A maioria das pessoas aborda o Google Shopping como se o desempenho seguisse uma curva previsível e ordenada. Fornece ao algoritmo bons dados, otimiza o seu feed, melhora o seu site e o orçamento, e os resultados melhoram de forma bastante linear.
Quando se opera à escala que nós operamos, com dezenas de milhares de comerciantes a fluir pelo sistema, descobre-se algo diferente. A distribuição assemelha-se a uma lei de potência, não a uma distribuição normal.
O Que É uma Lei de Potência?
Uma lei de potência é um padrão matemático em que um pequeno número de eventos é responsável pela grande maioria dos resultados. Pense na distribuição de riqueza, nas populações das cidades, na magnitude dos sismos ou nas visualizações de vídeos no YouTube. Em cada caso, uma fração ínfima situa-se no extremo enquanto a esmagadora maioria se agrupa na cauda longa. Se quiser aprofundar a forma como as leis de potência surgem em toda a natureza e nos sistemas, o Veritasium tem uma excelente explicação que as detalha visualmente.
As leis de potência podem ser difíceis de compreender. Normalmente não são algo com que os seres humanos interajam diretamente no dia a dia. O nosso cérebro está programado para relações lineares e distribuições normais - o dobro do esforço, o dobro do resultado. As distribuições em lei de potência comportam-se de forma diferente. No entanto, estão em todo o lado, a governar tudo, desde a frequência das palavras numa língua até à dimensão dos incêndios florestais.
O desempenho do Google Shopping segue exatamente este padrão. Um pequeno número de comerciantes gera a esmagadora maioria dos resultados positivos. Os restantes comerciantes situam-se na cauda longa. Este padrão repete-se em todo o lado e tem implicações importantes para a forma como os retalhistas devem pensar sobre crescimento, alocação de orçamento e risco.
Antes de entrarmos no que isto significa para o seu próprio desempenho, vale a pena analisar o que observámos nos dados.
O Padrão em Lei de Potência que Continuamos a Observar
Em mais de 30.000 comerciantes, os resultados assumem sempre a mesma forma todos os anos.
Cerca de 10 comerciantes comportam-se como verdadeiros casos atípicos. Os seus números parecem irreais e distorcem tudo à sua volta.
Cerca de 500 comerciantes têm um desempenho muito bom e escalam de forma fiável.
Os restantes comerciantes apresentam desempenhos que vão desde o modesto ao quase impercetível.
Apesar das diferenças superficiais entre retalhistas, este padrão mantém-se. Diferentes verticais, diferentes pontos de preço, diferentes margens, diferentes marcas. A forma é sempre a mesma.
Para tornar isto concreto: vimos um comerciante gerar mais de $2 milhões em vendas com $180.000 em investimento publicitário num único trimestre. Outro comerciante com preços de produto e categoria semelhantes gastou $120.000 no mesmo período e gerou $85.000 em vendas. Um terceiro comerciante gastou $15.000 e gerou $8.000 em vendas.
Quando se está tão focado, a olhar para comerciantes individuais, é possível atribuir as diferenças ao design da página de destino, à otimização da taxa de conversão, à confiança na marca, à qualidade das avaliações, à oferta de produtos, ao fluxo de checkout e a dezenas de outras variáveis táticas.
Mas quando se recua e se observam milhares de comerciantes em simultâneo, emerge um padrão completamente diferente.
De repente, percebe-se que existe um teto para cada comerciante. Alguns não farão nada independentemente da otimização. Outros terão um desempenho modesto. E alguns serão casos atípicos extraordinários. O teto depende de condições fundamentais, não de táticas.
A parte fascinante é que nunca sabemos verdadeiramente o que vai acontecer até executarmos as campanhas. Existem indicadores precoces - estrutura de margens, valor médio de encomenda, densidade de procura na categoria, taxas de conversão orgânica existentes - mas estes são sinais probabilísticos, não garantias.
