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? 🚀
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