Clusterização de Anúncios no Tráfego Pago: Como Hackear o Algoritmo e Escalar Resultados

No tráfego pago, cluster é um conceito essencial para segmentação avançada, otimização de campanhas e entendimento do comportamento do público. Ele pode ser aplicado de diferentes formas dentro do algoritmo das plataformas de anúncios.

📌 O QUE É CLUSTER NO TRÁFEGO PAGO?

Clusters são grupos de usuários que compartilham características semelhantes, como interesses, comportamentos, localização, faixa etária, intenção de compra e até padrões de navegação. O algoritmo das plataformas de anúncios (Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads) usa esses clusters para melhorar a entrega e a performance das campanhas.

🎯 COMO O CLUSTER AFETA O ALGORITMO?

1️⃣ Otimização baseada em IA

O algoritmo agrupa usuários com comportamentos semelhantes para prever quem tem maior chance de converter.
Quanto mais dados o algoritmo coleta, melhor ele identifica padrões e melhora a entrega.

2️⃣ Expansão automática do público (lookalikes e Broad)

As plataformas criam audiências semelhantes (Lookalike no Meta Ads, Similares no Google Ads) com base nos melhores clusters já convertidos.
O público Broad (sem segmentação rígida) permite que o algoritmo encontre novos clusters de compradores.

3️⃣ Engajamento e CTR (Taxa de Cliques)

Quanto mais um cluster responde bem ao seu anúncio (curte, comenta, clica), mais ele é priorizado.
Se um cluster ignora ou rejeita seu anúncio, o algoritmo desprioriza aquele grupo.

🛠 COMO USAR CLUSTERS PARA MELHORAR O TRÁFEGO PAGO?

✅ 1. Criar segmentações estratégicas

Dividir públicos em clusters com base na jornada do cliente (Topo, Meio e Fundo de Funil).
Exemplo: Público Frio (descobrindo o problema) vs Público Quente (quase comprando).

✅ 2. Testar diferentes abordagens (A/B Test)

Testar criativos para diferentes clusters (ex: homens 25-34 vs mulheres 35-44).
Testar mensagens personalizadas para cada cluster (ex: ‘Conforto para seu dia a dia’ vs ‘Durabilidade para treinos intensos’).

✅ 3. Forçar um novo cluster quando necessário

Se um público esgota ou fica caro, pode ser útil testar novas segmentações ou usar Broad.

✅ 4. Criar audiências Lookalike baseadas nos melhores compradores

Filtrar compradores de maior ticket médio e criar uma Lookalike de 1-3% para atrair clientes similares.

✅ 5. Identificar e excluir clusters ruins

Se um público gasta orçamento e não converte, é possível excluí-lo (ex: negativar determinadas faixas etárias, dispositivos ou interesses irrelevantes).

🔥 EXEMPLO PRÁTICO: META ADS

Imagine que você está rodando uma campanha para vender a Cueca Boxer MAXX+. O algoritmo identifica dois clusters:

📍 Cluster 1: Homens de 30 a 45 anos, que já compraram produtos similares nos últimos 90 dias.
🔹 Tendem a clicar mais e têm uma taxa de conversão alta.
🔹 O CPM é mais caro, mas o ROI é maior.

📍 Cluster 2: Homens de 18 a 24 anos, interessados em moda, mas que só engajam sem comprar.
🔹 O CPM é barato, mas a conversão é baixa.
🔹 Se o orçamento for limitado, vale negativar esse cluster para priorizar o que converte mais.

Neste caso, otimizar significa realocar orçamento para o Cluster 1 e excluir o Cluster 2.

🚀 HACK FINAL: CLUSTERIZAÇÃO DE ANÚNCIOS PARA OTIMIZAÇÃO EXTREMA

Além de segmentar o público em clusters, você pode forçar o algoritmo a testar diferentes entregas duplicando anúncios e conjuntos de anúncios dentro da mesma campanha. Isso é uma técnica avançada de otimização e manipulação do algoritmo chamada Clusterização de Anúncios.

🔥 COMO FUNCIONA?

1️⃣ Duplicar anúncios dentro do mesmo conjunto

O Facebook e outras plataformas entregam seus anúncios de maneira desigual. Às vezes, um criativo não recebe impressões mesmo sendo bom.
Hack: Duplicando o mesmo anúncio dentro do conjunto, você força o algoritmo a redistribuir a entrega e testar diferentes versões do mesmo criativo.

2️⃣ Duplicar conjuntos de anúncios (com a mesma segmentação)

Às vezes, um conjunto de anúncios gasta todo o orçamento, mas outro com a mesma segmentação não recebe quase nada.
Hack: Criar um segundo conjunto idêntico permite que o algoritmo trate ele como algo novo e entregue de forma diferente, evitando que um conjunto ‘engula’ todo o orçamento.

⚡ POR QUE ISSO FUNCIONA?

📌 O algoritmo não distribui o orçamento de forma linear; ele escolhe os “vencedores” rapidamente e pode matar um anúncio ou conjunto antes dele atingir o potencial máximo.

📌 Duplicando os mesmos anúncios/conjuntos, você cria variações forçadas e obriga o algoritmo a testar entregas diferentes.

📌 Isso pode fazer um criativo que não rodava bem na primeira vez se tornar um dos melhores com a nova distribuição.

🎯 EXEMPLO PRÁTICO: APLICAÇÃO EM META ADS

Imagine que você está rodando anúncios para a Cueca Boxer MAXX+.

🔹 Você criou 1 conjunto de anúncios com um criativo forte, mas percebe que ele não está rodando tanto quanto deveria.

✅ Passo 1: Duplicação de Anúncios

Dentro do mesmo conjunto de anúncios, você duplica o mesmo criativo 3x.
Agora, em vez de um anúncio competindo pelo orçamento, você tem 3 anúncios iguais disputando entre si.

✅ Passo 2: Duplicação de Conjunto de Anúncios

Você duplica o conjunto de anúncios inteiro com a mesma segmentação, orçamento e regras.
Isso força o algoritmo a dividir o orçamento e testar a entrega de forma independente.

🚀 Resultado esperado: Um dos anúncios duplicados pode se sair melhor, e um dos conjuntos de anúncios duplicados pode ter um CPM mais barato ou uma conversão melhor. Você elimina os que não performam e escala os vencedores.

🎯 QUANDO USAR?

✔ Quando um anúncio ou conjunto está recebendo pouca entrega sem motivo aparente.
✔ Quando o CPM está muito alto e você quer testar se o algoritmo entrega melhor para um “novo” conjunto.
✔ Quando quer evitar que um anúncio específico sugue todo o orçamento e prejudique o aprendizado do restante.

🔥 CONCLUSÃO

Esse hack de clusterização de anúncios força o algoritmo a redistribuir orçamento, testar novas entregas e aumentar a performance sem precisar trocar criativos ou segmentações.

Agora me conta, você já usa esse hack ou quer testar em alguma campanha específica? 🚀