Vemos padrões. Vemos correlações. Mas nunca podemos ter a certeza dos resultados. Há simplesmente demasiadas variáveis em jogo. Mudanças de mercado, flutuações sazonais, comportamento dos concorrentes, alterações de algoritmo, problemas na cadeia de abastecimento, sentimento dos clientes - tudo isto interage de formas que não podem ser totalmente modeladas.
Somos constantemente surpreendidos pelo lugar onde os retalhistas acabam na curva de distribuição em lei de potência e pelo que o seu desempenho pode realmente ser. Um comerciante que pensávamos que ficaria confortavelmente no meio torna-se um caso atípico extremo. Outro que parecia perfeito no papel mal move o ponteiro.
É por isso que suprimimos deliberadamente as intuições humanas. Podem ser provadas erradas. Deixamos que os dados nos digam. Matemática. Não opiniões. Este princípio está incorporado na nossa avaliação de risco e nas alocações de investimento por retalhista. Precisamos de aprender e ver o que os dados dizem antes de fazermos juízos sobre o potencial.
É por isso que tratamos o sistema como um portefólio e que a avaliação de risco está integrada no nosso modelo desde o primeiro dia. Não podemos prever qual o comerciante específico que se tornará um caso atípico. Mas conhecemos a forma da distribuição. E sabemos que, se financiarmos campanhas suficientes em comerciantes suficientes, a matemática do portefólio funciona.
Pode pensar em cada retalhista como uma floresta. O clique é uma faísca. Uma faísca minúscula pode desencadear um incêndio enorme se a floresta for extremamente densa e seca. A mesma faísca não faz nada numa floresta húmida, esparsa ou fragmentada.
O Google Ads funciona da mesma forma.
O Orçamento Não É a Faísca. É a Tempestade.
Muitas pessoas assumem que aumentar o orçamento cria desempenho pela força bruta. A realidade é diferente. Um orçamento maior simplesmente expõe-no a mais condições meteorológicas. Mais raios. Mais oportunidades para faíscas.
Mas o incêndio real é causado pelas condições subjacentes. A "floresta densa" é construída a partir de:
- Margens sólidas que permitem licitações agressivas sem destruir a rentabilidade
- Taxas de conversão elevadas impulsionadas por sinais de confiança, avaliações e experiência no site
- Adequação produto-mercado em categorias com procura de pesquisa genuína (não hype fabricado)
- Poder de fixação de preços - seja através de produtos únicos, força da marca ou eficiência operacional
- Comportamento de compra repetida que transforma um cliente em múltiplas transações
- Profundidade de stock que evita ruturas quando o momentum aumenta
Quando estas condições se alinham, um clique pode desencadear uma cascata. Um único visitante torna-se cliente, depois comprador recorrente, depois defensor boca a boca. O algoritmo recebe sinais fortes, licita de forma mais agressiva e o ciclo acelera.
Para um retalhista sem estas condições, dez mil cliques podem gerar retornos modestos e nunca escapar da cauda longa.
É por isso que o desempenho é tão desigual. O sistema está a funcionar exatamente como os mercados de intenção em grande escala funcionam sempre.
Existem Muitas Florestas, Não Uma Só
Outro erro que as pessoas cometem é tratar o Shopping como um único campo de batalha. Na realidade, não está a competir dentro de uma única floresta. Está a competir dentro de milhares de florestas sobrepostas. Cada floresta representa um conjunto diferente de pesquisas, comportamentos de compra, concorrentes e contextos de preço.
Quando se recua o suficiente para ver todas as florestas ao mesmo tempo, o padrão torna-se óbvio. As florestas densas incendeiam-se e geram retornos massivos. As florestas esparsas nunca passam do fumo.
O RetailerBoost foi construído em torno desta observação.
O Que Isto Significa para os Retalhistas
Estar na cauda longa é perfeitamente aceitável. Muitos retalhistas estão satisfeitos nessa parte da curva porque os resultados correspondem aos seus objetivos, níveis de stock, margens e apetite pelo risco.
Não precisa de ser um dos casos extremos para ter um canal de Shopping rentável.
A segunda questão é que não consegue entrar na fatia de topo apenas com orçamento. São necessárias as condições certas.
