Se você trabalha com marketing digital nos Estados Unidos, já sentiu na pele o impacto da morte dos cookies de terceiros. Não é mais segredo que o Google vem apertando o cerco, e as campanhas que antes dependiam de segmentação comportamental estão perdendo performance. Uma das ferramentas que mais sofre com isso é o Google Discovery Ads - mas não por culpa dela. O problema é que a maioria dos profissionais insiste em configurar essas campanhas como se fossem anúncios de display tradicionais, e isso simplesmente não funciona mais.
Eu já vi de tudo: desde marcas que colocam um orçamento generoso e torcem para o algoritmo fazer mágica até aquelas que usam públicos amplos genéricos e reclamam que o CPA subiu. A verdade é que o Google Discovery Ads não foi feito para adivinhar quem é seu cliente. Ele foi feito para receber sinais - sinais de qualidade, baseados em dados reais de quem já interagiu com sua marca. E é exatamente isso que vou te mostrar aqui: como estruturar campanhas Discovery usando dados primários (first-party data) de um jeito que pouca gente faz, e que está gerando resultados consistentes para marcas americanas de médio e grande porte.
Por que Discovery Ads não são Display Ads (e por que essa confusão custa caro)
O erro número um que vejo nos EUA é tratar Discovery Ads como uma extensão da Rede de Display. Ambos aparecem em lugares como YouTube, Gmail e no feed do Google Discover, mas a lógica de segmentação é completamente diferente. No Display, você pode segmentar por tópicos, interesses, remarketing ou palavras-chave contextuais. No Discovery, o Google usa aprendizado de máquina para encontrar usuários com base em sinais de intenção - mas ele precisa de uma semente. Se você não fornece dados primários de qualidade, o algoritmo vai usar dados públicos amplos, que geralmente resultam em tráfego frio e pouco qualificado.
Pensa comigo: quando você cria uma campanha Discovery e seleciona apenas "segmentação otimizada" ou interesses genéricos como "esportes" ou "moda", o Google entrega seus anúncios para qualquer pessoa que se encaixe nesse perfil demográfico amplo. O resultado? Muitas impressões, poucos cliques qualificados e um custo por conversão que sobe rápido. Agora, se você alimenta o algoritmo com públicos baseados em dados reais de clientes que já compraram, visitaram páginas de produto ou abandonaram carrinho, o Google consegue encontrar pessoas parecidas com esses usuários - e aí a mágica acontece.
O segredo, portanto, é simples: você não precisa pedir para o Google adivinhar. Você entrega a ele um mapa feito com seus próprios dados. Quanto mais específico e relevante for o sinal, melhor será a performance.
Passo 1: Crie públicos baseados em sessões de alta intenção
O primeiro passo é identificar usuários que já demonstraram intenção real de compra. No Google Analytics 4 (GA4), você pode criar segmentos personalizados com base em eventos específicos. Os mais valiosos para Discovery Ads são:
- Visitas a páginas de produto
- Adição ao carrinho
- Início do checkout
- Tempo prolongado em páginas de preços ou comparação
- Visualização de vídeos de produto no site
Depois de criar esses segmentos no GA4, exporte-os para o Google Ads como públicos de dados primários. No momento de configurar a campanha Discovery, você vai encontrar esses públicos na seção "Públicos-alvo". A dica aqui é: não selecione apenas "Segmentação otimizada" como única opção, porque isso joga seu orçamento para qualquer usuário com perfil demográfico aproximado. Em vez disso, use esses públicos primários como base e, opcionalmente, adicione interesses complementares para expandir o alcance - mas sempre mantendo a semente de dados reais.
Exemplo prático: Uma loja de calçados esportivos nos EUA criou um segmento de usuários que clicaram em "Comprar Agora" mas não finalizaram a compra nos últimos 7 dias. Esse público foi usado como semente em uma campanha Discovery com criativos focados em "últimas unidades" e "frete grátis". O CPA caiu 35% em relação à campanha anterior, que usava apenas interesses amplos. O motivo? O algoritmo sabia exatamente quem procurar: pessoas com comportamento de compra interrompido.
Passo 2: Use segmentos de dados personalizados com palavras-chave de cauda longa
Essa é a tática que vejo menos profissionais aplicarem, e faz toda a diferença. No Google Ads, vá em "Ferramentas" → "Gerenciador de Públicos-Alvo" → "Segmentos de dados personalizados". Crie um segmento baseado em termos de pesquisa que seus clientes ideais usam - não palavras-chave genéricas, mas frases de cauda longa que revelam intenção específica.
