O problema de mensuração não é a falta de métricas
As equipes de mídia paga têm mais relatórios do que nunca.
Google Ads, Meta, plataformas de analytics, sistemas de e-commerce, CRMs e ferramentas de atribuição são todos capazes de reportar receita, conversões e retorno sobre o investimento em anúncios. O problema é que esses sistemas podem discordar — às vezes de forma relevante — enquanto cada um parece internamente consistente.
Isso não significa necessariamente que um deles esteja quebrado.
Eles podem estar respondendo a perguntas diferentes.
A atribuição pergunta quais pontos de contato recebem crédito por conversões observadas. A incrementalidade pergunta quantas conversões não teriam acontecido sem a publicidade. A modelagem de mix de marketing estima como mudanças na mídia e em outros fatores estão associadas a resultados de negócio ao longo do tempo e pode apoiar decisões de alocação de nível mais alto.
Um stack de mensuração profissional não pergunta qual deles deve substituir os outros.
Ele pergunta qual método é apropriado para qual decisão.
A atribuição é rápida, granular e não causal por padrão
A atribuição é o cavalo de batalha operacional da publicidade digital.
Ela pode reportar o desempenho de campanhas, palavras-chave, anúncios, públicos ou criativos com rapidez suficiente para influenciar decisões diárias. A atribuição de plataforma também alimenta os sistemas de otimização que decidem onde os anúncios devem ser entregues.
Essa velocidade é extremamente valiosa.
Mas a atribuição normalmente observa relações entre exposição, cliques e conversões. Ela não estabelece automaticamente que a publicidade causou a conversão.
Uma campanha de busca de marca é o exemplo clássico. Alguém que já pretende comprar pode pesquisar o nome da marca, clicar em um anúncio e comprar. A plataforma pode atribuir corretamente a venda à interação com o anúncio segundo seu modelo escolhido, enquanto ainda superestima quanta demanda incremental o anúncio criou.
Isso não torna a atribuição inútil.
Isso torna a atribuição operacional em vez de universalmente causal.
A incrementalidade cria o contrafactual
Os testes de incrementalidade tentam responder à pergunta que a atribuição não consegue responder diretamente:
O que teria acontecido se a publicidade não tivesse sido veiculada?
Um teste pode deixar de veicular publicidade para um grupo de controle enquanto mantém a exposição em um grupo de tratamento, e então comparar resultados de negócio.
Dependendo do canal e da plataforma, isso pode envolver holdouts randomizados, experimentos geográficos ou outros delineamentos controlados.
O ponto forte é a causalidade.
A fraqueza é que experimentos custam tempo, exigem poder estatístico e não conseguem, na prática, responder a todas as perguntas no nível de campanha todos os dias.
Isso torna a incrementalidade especialmente valiosa para incertezas estratégicas: se um canal está criando nova demanda, se um programa de retargeting está recebendo crédito excessivo, se o aumento de gastos ainda é incremental ou se a mídia de topo de funil gera resultados de negócio que a atribuição baseada em cliques não capta.
O Google vem aprofundando a incrementalidade em seu stack de mensuração, incluindo ferramentas de geo-experimento e MMM.
O MMM enxerga o portfólio
A modelagem de mix de marketing atua em um nível mais amplo.
Em vez de reconstruir jornadas individuais de clientes, um MMM normalmente usa dados históricos agregados para estimar a relação entre investimento em mídia e resultados, ao mesmo tempo que considera outros fatores.
Isso o torna particularmente útil para alocação entre canais, canais com caminhos de clique fracos, mídia offline e planejamento estratégico de orçamento.
Ele também introduz limitações importantes.
Os modelos dependem de variação suficiente e dados de alta qualidade. Canais correlacionados podem ser difíceis de separar. Variáveis de negócio, como preço, promoções e sazonalidade, podem distorcer a interpretação se forem omitidas ou mal especificadas.
O desenvolvimento moderno de MMM vem buscando cada vez mais resolver essas fraquezas.
O Meridian, do Google, por exemplo, oferece suporte à calibração a partir de experimentos de incrementalidade e adicionou recursos para variáveis não midiáticas, efeitos de mais longo prazo e ROI marginal.
A lição importante não é que todo anunciante deva adotar o Meridian. O Google é ele próprio uma plataforma de mídia, e seus produtos de mensuração não devem ser tratados como prova neutra da eficácia da mídia do Google.
A lição é que o MMM está se tornando mais acessível e cada vez mais conectado à calibração experimental, em vez de ser tratado como um exercício econométrico anual isolado.
Os três métodos devem se conciliar, não competir
Um stack de mensuração útil cria uma hierarquia de perguntas.
A atribuição pode ajudar a decidir qual termo de busca, criativo ou campanha merece atenção hoje.
A incrementalidade pode determinar se um canal ou uma tática está de fato criando negócio adicional.
O MMM pode ajudar a decidir se a alocação em nível de portfólio entre Meta, Search, YouTube, mídia de varejo, televisão e outros investimentos é economicamente racional.
Os métodos também devem desafiar uns aos outros.
Se a atribuição da plataforma diz que um canal produz ROAS de 6x, mas testes de incrementalidade repetidos mostram um retorno causal substancialmente mais fraco, as decisões diárias de campanha não devem ignorar essa evidência.
Se um MMM sugere que um canal é altamente produtivo, enquanto experimentos repetidamente não conseguem detectar lift, as premissas do modelo podem precisar de investigação.
Se um resultado de incrementalidade de um único teste curto entra em conflito com anos de evidências mais amplas, o próprio teste pode ter tido poder estatístico insuficiente ou ter sido contaminado.
A qualidade da mensuração vem da triangulação.
O stack precisa de uma camada financeira
A mensuração de marketing frequentemente para cedo demais.
Mesmo uma receita perfeitamente incremental não é o mesmo que lucro.
Um canal pode criar novas vendas e ainda assim destruir a margem de contribuição se o custo de aquisição, descontos, fulfillment, taxas de pagamento, devoluções ou custos de atendimento consumirem a economia.
O stack de mensuração deve, portanto, conectar resultados de mídia às finanças.
No mínimo, os operadores devem conseguir passar de receita atribuída para receita incremental e, depois, para contribuição incremental.
Isso cria uma pergunta de orçamento muito mais forte do que “Qual canal tem o maior ROAS?”
A melhor pergunta passa a ser:
Onde o próximo dólar de gasto pode criar o maior valor econômico incremental aceitável?
Use cada método na cadência que ele merece
O stack se torna prático quando cada método recebe uma cadência de decisão.
A atribuição e os relatórios de plataforma operam continuamente.
A incrementalidade pode ser executada periodicamente em torno de incertezas relevantes, novos canais, expansões de orçamento, promoções ou suspeita de viés de atribuição.
O MMM pode operar em uma cadência estratégica mais lenta e orientar a alocação trimestral ou anual, o planejamento de cenários e as curvas de retorno decrescente.
Não existe uma fonte universal da verdade
A expressão “fonte única da verdade” é útil para dados de transação. Ela é mais perigosa para a eficácia de marketing.
O financeiro pode ter uma fonte da verdade para vendas realizadas.
Mas nenhum sistema observacional de relatórios pode responder perfeitamente a todas as perguntas causais sobre mídia.
A mensuração profissional, portanto, exige um padrão diferente: não um único número, mas um sistema coerente de evidências.
A atribuição fornece velocidade. Os experimentos fornecem validação causal. O MMM fornece perspectiva de portfólio. O financeiro determina se o crescimento resultante é economicamente valioso.
Quando essas camadas discordam, a discordância não é ruído a ser eliminado.
É um sinal para investigar.
