Desde 2017, as estratégias de segmentação em Meta Ads mudaram tanto que, quem não se atualizou, provavelmente está vendo boa parte do orçamento ir pelo ralo. Talvez você ainda sinta que tem o controle do público, como antes, mas a verdade é que o algoritmo mudou. Ele agora faz muito mais do que apenas seguir nossas "sugestões" sobre quem deve receber os anúncios.
Isso afeta diretamente seu bolso e o retorno das suas campanhas. Ao otimizar para conversões, visualizações de landing page ou cliques, aquele público detalhado que você escolheu passa a ser só um ponto de partida para o sistema, não uma ordem.
Se o objetivo da sua campanha é visualização de vídeo, engajamento ou impressões, aí sim suas configurações iniciais são respeitadas. Só que, se está mirando no resultado real, como vendas e leads, confiar demais nas segmentações de sempre pode ter o efeito contrário.
Simplificar é a nova regra.
Por que tanta mudança?
Pensa só: de 2017 pra cá, a inteligência artificial do Meta ficou menos dependente do que você diz sobre seu público. Agora, ela aprende com o comportamento de quem já converteu, buscando pessoas com perfil semelhante, mesmo que elas não estejam dentro dos interesses que você marcou. Então, se você ainda monta campanhas cheias de detalhes, limitações e públicos pequenos, está dificultando o trabalho do próprio algoritmo.
- Confiar em segmentações detalhadas ficou arriscado.
- Separar muitos conjuntos de anúncios cria competição interna e fragmenta seu orçamento.
- O algoritmo “desobedece” intencionalmente se achar que outros usuários têm mais potencial de converter.
Esses são só alguns exemplos de como as coisas mudaram. E se você já trabalha com a Nexus Growth, provavelmente já ouviu essa orientação: menos controle manual, mais confiança nos dados e sistemas automatizados.
O novo papel das segmentações
Hoje, pelo menos quando o objetivo é conversão, as segmentações (interesses, lookalikes, dados demográficos) são apenas sugestões para o algoritmo.
Isso não significa que você deve deixar a campanha completamente aberta, mas sim usar restrições só quando realmente for necessário.
- Segmentação por interesse: serve de guia, mas o algoritmo pode ir além, buscando perfis parecidos fora da sua seleção.
- Lookalike: a velha doutrina do 1% foi superada; tamanhos maiores ampliam o alcance e evitam saturação.
- Dados demográficos: restrinja apenas pelo que é obrigatório (idade, gênero, região), nunca para tentar microcontrolar o funil.
Pecados que estão matando sua rentabilidade
Pode soar estranho, mas a maioria dos problemas com resultados ruins em Meta Ads vem de um velho hábito: querer controlar cada detalhe da segmentação. Ficar trocando interesses, empilhando conjuntos diferentes, ajustando lances de um em um... Tudo isso dificulta a vida do algoritmo, que já faz um trabalho melhor na maioria dos casos.
1. Estruturas complicadas demais
Pouca gente percebe, mas criar muitos conjuntos de anúncios (acima de 4 ou 5) só para tentar manipular os detalhes é um erro bem comum. O orçamento se dilui, cada público fica pequeno demais para gerar aprendizado e o resultado final só piora.
O algoritmo só aprende direito com volume.
O recomendado hoje? Mantenha de 1 a 3 conjuntos no máximo por campanha, cada um robusto, sem disputas internas. Foque em públicos amplos e variados. Assim você acelera o fim da fase de aprendizado e chega a resultados mais sólidos.
2. Orçamento fragmentado
Dividir demais os recursos entre campanhas e conjuntos enfraquece o potencial de cada grupo. Com pouco dinheiro, o algoritmo não consegue identificar padrões e acaba tomando decisões piores ou mais lentas.
- Budget concentrado, resultados melhores.
- Não se trata só de "apostar alto", mas de dar dados suficientes para o sistema enxergar o que converte.
3. Demografia restritiva demais
Outra armadilha: limitar idade, gênero ou localização sem uma razão concreta.
Quando faz sentido restringir?
- Obrigação legal (prescrição etária, segmento restrito por lei).
- Quando provar com dados que há concentração de leads ruins em determinada faixa.
- No topo do funil, para testar hipóteses específicas.
Fora desses cenários, abrir ao máximo é a regra ideal.
4. O excesso de remarketing
Antigamente, era normal destinar 70% do orçamento para remarketing. Agora, isso só atrapalha, o algoritmo já reconhece quem interagiu com você e retorna de forma natural. Concentrar muito orçamento em remarketing só limita escala, além de cansar as mesmas pessoas.
Hoje, remarketing deve ser só 10% a 20% do total.
Públicos abertos englobam tanto visitantes quanto interessados novos. O foco, agora, é crescer.
5. Lookalikes: de 1% para 3-5%
Muita gente ainda acredita que o lookalike de 1% é o melhor, pois deveria ser o mais "parecido" com seu cliente real. Mas na prática, a saturação chega rápido, e o público fica pequeno para escalar.
