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Mídia paga no marketing digital: o que é e porque investir

Mídia paga no marketing digital: o que é e porque investir
#Marketing
22 de janeiro - min de leitura

Utilizar a mídia paga no marketing digital sem entender bem a sua estratégia pode destruir seus esforços de comunicação. Descubra neste post como evitar isso.


Se você é analista ou estudante de marketing digital, empreendedor(a) ou até mesmo entusiasta de marketing, precisa estar ciente de que a mídia paga no marketing digital pode ser uma grande aliada, mas também um obstáculo difícil para o sucesso da sua estratégia de marketing.   

Quer dizer, até eu tenho que concordar que a ideia de colocar um anúncio na internet e começar a ter vendas a partir dele é encantadora. Na verdade, com um planejamento de comunicação bem elaborado - e aplicado! - essa ideia pode se tornar realidade.

Entretanto, não é assim tão simples! 

Se engana quem pensa que basta um anúncio com uma headline “matadora” e uma arte chamativa para arrebentar de vender na internet.

Não é assim que se usa mídia paga no marketing digital.

“Oi?! Como assim mídia paga não é colocar anúncio na internet?”

Opa, peraê! Eu falei que não é simplesmente isso! Mas calma que eu já te explico...

Oi, eu sou a Elô, professora de marketing digital na Digital House, e nos parágrafos a seguir vou contar os pontos mais importantes que você precisa saber antes de começar a utilizar anúncios pagos na sua comunicação online, para evitar que isso se torne um obstáculo para o sucesso da estratégia.

O que é Mídia Paga no marketing digital?

Mídia paga é toda comunicação que uma marca realiza investindo dinheiro para ter algum resultado esperado. Ou seja, são anúncios pagos que promovem uma marca, produto ou serviço, e permitem gerar mais visibilidade, engajamento, leads ou vendas.

Mas antes que você pense “Arrá! Tá vendo? É só fazer anúncio e vender mesmo!”, segura a emoção, porque é justamente por haver investimento diretamente envolvido, que é preciso considerar diversos fatores antes de sair por aí criando anúncios.

Como por exemplo, onde seu anúncio vai ser veiculado e para quem vai ser exibido...

Quais São as Mídias Pagas?

Hoje temos diversas plataformas de mídias pagas à disposição: redes sociais, como Facebook, Instagram, Youtube, Twitter e LinkedIn; buscadores, como Google, Bing e Yahoo; e demais plataformas, como Waze, Outbrain, Taboola, entre outros.

E é importante ter em mente que o formato do anúncio e o público que será impactado mudam de acordo com a plataforma que será utilizada!

Vamos ver um pouquinho sobre cada uma delas:

 Redes sociais: você consegue segmentar o público-alvo de acordo com seus comportamentos, localização e interesses, e é possível “seguir” as pessoas que já acessaram um site ou interagiram com uma página, ação conhecida como Remarketing. São bastante versáteis, pois você pode utilizá-las de maneira eficiente em todas as etapas do funil de vendas.

 Buscadores: você consegue impactar o público-alvo no momento exato em que estiver pesquisando sobre um serviço, produto ou assunto específico. Da mesma forma como as redes sociais, dá para fazer Remarketing com as pessoas que acessaram um site, mas dessa vez é por toda a internet (até em aplicativos!).

 Demais plataformas: use-as para diversificar a maneira como impacta o público-alvo. O Waze, por exemplo, pode exibir anúncios quando a pessoa está parada no trânsito, de acordo com sua localização em tempo real. Já o Outbrain e o Taboola permitem que você atraia pessoas para um site, de acordo seus interesses, localização e portais de conteúdo que mais acessam.

Aposto que já começou a ficar mais claro para você que usar mídia paga no marketing digital não é tão simples quanto apertar alguns botões e colocar um anúncio no ar, né?

Agora vamos entrar em outro ponto muito importante que é...

Por que Investir em Mídia Paga?

Ao contrário do que muita gente pensa, é possível usar a mídia paga para muito mais do que anúncios de venda direta. 

É claro que a verba disponível poderá influenciar para qual rumo você caminhará com seus anúncios, mas ainda assim existem diversas possibilidades e vantagens ao incluir a mídia paga em seu planejamento de marketing digital.

