Como Donald Trump venceu a batalha dos anúncios no Facebook

Os russos podem até ter dado uma mãozinha, mas seria altamente errado e inocente acreditar que foi ao colo da Mãe Rússia que Donald Trump dominou o News Feed dos eleitores norte-americanos e que segurou a sua eleição. Na verdade, o que a campanha do actual Presidente dos EUA conseguiu foi arquitectar uma original abordagem às ferramentas de anúncios no Facebook, e fê-lo com as mesmas armas disponíveis a qualquer marca presente na rede.

O tema torna a assumir importância esta semana, na sequência da acusação de interferência nas eleições norte-americanas por parte de 13 agentes russos, na semana passada, e dos tweets de Rob Goldman, Vice-Presidente da equipa de Ads do Facebook, que gerou polémica ao ir contra a decisão do Procurador Robert Mueller, escrevendo que as campanhas de ads oriundas da Rússia aconteceram após a eleição. Em linha com esta ideia, o Facebook informara já que estas campanhas se resumiram a 100.000 dólares, quantia claramente inferior aos milhões gastos pela campanha de Trump em advertising na plataforma.

Uma abordagem original às ferramentas de sempre

Com o cenário pintado, passemos então às acções específicas que a campanha de Donald Trump, muito por responsabilidade de Brad Parscale (digital marketer responsável pela campanha online do actual presidente), pôs em prática. E comecemos por desmistificar o assunto: a equipa de Trump não só não inventou nada como não descobriu nenhuma falha no Facebook, nem obteve — como alguns teóricos da conspiração poderiam ser impelidos a acreditar — nenhum favorecimento da plataforma.

Mas importa talvez dar um passo atrás e resumir o funcionamento da ferramenta de anúncios do Facebook. À semelhança do sistema inventado pelo Google, os anúncios no Facebook funcionam por leilão: quanto está cada anunciante disposto a gastar para gerar um clique, um like, ou outro feedback/interacção dos utilizadores. O Facebook considera, então, não apenas o valor do lance em dólares/euros (“bid”) em si, mas também, através de uma equação complexa, calcula também a probabilidade de um determinado anúncio (a sua criatividade, o seu target, o seu tema, etc.) gerar a resposta procurada. A ideia subjacente é a de servir aos seus utilizadores o conteúdo que mais lhes interessa, evitando entupir os feeds pessoais, que são finitos como qualquer espaço de media, com informação sem relevância ou conteúdos deslocados. Na prática, o que o modelo de ads do Facebook faz é avaliar a capacidade de um ad na geração de “engagement”. Se o modelo chega à conclusão de que um anúncio, digamos, relativo a Donald Trump gera dez vezes mais cliques do que um anúncio relativo a Hillary Clinton, o lance efectivo do ad de Trump é valorizado em mais dez vezes do que o de um competidor que estivesse disposto a pagar o mesmo valor em dólares.

Como venceu Dondal Trump a batalha dos anúncios de Facebook

1. Relevance Score Boosting

Durante a campanha presidencial norte-americana, com Trump e Hillary a concorrer para uma audiência global semelhante, a linguagem mais provocadora do candidato republicano, as suas opiniões radicais e todo o buzz gerado em torno da sua figura redundaram inevitavelmente num relevance score maior dos seus ads (o tema vale pelas suas interacções totais e pertinência na rede, sendo estas positivas ou negativas), pois o modelo do Facebook interpreta — e correctamente, diga-se, na lógica do cérebro facebookiano — que o assunto Trump é maior gerador de engagement do que o assunto Hillary, dando prioridade aos ads republicanos. Por outras palavras, os ads democratas precisariam de um investimento em dólares substancialmente maior para tentar contrariar essa tendência.

2. “More impressions for your dollar”

Uma feliz coincidência para Trump foi também a localização da sua base de eleitorado. Se Hillary contava sobretudo com o apoio dos eleitores urbanos, onde os ads de Facebook são tradicionalmente mais caros, pela maior competição de anunciantes nessas regiões, o grosso dos apoiantes de Trump é proveniente de áreas rurais, onde os custos de advertising são substancialmente inferiores. A revista WIRED fez a comparação, com base nas estimativas fornecidas pelo Facebook, entre um subúrbio de Filadélfia, onde Hillary ganhou com enorme vantagem, e uma zona rural do Ohio, onde Trump venceu com facilidade. As estimativas são claras: em Filadélfia, o Facebook alcança 50 pessoas com um dólar. O mesmo valor é capaz de comunicar para 83 pessoas, no Ohio. Esta noção, multiplicada por uma grande quantidade de regiões e durante um longo período de tempo, pode abrir um fosso significativo entre o impacto gerado por cada orçamento de campanha.

