Um orçamento passa por três perguntas antes de ser considerado bem investido: o próximo real renderia mais em outro canal, o resultado cairia se a mídia parasse e o total gasto é compatível com o que o negócio sustenta. As três leituras vêm de fontes diferentes: o retorno marginal estimado por um Marketing Mix Modeling (MMM), um experimento de incrementalidade e o confronto do gasto com a receita. Nenhuma delas é o ROI médio do marketing.
Por que o ROI total do marketing engana a avaliação do orçamento
O ROI médio soma canais diferentes e esconde onde o próximo real rende mais. A documentação do Meridian sobre ROI, mROI e curvas de resposta separa as duas leituras: o ROI é o resultado incremental no nível de gasto histórico dividido pelo gasto, e o retorno marginal (mROI) é o resultado incremental do próximo real gasto acima desse orçamento histórico. Os dois não partem do mesmo contrafactual, que é o cenário usado como comparação: o ROI compara a contribuição do investimento realizado com a ausência desse investimento, e o mROI compara manter o investimento atual com aumentá-lo um pouco, segundo a mesma documentação.
Um exemplo hipotético mostra o que muda. Um canal gerou R$ 300 mil de resultado incremental com R$ 100 mil investidos. Isso não significa que acrescentar R$ 10 mil vá gerar outros R$ 30 mil: se a estimativa para essa parcela adicional for R$ 8 mil, o retorno marginal é menor, embora o retorno médio anterior tenha sido bom. O numerador, nos dois casos, é o resultado incremental no indicador escolhido, aqui receita, e não o lucro, que depende de margem e de custos.
Um ROI alto não implica necessariamente eficácia alta, e gastar pouco não é sinônimo de eficácia baixa, na leitura que a documentação do Meridian faz dos próprios gráficos de resultado.
A confiança em medir supera a medição conjunta. Na pesquisa do 2024 Annual Marketing Report, da Nielsen, divulgada em 25/04/2024 com quase 2.000 profissionais que gerem orçamentos de US$ 1 milhão ou mais, 84% disseram ter confiança extrema ou muita na capacidade de medir o ROI, e só 38% avaliam o ROI de marketing tradicional e digital em conjunto. A Nielsen vende serviços de medição e o dado é da pesquisa dela, de dezembro de 2023.
Como avaliar o orçamento, passo a passo
- Defina “bem investido” como resultado incremental por real, e não como volume de cliques ou de conversões atribuídas. A base do ROI, do retorno marginal e das curvas de resposta é o resultado incremental, medido contra um cenário de comparação: o ROI usa o cenário sem o investimento, e o retorno marginal, o investimento atual sem o aumento.
- Compare o ROI e o retorno marginal de cada canal. É o primeiro teste.
- Rode ou leia um experimento que mostre o que acontece quando a mídia para em parte das regiões. É o segundo teste.
- Confronte o total investido com o que o negócio sustenta: margem, tamanho da receita e posição competitiva. É o terceiro teste.
- Junte as três leituras e registre o que ficou sem resposta. Cada teste cobre uma pergunta, e nenhum deles cobre as três sozinho.
Teste 1: o próximo real rende mais em outro canal?
A regra prática da documentação do Meridian é direta: “se o mROI for muito menor em comparação com o ROI, o canal estará começando a saturar no nível de gasto histórico”. Segundo a mesma documentação, os canais com maior retorno marginal são os indicados para receber mais recursos. O ROI diz o que o dinheiro já comprou; o retorno marginal diz o que o próximo real compra. Quando os dois se afastam, a realocação entre canais passa a ser a decisão, e o caminho está em como distribuir o orçamento entre canais e objetivos.
O erro nos planos de mídia aparece nos dois sentidos. No ROI Report 2022, da Nielsen, 50% dos investimentos planejados por canal de mídia estavam abaixo do necessário para o retorno máximo, com subinvestimento mediano de 52%; cerca de 25% estavam acima, em mediana de 32% a mais. É a base de planos de mídia dos clientes da Nielsen, em 2022, e não uma medição do mercado brasileiro.
Duas condições limitam a leitura do retorno marginal. A curva de resposta supõe que o gasto dos outros canais fica igual e um custo constante por unidade de mídia, igual à média histórica. E o risco de extrapolação cresce para pontos acima do gasto já observado, quanto mais longe se vai, segundo a documentação do Meridian. A estimativa vale dentro do intervalo de gasto que o histórico cobre. Os sinais de que um canal está saturado detalham esse diagnóstico.
Teste 2: o resultado cairia sem a mídia?
Num experimento, o resultado incremental é medido contra um cenário em que a atividade não aconteceu, e a forma mais direta de observar isso é desligar parte da mídia e comparar as regiões. A Stone desligou campanhas de Meta em algumas regiões por 45 dias e não viu diferença perceptível nas vendas, segundo o relato publicado no blog da Purple Metrics em 29/08/2025; o teste foi da Stone.
