Google responde por 41% das vendas impulsionadas por publicidade? O que o novo estudo realmente mostra

Um novo estudo sobre a contribuição da mídia para as vendas no Brasil apresentou um número que chama atenção:

**As soluções do Google teriam respondido por 41% das vendas impulsionadas por publicidade entre as empresas analisadas.**

O levantamento foi realizado pela Uncover a pedido do Google e divulgado pela Exame em julho de 2026.

A análise reuniu:

- 85 modelos de Marketing Mix Modeling;

- empresas de mais de dez setores;

- R$ 12 bilhões em investimentos publicitários;

- dados referentes ao período entre janeiro de 2024 e fevereiro de 2025.

Além do percentual de 41%, a pesquisa aponta resultados favoráveis para estratégias que combinam branding e performance, campanhas always-on, YouTube, Busca, Demand Gen, Performance Max e automação baseada em Inteligência Artificial.

Os números são relevantes.

Mas precisam ser interpretados corretamente.

O estudo não demonstra que o Google gera 41% de todas as vendas da indústria brasileira.

Também não significa que basta transferir mais orçamento para produtos do Google para obter automaticamente os mesmos resultados.

Neste artigo, analisamos o que os dados realmente mostram, o que permanece sem resposta e como empresas podem aplicar os aprendizados sem transformar uma pesquisa de mercado em argumento promocional simplificado.

## O que o estudo afirma

Segundo a matéria publicada pela Exame, os investimentos em mídia responderam por 26% dos resultados de vendas das empresas analisadas.

Dentro dessa parcela atribuída à publicidade, as soluções do Google representaram 41% das vendas.

A estrutura correta da informação é:

Vendas totais analisadas

↓

26% atribuídas aos investimentos em mídia

↓

41% dessa parcela atribuída às soluções do Google

Vendas totais analisadas

↓

26% atribuídas aos investimentos em mídia

↓

41% dessa parcela atribuída às soluções do Google

Vendas totais analisadas

↓

26% atribuídas aos investimentos em mídia

↓

41% dessa parcela atribuída às soluções do Google

Essa diferença é fundamental.

O número de 41% não representa a participação do Google sobre todas as vendas.

Ele representa a participação das soluções do Google dentro da parcela que o modelo atribuiu à publicidade.

Quanto isso representaria sobre as vendas totais

Caso os dois percentuais agregados fossem multiplicados diretamente, teríamos:

26% × 41% = 10,66

26% × 41% = 10,66

26% × 41% = 10,66

Isso sugeriria que as soluções do Google estariam associadas a aproximadamente 10,7% das vendas totais presentes no conjunto agregado analisado.

Essa conta, porém, deve ser tratada apenas como uma ilustração matemática.

Ela não foi apresentada como conclusão oficial do estudo.

Os 85 modelos podem envolver:

• setores diferentes;

• períodos distintos;

• distribuições de investimento diferentes;

• KPIs diferentes;

• níveis variados de maturidade;

• arquiteturas distintas de mídia;

• metodologias e variáveis de controle específicas.

Portanto, não é correto transformar os percentuais agregados em uma conclusão universal sobre todas as empresas ou sobre toda a economia brasileira.

Os principais resultados divulgados

A matéria da Exame apresenta os seguintes resultados:

Participação da mídia nas vendas

Os investimentos em mídia teriam respondido por 26% dos resultados de vendas das empresas analisadas.

Participação do Google

Dentro das vendas atribuídas à publicidade, as soluções do Google representaram 41%.

ROAS acima da mediana

As soluções do Google apresentaram ROAS 12% superior à mediana observada no mercado analisado.

Branding combinado com performance

Campanhas que combinaram construção de marca e ações orientadas a resultado apresentaram ROAS até 32% superior ao de operações que utilizaram apenas uma dessas estratégias isoladamente.

YouTube combinado com Busca

O uso conjunto de YouTube e campanhas de Busca teria elevado em até 60% o retorno da Busca, comparado ao uso isolado do canal.

Demand Gen combinado com Busca

A combinação entre Demand Gen e Busca teria aumentado em até 21% a eficiência das campanhas de pesquisa.