Vejamos algumas vantagens de investir em mídia paga:

Tenha mais visibilidade por tempo determinado

Pode parecer uma desvantagem ter mais visibilidade somente enquanto você está pagando por isso, mas isso permite que você tenha mais agilidade e flexibilidade para escolher o que deseja destacar naquele momento.

Ao contrário do SEO, por exemplo, que pode levar mais do que apenas alguns meses até posicionar uma página do site nas primeiras posições do Google (e eu duvido que depois de finalmente conseguir você vai querer tirá-la de lá!), os anúncios pagos podem colocar um produto, serviço ou promoção específica no topo das pesquisas a partir do momento que você começou a investir.

Ou ainda, você pode impulsionar uma publicação antiga no Instagram para que ela volte a ter engajamento, sem que você tenha que publicá-la novamente.

Segmente da maneira que desejar

Quando publicamos um conteúdo orgânico, seja no blog ou nas redes sociais, não conseguimos controlar quem serão as pessoas que irão acessá-lo

Mas com a mídia paga isso é possível!

São diversas as combinações de público-alvo que você consegue criar para os anúncios nas redes sociais, e você ainda pode “seguir” as pessoas que visitaram um site pela internet com o Remarketing, impactando-as com anúncios que variam de acordo com o conteúdo acessado.

Exiba o anúncio certo para a pessoa certa

Já que você está selecionando “a dedo” quem você irá impactar com sua mídia paga, por que não exibir um anúncio que converse diretamente com esse público-alvo específico? 

Independentemente da plataforma de mídia paga que você for utilizar, todas elas permitem esse nível mais avançado de personalização.

Quer dizer, já que você está pagando para atingir aquela pessoa, é melhor aumentar as chances dela realizar a ação que você deseja, né?

Gere mais volume de dados para tomadas de decisão 

Você pode achar que esta é uma vantagem que apenas as empresas que investem milhares de reais em anúncios pagos possuem, mas na verdade não é bem assim. 

Mesmo as empresas que investem pouco podem usar os dados gerados pelos anúncios para suas tomadas de decisão. Afinal, você estará atingindo mais pessoas, gerando mais engajamento, tendo mais acessos no site. Então, trate de aproveitar ao máximo tudo o que você conseguiu com esse investimento em mídia!


Quando a Mídia Paga no marketing digital se torna um Obstáculo?

Mas nem só de pão vive o homem, assim como não são apenas bons resultados que podemos ter com a mídia paga no marketing digital.

Como eu disse lá no primeiro parágrafo deste artigo…

A mídia paga pode ser uma grande aliada, mas também um obstáculo difícil para o sucesso da sua estratégia de marketing.

Por “obstáculo” eu quero dizer realmente algo que irá dificultar o seu trabalho em gerar bons resultados.

Pense em tudo que eu já te contei até agora… as plataformas de mídia paga, a forma como impactar seu público-alvo, as vantagens de usar a mídia paga no marketing digital. 

Estou certa de que só em lembrar isso tudo, você já deve estar imaginando como a mídia paga pode se virar contra o seu planejamento de comunicação. 

Vou listar aqui as 5 situações mais recorrentes em que a mídia paga se torna um obstáculo que eu já vi acontecerem com clientes que atendi e epresmas em que trabalhei:

Quando você começa a veicular um anúncio no Facebook apenas pelo fato de que “todo mundo” está nas redes sociais, sem ter mapeado uma persona:

Quando você veicula diversos anúncios sobre produtos ou serviços variados ao mesmo tempo sem qualquer planejamento ou cronograma;

Quando você só faz anúncios vendendo algo, o tempo todo, sem tentar se relacionar com as pessoas ou produzir conteúdo de valor;

Quando você usa headlines “matadoras” e imagens chamativas que não condizem com os valores da marca, nem conversam com o público-alvo;

Quando você faz remarketing usando sempre o mesmo anúncio.

Não se deixe enganar pelo pensamento de que o pior que pode acontecer é as pessoas não clicarem no seu anúncio!

Na boa, isso é o melhor que pode acontecer.

Dito isso, o verdadeiro pior que pode acontecer, e que eu tenho certeza que você já viu acontecer, é a marca sofrer represálias como ser cancelada por passar a mensagem errada para o público errado no momento errado.