Por exemplo, se você vende móveis planejados, em vez de usar "sofá", use frases como "sofá para sala pequena com chaiseré" ou "como escolher sofá de canto para apartamento". Esses termos mostram que o usuário está em modo de pesquisa ativa e já tem necessidades específicas. No setup do anúncio Discovery, selecione esse segmento personalizado como alvo. O Google usará essas intenções para encontrar usuários que estão navegando por conteúdo relacionado - seja no YouTube, no feed do Discover ou no Gmail.
Por que isso funciona melhor do que interesses amplos? Interesses como "decoração" ou "móveis" podem incluir curiosos, pessoas que só estão navegando por inspiração. Já um segmento personalizado baseado em "como escolher sofá para sala pequena" captura usuários que estão ativamente buscando uma solução. Eles estão mais propensos a clicar, a engajar e a converter.
Uma dica extra: use o Google Trends e o Planejador de Palavras-Chave para identificar termos de cauda longa que estão em alta no seu nicho. Quanto mais específico, melhor. E não tenha medo de incluir de 20 a 50 termos no segmento - quanto mais dados, mais preciso o aprendizado do algoritmo.
Passo 3: Estruture grupos de anúncios por fase da jornada, não por produto
O erro clássico que vejo em agências americanas é criar um grupo de anúncios para cada produto - "Tênis de corrida masculino", "Tênis de corrida feminino", "Tênis casual". Isso fragmenta os sinais que o algoritmo recebe. O Google precisa de volume de dados para aprender, e grupos muito específicos demoram mais para otimizar. Além disso, um mesmo usuário pode ver anúncios diferentes para produtos similares, criando confusão e desperdiçando orçamento.
Em vez disso, estruture os grupos de anúncios com base na mentalidade do usuário em relação à sua marca. Sugiro três fases bem definidas:
Fase 1 - Inspiração
Para usuários que ainda não conhecem sua marca. Use criativos aspiracionais (vídeos curtos, imagens de estilo de vida, demonstrações de uso) e segmente com públicos semelhantes (lookalikes) baseados em seus melhores clientes, combinados com interesses amplos relevantes. O objetivo aqui é gerar awareness e cliques de qualidade, não necessariamente conversão imediata. Exemplo de criativo: um vídeo de 15 segundos mostrando uma pessoa usando seu produto em um contexto desejável, com uma chamada sutil para "Saiba mais".
Fase 2 - Comparação
Para usuários que já visitaram seu site ou interagiram com seus anúncios. Use imagens de produto com diferenciais claros (preço, garantia, avaliações, frete grátis) e segmente com remarketing de visitantes do site combinado com segmentos personalizados de palavras-chave de comparação - por exemplo, "melhor tênis para corrida em asfalto" ou "sofá impermeável x opções". Aqui você quer capturar a intenção de pesquisa ativa. Exemplo de criativo: uma imagem do produto com um selo "Mais vendido" e o preço destacado, com CTA como "Comparar modelos".
Fase 3 - Conversão
Para usuários que abandonaram carrinho ou estão perto de comprar. Use ofertas específicas (cupons, frete grátis, garantia estendida, brinde) e segmente apenas com públicos primários de alta intenção - como "adicionaram ao carrinho nos últimos 3 dias" ou "iniciaram checkout mas não concluíram". O objetivo é fechar a venda. Exemplo de criativo: um banner com "Últimas 10 unidades" e um cupom de 10% de desconto, com CTA direto como "Comprar agora".
Essa estrutura permite que o algoritmo entenda onde cada usuário está na jornada e sirva o criativo mais adequado. O resultado é um aumento na taxa de conversão e uma redução no desperdício de orçamento, porque você não está mostrando um anúncio de "inspiração" para alguém que já está pronto para comprar - nem um anúncio de "conversão" para quem nunca ouviu falar da sua marca.
Erros comuns que vejo nos EUA (e como evitá-los)
Mesmo com as melhores intenções, é fácil cair em armadilhas. Aqui estão os erros mais frequentes e como corrigi-los:
- Usar segmentação otimizada como única opção - Isso joga seu orçamento para qualquer usuário com perfil demográfico aproximado. Sempre adicione pelo menos um público primário como semente. Se você não tem dados primários, comece com lookalikes baseados em clientes existentes.