Estratégia always-on

Anunciantes ativos em mais de 80% das semanas do ano apresentaram:

• participação das vendas atribuídas à mídia 35% maior;

• ROAS 32% superior;

• no caso do YouTube, ROAS até três vezes maior que o da TV linear.

Ferramentas baseadas em IA

Soluções como Performance Max e Demand Gen apresentaram retorno 18% maior entre os anunciantes avaliados.

O que é Marketing Mix Modeling

Marketing Mix Modeling, também chamado de MMM, é uma metodologia estatística usada para estimar como diferentes fatores influenciam um resultado de negócio.

O resultado analisado pode ser:

• vendas;

• receita;

• leads;

• matrículas;

• assinaturas;

• visitas a lojas;

• participação de mercado.

Um modelo pode considerar variáveis como:

• Google Ads;

• Meta Ads;

• televisão;

• rádio;

• mídia exterior;

• promoções;

• preço;

• distribuição;

• sazonalidade;

• concorrência;

• indicadores econômicos;

• clima;

• eventos;

• interesse orgânico pela marca.

O objetivo é estimar quanto cada elemento contribuiu para o resultado e como o retorno muda conforme o investimento aumenta.

MMM não é atribuição por clique

Ferramentas de atribuição digital normalmente tentam conectar uma conversão a pontos de contato observáveis.

Exemplo:

Usuário clicou no anúncio
↓
Visitou o site
↓
Converteu

Usuário clicou no anúncio
↓
Visitou o site
↓
Converteu

Usuário clicou no anúncio
↓
Visitou o site
↓
Converteu

O MMM funciona de forma diferente.

Ele utiliza dados agregados ao longo do tempo para estimar relações entre investimentos, fatores externos e resultados.

Isso permite incluir canais que não possuem rastreamento individual adequado, como:

• televisão;

• rádio;

• mídia exterior;

• patrocínios;

• ações de marca;

• eventos;

• mídia offline.

Também reduz a dependência de cookies e identificadores individuais.

Por que o MMM ganhou relevância

A mensuração digital tornou-se mais complexa por causa de fatores como:

• restrições de privacidade;

• perda de cookies de terceiros;

• jornadas multicanal;

• múltiplos dispositivos;

• conversões offline;

• bloqueadores;

• limitações de atribuição;

• ambientes fechados das plataformas.

O MMM tenta observar o sistema como um todo.

Por isso, voltou a ganhar relevância entre grandes anunciantes.

O próprio Google mantém o Meridian, um framework open source de Marketing Mix Modeling baseado em inferência causal bayesiana.

Segundo a documentação oficial, o Meridian foi criado para responder perguntas como:

• qual foi o ROI histórico de cada canal;

• como o impacto varia conforme o investimento;

• como o orçamento futuro deveria ser distribuído.

O primeiro cuidado: o estudo foi encomendado pelo Google

O estudo foi realizado pela Uncover a pedido do Google.

Isso não invalida os resultados.

Empresas frequentemente financiam pesquisas relacionadas aos seus mercados e produtos.

Mas a relação precisa ser informada, porque cria um possível conflito de interesse.

O Google possui interesse comercial em demonstrar que seu ecossistema gera alto retorno.

Isso significa que os resultados devem ser avaliados com base em:

• metodologia;

• qualidade dos dados;

• seleção da amostra;

• variáveis utilizadas;

• critérios de comparação;

• incerteza estatística;

• transparência dos modelos.

A matéria pública apresenta os resultados agregados, mas não disponibiliza detalhes suficientes para uma auditoria metodológica completa.

O segundo cuidado: não localizamos o relatório integral

Até a publicação deste artigo, não encontramos uma versão pública completa do estudo contendo:

• descrição detalhada dos 85 modelos;

• distribuição por setor;

• marcas participantes;

• períodos específicos de cada modelo;

• intervalos de confiança;

• margem de erro;

• critérios de inclusão;

• metodologia de padronização;

• curvas de resposta;

• variáveis de controle;

• definição exata da mediana de mercado;

• níveis de investimento por plataforma.