E como nem você, nem eu queremos que isso aconteça, eu vou te dar algumas dicas para você dar o pontapé inicial e começar a investir em anúncios de maneira inteligente desde o início para não prejudicar a sua estratégia no futuro.

Como Investir em Mídia Paga da Maneira Certa?

Eu imagino que depois de ler este artigo você não vá simplesmente sair criando anúncios pagos para tentar vender algo sem ter um planejamento ou objetivo claro em mente.

É claro que os anúncios irão variar de acordo com a plataforma de mídia paga que você escolher para a sua estratégia, mas existem alguns pontos que todas possuem em comum.

Eu vou elencar esses pontos a seguir:

1. Organize a sua casa

Antes de começar a sequer planejar uma campanha de mídia paga, você precisa ter certeza de que o site irá gerar uma boa experiência para o usuário e que as redes sociais têm conteúdo relevante e de qualidade para os seguidores.

Imagine só, que vexame, fazer um anúncio levando as pessoas para se cadastrar no site e o formulário não estar funcionando! Ou criar uma campanha de curtidas na página e lá só ter posts de venda de produtos, com comentários antigos totalmente esquecidos sem resposta.

Então, se você não quer jogar dinheiro da empresa fora, fica a dica: o cliente vai reparar na bagunça, então organize a casa antes de recebê-lo.

2. Distribua a sua verba

Mesmo as empresas que investem milhares de reais por mês em anúncios, precisam pensar em como distribuir a verba disponível.

Sabendo quanto você tem de dinheiro para investir, você poderá escolher exatamente o que fazer com ele de maneira que não haja desperdício e que você obtenha o melhor resultado.

3. Tenha um objetivo claro

Um erro básico dos anunciantes de primeira viagem é não ter um objetivo claro para cada campanha de anúncios que está criando. Sem isso, será impossível fazer a medição dos resultados!

Somente com um objetivo claro em mente você conseguirá definir as KPI’s e quais métricas analisar para saber se o resultado foi satisfatório ou não.

Além disso, sabendo qual é o objetivo do anúncio, ficará mais fácil definir quem será o público-alvo, que é o próximo item da nossa lista.

4. Determine seu público-alvo

Uma vez que você já sabe para que serve aquele anúncio, você deverá escolher quem serão as pessoas que irão visualizá-lo.

Lembre-se das personas do seu negócio, como se comportam online, onde vivem, lugares que frequentam. Tudo isso irá te ajudar a entender qual a melhor segmentação e qual plataforma de mídia paga utilizar.

E um fator decisivo no momento de determinar seu público-alvo para aquele anúncio, é saber em qual fase da Jornada do Consumidor ele está!

5. Escolha a plataforma e o formato

Agora que você já sabe quanto tem para investir, o que quer fazer com aquele anúncio e quem deseja atingir, é hora de finalmente escolher onde ele será veiculado e qual será o formato (vídeo, GIF, imagem, Display, Search, etc.).

Uma boa maneira de fazer isso é pensar em como seu público-alvo será impactado e se será fácil para ele realizar a ação necessária para atingir o objetivo do anúncio.

6. Crie e ative os anúncios

Chegamos à etapa final do planejamento de mídia paga para sua estratégia de marketing digital e você já pode começar a criar os anúncios e colocá-los no ar!

É hora de pensar naquelas tais headlines “matadoras” e imagens chamativas, mas dessa vez de maneira que se encaixem na sua estratégia e tenham uma boa conexão com o público-alvo.

Preste atenção em todos os detalhes necessários durante a criação do anúncio em cada uma das plataformas escolhidas para ter certeza de que tudo funcionará corretamente durante o período em que a campanha ficar ativa.

Aqui no blog da Digital House, inclusive, tem dois artigos super didáticos para te ajudar a criar anúncios de links patrocinados no Google Ads (um buscador) e no Facebook Ads (uma rede social):

Passo a passo de como criar anúncios no Google Ads

Como anunciar no Facebook Ads e dicas para ter visibilidade na rede social

E para finalizar, especialmente para você, que me acompanhou até aqui, preparei um brinde muito especial. Eu vou te contar a fórmula secreta para ter sucesso toda vez que utilizar mídia paga em suas estratégias de marketing digital.

Aceita o presente? Então vamos lá...

A fórmula secreta é: você que define!