É aqui que os sistemas e a modelação ajudam. Conseguimos identificar:
- o seu teto real
- os seus clusters de pesquisa mais valiosos
- se as suas margens conseguem sustentar a escala
- se o seu site suporta um crescimento acelerado
- qual a volatilidade provável do seu desempenho
E podemos ajustar a estratégia em conformidade.
Para alguns comerciantes, o melhor resultado é uma eficiência de cauda longa estável e previsível. Para outros, existem condições para desencadear uma verdadeira rutura.
Saber distinguir os dois casos é metade da batalha.
Por Que o Nosso Modelo se Adapta à Lei de Potência
Se o desempenho é regido por uma lei de potência, pagar por clique é como pagar por faíscas. As faíscas são baratas, aleatórias e, na sua maioria, inúteis. Só os incêndios é que importam.
Este é o problema fundamental do PPC tradicional. Paga por cada clique independentemente do resultado. Numa distribuição de lei de potência, a grande maioria dos cliques situa-se na cauda longa e gera um retorno modesto ou nulo. É obrigado a pagar pelas faíscas que nunca se transformam em chama.
Quando percebe que o desempenho do PPC segue uma lei de potência, isso deve levá-lo a questionar inteiramente o modelo de CPC. A volatilidade é extrema. Num mês pode atingir um produto ou cluster de pesquisa excecional e obter um ROI de 15x. No mês seguinte, com o mesmo orçamento e a mesma estratégia, pode mal atingir o equilíbrio. A imprevisibilidade não é um defeito. É uma característica das distribuições de lei de potência.
O CPC tradicional obriga-o a suportar essa volatilidade. Cada clique é um compromisso financeiro antes de saber onde se situa na curva de distribuição. Está essencialmente a apostar se cada clique vai acender um incêndio ou apenas produzir fumo.
É por isso que o nosso modelo assenta no financiamento dos anúncios antecipadamente e na cobrança de uma comissão apenas sobre encomendas confirmadas. Absorvemos o custo das faíscas. Só paga quando o incêndio realmente começa - quando uma venda é concluída.
O nosso modelo existe por causa da realidade matemática do comportamento destes mercados.
Operamos Como um Gestor de Carteira Quantitativo
Gerimos uma carteira de milhares de retalhistas em simultâneo, utilizando os mesmos princípios que os fundos de cobertura quantitativos usam para gerir carteiras financeiras.
Os comerciantes de cauda longa proporcionam retornos estáveis e previsíveis. Os que têm um desempenho forte no meio geram uma valorização consistente. Os casos extremos criam uma vantagem desproporcional que compensa a variância inevitável na cauda.
Esta estrutura só funciona porque financiamos a publicidade. Se cada comerciante tivesse de financiar os seus próprios cliques, a cauda longa esgotaria os recursos durante o período de aprendizagem. Os que têm um desempenho forte sobreviveriam, mas nunca escalariam de forma otimizada. Os casos extremos poderiam conseguir uma rutura, mas apenas depois de queimar capital significativo em cliques desperdiçados.
No modelo de PPC tradicional, o Google ganha sempre, quer você ganhe ou perca. Cada clique tem um custo. Tem de pagar para jogar. A única questão é: que conjunto de regras quer utilizar?
Ao assumir o risco e tratar o sistema como uma carteira, alinhamos os nossos incentivos com os seus. Ganhamos quando você ganha. Perdemos quando você não ganha. Isto elimina a relação adversarial que existe na compra tradicional de publicidade, em que a plataforma lucra independentemente do seu resultado.
A nossa abordagem quantitativa também significa que conseguimos identificar padrões mais rapidamente. Vemos quais as condições que criam florestas densas. Vemos quais os clusters de pesquisa que se inflamam. Vemos quando um retalhista se está a aproximar do seu teto ou quando tem margem para escalar. Esta inteligência alimenta a estratégia de licitação, a alocação de orçamento e a seleção de comerciantes.
É um sistema construído para mercados de lei de potência, não para distribuições normais.