A Exame informa que a Uncover padronizou as métricas dos modelos para permitir comparação entre empresas e setores.

Essa padronização é necessária em uma meta-análise.

Mas sem acesso ao material completo, não é possível avaliar como diferenças importantes foram tratadas.

O terceiro cuidado: 85 modelos não significam 85 experimentos

Um Marketing Mix Model não é necessariamente um experimento controlado.

Ele normalmente trabalha com dados observacionais.

Isso significa que o modelo observa o que aconteceu e tenta separar os efeitos das diferentes variáveis.

A própria documentação oficial do Meridian reconhece que experimentos randomizados são a referência ideal para estimar causalidade.

O MMM possui vantagens práticas, mas depende de pressupostos estatísticos.

Por exemplo, o modelo precisa controlar adequadamente variáveis que influenciam tanto o investimento quanto as vendas.

Caso contrário, pode atribuir à mídia um resultado provocado por outro fator.

Exemplo de variável de confusão

Imagine que uma empresa aumente o investimento no Google Ads justamente durante a Black Friday.

Ao mesmo tempo, ocorrem:

• descontos;

• aumento de demanda;

• maior volume de buscas;

• campanhas de televisão;

• e-mails promocionais;

• maior presença nas redes sociais.

As vendas crescem.

Um modelo precisa separar o efeito de cada elemento.

Caso não controle corretamente a sazonalidade e as promoções, pode superestimar o impacto da mídia.

O quarto cuidado: bom ajuste não garante boa causalidade

Um modelo pode reproduzir muito bem os dados históricos e ainda assim estimar incorretamente o impacto causal de um canal.

A documentação oficial do Google Meridian faz uma observação importante:

Diferentes modelos podem apresentar bom poder preditivo e, ao mesmo tempo, gerar estimativas diferentes de ROI e recomendações diferentes de orçamento.

Mesmo um modelo com alto R² pode ser inadequado para inferência causal.

Isso significa que a avaliação não deve se limitar a perguntar:

O modelo previu corretamente as

O modelo previu corretamente as

O modelo previu corretamente as

Também é necessário perguntar:

O modelo separou corretamente as causas das vendas

O modelo separou corretamente as causas das vendas

O modelo separou corretamente as causas das vendas

O quinto cuidado: canais podem estar correlacionados

Campanhas de grandes empresas raramente operam isoladamente.

Uma marca pode aumentar simultaneamente:

• YouTube;

• Busca;

• televisão;

• Meta Ads;

• influenciadores;

• mídia exterior;

• promoções.

Quando vários investimentos sobem e descem juntos, torna-se mais difícil estimar a contribuição individual de cada um.

A própria Uncover reconhece que a correlação entre canais pode complicar a atribuição de impacto.

Essa limitação é particularmente importante ao interpretar afirmações como:

YouTube aumentou o retorno da Busca em até 60

YouTube aumentou o retorno da Busca em até 60

YouTube aumentou o retorno da Busca em até 60

O número pode refletir sinergia real.

Mas também precisa ser analisado considerando:

• marcas participantes;

• volume de investimento;

• qualidade criativa;

• maturidade da operação;

• cobertura de mercado;

• força da marca;

• integração com outros canais.

Correlação não é causalidade automática

Marcas que utilizam YouTube, Busca, Demand Gen e Performance Max em conjunto podem ser justamente as empresas que possuem:

• maiores orçamentos;

• melhores equipes;

• mais dados;

• melhor mensuração;

• criativos superiores;

• maior reconhecimento de marca;

• maior capacidade de testar;

• operações comerciais mais maduras.

Esses fatores também podem contribuir para um ROAS mais alto.

Um bom MMM tenta controlar essas diferenças.

Mas nenhum modelo observacional elimina completamente todas as incertezas.

O estudo não prova que todo anunciante deve usar todos os produtos do Google

Uma leitura equivocada poderia concluir:

YouTube + Busca + Demand Gen + Performance Max = melhor resultado para qualquer empresa

YouTube + Busca + Demand Gen + Performance Max = melhor resultado para qualquer empresa

YouTube + Busca + Demand Gen + Performance Max = melhor resultado para qualquer empresa

Essa conclusão não é sustentada pelos dados divulgados.

