Este guia foca em decisões e checagens que aumentam a confiabilidade das simulações e ajudam a evitar retrabalho.
Para passo a passo da ferramenta, confira os seguintes artigos:
Jornada recomendada
Defina a pergunta do cenário
O que você quer decidir? (ex.: redistribuir orçamento mantendo o total, testar aumento de budget, simular corte)
Qual o critério de decisão? (ex.: contribuição, ROI, equilíbrio entre eficiência e escala)
Garanta que o contexto está “comparável”
Período, KPI e escopo de mídias precisam responder à mesma pergunta.
Se você pretende comparar cenários, alinhe as premissas antes de olhar números.
Rode, valide, ajuste, e então comunique
Primeiro valide coerência (sanity checks).
Depois refine (tuning/constraints).
Por fim, exporte/compare para alinhamento.
Reference Period: como escolher sem travar o modelo
O Reference Period é a âncora do cenário: influencia o valor de referência e costuma servir de base para constraints (por exemplo, ±30%).
1) Armadilha clássica: investimento 0 no período de referência
Se uma mídia teve investimento 0 no Reference Period, variações percentuais sobre esse valor tendem a continuar em 0. Na prática, isso pode impedir (ou distorcer) recomendações para essa mídia. Como boas práticas:
Escolha um Reference Period em que a mídia tenha investimento relevante.
Prefira um período com estratégia e sazonalidade parecidas com o cenário atual.
Se não existir um período “bom para tudo”, rode cenários alternativos (com referências diferentes) para testar hipóteses.
2) Heurísticas rápidas
Campanha sazonal: use referência sazonal equivalente (mesma campanha ou janela semelhante).
Evite picos como referência para meses de baixa (e vice-versa).
Se o escopo é um recorte (ex.: só performance), garanta que o Reference Period reflita esse recorte.
Constraints: como definir limites executáveis
Constraints são regras de negócio. Elas protegem a simulação de recomendações matematicamente ótimas, mas operacionalmente inviáveis.
1) Um baseline que costuma funcionar: ±30%
±30% tende a dar flexibilidade suficiente sem propor saltos grandes demais para executar.
2) Quando flexibilizar (±50% ou mais)
Considere ampliar quando:
Existe mudança real de estratégia (não só otimização marginal).
O time tem flexibilidade operacional para realocar mais agressivamente.
Você está explorando cenários (discovery), não necessariamente um plano para executar imediatamente.
3) Evite constraints “livres” demais
Constraints muito abertas podem gerar planos pouco realistas. Se você quer explorar, explore com intenção: defina quais canais podem variar mais e por quê.
4) Conflito entre constraints: a regra mais restritiva prevalece
Se duas constraints se aplicarem ao mesmo investimento, a plataforma tende a respeitar a regra mais restritiva. Como boas práticas:
Evite regras redundantes.
Se você criar uma regra específica para uma mídia, confira se ela não está “brigando” com regras mais amplas já existentes.
5) Prefira o formato que reduz ambiguidade
Se fizer sentido, use valores absolutos ou relativos (ex.: +10% ou 110%). Escolha o formato que fica mais óbvio para quem vai revisar o cenário.
Sanity checks: valide coerência antes de compartilhar
Use este checklist para evitar apresentar um cenário “bonito”, porém frágil.
1) Contexto do cenário
Período, KPI, mix e constraints refletem a pergunta certa?
2) Coerência de limites
Alguma mídia parece ter “furado” o limite esperado? (normalmente indica conflito de constraints ou referência inadequada)
3) ROI em ordem de grandeza
Se o ROI ficou bom demais (ou ruim demais), faça a conta rápida: contribution ÷ budget.
4) Executabilidade
O cenário recomenda zerar um canal que é compromisso contratual? Trave via constraint e reotimize.
5) “Cheiro” de cenário fora do histórico
Mudanças grandes vs. histórico costumam indicar problema de contexto, constraint, referência ou interpretação.
Media Tuning: ajuste com controle
A aba Media Tuning é ideal para ajustes finos sem refazer a simulação.
1) Travas (cadeado) e redistribuição
Ao alterar manualmente o orçamento de uma mídia, ela pode ficar travada.
O restante do orçamento é redistribuído automaticamente para manter o total constante.
Casos comuns:
Pacotes fechados (ex.: TV, cinema): trave um valor e otimize o restante ao redor.
Inventário limitado (ex.: Search): defina um teto para evitar recomendações que não escalam.
2) Auto optimization vs Optimize
Auto optimization (padrão): recalcula a cada ajuste.
Desative quando fizer muitas mudanças em sequência.
Depois, clique em Optimize para recalcular uma vez, com tudo pronto.
3) Atenção ao salvamento
Em geral, ajustes no Media Tuning podem exigir salvamento manual. Como boas práticas:
Ajuste o que precisa.
Reotimize, se necessário.
Salve antes de sair ou voltar etapas.
Troubleshooting (problemas comuns)
1) “Minha mídia não recebe verba”
Possíveis causas:
Investimento 0 no Reference Period.
Constraints restritivas demais.
Como resolver:
Troque o Reference Period para um período com investimento relevante.
Revise constraints e evite regras redundantes.
2) “Constraints estão se sobrepondo / não fazem sentido”
Possíveis causas:
Regras duplicadas (mídia + grupo).
Conflito de intervalos.
Como resolver:
Simplifique: mantenha o mínimo necessário e valide qual regra é a mais restritiva.
3) “Resultados parecem incoerentes (ROI muito alto/baixo)”
Possíveis causas:
Cenário fora do histórico (verba/meta muito distante do referencial).
Reference Period pouco comparável.
Interpretação do número (ordem de grandeza / unidades).
Como resolver:
Faça o sanity check: contribution ÷ budget.
Ajuste Reference Period e constraints.
Reavalie escopo de mídias e objetivo do cenário.
4) “Perdi ajustes no Media Tuning”
Possível causa:
Alterações não salvas antes de sair/voltar etapa.
Como resolver:
Refaça ajustes e salve manualmente antes de sair.
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