ROAS Marginal e Curva de Saturação: Por que escalar "às cegas" estava destruindo o lucro

Recentemente, enfrentamos um desafio clássico em gestão de tráfego de alta performance: a necessidade de escalar agressivamente o investimento no Google Ads. Devido a mudanças fiscais que impactaram os custos do Meta Ads na região, migrar o budget para o Google tornou-se uma necessidade financeira.

No entanto, a conta parecia "travada". Sempre que forçávamos o orçamento, a eficiência caía desproporcionalmente. A dúvida que surgiu não foi apenas "quanto podemos gastar?", mas sim: Estamos enfrentando um problema de saturação de mercado ou a elasticidade da conta está quebrada?

Para responder a isso, nossa equipe de dados mergulhou em 7 meses de histórico. O que encontramos sobre curvas de saturação, mitos de canibalização e as diferenças comportamentais entre Performance Max (PMax) e Standard Shopping muda a forma como agências devem olhar para os dados.

A Armadilha do "ROAS Médio" (Average ROAS)

Agências e gestores costumam julgar a performance pelo ROAS Médio exibido no painel. Se a meta é 5.0 e o painel mostra 5.2, a suposição lógica é: "podemos gastar mais".

Mas, numa análise de dados avançada, a história é diferente quando olhamos para o ROAS Marginal (o retorno obtido no próximo dólar investido).

Ao plotar a curva de saturação da conta via Python, identificamos uma "Zona de Lucro" clara entre $6k e $8k de investimento.

• Abaixo desta zona: Temos alto lucro incremental.
• Dentro desta zona: Estamos trocando dinheiro (retorno de 1:1 no gasto extra).
• Acima desta zona: O ROAS Marginal cai para menos de 1.0.

O Insight: Embora o ROAS médio parecesse saudável no painel, cada dólar gasto acima do teto de $8k estava, na verdade, gerando prejuízo e diluindo a lucratividade geral do cliente. Escalar cegamente neste cenário não geraria crescimento; apenas queimaria caixa do cliente.

O Mito da Canibalização

Minha primeira hipótese para essa saturação rápida foi a canibalização. Estaríamos pagando por cliques que viriam de qualquer forma via busca Orgânica ou Direta?

Rodamos uma análise de correlação entre Sessões Pagas e Sessões Orgânicas/Diretas.

O Veredito: A correlação foi praticamente zero (e levemente negativa). Os canais operavam de forma independente. A saturação não era um conflito de canais; era puramente uma questão de eficiência de mídia paga.

PMax vs. Shopping: O Comportamento do Algoritmo

Este foi o ponto de virada da nossa auditoria. Quebramos as curvas de saturação por tipo de campanha, e a diferença foi gritante.

• Standard Shopping: Apresentou uma curva de saturação muito mais suave. Mostrou-se resiliente, mantendo um ROAS saudável mesmo com o aumento do spend.
• Performance Max (PMax): Saturou agressivamente. Atingiu um teto de performance cedo e lutou para manter a eficiência em escala.

O Experimento de "Target ROAS"

Para validar a tese, aumentamos recentemente o Target ROAS (tROAS) em ambos os tipos de campanha para melhorar as margens. Os algoritmos reagiram de maneiras opostas:

1. Shopping: Como o Standard Shopping é restrito ao inventário de Pesquisa/Shopping, o algoritmo foi forçado a "qualificar" o leilão. Para bater a meta de ROAS mais alta, ele buscou usuários com maior intenção de compra. Resultado: A receita disparou.
2. PMax: A PMax tem acesso a um inventário vasto (YouTube, Display, Discovery). Quando pedimos um ROAS mais alto, o algoritmo seguiu o caminho de menor resistência: desviou o verba de cliques caros na Pesquisa para inventários mais baratos de Display/Discovery para fazer a conta fechar. Resultado: A receita estagnou e a qualidade do lead caiu.

Os dados confirmaram isso ao comparar os períodos: a parcela de impressões da PMax na Pesquisa caiu, enquanto no Discovery houve um pico. O algoritmo comprou tráfego barato para bater a meta de ROAS, mas esse tráfego não convertia no mesmo volume.

Recomendações Finais Baseadas em Dados

Dados são inúteis sem um plano de ação. Com base nessas descobertas, reestruturamos o plano de crescimento da conta:

1. Travar o Investimento na PMax: Limitaremos o investimento da PMax ao seu teto de "Lucro Marginal". É uma ferramenta excelente, mas possui um ponto de saturação claro que devemos respeitar.
2. Escalar o Standard Shopping: Como o Shopping provou ser mais elástico e resiliente, estamos deslocando o orçamento excedente para cá para gerar escala lucrativa.
3. Higiene de Feed (Clusterização): Aplicaremos uma estratégia de limpeza de "produtos zumbis" em nossas campanhas (similar à otimização de catálogos no Meta), removendo SKUs ineficientes que consomem orçamento sem entregar retorno.

Conclusão para Agências

A maior lição aqui? Não confie cegamente no ROAS Médio.

Entender a elasticidade da sua conta e como diferentes tipos de campanha reagem à pressão de orçamento (através do cálculo de ROAS Marginal) é a única maneira de escalar contas grandes com lucratividade real. Às vezes, a solução que o algoritmo encontra para bater sua meta não é a solução que o negócio do seu cliente precisa.