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Dados de pesquisa paga
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O volume de consultas do Google (GQV, na sigla em inglês) costuma ser um fator de confusão importante entre mídia e vendas, especialmente na pesquisa paga. Isso acontece porque o volume de consultas pode aumentar a quantidade de anúncios em determinadas configurações da campanha, por exemplo, quando o limite de orçamento não impede isso. É necessário controlar o GQV quando ele é um fator de confusão para ter estimativas causais sem viés de qualquer mídia. Caso contrário, poderá ocorrer uma estimativa exagerada do efeito causal da pesquisa paga.
O Meridian oferece uma solução simples em que os dados de GQV podem ser incluídos como uma variável de controle. Recomendações:
É melhor dimensionar os dados de GQV por população geográfica usando o argumento control_population_scaling_id.
As campanhas de pesquisa paga que segmentam consultas específicas da marca são muito diferentes das que segmentam consultas mais genéricas relacionadas a produtos. É melhor incluir essas campanhas como canais de mídia diferentes no modelo.
As campanhas de palavras-chave específicas da marca costumam ser modeladas usando cliques porque têm o objetivo de impulsionar tráfego direto na Web. Outras campanhas costumam ser modeladas usando impressões, que podem ser eficazes mesmo quando não resultam em um clique.
É melhor incluir contagens de consultas que correspondem às consultas segmentadas por canal de mídia de pesquisa paga no modelo. Por exemplo, se a MMM incluir pesquisa paga específica da marca e pesquisa paga genérica como canais de mídia diferentes, recomendamos usar GQV específico da marca e GQV genérico como duas variáveis de controle diferentes.
Para mais considerações detalhadas, consulte Incluir o volume de consultas como variável de controle.
GQV, pesquisa paga, frequência e outros dados relacionados ao Google para sua organização estão disponíveis na plataforma de dados da MMM do Google. Para saber como acessar esses dados, consulte Usar a plataforma de dados da MMM.
Usar cliques ou impressões para anúncios de pesquisa
Considerações para tomar essa decisão:
Embora essa escolha tenha um efeito, não existe uma perspectiva consistente entre os parceiros de medição sobre qual é a melhor entrada.
Como anunciante, use a variável que você controla melhor O modelo indica como a execução de mídia (definida por cliques ou impressões) afeta o KPI, por isso, o uso de uma variável com maior controle oferece mais precisão sobre o impacto no KPI.
Os cliques são mais propensos a ter correlação com o KPI e as impressões com o GQV. As campanhas de palavras-chave específicas da marca costumam ser modeladas usando cliques porque têm o objetivo de impulsionar tráfego direto na Web. Outras campanhas costumam ser modeladas usando impressões, que podem ser eficazes mesmo quando não resultam em um clique.
Exceto em caso de indicação contrária, o conteúdo desta página é licenciado de acordo com a Licença de atribuição 4.0 do Creative Commons, e as amostras de código são licenciadas de acordo com a Licença Apache 2.0. Para mais detalhes, consulte as políticas do site do Google Developers. Java é uma marca registrada da Oracle e/ou afiliadas.
Última atualização 2025-08-04 UTC.
[null,null,["Última atualização 2025-08-04 UTC."],[[["\u003cp\u003eGoogle Query Volume (GQV) can significantly influence the relationship between media and sales, especially for paid search, and should be controlled for in Marketing Mix Models to obtain accurate causal estimates.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMeridian allows incorporating GQV as a control variable, recommending scaling it by geo population and separating brand-specific and generic paid search campaigns.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhen modeling paid search, consider using clicks for brand-specific campaigns to capture direct web traffic and impressions for generic campaigns to account for potential view-through effects.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAccess Google-related data, including GQV, through the Google MMM Data Platform for comprehensive analysis and model building.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Paid search data\n\nGoogle Query Volume (GQV) is often an important confounder between media and\nsales. This is particularly true for paid search because query volume can drive\nad volume under certain campaign settings, such as when the budget cap does not\nprevent it. When GQV is a confounder, you must control for it to get unbiased\ncausal estimates for any media it confounds with. Failing to control for GQV can\nlead to overestimation of the causal effect of paid search.\n\nMeridian offers a simple solution in that GQV data can be included as a\ncontrol variable. Consider the following recommendations:\n\n- It is best to scale GQV data by geo population. This can be done with the\n `control_population_scaling_id` argument.\n\n- Paid search campaigns that target brand-specific queries are very different\n from those that target more generic product related queries. It is best to\n include these campaigns as separate media channels in the model.\n\n- Brand-specific keyword campaigns are often modeled using clicks because they\n are intended to drive direct web traffic. Other campaigns are often modeled\n using impressions because impressions can be effective even when they don't\n result in a click.\n\n- It is best to include query counts that correspond to the queries targeted\n by each paid search media channel included in the model. For example, if the\n MMM includes **Brand-specific paid search** and **Generic paid search** as\n separate media channels, then it is advisable to include\n **Brand-specific GQV** and **Generic GQV** as two separate control\n variables.\n\nFor more detailed considerations, see [Including query volume as a control\nvariable](/meridian/docs/advanced-modeling/control-variables#including-query-volume).\n\nGQV, paid search, frequency, and other Google-related data for your organization\ncan be obtained from the Google MMM Data Platform. For information about\naccessing this data, see [Use MMM Data\nPlatform](/meridian/docs/basics/using-mmm-data-platform).\n\nUsing clicks or impressions for search ads\n------------------------------------------\n\nWhen you are deciding whether to use clicks or impressions for search ads,\nconsider the following:\n\n- Deciding between clicks and impressions does have an effect, but there is no\n consistent perspective across, or even within, measurement partners on which\n input is best.\n\n- As an advertiser, consider what you have more control over. Because the\n model tells you how media execution (whether defined by clicks or\n impressions) impacts a KPI, using a variable that you have more control\n over, in turn, gives you more control over impacting the KPI.\n\n- Clicks are more likely to be correlated with the KPI, while impressions are\n more likely to be correlated with GQV. Brand-specific keyword campaigns are\n often modeled using clicks because they are intended to drive direct web\n traffic. Other campaigns are often modeled using impressions because\n impressions might be effective even when they don't result in a click."]]