Não existe uma fórmula para ter sucesso seja com mídia paga, SEO, redes sociais, branding, ou qualquer outra estratégia que você deseje utilizar. 

Existem várias! E elas serão criadas por você, com base na sua estratégia e nos resultados obtidos ao longo do tempo, para cada cliente, marca, produto, público ou plataforma.

Portanto, não se assuste quando algo não fizer sentido ou tudo parecer perdido mesmo depois de ter seguido um passo a passo corretamente.

Lembre-se sempre de que, no marketing digital, nada é tão simples quanto apertar alguns botões. Planeje, aplique, otimize, analise e repita!

Obrigada pela companhia, e até a próxima. :)

Quer aprender Marketing Digital na prática?

O melhor jeito de aprender é fazendo! No curso para se tornar um profissional de marketing digital da DH, você tem aulas ao vivo com professores que estão no mercado. Que tal baixar o programa do curso e ver a infinidade de temas que você pode começar a estudar?

Não deixe de conferir também nossa biblioteca de conteúdo e o Blog DH, com diversos outros artigos e materiais interessantes sobre tecnologia.

Leia mais no blog DH:

Aprenda como fazer o branding de uma marca de sucesso em 3 etapas

Customer Centric: como moldar sua estratégia com foco no cliente

Como gerar leads: estratégias de marketing para ter uma base qualificada

E aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

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Qual a linguagem de programação mais difícil de aprender?

Não podemos negar: as possibilidades que o desenvolvimento oferece são muito atrativas. Porém, para se tornar um especialista, é necessário muito esforço. Acompanhe o artigo de hoje, e, além de saber qual a linguagem de programação mais difícil, entenda como avançar neste caminho da melhor maneira, fazendo boas escolhas para os desafios que chegarão.Qual a linguagem de programação mais difícilNa verdade, essa é uma questão bastante pessoal, onde a resposta varia de pessoa para pessoa. Quando pensamos em distinções entre as linguagens de programação, devemos saber que a forma como se escreve um determinado comando é o que diferencia elas, mas a lógica de programação é a mesma e permanece inalterada.O que faz com que as pessoas concluam o que é mais difícil ou não é a quantidade de trabalho manual exigida para determinadas funções básicas, pois algumas linguagens podem trazê-las de forma embutida e outras exigem que sejam construídas do zero pelo programador. 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Não há dúvidas de que esse é um caminho certeiro para o sucesso e a estabilidade profissional e financeira que muitos almejam.Quais as linguagens mais usadas para programar?Além da Swift, outras linguagens de programação também são mais adequadas para determinados negócios ou empresas. Nós separamos 4 opções para aprender e garantir uma boa posição e estabilidade profissional no mercado. Confira:JavaDesenvolvida na década de 1990, o Java é uma linguagem de programação orientada a objetos e, sem dúvida, a mais solicitada pelas empresas e a mais popular entre os desenvolvedores, por ser uma das principais opções para a criação de aplicativos Android.JavascriptCriado também na década de 1990, o Javascript foi a primeira linguagem de script utilizada na web e veio com o objetivo de trazer mais dinamismo às páginas que, até então, eram marcadas somente com o HTML.PythonMesmo tendo sido criada há mais de 30 anos, o Python é uma das opções preferidas da nova geração de programadores. 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A nova corrida espacial img
#Tecnologia

