Python para Gestão de Tráfego: como melhorar seus resultados

Aprenda as vantagens e como utilizar Python para Gestão de Tráfego e Marketing Digital

Se você é gestor de tráfego ou trabalha com Marketing Digital, já deve estar familiarizado com o Facebook Ads, a ferramenta do Facebook para gerenciamento do tráfego de anúncios em redes sociais. Além disso, também já deve saber tudo sobre os principais indicadores da área, como CPC, CPM, ROAS, CPL, engajamento, alcance, entre diversos outros.

Mas como otimizar essas análises a fim de automatizá-las e encontrar insights diferentes do restante do mercado? Bom, com Python você se torna independente do gerenciador de anúncios e pode contar com diversas outras ferramentas de manipulação e análise desses dados que irão facilitar muito a sua performance.

Neste artigo, vamos te mostrar quais as vantagens e como fazer tudo isso.

Mas primeiro, o que é Python?

Antes de começarmos, vale uma explicação do que é Python e por que essa linguagem tem ganhado tantos usuários no decorrer dos últimos anos, visto que muitos gestores de tráfego ainda não são familiarizados com programação.

Python é uma linguagem de programação que vem ganhando popularidade por ser uma das mais fáceis de se aprender, sendo a favorita dos “não programadores”. Além de ser menos “verbosa”, ou seja, é preciso escrever muito menos para se chegar ao mesmo resultado de outras linguagens, o Python também tem um poder de abstração muito grande, permitindo que sua sintaxe seja parecida com a da linguagem humana, tornando assim o aprendizado muito mais fácil e rápido para qualquer um que seja leigo em programação.

Sua versatilidade permite que seja utilizado para diversos propósitos, desde algoritmos de recomendação da Netflix até softwares de controle de carros autônomos. Python também pode ser usado em desenvolvimento web, teste de software, automação de tarefas, análise de dados e machine learning. Porém, o foco deste artigo será na sua utilização para Gestão de Tráfego.

Vantagens de utilizar Python para Gestão de Tráfego

1. Análise dos dados

Como gestor de tráfego, você passa um bom tempo analisando os números dos principais indicadores de suas campanhas. Apesar do Facebook oferecer o gerenciador de anúncios, o qual permite certa flexibilidade em analisar e criar as métricas, jamais chegará perto da potência de análise de dados que o Python tem, pois é uma linguagem que possui justamente esse intuito.

O Facebook também disponibiliza uma API para conexão e extração dos dados de suas campanhas. As mesmas informações que você visualiza no seu gerenciador estarão disponíveis para consulta na API via requisição. Mas qual é a vantagem de fazer esta requisição então?

Bom, além de automatizar rotinas de extração dos dados, com Python você poderá contar com bibliotecas como o Pandas, as quais te permitirão fazer análises históricas de milhões de linhas de dados de maneira muito mais rápida e eficiente do que simplesmente visualizando o gerenciador de anúncios. Em breve publicaremos um artigo mostrando o passo a passo para fazer essa conexão.

2. Dashboards interativos

Com Python também é possível criar Dashboards interativos para apresentações tanto para uso pessoal quanto para seus clientes, que poderão ver os dados de suas campanhas de maneira mais visual e elucidativa em vez de simplesmente olhar uma tabela com números. Afinal, o jeito como se conta uma história com seus dados é fundamental para vender uma ideia para seus clientes.

No artigo abaixo, ensinamos a fazer um dashboard bem simples usando Python em apenas 10 minutos.

Como fazer um Dashboard com Python em 10 minutos

3. Automatizações

Como já foi mencionado, é possível acessar os dados históricos da sua conta de anúncio através da API do Facebook Ads, mas ficar requisitando a API manualmente sempre que for necessário pode se tornar uma tarefa muito onerosa. Porém, com Python é possível, de forma muito simples, automatizar essas consultas, por exemplo: a cada período de tempo pré-determinado, extrair os novos dados das campanhas e importá-los em uma planilha ou dashboard já com a estrutura que você preferir analisar.

A vantagem principal dessas automatizações, além do ganho de tempo, é a possibilidade de criação de alertas quando determinado indicador chegar a um limite desejado. Exemplo: se seu CPL (custo por lead) chegar a R$ 2,00, você pode receber um alerta e assim atuar imediatamente; ou, melhor ainda, criar um robô que desligue automaticamente a veiculação do anúncio, ou, em caso de ser uma melhora no indicador, aumentar o lance do leilão. Enfim, são diversas as possibilidades quando se automatiza e integra Python com sua conta de anúncios. Em breve, também traremos um artigo com algumas automatizações em Python para gestão de tráfego.

4. Análises preditivas

Acredito que a maior vantagem em se utilizar Python seja a possibilidade de criar algoritmos de machine learning para análise de predição de vendas, por exemplo. Com seus dados em mãos, você consegue analisar e encontrar padrões por meio de bibliotecas da linguagem e, a partir do histórico, replicar esses padrões em campanhas futuras. Basicamente, é possível, dado um determinado público e determinada configuração de anúncio, por exemplo, determinar qual será a quantidade de vendas por dia nesta campanha antes mesmo de rodá-la. Esse será o catalisador das suas análises se passar a utilizar Python a partir de agora.

Conclusão: Python para gestão de tráfego

O trabalho de gestor de tráfego tem se popularizado cada vez mais devido à forte demanda dessa atividade, por isso é importante ter ferramentas para se destacar no mercado. Com Python, você vai otimizar suas análises e aumentar o arsenal de possibilidades no marketing digital.

Se quer aprender como executar cada etapa dos processos citados neste artigo, leia o artigo:

Python para Gestão de Tráfego – Parte 2: Como utilizar a API do Facebook Ads