Testes provam que lookalikes entre 3 a 5% performam melhor:
- Permitem encontrar clientes além do óbvio.
- Reduzem cara de “anúncio” repetitivo para o mesmo lead.
- Evita esgotar seu público premium.
A Nexus Growth, por exemplo, foca nesses tamanhos para ampliar o alcance sem perder desempenho.
6. Adição desenfreada de restrições
Só adicione filtros, restrições ou negativas se houver motivo real. Por exemplo:
- Leads irrelevantes aparecendo insistentemente de um estado/região?
- Produto proibido ou restrito por lei?
- Qualidade dos resultados caiu claramente?
- Sofre com fraudes ou contas fakes em volumes grandes?
Em todos os outros casos, permita que o algoritmo decida. Se houver queda, só então investigue e ajuste. O mínimo de restrições possível gera máximo de performance.
Quem tenta controlar tudo perde o que mais importa: escala e previsibilidade.
7. Não confiar no aprendizado automático
O Meta Ads hoje se baseia em machine learning. Se você não dá espaço para o volume de dados, está dificultando todo o processo. Se existem mais de cinco conjuntos ativos em uma campanha, é provável que a estrutura esteja complicada além da conta.
Como evoluir para o novo cenário do Meta Ads
Se você chegou até aqui, talvez ache estranho confiar tanto em um sistema automatizado e deixar de lado a vontade de segmentar cada interação. Mas é isso mesmo: quem mais cresce com Meta Ads atualmente é quem aprendeu a simplificar.
- Reveja suas estruturas: mantenha de 1 a 3 conjuntos de anúncios, com público amplo, sem microgestão.
- Use restrições só se aparecer um problema concreto.
- Concentre orçamento para dar volume e alimentar o aprendizado de máquina.
- Amplie as bases do lookalike, buscando de 3 a 5% de similaridade.
- Reduza o remarketing para entre 10% e 20% do investimento, ampliando o público top-of-funnel.
Assim, você aproveita tudo de mais evoluído nos sistemas de Meta, e coloca o foco em resultado, não em “achismos”.
Conclusão
O tempo em que controlar cada variável do Meta Ads era o segredo para campanhas lucrativas ficou no passado. Hoje, o foco está em simplificar, confiar nos dados e dar margem para os algoritmos encontrarem seu melhor cliente. Por trás deste artigo, as recomendações trazem a experiência prática que desenvolvemos na Nexus Growth, empresa que já auxiliou mais de 3.000 negócios a transformar publicidade online em lucro de verdade.
Se você ainda sente que gasta demais para pouco retorno, é hora de rever sua estrutura. Pergunte-se: preciso mesmo de tantos conjuntos de anúncios? Estou restringindo meu alcance sem necessidade? Estou facilitando ou complicando o aprendizado do sistema?
A resposta, na maioria das vezes, será: simplifique, concentre, confie e monitore. E, claro, conte com a Nexus Growth para transformar mídia paga em investimento, não em desperdício. Conheça mais do nosso trabalho, reveja suas campanhas com quem entende o jogo e traga de volta o lucro para seu negócio.
Perguntas frequentes
O que é segmentação em Meta Ads?
A segmentação em Meta Ads significa definir características que limitam ou sugerem para quem os anúncios vão aparecer, como interesses, localização, idade, gênero ou comportamentos. No passado, essas seleções eram seguidas à risca. Mas com a evolução do sistema, funcionam mais como indicações para o algoritmo, que pode ajustar e buscar pessoas parecidas, mesmo fora dos filtros marcados.
Como evitar erros comuns de segmentação?
O segredo está em simplificar. Use de 1 a 3 conjuntos de anúncios por campanha, mantenha públicos amplos e só imponha restrições (idade, região, etc.) quando houver uma razão muito clara, como exigência legal ou queda de qualidade dos resultados. E concentre seu orçamento para dar volume ao sistema aprender mais rápido.
Quais são os piores erros em Meta Ads?
Entre os principais erros estão: criar muitos conjuntos para tentar microgerenciar públicos, fragmentar orçamento em pequenos grupos, adicionar restrições desnecessárias (idade, gênero sem justificativa), exagerar em remarketing e manter lookalikes muito pequenos (1%). Tudo isso dificulta o aprendizado do algoritmo e limita seu alcance real.
Vale a pena usar segmentação automática?
Sim, em boa parte dos casos vale muito. Os algoritmos do Meta aprendem rápido e identificam padrões que não seriam óbvios manualmente. Para objetivos como conversão, deixar o público aberto ou usar segmentação automática costuma gerar mais vendas e leads, desde que seu acompanhamento de resultados seja constante.
Como saber se estou segmentando certo?
Observe a quantidade de conjuntos de anúncios ativos: se passar de cinco em uma campanha, provavelmente está complicando. Monitore o volume de conversões, o custo por resultado e se seus públicos ficam grandes o suficiente. Se os resultados caírem, aí sim ajuste, nunca antes. E considere pedir uma avaliação especializada, como oferecida pela Nexus Growth, para ter certeza de que está seguindo boas práticas e obtendo tudo que o Meta Ads pode oferecer.