A nova corrida espacial

Quem viu a disputa recente de bilionários, sobre quem fazia o primeiro voo espacial turístico, talvez não saiba que estamos no meio de uma disputa espacial. Essa nova corrida pode nos levar até Marte em alguns anos e definitivamente redefinir a visão de liderança espacial entre as nações da Terra.Estações EspaciaisA humanidade foi ao espaço pela primeira vez em 1961, chegou na lua em 1969, e de 1998 a 2011 montou uma estação espacial que já foi visitada por 249 astronautas de 19 países.A atual estação espacial internacional (ISS) tem apenas mais 3 anos de vida útil. É possível que ela dure mais algum tempo com alguma manutenção, mas é um tipo de risco que geralmente não se corre com esse tipo de empreendimento. Se já é perigoso morar numa casa com problemas em terra firme, imagine no espaço?A ISS não é a primeira estação espacial e nem será a última, antes tivemos a Salyut, Almaz, Skylab e MIR e já faz algum tempo que a China está trabalhando na sua própria estação espacial.A estação espacial chinesa se chama Tiangong, que em tradução livre significa Palácio Celeste. Os últimos astronautas (ou taikonautas, termo usado pelos chineses) que chegaram lá em 17/junho devem ficar por 10 anos no espaço. A partir de 2024, com a desativação da ISS, a China colocou à disposição da ONU sua estação para pesquisas. Até o momento 9 projetos de 23 instituições em 9 países já foram selecionados.MarteA exploração de Marte começou com a Mariner 4 em 1964, a primeira sonda a passar pela órbita marciana, e a partir de 1997 começaram a enviar veículos (rovers) para explorar o planeta em solo.A Nasa já enviou 5 veículos: Sojourner, Spirit e Opportunity, Curiosity, e Perseverance. Este último chegou lá em fevereiro de 2021. Porém, o veículo mais recente em Marte é dos chineses, se chama Zhurong e aterrissou em maio de 2021.Além dos Estados Unidos e China, temos Rússia (nos tempos da URSS), Agência Espacial Européia, Índia e Emirados Árabes Unidos que já enviaram sondas espaciais com sucesso para a órbita de Marte.E voltando a falar em bilionários, um dos grandes obcecados com a exploração do planeta vermelho é Elon Musk, a ponto de ter uma página oficial e uma página na Wikipedia dedicadas especificamente a esse tema.Uma das ambições do multiempreendedor Musk (SpaceX; Tesla Motors; OpenAI, Neuralink e SolarCity) é colonizar Marte. Isso envolve aquecimento, água, oxigênio, cultivo e mineração entre muitas outras coisas.Se você tem curiosidade sobre o tema, recomendo a minissérie Marte da Netflix. Ela é parte documentário (entrevistando cientistas, políticos e ativistas) e parte ficção-científica (mostrando uma jornada de colonizadores no planeta vizinho).Turismo EspacialO capítulo mais recente (e polêmico) dessa história envolve as viagens espaciais de Richard Branson e Jeff Bezos. Ambos disputam quem ocupa o lugar na história da primeira companhia a levar regularmente turistas ao espaço.Por um lado é um empreendimento fútil, ao contrário da exploração espacial que pode trazer descobertas científicas, o turismo espacial é puro entretenimento para ricos. Por outro lado, populariza a conversa sobre o espaço e chama mais atenção para a ciência, e (espero que) definitivamente, acabe com o terraplanismo.Richard Branson, fundador do Grupo Virgin, largou na frente. Sua nave chegou a 86 km de altitude, acima dos 80 km reconhecidos pelos Estados Unidos como limite do espaço. Ele pretende realizar 400 voos por ano e já vendeu 600 ingressos ao preço de US$250 mil.Jeff Bezos, fundador da Amazon, chegou depois, mas alfinetando seu oponente dizendo que ele não chegou no espaço. Acontece que o limite internacional, conhecido como Linha de Kármán, é de 100 km, altitude que a nave de Bezos alcançou. Ele ainda não deixou claro quantos voos fará por ano nem quanto custará o ingresso.Enfim, o importante é você saber que a atual conquista do espaço não se resume a uma disputa de egos entre quem tem muito dinheiro. Envolve pesquisa científica, envolve geopolítica e com certeza mexe com o sonho de muita gente que olha para as estrelas e fica pensando no que existe lá fora.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)

Máquina de vetores de suporte: o que é? img
#Dados

Máquina de vetores de suporte: o que é?

