Métricas boas são aquelas capazes de gerar ação

Métricas são indicadores mais importantes que os demais porque respondem a uma pergunta-raiz. A definição, de autoria do professor norte-americano Martin Klubeck, da Universidade de Notre Dame, sugere que bons gestores conseguem formular perguntas importantes, cujas respostas apresentadas em forma de indicadores relevantes ajudam a tomar decisões.

Partindo deste pressuposto, a Matriz de Visibilidade x Influência ajuda a tomar uma decisão de conteúdo. A partir do momento em que permite visualizar quais posts tiveram melhor desempenho em dois importante quesitos — curtidas e compartilhamentos —, é possível observar aspectos comuns a eles.

Vejamos como ficaria a matriz para uma fan page brasileira de porte médio, como a marca esportiva Under Armour. Entre 1º e 30 de setembro de 2016, foram publicados 11 posts em sua página, que no momento da pesquisa contava com 460.594 seguidores. Considerando as médias de páginas com 100 mil a 1 milhão de fãs, os resultados esperados para essa marca são de 0,36% curtidas (ou 1.658) e 0,04% compartilhamentos (ou 184). Na matriz abaixo — fora de escala para facilitar a compreensão da distribuição —, cada post da Under Armour Brasil é representado por um círculo e ocupa uma posição realista em um dos quadrantes.

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Perceba que quatro posts ficaram acima das médias esperadas nos dois indicadores (curtidas e compartilhamentos). Outros seis foram bem em curtidas, mas ficaram aquém do esperado em compartilhamentos. E somente um teve mau desempenho em ambos.

Num cenário bem diferente da Under Armour, estão empresas focadas em segmentos mais específicos — ou mesmo nichos — que conseguem fazer sua mensagem ecoar num pequeno grupo de pessoas. São, portanto, mais influentes do que populares. Uma pequena empresa chamada Cuidados Pet é um desses casos.

Seus posts, quase sempre relacionados ao amor por animais de estimação, tinham um número alto de compartilhamentos em relação ao total de fãs da página (395) no momento da pesquisa. Sua matriz para os posts de setembro de 2016 concentraria quase todos os posts no quadrante de especialista — que é justamente onde uma marca desse perfil deseja estar. Mais ou menos assim:

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Cabe ao gestor observar características dos posts que obtiveram mais sucesso em um dos dois critérios para compreender similaridades entre eles. Elas podem ser agrupados por aspectos diversos, como:

  • Conteúdo (linha editorial, mensagem, linguagem etc.);
  • Sentimentos despertados pelo post (alegria, indignação, raiva, saudade etc.)
  • Formato (foto, vídeo, texto);
  • Dia da semana e horário da publicação;
  • Sucesso no call-to-action;
  • Pagamento para promoção (no caso de curtidas);
  • Coincidência com a veiculação da mesma mensagem em outras plataformas online ou mídias (anúncio de TV, evento ao vivo etc.);
  • Efeito viral em massa, muitas vezes inexplicável.

O importante é o gestor analisar os posts, investigar os fatores de sucesso e fracasso, entender padrões a partir das métricas e, a partir daí, tomar decisões que aprimorem os próximos conteúdos. Bert van Loon, consultor holandês, autor e palestrante habitual em grandes eventos de content marketing nos Estados Unidos e Europa, define em poucas palavras o que são métricas efetivamente úteis.

“As únicas métricas relevantes são aquelas que você puder relacionar a uma ação. Métricas que não conduzem a uma ação apenas geram ruído.”

Tomar decisões editoriais com base em dados é um comportamento oposto a uma péssima prática de mercado, que é atribuir importância a números sem uma lógica por trás da escolha. Vitor Peçanha, da Rock Content, de Belo Horizonte, critica gestores que adotam essa postura.

“As pessoas ainda focam nas métricas erradas e isso é uma herança do marketing off-line tradicional. Os critérios muitas vezes são a métrica mais visível ou mais fácil de mensurar. Ou, ainda, aquela mais escusa: ‘qual a métrica mais fácil de eu fazer crescer para mostrar para o meu chefe?’ O maior case de sucesso do Facebook no Brasil ainda é o Guaraná Antarctica por ter quase 17 milhões de likes. Mas ninguém fala se eles venderam uma latinha sequer com esses likes.”

Esse hábito não é novo no mundo da comunicação online. No final dos anos 90 e início dos anos 2000, quando os portais ganharam visibilidade e força, a moeda corrente eram os page views. Todo site apresentava audiências exorbitantes, sempre na casa das centenas de milhões de visualizações.

Os gestores de conteúdo se encantavam com esses números e batalhavam para fazê-lo crescer, mas ignoravam — ou gostavam de ignorar — o fato de que aquilo tudo era apenas espuma. Isso pouco importava, pois a crença geral era de que o anunciante pagaria cifras maiores por page views com oito dígitos ou mais.

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Havia uma infinidade de truques para que um único visitante equivalesse a dezenas ou centenas de páginas vistas.

Por exemplo, os antigos webmasters criavam páginas em frames, o que significa que uma simples página web era composta por cinco arquivos diferentes — e uma visita contava como cinco visualizações. Havia também os recarregamentos automáticos das páginas, que faziam o contador de page views ser acionado novamente a cada refresh programado. Os próprios conteúdos eram propositalmente fatiados com um pedaço por página não para ajudar o leitor — que penava com conexões dial-up (por telefone) —, mas para que ele rendesse muitos page views.

Já se sabia, no início dos anos 2000, que o volume de page views representava, na verdade, maior transferência de dados para qualquer conteúdo hospedado em serviços pagos –portanto, uma despesa indesejada. Mas mesmo que este modelo tenha sido o padrão adotado por quem naufragou com a explosão bolha da internet, essa lição foi desperdiçada. O mercado continua buscando um número inflado no qual acreditar, como os likes.

Por isso, cruzar dados é uma forma de dar mais consistência e clareza ao processo de mensuração de resultados. Para exibir esse cruzamento, matrizes representam uma ótima ferramenta.

Assista
Para entender o conceito da Matriz de Visibilidade x Influência, assista ao vídeo abaixo, de pouco mais de 3 minutos, publicado no canal do All Metrics no Facebook.

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