A combinação pode funcionar bem quando existem:

• demanda suficiente;

• criativos adequados;

• conversões confiáveis;

• orçamento;

• volume de dados;

• landing pages;

• oferta competitiva;

• capacidade operacional.

Em contas pequenas, pulverizar orçamento entre vários produtos pode reduzir aprendizagem e escala.

O que o estudo realmente sugere sobre branding e performance

O resultado mais interessante talvez não seja a participação de 41%.

É o ganho associado à combinação entre branding e performance.

Durante anos, muitas empresas separaram os dois mundos.

Branding era tratado como algo pouco mensurável.

Performance era tratada como o único investimento responsável pelas vendas.

Essa divisão ignora como a demanda funciona.

A campanha de marca pode:

• aumentar reconhecimento;

• gerar lembrança;

• melhorar confiança;

• estimular buscas;

• reduzir resistência;

• aumentar taxa de clique;

• favorecer conversão posterior.

A campanha de performance captura parte dessa demanda.

O fluxo pode ser:

YouTube gera exposição
↓
Usuário reconhece a marca
↓
Usuário pesquisa no Google
↓
Clica no anúncio ou resultado orgânico
↓
Converte

YouTube gera exposição
↓
Usuário reconhece a marca
↓
Usuário pesquisa no Google
↓
Clica no anúncio ou resultado orgânico
↓
Converte

YouTube gera exposição
↓
Usuário reconhece a marca
↓
Usuário pesquisa no Google
↓
Clica no anúncio ou resultado orgânico
↓
Converte

Analisar apenas o clique final pode atribuir toda a venda à Busca.

O MMM tenta capturar parte da contribuição anterior.

Busca nem sempre cria demanda

Campanhas de Busca são excelentes para capturar intenção existente.

Mas a pessoa precisa pesquisar algo.

A demanda pode ter sido criada por:

• vídeo;

• televisão;

• influenciadores;

• recomendação;

• publicidade offline;

• conteúdo;

• experiência anterior;

• redes sociais.

Por isso, a combinação entre geração e captura de demanda faz sentido estrategicamente.

O estudo reforça essa visão, ainda que os percentuais específicos dependam da amostra analisada.

Como interpretar o ganho de até 60% entre YouTube e Busca

O termo “até 60%” merece atenção.

Ele não significa que todas as empresas obtiveram aumento de 60%.

“Até” normalmente representa o limite superior observado em determinado recorte.

Sem o relatório completo, não sabemos:

• média;

• mediana;

• distribuição;

• quantidade de casos;

• intervalo de confiança;

• setores com melhor resultado;

• setores sem efeito;

• casos negativos.

A conclusão responsável é:

A análise encontrou operações nas quais a combinação entre YouTube e Busca esteve associada a retorno da Busca até 60% superior ao uso isolado.

Qualquer afirmação além disso exigiria acesso aos dados completos.

Como interpretar o ganho de 18% das ferramentas de IA

O estudo associa Performance Max e Demand Gen a retorno 18% maior.

Isso não significa que a IA tenha produzido sozinha esse incremento.

Essas campanhas dependem de elementos como:

• metas de conversão;

• dados de primeira parte;

• volume de conversões;

• qualidade dos criativos;

• catálogo;

• sinais de audiência;

• orçamento;

• atribuição;

• infraestrutura de mensuração.

A automação pode melhorar:

• distribuição;

• lances;

• seleção de inventário;

• combinação de ativos;

• alcance.

Mas também pode amplificar erros.

Se a conversão estiver configurada incorretamente, o algoritmo otimizará para o sinal errado.

Performance Max não substitui estratégia

A documentação oficial define Performance Max como uma campanha orientada a objetivos, capaz de acessar diferentes canais e inventários do Google em uma única estrutura.

Isso reduz parte da complexidade operacional.

Mas não elimina decisões estratégicas.

