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Por muito tempo, olhar para a última interação do consumidor, métrica que conhecemos como last-click, foi a bússola que guiou as análises de marketing. Mas essa visão simplificada deixa muita coisa de fora – principalmente a trajetória real que um consumidor trilha até o seu produto.
Pense em um caminho comum do consumidor hoje: ele pode descobrir o seu produto em uma live, com um criador; depois, acionar uma ferramenta de IA para resumir prós e contras do item desejado; e só então decidir pela compra no seu site, após uma busca das melhores ofertas na busca do Google.
Todos esses pontos, que constroem confiança e consideração ao longo da jornada, têm o seu valor. É um cenário complexo, em constante transformação e que, portanto, exige uma mensuração ainda mais apurada.
A consolidação da IA deu profundidade a esse movimento: se por um lado o volume de dados aumentou drasticamente, por outro, a tecnologia agora nos ajuda a processar esses insights. Mas o que realmente faz diferença é saber interpretar os sinais que importam para o negócio.
O primeiro passo para conquistar essa clareza é identificar o que tem dificultado a nossa visão. Hoje, o marketing lida com “ruídos” que tornam parte dessa jornada invisível, e entender essa nova lacuna de dados é fundamental para não perder o ROI de vista.
A fatia invisível do mercado
Para entender onde estamos, precisamos identificar os ruídos em questão. No Brasil, por exemplo, cerca de 32% dos usuários utilizam AdBlockers1. Somado a isso, mais de 15% do tráfego web no país2 acontece em navegadores que restringem a duração de cookies.
Ou seja, uma parcela considerável das conversões e interações – aquela jornada multicanal que descrevemos no começo – está acontecendo em uma espécie de “ponto cego” para as ferramentas de mensuração.
É uma fatia do mercado que consome, pesquisa e compra, mas que acaba não tendo seu papel representado e sem créditos se continuarmos dependendo apenas de sinais frágeis e de métodos de análise como a atribuição last-click.
Quando não conseguimos enxergar o quadro completo, a tendência é subestimar o valor real das nossas campanhas, o que impacta diretamente o ROI.
Para superar essa lacuna, podemos – e devemos – contar com a tecnologia como aliada estratégica, para capturar os sinais e movimentos do consumidor com maior precisão.
A boa notícia é que esse processo de “limpar a lente” do marketing não acontece da noite para o dia, mas sim como um investimento constante. Falaremos disso agora.
Os juros compostos de uma estratégia de dados
Em um mercado em que o acesso às ferramentas de IA está se tornando cada vez mais comum, a vantagem competitiva não se resume ao domínio do algoritmo, mas na qualidade e na profundidade dos dados que o alimentam.
É o que se define como Data Strength, ou a força dos dados proprietários.
A analogia com o mercado financeiro ajuda a ilustrar o ponto: implementar uma fundação sólida de dados proprietários (first-party data) funciona sob o regime de juros compostos.
No início, o esforço de capturar e organizar esses sinais pode parecer um ganho pouco incremental. No entanto, ao longo do tempo, essa disciplina cria um ativo que cresce exponencialmente, permitindo que a IA aprenda com a realidade específica de cada negócio e entregue resultados cada vez mais precisos.
O uso de soluções para melhorar a captura de dados online, como o Google Tag Gateway (GTG), tem ajudado marcas a recuperar uma média de 14%3 das conversões observáveis que seriam perdidas pelas restrições que falamos anteriormente.
Mais do que isso, a sofisticação na coleta — utilizando, por exemplo, até seis identificadores diferentes, como atributos de sessão e IP — pode elevar o volume de conversões identificadas em média até 10%4.
A fintech Conta Simples é um exemplo disso: ao utilizar conversões offline mais sofisticadas para treinar os algoritmos de IA, a marca conseguiu gerar 25% mais leads para abertura de conta. O destaque foi o ganho de qualidade da iniciativa: a estratégia superou em cinco vezes a meta de leads para linhas de crédito, provando que quando a IA é alimentada com dados proprietários qualificados, ela deixa de fazer suposições genéricas para realizar predições de alto valor.
Trata-se da recuperação de uma inteligência que já pertencia à marca, mas que estava dispersa e subnotificada.
Ainda assim, ter uma base de dados sólida é apenas metade da equação. O passo seguinte, e talvez o mais desafiador para as marcas, é definir como orquestrar essas informações para orientar decisões alinhadas aos objetivos de negócio.
Como nenhuma metodologia isolada oferece todas as respostas, o caminho é apostar em uma abordagem que combine diferentes lentes de análise para elevar o potencial da mensuração tradicional.
Google Trifecta: desafiando o status quo
A busca por uma métrica única e absoluta tem dado lugar a uma visão mais integrada e, consequentemente, mais realista. Este é o propósito do Google Trifecta: uma abordagem que combina três metodologias complementares para garantir que o marketing atue como um verdadeiro espelho da realidade.
Nenhuma dessas lentes responde a tudo sozinha. A fidelidade da análise surge justamente da orquestração entre elas:
Atribuição: Pulso Diário
É a ferramenta de navegação imediata. Ela foca no curto prazo, permitindo ajustes táteis e rápidos na operação. Mais do que se resumir ao last-click, atribuição deve servir para otimizar o desempenho do dia a dia, mas sem a responsabilidade exclusiva de explicar toda a estratégia de marca.
Marketing Mix Modeling: Mapa Estratégico
Se a atribuição é o pulso, o MMM é o mapa de longo prazo. Com o lançamento do Meridian, um modelo open-source e ágil, o MMM se tornou uma ferramenta capaz de medir o impacto de canais offline e digitais de forma holística, incorporando também dados de alcance e frequência para diferenciar impressões de usuários únicos.
Incrementalidade: Prova Real
Este é o pilar da causalidade. Enquanto as outras métricas mostram correlações, a incrementalidade responde à pergunta definitiva: “Este resultado teria acontecido se eu não tivesse investido?”.
É a ferramenta que calibra os outros modelos, garantindo que a marca não esteja pagando por conversões que já ocorreriam organicamente.
Mensuração como infraestrutura de decisão
Para que a tecnologia e as metodologias sejam capazes de gerar impacto, elas precisam estar inseridas em uma estrutura organizacional sólida. Foi com esse objetivo que o Google, em parceria com a Accenture, desenvolveu um framework pensado para apoiar essa transformação dentro das empresas, independentemente do nível de maturidade e dinâmicas internas.
O trabalho identifica que os maiores gargalos atuais não são apenas técnicos, mas passam por processos e pessoas, como o isolamento de dados entre áreas e o descompasso de metas.
Para superar essas barreiras, o framework segue uma estrutura com cinco etapas críticas: estratégia, dados, metodologia, decisão e governança.
Preparamos um artigo exclusivo sobre esse trabalho, com o detalhamento de cada etapa e a disponibilização do guia completo para download.
