A MGID, plataforma global de publicidade, anuncia hoje o lançamento de uma grande atualização do CPA Tune, seu mecanismo automatizado de otimização de lances. Com base em dados de mais de 30.000 conversões rastreadas em 13 verticais e 19 mercados, o CPA Tune agora entrega, em média, uma taxa de conversão 237% maior do que antes e reduz o custo por conversão em 39%.
O CPA Tune utiliza machine learning para maximizar conversões e eficiência em escala nas campanhas de publicidade nativa da MGID. Ao analisar dados históricos de campanhas e sinais comportamentais e de intenção em tempo real, o modelo prevê qual inventário tem maior probabilidade de gerar conversões dentro de uma meta de custo por aquisição (CPA) escolhida. A partir dessa previsão, ele ajusta dinamicamente os lances de custo por clique (CPC), posicionando os anúncios diante do tráfego com maior potencial de conversão. Após um ano de aprimoramentos, o mecanismo atualizado agora entrega um aumento de 13–15% na CVR e um impulso na receita dos clientes de 20–25% em relação ao modelo de lançamento.
Os clientes podem escolher entre duas variações distintas do CPA Tune: Target CPA, que otimiza lances dentro de um limite rígido de CPA para manter a eficiência de custo; e MaxConversions, que maximiza as oportunidades de tráfego com um limite de CPA flexível que utiliza plenamente os orçamentos das campanhas.
Embora os modelos de machine learning melhorem naturalmente com o tempo, os engenheiros da MGID direcionaram o CPA Tune para três otimizações específicas que permitem ao modelo atualizado responder com mais agilidade a mudanças no comportamento dos usuários:
- Mais responsivo a sinais recentes: O modelo lê o desempenho recente ao lado do histórico de longo prazo, em vez de considerar apenas esse histórico. Ele consegue diferenciar um posicionamento que sempre funcionou de um que acabou de começar a funcionar — ou de um que está perdendo força — e ajusta os lances de acordo.
- Segmentação de tráfego mais granular: Ao avaliar combinações sobrepostas de tráfego, o modelo consegue identificar segmentos de alto desempenho que passariam despercebidos em uma análise mais ampla.
- Compreensão mais precisa de interesse: O CPA Tune atualizado interpreta melhor a intenção. O interesse agora vem do anúncio específico com o qual a pessoa interagiu, não da campanha por trás dele. Além disso, o modelo dá peso ao que realmente levou à conversão, e não apenas ao que foi clicado.
O modelo atualizado já está ativo tanto na estratégia Target CPA quanto na MaxConversions. Após apenas um ano, as campanhas com Target CPA Tune alcançam uma CVR 15% maior e um aumento de 20% nas receitas dos clientes em relação ao modelo de lançamento, enquanto as campanhas com MaxConversions alcançam uma CVR 13% maior e um aumento de 25% nas receitas dos clientes. Nenhuma alteração é necessária por parte do cliente para ativar o modelo atualizado.
Sabíamos, pela própria natureza da tecnologia de machine learning, que o CPA Tune melhoraria com o tempo, mas o modelo atualizado superou nossas expectativas”,
disse Ivan Doruda, CEO da MGID.
“No entanto, não nos enganemos: não ficamos parados apenas observando o modelo aprender. Esta atualização foi resultado de um trabalho de engenharia deliberado e direcionado da nossa equipe para aprimorar os dados que alimentam o modelo e refinar seus resultados de acordo com as necessidades dos nossos clientes.”
“Dados históricos são a base para previsões precisas, mas são os dados em tempo real que oferecem a vantagem competitiva”, continua Doruda. “Se dependêssemos apenas do que já aconteceu, poderíamos perder oportunidades bem diante de nós. Com esta grande atualização do CPA Tune, nosso modelo agora é capaz de considerar o longo e o curto prazo simultaneamente. É um marco inédito para a MGID em otimização automatizada e inteligente, e mal posso esperar para ver o que vem a seguir.