- Ignorar as imagens - Discovery Ads exigem imagens de alta qualidade, com proporções 1:1, 4:5 e 16:9. Evite logos grandes e texto excessivo. O Google prioriza anúncios com baixa densidade de texto nas imagens. Teste pelo menos 3 variações por grupo de anúncios.
- Não monitorar a taxa de novos clientes - Se sua campanha Discovery está gerando conversões apenas de usuários que já conhecem sua marca, você está perdendo a oportunidade de encontrar novos públicos. Acompanhe no Google Ads quantas conversões vêm de "clientes novos" versus "recorrentes". Se a taxa de novos clientes estiver abaixo de 40%, seus públicos primários podem estar muito restritos ou seus criativos não estão gerando curiosidade.
- Orçamento muito baixo para aprendizado - Discovery Ads precisam de volume. Para campanhas nos EUA, recomendo orçamento diário mínimo de US$ 50 a US$ 100 por grupo de anúncios nas primeiras duas semanas. Abaixo disso, o algoritmo não consegue coletar dados suficientes para otimizar.
- Não usar segmentação negativa - Se você está usando segmentos personalizados, certifique-se de excluir públicos que já converteram recentemente (exemplo: últimos 30 dias). Isso evita que você pague por cliques de clientes fiéis que já compraram.
Métricas que realmente importam (além do CPA)
Olhar apenas para CPA e ROAS pode esconder problemas estruturais. Aqui estão as métricas que eu monitoro de perto em todas as campanhas Discovery para clientes nos EUA:
- CPM (Custo por Mil Impressões): Um CPM baixo pode indicar que seu público está muito amplo ou seu criativo não está gerando engajamento. Um CPM alto demais pode significar que você está competindo em um segmento muito concorrido ou que seu público primário é muito restrito. Busque um equilíbrio. Para referência, CPMs entre US$ 5 e US$ 15 são comuns nos EUA para Discovery Ads bem segmentados.
- CTR (Taxa de Cliques): No Discovery, a CTR média nos EUA gira entre 0,5% e 1,5% para campanhas bem otimizadas. Abaixo de 0,5%, reveja os criativos e a segmentação. Acima de 2%, pode ser que seu anúncio esteja atraindo cliques de baixa qualidade - verifique a taxa de rejeição no site.
- Taxa de Novos Clientes: Como mencionei, se esse número estiver abaixo de 40%, sua campanha pode estar capturando apenas tráfego de remarketing, não gerando descoberta real. Ajuste a segmentação para incluir públicos mais frios.
- Tempo médio até a conversão: Se as conversões estão demorando mais de 7 dias após o clique, talvez o público não esteja tão qualificado. Considere ajustar a segmentação para filtros de intenção mais alta ou revisar a página de destino para reduzir atritos.
Conclusão: o diferencial está nos dados que você já tem (e não está usando)
O Google Discovery Ads é uma das ferramentas mais poderosas para capturar intenção latente - aqueles usuários que ainda não estão procurando ativamente pelo seu produto, mas que estão abertos a descobrir soluções quando o anúncio certo aparece no momento certo. Mas, sem dados primários de qualidade, você está deixando o algoritmo navegar no escuro.
A abordagem que descrevi aqui - usar públicos de alta intenção, segmentos personalizados com palavras-chave de cauda longa e grupos de anúncios por fase da jornada - é o que diferencia marcas que queimam orçamento daquelas que escalam com eficiência. Nos EUA, onde a concorrência por atenção é feroz e os custos de anúncios sobem a cada trimestre, essa estrutura pode ser o fator decisivo entre uma campanha mediana e uma que realmente gera retorno.
Agora é sua vez. Antes de criar a próxima campanha Discovery, pare e pense: que dados primários você já tem que podem servir de semente para o algoritmo? Seus melhores clientes, suas páginas mais visitadas, suas pesquisas internas, os produtos mais vistos - tudo isso é combustível para um setup mais inteligente. Use-o. E se você ainda não tem esses dados organizados, comece hoje mesmo a configurar eventos no GA4 e a exportar públicos para o Google Ads. O investimento em estrutura de dados é o que vai separar os profissionais que estão apenas "rodando anúncios" daqueles que constroem máquinas de crescimento sustentável.