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Otimização e aprendizado contínuo na publicidade programática para impulsionar o crescimento de aplicativos

Written by Rocket Lab Insightful | Sep 12, 2024 5:37:50 PM

No mundo dos aplicativos mobile, ter um plano não é suficiente, a chave está em se adaptar rapidamente. Com tantas apps competindo pela atenção, destacar-se e manter os usuários interessados é mais desafiador do que nunca. É nesse ponto que a publicidade programática faz a diferença.

Essa abordagem automatiza o processo de compra e venda de espaços publicitários digitais em tempo real, utilizando algoritmos inteligentes e aprendizado de máquina para posicionar seus anúncios exatamente onde eles precisam estar em uma ampla variedade de aplicativos mobile e plataformas digitais.

 

Embora a publicidade programática possa ser usada em múltiplos canais, nosso foco aqui está na publicidade programática mobile, onde ocorre o verdadeiro crescimento dos aplicativos.

 

Xavier Bourlard, Senior Growth Director  de Produtos Publicitários Digitais e Retargeting na Rocket Lab, explica neste blog por que a publicidade programática é essencial para o sucesso a longo prazo de um aplicativo. Ela combina automação, segmentação precisa e otimização contínua para garantir que suas campanhas se mantenham à frente da concorrência. Seja para atrair novos usuários ou manter os atuais engajados, dominar essas estratégias é fundamental para obter o máximo retorno sobre o investimento.

 

A publicidade programática se destaca por automatizar o processo de compra de anúncios, economizando tempo e reduzindo custos, além de permitir que você escale suas campanhas de forma eficiente.

 

Sua verdadeira força está na capacidade de segmentar usuários com precisão. Ao analisar comportamentos e contextos, como interações anteriores com o app ou hábitos de navegação, os anúncios programáticos atingem o público certo no momento certo, resultando em taxas de conversão mais altas.

 

No entanto, antes que a publicidade programática possa ser totalmente otimizada, ela requer uma fase inicial de aprendizado e ajustes. Como explica Xavier Bourlard, essa fase geralmente dura de 6 a 8 semanas. Durante esse período, os algoritmos coletam dados e aprendem com o comportamento dos usuários, otimizando gradualmente a campanha para atender aos KPI do anunciante. Esse tempo é crucial para o sucesso a longo prazo, pois permite que o sistema ajuste as estratégias de segmentação e desempenho.

 

Após a conclusão dessa fase de aprendizado, começa o processo de otimização contínua. Em vez de depender apenas de ajustes manuais, o aprendizado de máquina refina as campanhas em tempo real. Essa otimização constante mantém seus anúncios relevantes, adaptando-os às mudanças no comportamento dos usuários e às tendências do mercado.

 

Como destaca Xavier, "A publicidade programática oferece uma vantagem única ao aproveitar a automação, as decisões baseadas em dados e a otimização em tempo real para garantir que suas campanhas estejam em constante evolução". Essa melhoria contínua mantém as campanhas ágeis, ajudando você não apenas a acompanhar a concorrência, mas a superá-la.

 

Outro componente chave para o sucesso na publicidade programática é o monitoramento em tempo real. Ao acompanhar de perto suas campanhas, você pode fazer ajustes rápidos que melhorem o desempenho e garantam que seu orçamento seja utilizado de maneira eficiente.

Para manter suas campanhas programáticas funcionando sem problemas, é importante focar em métricas específicas que ofereçam feedback em tempo real. Na aquisição de usuários (UA), métricas como CPI, CTR e ROAS ajudam a monitorar o quanto você está gastando e o quão eficazes estão sendo seus anúncios. No lado do retargeting e da retenção, métricas como a Taxa de Retenção, DAU e LTV indicam o quão bem você está mantendo os usuários engajados e gerando valor a longo prazo.