A empresa ainda precisa definir:

• objetivo;

• conversão;

• valor;

• orçamento;

• exclusões;

• ativos;

• feed;

• segmentação geográfica;

• landing pages;

• modelo de mensuração.

Automação não substitui entendimento.

Ela automatiza as decisões dentro dos limites definidos pelos dados e configurações fornecidos.

Demand Gen não substitui posicionamento de marca

Demand Gen pode distribuir anúncios em superfícies visuais e ajudar a gerar consideração.

Mas seu desempenho depende de:

• ideia criativa;

• identidade;

• proposta de valor;

• formato;

• frequência;

• adequação ao público;

• contexto de exposição.

Nenhum algoritmo transforma uma oferta ruim em uma boa estratégia.

A leitura correta sobre campanhas always-on

O estudo aponta desempenho superior entre anunciantes ativos em mais de 80% das semanas do ano.

Existem razões plausíveis para isso.

Campanhas contínuas podem:

• preservar aprendizagem;

• evitar reinícios frequentes;

• manter presença;

• capturar demanda ao longo do tempo;

• produzir mais dados;

• permitir otimização gradual;

• reduzir dependência de períodos sazonais.

Porém, isso não significa que toda campanha deva permanecer ativa sem revisão.

Always-on não significa:

Criar a campanha e nunca mais alterar

Criar a campanha e nunca mais alterar

Criar a campanha e nunca mais alterar

Significa manter uma presença contínua com:

• monitoramento;

• otimização;

• testes;

• renovação criativa;

• ajustes de orçamento;

• revisão de conversões;

• controle de saturação.

Empresas com campanha contínua podem ser mais maduras

Existe ainda um possível viés de seleção.

Empresas capazes de manter campanhas ativas durante quase todo o ano podem possuir:

• fluxo de caixa mais estável;

• equipe estruturada;

• maior orçamento;

• produtos com demanda recorrente;

• melhor mensuração;

• processos maduros.

Essas características também podem contribuir para maior retorno.

O estudo pode ter controlado parte desses fatores, mas o material público não oferece detalhes suficientes para avaliar isso.

ROAS 12% acima da mediana não significa lucratividade

ROAS mede a relação entre receita atribuída e investimento em mídia.

Uma fórmula simplificada é:

ROAS = Receita atribuída ÷ Investimento em mídia

ROAS = Receita atribuída ÷ Investimento em mídia

ROAS = Receita atribuída ÷ Investimento em mídia

Um ROAS alto não garante lucro.

Ainda existem:

• custo do produto;

• impostos;

• frete;

• descontos;

• comissões;

• ferramentas;

• equipe;

• agência;

• criação;

• logística;

• devoluções;

• inadimplência.

Exemplo:

Receita atribuída: R$ 100.000
Mídia: R$ 20.000
ROAS: 5

Receita atribuída: R$ 100.000
Mídia: R$ 20.000
ROAS: 5

Receita atribuída: R$ 100.000
Mídia: R$ 20.000
ROAS: 5

Isso parece positivo.

Mas, caso a margem de contribuição seja de apenas 15%, os R$ 100.000 geram R$ 15.000 antes de outros custos.

Nesse cenário, a campanha pode operar com prejuízo apesar do ROAS 5.

O problema de comparar ROAS entre empresas e setores

ROAS aceitável varia conforme:

• margem;

• ticket;

• recompra;

• ciclo de venda;

• retenção;

• custo comercial;

• logística;

• recorrência;

• valor do cliente.

Um e-commerce de eletrônicos não pode utilizar necessariamente o mesmo parâmetro de:

• uma universidade;

• uma clínica;

• uma empresa SaaS;

• uma montadora;

• uma rede de supermercados.

A informação de que o Google ficou 12% acima da mediana é interessante, mas precisa ser entendida dentro da heterogeneidade da amostra.

