Se está com o CPA alto no Facebook Ads, use esse método e aprenda como escalar para múltiplos 6-7 dígitos/mês com CPA baixo.
Veja bem, a Meta é uma plataforma de Machine Learning.
Ou seja, aprendizado de máquina.
Isso significa que você pode “treinar” a máquina para te entregar os resultados que você quiser com base nos limites dela.
Cenário 1
Vamos visualizar um 1º cenário, representativo de provavelmente 85-95% dos anunciantes no Facebook:
- Múltiplas campanhas
- Múltiplos conjuntos de anúncios
- Uso de ABO
- Testes “forçados” de criativos nos usuários
- Testes de públicos
- Testes de posicionamentos
- Campanhas de “descentralização”
- Testes de limite de custo/lance
- Uso de Remarketing
- Duplicações excessivas
- Escala horizontal
Se você se identificou com esse cenário, então seus resultados são certamente semelhantes a esse exemplo:
Vamos entender melhor:
- A constância de campanhas e conjuntos produzindo CPAs acima de R$50 ensina a máquina que isso é aceitável. Então, ela é treinada para buscar esse resultado.
- Como consequência, é difícil mover a linha do CPA médio para baixo. Isto é, a máquina não é incentivada a fazer isso.
Cenário 2
Agora, vamos agora visualizar um 2º cenário:
- Você simplifica sua estrutura de conta
- Você reduz a sobreposição de leilão ao máximo
- Você testa somente o que importa
- Você nunca mais perde tempo com públicos de Interesse, LaL e Remarketing na Meta
- Você não insere “travas” no machine learning
- Você usa o método científico
Quando usamos esse método, é muito mais fácil otimizar o machine learning e completar o aprendizado.
Veja como os dados ficam mais concentrados:
Obs: Sobre Fase de aprendizado
A propósito, se você ouviu de alguém que “fase de aprendizado” na Meta “não importa”, dê unfollow imediatamente nessa pessoa.
Isso porque ela parou no tempo e ainda está regurgitando os mesmos métodos ultrapassados de rodar anúncios da era pré-2018 (que foram copiados da lógica do Google Adwords).
Quando alguém diz que “fase de aprendizado não importa”, isso é análogo a dizer a um engenheiro que a “viga de uma ponte não importa”.
Portanto, ignorar isso pode custar o seu futuro e o da sua empresa (se você usa o Facebook para vender).
Cenário 2 – Diagnóstico
Vamos entender melhor como funciona a máquina no 2º cenário:
- Os dados estão todos próximos a uma média.
- Como consequência, é fácil mover a linha do CPA médio para baixo. Basta usar o método científico de modo iterativo:
Em suma, se você está com o CPA alto no Facebook Ads, tome vantagem do próprio machine learning para treinar a máquina a te entregar um CPA mais baixo.
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