Gestor De Tráfego Pago

O gestor de tráfego pago será responsável por planejar, executar e otimizar campanhas de publicidade online em plataformas como Google Ads, Meta Ads (Facebook / Instagram), TikTok Ads, entre outras.

A ênfase em modelos matemáticos eleva essa função de um nível tático para um nível estratégico, onde as decisões são baseadas em dados e projeções quantitativas para maximizar o retorno sobre o investimento (ROI) Graduação : Marketing, Matemática, Publicidade e Propaganda, Jornalismo e Relações Públicas.

Principais Atividades com Foco em Modelagem Matemática

1. Análise Preditiva e Projeção de Resultados Em vez de simplesmente otimizar campanhas com base em dados históricos, o gestor de tráfego que utiliza modelos matemáticos faz previsões.

Ele pode usar modelos de séries temporais (como ARIMA ou Prophet) para prever o desempenho futuro de palavras-chave ou públicos, ou modelos de regressão para entender como diferentes variáveis (orçamento, lance, criativo) impactam o custo por aquisição (CPA) ou o valor do ciclo de vida do cliente (LTV).

2. Otimização de Lances e Alocação de Orçamento A alocação de orçamento não é feita de forma intuitiva.

O profissional utiliza modelos de otimização linear ou não-linear para determinar a melhor forma de distribuir o orçamento entre diferentes campanhas, canais e públicos.

O objetivo é encontrar a combinação que maximiza a receita ou o lucro, respeitando as restrições de orçamento e metas de CPA.

3. Modelagem de Atribuição de Marketing (Marketing Mix Modeling - MMM) Enquanto a atribuição padrão das plataformas de anúncios é limitada, um gestor com foco em matemática pode construir modelos mais sofisticados.

Ele pode usar modelos de regressão múltipla para entender a contribuição real de cada canal de marketing (tráfego pago, SEO, e-mail marketing, etc.) para as conversões.

Isso permite que a alocação de investimento seja mais precisa, baseada na real efetividade de cada canal.

4. Análise de Cluster e Segmentação de Público O gestor de tráfego não se limita a segmentar o público com base nas opções oferecidas pelas plataformas.

Ele pode utilizar algoritmos de clusterização (como k-means) para agrupar clientes com base em seu comportamento, demografia ou histórico de compras, criando segmentos de audiência mais precisos e personalizados para as campanhas.

5. Testes A / B e Análise Estatística Os testes A / B são conduzidos com um rigor estatístico maior.

O profissional não apenas observa qual variante teve mais conversões, mas utiliza testes de significância estatística (como o teste de hipótese) para garantir que a diferença observada é real e não apenas aleatória.

Ele calcula o tamanho da amostra necessário para o teste e a probabilidade de erro, garantindo que as conclusões sejam válidas.