O que o estudo não responde

Com base nas informações públicas, ainda não sabemos:

• quanto cada empresa investiu;

• quais setores concentraram os melhores resultados;

• quais empresas tiveram resultado negativo;

• qual foi a distribuição real dos efeitos;

• quais produtos específicos geraram maior contribuição;

• como a busca orgânica foi tratada;

• como o volume de buscas de marca foi controlado;

• como promoções e preços foram modelados;

• quais intervalos de confiança foram obtidos;

• como foram realizados os testes de robustez;

• quais modelos foram calibrados com experimentos;

• quais efeitos foram estatisticamente significativos.

Essas informações seriam necessárias para uma avaliação mais profunda.

Como usar o estudo sem exagerar suas conclusões

O levantamento pode ser utilizado como evidência de que:

• mídia possui contribuição mensurável sobre vendas;

• canais podem atuar de forma complementar;

• branding e performance não deveriam ser analisados como opostos;

• presença contínua pode favorecer eficiência;

• automação pode ampliar resultado quando a base está correta;

• o ecossistema Google possui peso relevante nas operações analisadas.

Ele não deveria ser utilizado para afirmar que:

• 41% de todas as vendas brasileiras vêm do Google;

• o Google sempre supera outros canais;

• Performance Max sempre aumenta o retorno;

• toda empresa precisa investir em YouTube;

• campanhas always-on nunca devem ser pausadas;

• mais automação sempre significa mais eficiência.

O que pequenas e médias empresas podem aprender

O estudo envolve grandes volumes agregados, mas alguns princípios podem ser aplicados em operações menores.

Não depender apenas da captura de demanda

Empresas que anunciam somente para pessoas prontas para comprar podem enfrentar:

• CPC crescente;

• concorrência intensa;

• volume limitado;

• dependência de palavras-chave;

• dificuldade de expansão.

Uma estratégia equilibrada pode incluir conteúdos e formatos voltados à geração de demanda.

Não dividir o orçamento sem escala suficiente

Uma empresa pequena não precisa ativar todos os produtos ao mesmo tempo.

Pode começar com:

Busca bem estruturada
+
remarketing
+
conteúdo ou vídeo

Busca bem estruturada
+
remarketing
+
conteúdo ou vídeo

Busca bem estruturada
+
remarketing
+
conteúdo ou vídeo

Depois, expandir conforme:

• volume;

• dados;

• criativos;

• capacidade de investimento;

• maturidade de mensuração.

Corrigir a mensuração antes de ampliar a automação

Antes de ativar mais campanhas automatizadas, revise:

• eventos;

• conversões;

• valores;

• duplicidade;

• GA4;

• Google Tag Manager;

• conversões offline;

• CRM;

• consentimento;

• atribuição.

A IA aprende com os sinais enviados.

Dados ruins produzem otimização ruim.

Analisar vendas, não apenas leads

Campanhas podem gerar muitos leads e poucas vendas.

Sempre que possível, conecte:

Google Ads
↓
Lead
↓
CRM
↓
Oportunidade
↓
Venda

Google Ads
↓
Lead
↓
CRM
↓
Oportunidade
↓
Venda

Google Ads
↓
Lead
↓
CRM
↓
Oportunidade
↓
Venda

Isso permite avaliar qualidade e não apenas volume.

Combinar MMM com experimentação

O MMM pode ajudar a estimar contribuição e orientar orçamento.

Mas experimentos continuam importantes.

Exemplos:

• testes geográficos;

• grupos de controle;

• holdouts;

• testes de incrementalidade;

• mudanças controladas de investimento.

A própria documentação do Google reconhece os experimentos randomizados como referência para estimar efeitos causais.

Uma estratégia madura pode utilizar:

MMM
+
experimentos
+
atribuição
+
dados de negócio

MMM
+
experimentos
+
atribuição
+
dados de negócio

MMM
+
experimentos
+
atribuição
+
dados de negócio

Cada método responde perguntas diferentes.

O valor real do estudo

O estudo não deveria ser resumido como:

Google vende mais

Google vende mais

Google vende mais

A leitura mais útil é:

Operações integradas, contínuas, bem mensuradas e apoiadas por automação estiveram associadas a melhores resultados no conjunto analisado

Operações integradas, contínuas, bem mensuradas e apoiadas por automação estiveram associadas a melhores resultados no conjunto analisado

Operações integradas, contínuas, bem mensuradas e apoiadas por automação estiveram associadas a melhores resultados no conjunto analisado

Essa conclusão é menos promocional e mais aplicável.