3. Criar o loop de engagement

Peguemos na análise aos leilões de ads que referimos antes e olhemo-la à luz do que sabemos sobre o News Feed do Facebook, onde o engagement se torna peça fundamental do puzzle, definindo valores de afinidade e ultimamente permitindo ao algoritmo decidir o que mostrar ou não mostrar a cada utilizador. O efeito de loop explica-se facilmente: a um conteúdo específico segue-se uma interacção, à qual se segue mais conteúdo específico com base nessa interacção e depois mais conteúdo reforçado por essa anterior interacção, e assim até que o meu feed seja sobretudo ocupado pelo tema que iniciou o loop. A questão é, então, como produzir o loop, no oceano de conteúdos e marcas que a cada minuto populam o Facebook?

4. Custom Audiences e Lookalike Audiences

A resposta está inicialmente nas Custom Audiences, listas de emails ou outros dados pessoais que um gestor de campanhas acredita serem relevantes para uma campanha determinada. Fazendo o upload dessa lista para o Facebook permite à plataforma fazer um scan da sua comunidade em busca dos IDs que correspondem a essa população. Esta é a Audiência, que o Facebook pode também construir a partir dos cookies deixados por cada utilizador da internet nas suas deambulações diárias pela rede. Este rasto deixado noutros sites, e aparentemente disperso, torna-se pleno de sentido e valor quando o Facebook o consegue associar a um ID dentro da plataforma, convertível num target para um anunciante. Por interessante que seja, as Custom Audiences são limitadas no seu alcance, no sentido em que foi primeiramente necessário ter acesso aos seus dados (sejam pessoais ou de tráfego) para os constituir como Audiência. Por outras palavras, é expectável que uma Audiência seja composta por um nível 1 do público, isto é, pessoas que ou já visitaram o meu site ou já me forneceram o seu email através de um determinado canal. As Custom Audiences permitem-me, portanto, falar com um público com quem, de algum modo, já tive contacto.

Entram em cena as Lookalike Audiences, uma espécie de calibre de guerra nos Ads do Facebook. Como o nome indica, o que esta ferramenta faz é olhar para uma determinada Audiência e, olhando para os seus likes, interacções com ads e com o News Feed, e mesmo para relações de afinidade entre utilizadores, propagar (qual epidemia) um conteúdo com base no que são os seus critérios de similitude entre utilizadores. Passemos à prática: o meu amigo Josh vive em Washington e visitou o site da campanha de Trump, pelo que foi automaticamente integrado numa Custom Audience. Eu, que também vivo em Washington e que partilho com ele o facto de seguir algumas das mesmas páginas (digamos que ambos somos fãs dos Washington Wizards e que ambos temos conta no Bank of America, que seguimos no Facebook), vou provavelmente ser integrado na Lookalike Audience que toma o Josh por exemplo, e também eu passo a receber conteúdo da campanha de Trump. É o modelo da viralidade, da epidemia selectiva.

5. “Vote supression”

Compreendendo exemplarmente os efeitos anteriores (sobretudo no que toca ao Relevance Score Boosting (1) e às Lookalike Audiences (5)), os estrategas de Donald Trump foram um passo além, tão simples quanto brilhante. Para controlar a comunicação nas duas frentes — “bids” no assunto Trump e “bids” no assunto Hillary –, os republicanos desenharam e compraram ads onde Hillary Clinton, e os temas democratas por extensão, eram o foco. O truque de mestre é que estes ads eram simultaneamente geradores de grande engagement, conseguindo mesmo ultrapassar os ads da sua adversária, pelas suas imagens e pelas mensagens veiculadas no copy, mas também subtilmente insidiosos, levantando dúvidas sobre as competências da candidata democrata, como o seu eventual envolvimento em escândalos de corrupção, procurando refrear o entusiasmo democrata e levar os seus eleitores a ficar em casa. Uma mesma estratégia brilhantemente aplicada em duas frentes para exponenciar os seus efeitos.

Se para qualquer anunciante do Facebook com um mínimo de experiência nada disto é novo (as Custom Audiences foram lançadas em 2012 e os leilões de ads são tão velhos como o Adwords), a grande surpresa, que deixa na boca o sabor da novidade, foi o uso tão extenso e profundo destas ferramentas por uma campanha política, numa lógica maniqueísta de candidato versus candidato, cujo resultado é mais visível e certamente mais impactante para a generalidade da população do que mesmo o maior sucesso de uma campanha publicitária para uma qualquer marca.

Para os anunciantes, as lições a retirar sobre a capacidade simultaneamente massiva e cirúrgica dos Facebook Ads são evidentes, e para a generalidade da população devem servir como tema de reflexão, de consciencialização acerca da forma como se relacionam a realidade da rede e a realidade do Mundo, por vezes mais a passo do que a par, por vezes ecoando menos a vida do que poderíamos ser tentados a acreditar.

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