O tema de hoje sucede outro importante modelo de classificação em aprendizado supervisionado, o Naïve Bayes. Classificador probabilístico baseados na aplicação do teorema de Bayes, o Naïve Bayes supõe a independência entre os atributos. Por ser simples e rápido o Naïve Bayes está entre os modelos mais aplicados para a classificação. Modelos de classificação têm aplicações diversas na sociedade moderna, da análise de sentimentos à classificação de documentos. A seguir apresentamos mais um interessante modelo, o Support Vector Machine.Support Vector Machine. As Máquinas de Vetores de Suporte ou Support Vector Machines, como o algoritmo é conhecido, são ferramentas de classificação e regressão. Uma SVM constrói hiperplanos em um espaço n-dimensional para classificar ou regredir dados. Os vetores de suporte de classificação constituem o SVC e os vetores de suporte de regressão constituem o SVR. Como ambos dependem apenas de um subconjunto dos dados de treinamento, pois a função de custo que constrói modelo não considera os pontos de treinamento que estão distantes da margem de classificação, o regressor se torna uma extensão do modelo de classificação. Nesse artigo concentraremos nossa atenção na propriedade de classificação que as máquinas de suporte nos oferecem.Conhecido como Support Vector Classification (SVC), o classificador SVC é uma ferramenta que usufrui das diferenças de posição entre determinadas observações e de sua disposição no espaço de atributos, determinado por um dataset, para classificar os pontos observados em relação as suas classes. A ideia é encontrar um objeto geométrico separador de classes, que pode ser uma linha em um espaço bidimensional, um plano em um espaço tridimensional ou um hiperplano, em um espaço n-dimensional de atributos.O método dos vetores de suporte é aplicável a áreas tão diversas quanto a detecção facial e classificação de imagens, a categorização de textos e hipertextos e reconhecimento de letras manuscritas, até a detecção de anomalias.Considere a seguinte base dados apresentada na figura a seguir, com um número M de observações, dois atributos, A e B , e um rótulo que se divide entre as classes Cruz Azul e Círculo Vermelho.   Quando visualizamos os dados de nosso dataset no espaço definido pelos atributos A e B, vemos que sua disposição ocorre de maneira a termos dois agrupamentos, um de Círculos Vermelhos e um de Cruzes Azuis. A figura a seguir apresenta essa disposição espacial das observações. À esquerda vemos a dispersão dos pontos e, à direita, vemos como atua o método SVC de classificação.   Note à direita, que os pontos mais próximos da fronteira entre os dois agrupamentos são utilizados como suporte para a criação de uma linha separadora de classificação. Esses pontos formam nossos vetores de suporte, tanto do lado dos Círculos Vermelhos, quanto do lado das Cruzes azuis e não é necessário que o mesmo número de pontos seja adotado em cada vetor de suporte. São esses pontos que fornecem suporte para a linha separadora, influenciando sua posição. A distância entre os pontos de ambas as classes caracteriza a margem que otimiza o processo de classificação. Como o SVC usa distâncias espaciais para realizar sua classificação, pode ser importante considerar o uso de algum método de reescalonamento dos dados.Pode ser intuitivo imaginar que um modelo que maximiza a margem entre o hiperplano de separação e os pontos de treinamento mais próximos das classes, resulta em um separador mais eficiente, pois em geral quanto maior a margem menor o erro de generalização do classificador. Mas é necessário lembrar da troca entre enviesamento e variância, uma margem maior pode resultar em um aumento do enviesamento do modelo, reduzindo sua variância. Por outro lado, uma margem mais reduzida pode implicar em uma redução do enviesamento, mas um aumento da variância do modelo. Há dois métodos adotados para a escolha do tamanho da margem. O primeira, chamado de Margem Rígida (Hard Margin), é mais indicado para bases com dados linearmente separáveis, entretanto elas podem ser mais sensíveis aos outliers. O segundo método, conhecido como Margem Suave (Soft Margin), é mais indicado para datasets com dados linearmente inseparáveis e apresenta maior maleabilidade e melhor tratamento com outliers.  Para manter um bom balanço entre o viés e a variância no método SVC, é necessário dosar dois hiperparâmetros, C e y. Os hiperparâmetros de um modelo contribuem para sua robustez e precisão, evitando que o modelo seja superdimensionado ou de eficiência insuficiente. O hiperparâmetro de regularização C controla a intensidade da regularização, mantendo com ela uma relação inversa. Quanto maior C, menor a intensidade da regularização, do tipo Ridge. O hiperparâmetro C é responsável por controlar o que se pode entender como a suavidade da margem que separa os dois clusters. Essa relação pode ser vista na figura a seguir.   