Quick definition
Targeting é o processo de definir quem vê um anúncio com base em dados demográficos, interesses, comportamentos ou interações anteriores com a tua marca.
O targeting de anúncios é o conjunto de parâmetros que define quem vê o teu anúncio. Todas as grandes plataformas de publicidade social permitem filtrar por alguma combinação de localização, idade, género, idioma, interesses derivados de interações com conteúdo, comportamentos (compras recentes, hábitos de viagem, uso de dispositivos), cargo ou setor (mais granular no LinkedIn) e estado de ligação (seguidores existentes vs. pessoas que ainda não te seguem). A plataforma serve então o teu anúncio aos utilizadores que correspondem à interseção desses filtros, dentro das tuas restrições de orçamento e lance.
O targeting por interesses e dados demográficos (prospeção) alcança pessoas que se encaixam num perfil mas ainda não encontraram a tua marca — útil para aumentar a notoriedade e o topo do funil. O targeting por público personalizado alcança pessoas com base nos teus próprios dados: visitantes do site via pixel, subscritores de e-mail ou utilizadores de app. Os públicos semelhantes (lookalike) estendem o alcance a novos utilizadores que se assemelham estatisticamente a um público personalizado — uma forma comum de escalar o que já funciona. O retargeting serve anúncios a pessoas que já interagiram com a tua marca: visitaram uma página de produto, adicionaram ao carrinho ou interagiram com um anúncio anterior. Cada camada mais funda no funil tende a gerar taxas de conversão mais altas, mas alcança pools menores.
Uma empresa de cursos online corre duas campanhas em paralelo. A primeira faz targeting a públicos frios usando camadas de interesse em desenvolvimento profissional e crescimento de carreira no LinkedIn, combinadas com filtros de idade e geografia. A segunda faz targeting a um público personalizado de pessoas que visitaram a página de vendas nos últimos 30 dias mas não compraram. A campanha de público frio converte numa fração de porcento; o retargeting converte várias vezes mais a partir de um pool muito menor. Ambas são necessárias: as campanhas frias enchem o topo do funil que o retargeting vai esgotando.
Começa de forma mais ampla do que imaginas e deixa os dados de desempenho estreitarem o foco: os insights de público revelam quais faixas etárias, localizações ou posicionamentos tiveram melhor resultado, e essas conclusões aperfeiçoam a campanha seguinte. Tem cuidado com o over-targeting — empilhar demasiados filtros reduz o público até ao ponto em que o algoritmo da plataforma não encontra utilizadores suficientes para gastar o teu orçamento de forma eficiente. As plataformas assinalam frequentemente este problema com a mensagem "público demasiado pequeno." Equilibra precisão com escala suficiente para o sistema aprender.
Where SocialKit fits
A personalização por plataforma da SocialKit permite adaptar o copy e o criativo da mesma ideia para cada rede, para que quando ativas o targeting pago a tua mensagem já esteja otimizada para esse público com base em testes orgânicos — em vez de começares do zero.
€0.00 due today · cancel anytime · 7-day money-back guarantee
FAQ
Quick answers to the questions people ask most about this term.
SocialKit posts to all 11 platforms from one calendar and tracks how every post performs, so the numbers explain themselves. Try it free for 7 days.
€0.00 due today · cancel anytime · 7-day money-back guarantee