O propósito das automações do Pareto Ads é aumentar sua performance e produtividade. Por isso, trabalhamos com algoritmos de machine learning/estatística e não usamos apenas sistema de regras. Desta forma, nossos algoritmos dependem de: a) Volume de amostra mínima - a amostra mínima serve para garantirmos que as otimizações têm base estatística, ou seja, realmente vão trazer a performance esperada. Algoritmos sem amostra mínima simplesmente trabalham com o acaso, gerando um certo volume de dados e conversões, mas sem ter certeza do resultado .
b) Confiança estatística variando de 95% a 99% - o perfil impacta diretamente no volume de ações encontradas. Um algoritmo pode entender que um anúncio performance melhor que o outro com 88% de confiança estatística e, ainda assim, não iremos gerar uma card. Preferimos aguardar mais, gerar menos quantidade e mais qualidade/certeza a cada recomendação. Este sistema nos permite hoje alto grau de otimização das contas, desde pequenos a grandes anunciantes.
Como fica na minha realidade?
A tendência geral é que, quanto maior for seu investimento, mais one-clicks serão criadas. Mais investimento significa mais dados. Mais dados significam mais algoritmos atingindo a amostra mínima. Mais amostra mínima significa mais definições algorítmicas, gerando MAIS ONE-CLICKS. Se seu investimento é baixo, não se preocupe com o volume de cards ou se não estamos gerando todos os tipos de cards. O mais importante é que o algoritmo vai sugerir uma otimização na hora certa. E esta hora pode ser mês que vem. Ou hoje. Ou pode ter sido ontem. O Pareto Ads vai aprender com cada dado, gerando padrões completamente diferentes em cada conta. Mas fique tranquilo. O importante é a qualidade das otimizações. Não a quantidade.