Ela desloca a discussão do canal isolado para a arquitetura de marketing.

O que a Ad Rock considera mais importante

Na Ad Rock, entendemos que os principais aprendizados são:

Branding e performance precisam conversar

Campanhas de geração e captura de demanda fazem parte da mesma jornada.

Automação exige governança

Performance Max, Demand Gen e Smart Bidding dependem de dados confiáveis.

ROAS precisa de contexto

Receita atribuída não é sinônimo de lucro ou crescimento sustentável.

Always-on exige gestão contínua

Presença permanente não significa ausência de otimização.

Modelos não substituem interpretação

MMM, atribuição e IA são ferramentas de análise.

As decisões continuam exigindo contexto de negócio.

Como aplicar os aprendizados em uma operação real

Uma empresa pode seguir este processo:

1. Definir o objetivo de negócio
↓
2. Validar mensuração
↓
3. Mapear a jornada
↓
4. Separar geração e captura de demanda
↓
5. Definir canais adequados
↓
6. Implementar testes
↓
7. Integrar dados de vendas
↓
8. Avaliar incrementalidade
↓
9. Otimizar orçamento

1. Definir o objetivo de negócio
↓
2. Validar mensuração
↓
3. Mapear a jornada
↓
4. Separar geração e captura de demanda
↓
5. Definir canais adequados
↓
6. Implementar testes
↓
7. Integrar dados de vendas
↓
8. Avaliar incrementalidade
↓
9. Otimizar orçamento

1. Definir o objetivo de negócio
↓
2. Validar mensuração
↓
3. Mapear a jornada
↓
4. Separar geração e captura de demanda
↓
5. Definir canais adequados
↓
6. Implementar testes
↓
7. Integrar dados de vendas
↓
8. Avaliar incrementalidade
↓
9. Otimizar orçamento

O estudo pode orientar hipóteses.

Não deveria substituir esse processo.

Conclusão

O levantamento realizado pela Uncover a pedido do Google apresenta evidências relevantes sobre a contribuição do ecossistema Google para as vendas impulsionadas por publicidade entre as empresas analisadas.

Os resultados sugerem benefícios associados a:

• integração entre branding e performance;

• combinação entre YouTube, Busca e Demand Gen;

• presença contínua;

• uso de campanhas automatizadas;

• mensuração por Marketing Mix Modeling.

Ao mesmo tempo, os números precisam ser lidos com cautela.

O percentual de 41% não representa todas as vendas da indústria brasileira.

O estudo foi encomendado pelo próprio Google.

O relatório metodológico completo não está disponível publicamente.

Os resultados agregados podem esconder diferenças importantes entre empresas, setores e níveis de maturidade.

A conclusão responsável não é que toda empresa deve aumentar automaticamente seu investimento no Google.

A conclusão é que operações integradas, contínuas, orientadas por dados e capazes de conectar marca, performance e vendas tendem a extrair mais valor de seus investimentos.

O canal importa.

Mas a qualidade da estratégia, da mensuração, dos dados e da operação continua sendo decisiva.

Referências

Exame: Ecossistema de mídia do Google contribui com 41% das vendas impulsionadas por publicidade

https://exame.com/marketing/exclusivo-ecossistema-de-midia-do-google-contribui-com-41-das-vendas-impulsionadas-por-publicidade/

Google Meridian: introdução ao framework de Marketing Mix Modeling

https://developers.google.com/meridian/docs/basics/meridian-introduction

Google Meridian: MMM como metodologia de inferência causal

https://developers.google.com/meridian/docs/causal-inference/about-mmm-causal-inference-methodology

Uncover: como implementar Marketing Mix Modeling

https://www.uncover.co/pt-br/blog-posts/como-implementar-o-marketing-mix-modeling-mmm

Google: Performance Max

https://business.google.com/ad-solutions/performance-max/

Google Ads: Demand Gen

https://support.google.com/google-ads/answer/13695777