Para valores mais elevados de C o classificador comete menos violações de margens, o que acaba reduzindo-a. Por outro lado, valores reduzidos para C aumentam o tamanho da margem, aumentando também o número de violações de margem. Esse manejo está diretamente ligado ao controle do sobreajuste do modelo.O hiperparâmetro y tem a função de calibrar a influência de vetores de suporte mais próximos ou mais distantes da linha separadora. Para entender melhor a importância de y é importante lembrar das funções de kernel, aplicadas em distribuições de pontos não linearmente separáveis. Essas funções realizam transformações nos pontos, tornando possível sua separação por um hiperplano. Esse processo é conhecido como um truque de kernel (kernel trick), e guarda uma relação muito próxima com o conceito de medida de similaridade. As funções de kernel podem ser mais elementares, como a polinomial de grau d, com inclinação a e uma constante de deslocamento c, muito popular em bases normalizadas. As funções de kernel também podem ser mais elaboradas, como a função laplaciana, com seu parâmetro de ajuste o.Os valores de entrada são os atributos originais e o valor de saída é uma medida da similaridade do novo espaço de atributos. Como mostrado na figura a seguir. À esquerda vemos uma distribuição de pontos não linearmente separáveis, mas após a aplicação de uma função de kernel, à direita, ocorre a separação entre os pontos em relação à nova medida de similaridade compondo o espaço de atributos. O SVM entende similaridade em termos de proximidade e com isso consegue realizar a separação dos pontos, mantendo os pontos semelhantes mais próximos entre si e mais afastados dos demais.O parâmetro y tem então um comportamento inverso ao do desvio padrão da função de kernel escolhida. Isso significa que um valor alto de y implica em uma função de kernel com baixa variância, implicando que dois pontos precisam estar relativamente próximos, para serem classificados como semelhantes. Em termos do classificador um valor alto de y fará com que apenas os pontos mais próximos da linha separadora afetaram na classificação dos pontos. Já um valor baixo de y define uma função de kernel com alta variância, o que pode classificar como similares pontos relativamente distantes entre si, o que se traduz numa influência maior dos pontos mais distantes da linha separadora, na classificação de pontos de teste. Como pode ser visto na figura a seguir. Imagine agora que consideremos um dataset semelhante ao apresentado anteriormente, mas agora com a inclusão do atributo C, como pode ser visto a seguir. A extrapolação do conceito bi-dimensional de linha separadora, para um conceito tri-dimensional de plano é apresentado na figura a seguir. Note que a dimensão do objeto geométrico separador das classes tem sempre uma unidade inferior àquela do espaço criado pelos atributos do dataset disponível. Isso quer dizer que em um sistema com n atributos, ou n-dimensional, o objeto separador terá (n-1) dimensões. Perceba que no sistema acima um plano corta o espaço formado pelos atributos A, B e C e separa as observações entre as classes de Círculos Vermelhos, abaixo do plano e Cruzes Azuis, acima do plano. A equação geradora de um plano com n dimensões, ou um hiperplano é apresentada a seguir:Em que Wj=(W0, W1, W2,..., Wn) representa um vetor com os coeficientes associados a cada atributo, a constante W0 representa o coeficiente de interceptação do hiperplano e o vetor X=(X1, X2,..., Xn) contém os atributos de nossas observações. O SVM traça um hiperplano entre os pontos, para separá-los e realizar sua classificação, lembre-se que para pontos originalmente linearmente inseparáveis é importante a aplicação de uma função de kernel.Uma vez que os pontos foram submetidos a uma função de kernel, que permite a criação de um hiperplano separador, o método classifica cada ponto como estando acima ou abaixo do hiperplano construído, como mostrado a seguir: Pontos que recebem valor -1 são classificados como estando abaixo do plano separador, pontos com valores +1 são classificados como estando acima do plano separador.O SVM é um dos métodos mais populares para a classificação de classes, ele tenta discriminar as classes de um dataset através da geração de um plano de separação entre os pontos. Para tanto o SVM pode mapear os dados com uma função de kernel que transforma os pontos e facilita a separação das classes. É importante tomar cuidado com o excesso de dimensões, que podem sobrecarregar o classificador forçando a aplicação de técnicas de análise de bases com alta dimensionalidade.Aprenda sobre SVMNa Digital House você aprende sobre o Support Vector Machines (SVM) com abordagem teórica e prática, através do nosso curso de Data Science.Leia mais no blog DH:+ Google Analytics Dashboard: crie e personalize com o nosso passo a passo+ O que é brand equity e como as empresas geram valor de marca em seus produtos e serviços+ Marketing digital para iniciantes: 10 dicas de como começar na carreiraE aí, já segue a gente no Twitter? Vem pra rede, vamos conversar sobre habilidades digitais! ;)