Como Isto Difere de Trabalhar com uma Agência
A RetailerBoost opera de forma diferente das agências tradicionais e não compete diretamente com elas.
As agências tradicionais trabalham com um modelo de honorários fixos ou de percentagem sobre a despesa. Você adianta o orçamento de publicidade. Você define a estratégia. A agência executa. Se quiser promover intensamente uma linha de produtos específica para o Natal, diz-lhes quais as campanhas a priorizar, quanto gastar e o que o criativo deve enfatizar. A agência dá-lhe controlo, contribuição estratégica e gestão de campanhas direta.
Esse modelo faz sentido quando precisa de controlo estratégico, consistência de marca ou execução de campanhas sazonais. Mas suporta o risco financeiro. Se as campanhas tiverem um desempenho abaixo do esperado, continua a pagar os honorários da agência e continua a ter gasto o orçamento. A agência é paga por manter a conta, não pelo seu lucro.
A RetailerBoost funciona de forma diferente. Financiamos as campanhas. Assumimos o risco financeiro. Realizamos avaliações de risco contínuas em cada loja e em cada campanha. As nossas decisões baseiam-se sempre em dados, não na preferência do cliente ou no instinto. Otimizamos para objetivos de ROI fixos e rentabilidade, não para narrativa de marca ou posicionamento sazonal.
Se quiser que uma agência promova intensamente um conjunto específico de produtos para o Natal, ótimo - ela pode fazê-lo. Se quiser que a RetailerBoost elimine o risco financeiro e garanta retornos previsíveis sobre volume incremental, nós podemos fazer isso. E pode executar ambas as estratégias em paralelo.
Proporcionamos incrementalidade ao que as agências fazem. Muitos dos nossos comerciantes com melhor desempenho gerem as suas próprias campanhas Google Ads ou trabalham com agências enquanto também utilizam a RetailerBoost. A atribuição é clara. As estratégias correm em paralelo sem conflito. Simplesmente obtém mais volume sem mais risco.
A diferença fundamental é esta: as agências dão-lhe controlo. Nós damos-lhe mitigação de risco calculada. Ambos têm valor. A questão é qual o problema que está a tentar resolver.
Pode Beneficiar Independentemente de Onde se Situa na Curva
Uma lei de potência descreve um padrão, nada mais. Perceber onde se situa na distribuição é libertador, não limitador.
Se está na cauda longa, concentre-se na eficiência estável, nos custos previsíveis e em expectativas realistas, em vez de tentar forçar a entrada na fatia de topo apenas através da despesa. Pode gerir um canal de Shopping perfeitamente rentável sem ser um caso extremo.
Se está na fatia intermédia forte, o objetivo é uma escala gerida. Tem as condições para crescer, mas as margens são importantes. Precisa de uma gestão de licitação inteligente e de uma abordagem de carteira para evitar licitar em excesso em pesquisas de baixa intenção enquanto captura clusters de alto valor.
Se é um dos raros casos extremos - ou se tem as condições para se tornar um - o objetivo é deixar o incêndio arder sem perder o controlo da floresta. Isto requer capital, sistemas e tolerância ao risco. A maioria dos retalhistas não tem os três. É aqui que um modelo de CPA e uma abordagem de carteira se tornam críticos.
As empresas cotadas em bolsa podem beneficiar particularmente do nosso modelo. Proporcionamos um ROI fixo previsível e crescimento escalável se as condições de base estiverem alinhadas. Para empresas que gerem as expectativas dos investidores e os requisitos de reporte financeiro, ter um canal de desempenho com retornos garantidos e sem risco de capital antecipado pode ser uma vantagem estratégica.
O primeiro passo é simplesmente perceber em que floresta se encontra. O segundo passo é escolher um modelo que corresponda à realidade das distribuições de lei de potência.
Se quiser explorar como o modelo baseado em desempenho do RetailerBoost funciona para a sua loja, entre em contacto. Analisaremos as suas métricas, identificaremos a sua posição na curva e mostraremos como é um crescimento realista sem o risco de pagar por faíscas que nunca se transformam em chama.
