Principais destaques
- A métrica está mudando: novas ferramentas do Google tentam aproximar campanhas digitais da receita efetivamente gerada.
- Lead barato pode enganar: volume de cadastros e baixo custo por aquisição não significam, necessariamente, oportunidades qualificadas ou vendas.
- Marketing e vendas precisam conversar: a estratégia depende de dados próprios e de informações sobre o que acontece depois do primeiro contato.
Durante o evento Rethink ROI, a empresa apresentou novas ferramentas para tornar a mensuração de campanhas mais próxima do resultado financeiro real das empresas.
A lógica é simples, mas muda bastante coisa: não basta saber quem clicou ou preencheu um formulário. É preciso entender quem avançou no funil e, principalmente, quem chegou à receita.
Entre as novidades estão recursos para integrar dados próprios, identificar a intenção dos leads e considerar ciclos de venda mais longos. A ideia é fornecer à inteligência artificial sinais mais próximos do resultado final da jornada do consumidor.
O problema começa quando o painel parece bonito demais 📊
Uma campanha pode entregar centenas de leads, custo por aquisição baixo e uma taxa de conversão aparentemente excelente.
Só existe um pequeno detalhe: quantos desses contatos realmente têm potencial de compra?
É justamente aí que entra uma mudança importante na forma de avaliar performance. O Google apresentou um piloto de lead intent scoring, recurso desenvolvido para identificar leads com maior potencial e ajudar anunciantes a considerar o que acontece depois da conversão inicial.
💸 O número que importa está mais adiante: um cadastro só tem valor para o negócio quando existe uma possibilidade concreta de virar oportunidade e, posteriormente, venda.
O especialista em marketing digital Leandro Ferrari, cofundador do Grupo XFlow e com atuação em performance, escala e gestão de negócios, avalia que a transformação aumenta a pressão para aproximar marketing e vendas.
“Gerar lead nunca foi sinônimo de gerar receita. O que muda agora é que as plataformas estão tentando entender quais contatos realmente avançam no funil e quais chegam ao dinheiro. Isso aumenta a pressão para que marketing e vendas trabalhem com os mesmos indicadores”, afirma Leandro Ferrari.
Um lead de R$ 10 pode ser mais caro que um de R$ 50
A matemática parece estranha até colocar o funil inteiro na conta.
Imagine uma campanha que gera um lead por R$ 10. No painel, o resultado parece excelente. Mas se esse contato nunca responde, não tem perfil de compra ou desaparece depois do primeiro contato, o custo real para a empresa é bem diferente.
Agora considere outro cenário: um lead custa R$ 50, mas tem alta intenção de compra e acaba fechando contrato.
🔎 É aqui que a régua muda: o custo do lead deixa de ser uma métrica suficiente para determinar se uma campanha é boa.
“O erro de muitas empresas é comemorar o custo por lead sem saber quanto daquele volume realmente vira oportunidade e venda. Um lead de R$ 10 que nunca responde pode ser muito mais caro para o negócio do que um de R$ 50 que fecha contrato. A métrica precisa acompanhar a qualidade do contato e o valor que ele pode gerar”, explica o especialista.
A mudança também coloca em evidência uma diferença importante entre volume e valor.
| Métrica | O que mostra | O que pode esconder |
|---|---|---|
| Custo por lead | Quanto custa gerar um contato | Qualidade e potencial de compra |
| Leads gerados | Volume de pessoas interessadas | Quantos realmente avançam |
| Oportunidades | Contatos com potencial comercial | Taxa de fechamento |
| Receita | Resultado financeiro | É o desfecho da jornada |
A IA precisa saber o que aconteceu depois 🤖
Para fazer essa transição, as plataformas precisam receber mais informações das empresas.
Não basta enviar o dado de que alguém converteu. É necessário, quando possível, conectar informações sobre o comportamento posterior desse consumidor: se ele foi qualificado, virou oportunidade, avançou na negociação ou efetivamente comprou.
É nesse ponto que entram os dados próprios.
O Google informou que anunciantes que conectam dados offline e de aplicativos ao Data Manager registram, em média, 26% de aumento no retorno incremental sobre o investimento em publicidade (iROAS).
A empresa também afirma que as conversões aprimoradas geram, em sua base global analisada, aumento médio de 11% nas conversões de pesquisa. Os números são dados internos do Google e podem variar de acordo com a configuração das campanhas.
O CRM começa a ganhar protagonismo 🧩
Na prática, a mudança aproxima mídia, CRM, vendas e sistemas de gestão.
Uma campanha deixa de ser analisada apenas pelo que acontece dentro da plataforma de anúncios e passa a depender também do que acontece fora dela.
Isso significa que uma empresa precisa conseguir responder perguntas como:
• Quais leads são realmente qualificados?
• Quantos avançam para uma oportunidade?
• Quanto tempo levam para comprar?
• Qual é o valor médio dessas vendas?
• Quais campanhas geram clientes com maior potencial de receita?
🗣 O ponto sensível é operacional: não adianta conectar toneladas de dados se a empresa não sabe exatamente o que cada informação representa.
Para Leandro Ferrari, esse é um dos principais desafios da adoção dessas tecnologias.
“Não adianta colocar inteligência artificial em cima de uma operação que não sabe identificar o próprio cliente. Antes de buscar mais automação, a empresa precisa definir o que considera uma boa oportunidade, acompanhar o caminho até a venda e fazer o marketing receber esse retorno. A IA pode acelerar a decisão, mas precisa de dados corretos para tomar uma decisão melhor”, ressalta Leandro Ferrari.
E isso muda a distribuição da verba? 💰
Pode mudar.
Se as plataformas conseguirem identificar com maior precisão quais perfis têm maior probabilidade de gerar receita, a tendência é que o orçamento deixe de ser otimizado exclusivamente para conversões superficiais.
Em vez de buscar simplesmente mais leads, a estratégia passa a buscar melhores leads.
Isso pode alterar decisões que hoje parecem óbvias no painel de mídia. Uma campanha com milhares de conversões pode perder espaço para outra com menos conversões, mas maior taxa de qualificação e melhor retorno financeiro.
É uma mudança particularmente relevante em negócios com ciclos de venda longos, nos quais existe uma distância significativa entre o primeiro formulário preenchido e o contrato assinado.
O fim do “campanha boa é campanha barata”? 🤔
Não exatamente.
Custo continua sendo importante. O problema é tratá-lo como resposta definitiva.
Um CPL baixo pode ser excelente quando os contatos gerados têm qualidade. Também pode ser uma armadilha quando o algoritmo encontra uma maneira eficiente de produzir conversões que pouco contribuem para o negócio.
O movimento apresentado pelo Google aponta justamente para uma tentativa de reduzir essa distância entre performance publicitária e performance empresarial.
A pergunta deixa de ser apenas “quanto custou esse lead?” e passa a ser algo mais próximo de:
“Quanto esse lead pode gerar para a empresa?”
Essa diferença parece pequena no relatório de mídia. No caixa, pode ser enorme.
E é justamente aí que a inteligência artificial começa a ganhar uma função mais interessante: não apenas encontrar pessoas dispostas a clicar ou preencher um formulário, mas ajudar as plataformas a descobrir quais dessas pessoas têm maior chance de virar dinheiro de verdade.
No fim, a campanha que parecia barata pode não ser tão barata assim. E a que parecia cara talvez seja justamente a que estava encontrando os clientes certos.