Ao acompanhar essas métricas, você não só pode melhorar o desempenho, mas também detectar problemas de forma precoce. Por exemplo, se o CPI começar a aumentar, pode ser um sinal de que você está gastando uma parte excessiva do orçamento em posicionamentos ou inventário de anúncios que não se alinham adequadamente ao seu público-alvo, gerando ineficiências nos esforços de aquisição de usuários. Da mesma forma, se a Taxa de Retenção diminuir, isso pode indicar que os usuários estão perdendo interesse, e você pode precisar ajustar suas estratégias de retenção ou segmentação. A otimização em tempo real permite que você faça mudanças rápidas para resolver esses problemas, mantendo suas campanhas no caminho certo e garantindo o melhor retorno sobre o investimento.


Apesar das inúmeras vantagens da otimização em tempo real, também existem desafios a serem considerados. A gestão de dados é um dos principais obstáculos, pois lidar com grandes volumes de dados de maneira eficiente exige uma governança sólida e a capacidade de extrair insights acionáveis. É nesse ponto que os especialistas da indústria e as tecnologias avançadas desempenham um papel crucial para simplificar os processos de dados e ajudar as equipes a se concentrarem na estratégia, e não apenas no gerenciamento de dados.


Um dos maiores benefícios da publicidade programática é sua capacidade de otimizar rapidamente, com um atraso mínimo. Enquanto os métodos publicitários tradicionais podem demorar mais para mostrar resultados após ajustes, a programática oferece feedback quase em tempo real. Isso permite que você reaja de forma ágil às mudanças no comportamento dos usuários e nas condições do mercado. Utilizando sistemas de feedback em tempo real e aprendizado de máquina, é possível refinar continuamente suas campanhas, garantindo que elas permaneçam flexíveis e alinhadas com seus objetivos de desempenho.

Além desses desafios, a alocação eficaz de orçamento é igualmente importante. Para que as campanhas de retargeting em apps sejam rentáveis, é fundamental ter uma base significativa de usuários (idealmente mais de 100K MAU). O aprendizado de máquina ajuda a garantir que seu orçamento seja direcionado para as audiências com maior probabilidade de conversão, evitando gastos excessivos e maximizando o retorno sobre o investimento.

Gerenciar campanhas de forma eficaz não se trata apenas de otimização em tempo real; a alocação adequada de orçamento é igualmente crucial, especialmente ao equilibrar os esforços para adquirir novos usuários e manter os atuais engajados.

As campanhas de retargeting em apps podem ser extremamente eficazes, mas seu maior potencial é alcançado quando você possui uma base considerável de usuários. Xavier aconselha mirar em pelo menos 100K usuários ativos mensais (MAU) e, idealmente, 500K antes de investir fortemente em retargeting. Isso garante que seus esforços alcancem uma quantidade de usuários que justifique o investimento.

O aprendizado de máquina é fundamental para otimizar seu orçamento, evitando gastos excessivos com audiências que provavelmente não irão converter. Como diz Xavier Bourlard: “A chave para a otimização de orçamento é não gastar demais com audiências que não vão converter, e é aí que o aprendizado de máquina desempenha um papel crucial.” Ao focar nos segmentos mais promissores, você pode maximizar o retorno sobre o investimento (ROI) e garantir um crescimento sustentável para o seu app. Equilibrar a aquisição de usuários (UA) com o retargeting, juntamente com ajustes em tempo real, garante que suas campanhas sejam eficazes e eficientes.

Para continuar impulsionando o crescimento do seu app no competitivo mercado atual, é essencial aproveitar ao máximo a publicidade programática. Com o uso de aprendizado de máquina, segmentação precisa e ajustes constantes, você pode garantir que suas campanhas alcancem os melhores resultados. Manter-se flexível e pronto para se adaptar permitirá que seus esforços continuem avançando.



A publicidade programática é uma ferramenta poderosa para atingir os usuários certos, e dominar seu funcionamento pode fazer uma grande diferença. Estamos aqui para oferecer as ideias que você precisa para começar a aproveitar ao máximo essas estratégias. Não hesite em entrar em contato com a Rocket Lab se estiver interessado em explorar mais sobre esse assunto.