamente a capacidade dos profissionais de marketing de entender a riqueza de dados em um ambiente digital multicanal.

Nos últimos meses, o Google vem intensificando o uso de aprendizado de máquina e tecnologia de mapeamento para ajudar os varejistas a medir as visitas às lojas. As notícias de ontem reforçam esses esforços ao trazer as medições de visitas à loja para as campanhas TrueView do YouTube para que as marcas possam medir o impacto dos anúncios em vídeo nas visitas à loja.

O aprendizado de máquina ajuda o Google a analisar trilhões de consultas de pesquisa e atividades em milhões de sites para descobrir quando os consumidores estão perto de fazer uma compra. Esses dados de público-alvo no mercado agora estão sendo disponibilizados aos usuários da DoubleClick para otimizar seus esforços de pesquisa.

“O uso inteligente da ciência de dados, combinado com o aprendizado de máquina, pode ajudar os anunciantes a descriptografar dados em insights lucrativos e acionáveis ​​que unem tudo”, escreveu Chandrasekar, da QuanticMind, em um e-mail. “Quando o próprio Google está batendo o tambor, isso é uma forte afirmação de que a automação inteligente e o big data continuam sendo as principais forças no digital.”