O teste também derruba medições que pareciam fechar a conta. Segundo o blog da Purple Metrics (29/09/2025), Caio Silva, gerente de Marketing Analytics, CRM e Martech na Serasa, contou sobre o SMS: “No modelo tradicional de last-click, ele parecia irrelevante. Mas quando desligamos o canal, o negócio sentiu na hora”; o teste é da Serasa.
O experimento e o MMM respondem a perguntas diferentes. A documentação de metodologia do Meridian reconhece os experimentos aleatórios como ideais para estimar efeitos causais, lembra que eles custam caro e são difíceis na prática, e mostra a divisão: um teste geográfico calcula o ROAS de um canal específico, enquanto o MMM entrega o ROI de cada canal, as curvas de resposta completas e a alocação de orçamento. O MMM sozinho não dá o desempenho por tática ou por inserção, segundo o blog de Tina Moffett, analista principal da Forrester (12/03/2024).
Falta de diferença nem sempre é ausência de efeito. A metodologia do GeoLift, da Meta, alerta que os efeitos em testes geográficos costumam ser pequenos e que rodar o teste sem análise de poder prévia leva a uma alta chance de não encontrar o lift, mesmo que ele tenha acontecido. O desenho de um experimento assim está em um teste geográfico de incrementalidade.
Teste 3: o total gasto cabe no que o negócio sustenta?
Fixar o orçamento como percentual da receita esperada é uma abordagem muito usada e envolve adivinhação, segundo a introdução ao MMM da documentação do PyMC-Marketing (consultada em 2026-09-30). O percentual serve como referência de escopo, nunca como resposta.
O benchmark de mídia da Nielsen é uma referência de escopo restrito. No banco Nielsen Compass de 2020 e 2021, a marca mediana reinveste 3,8% da receita em mídia, e o gasto em mídia precisa ficar entre 1% e 9% da receita para a marca se manter competitiva, em cinco canais: display digital, busca, vídeo digital, social e TV. É um número de mídia, não do orçamento de marketing inteiro, e não é meta.
A posição competitiva completa a conta. Marcas com participação de voz acima da participação de mercado tendem a crescer, e as que ficam abaixo tendem a encolher, na apresentação de “The Long and the Short of It”, de Les Binet e Peter Field para o IPA. É uma tendência entre marcas, não um teste de eficiência de canal.
Os três testes lado a lado
| Pergunta | Evidência que responde | Onde a evidência falha |
|---|---|---|
| O próximo real rende mais em outro canal? | Curva de resposta e retorno marginal de cada canal, num MMM | A curva supõe os outros canais parados e custo constante, e erra ao extrapolar fora do gasto observado |
| O resultado cairia sem a mídia? | Experimento de pausa em regiões ou teste geográfico | Mede um canal, num período e num conjunto de regiões, e pode não ter poder para detectar o efeito |
| O total cabe no negócio? | Benchmark de mídia e posição competitiva | O escopo é restrito a cinco canais de mídia e o número é referência, não meta |
O experimento vence o MMM quando a pergunta é se um canal causa venda, desde que seja aleatório, o desenho que a documentação do Meridian reconhece como ideal para estimar efeito causal. O MMM vence o experimento quando a pergunta é onde pôr o próximo real entre todos os canais, porque entrega a curva de cada um na mesma régua.
Os erros que fazem um orçamento parecer bem ou mal investido
- Tratar o benchmark como meta. O benchmark da Nielsen é de mídia, de um banco de 2020 e 2021, e não o alvo de uma empresa específica.
- Usar o ROI médio como régua de corte. Um ROI alto pode conviver com retorno marginal baixo no mesmo canal, e o dinheiro novo compra resultado mais caro.
- Concluir de um teste sem poder estatístico. Um resultado de “sem diferença” pode ser falta de poder do teste, e não ausência de efeito.
- Decidir com uma semana de dado. Uma semana isolada não dá base para comparar com o histórico; o que fazer quando a leitura muda está em quando mudar a estratégia de investimento em mídia.
Como a Purple ajuda a responder as três perguntas
A Purple Metrics é uma parceira de Marketing Science que combina software de Marketing Mix Modeling (MMM), metodologia própria e especialistas para ajudar o marketing a entender o retorno dos investimentos em cada canal, prever resultados e tomar decisões que impactam o negócio. Criada em 2021, a Purple lê todos os canais juntos e estima a contribuição de cada um. Os especialistas em marketing e estatística contextualizam os resultados, desafiam premissas e recomendam caminhos.
O modelo da Purple considera contribuição, lag, halo, saturação e otimização. Para o teste 1, a home da Purple descreve a leitura de saturação como “o retorno marginal de cada canal: onde ainda cresce, onde já esgotou”. Na descrição da página de ciência da Purple, o lag espalha o investimento de uma semana pelas dez seguintes. A Purple também permite prever o resultado de novos investimentos, simular cenários e planejar o orçamento. O ciclo que a Purple propõe para a operação é “criar uma hipótese, aumentar o investimento e medir novamente”, segundo Lucas Yokota, cofundador e COO da Purple, à Exame em 25/09/2026.
Quem quer responder as três perguntas com os próprios dados pode agendar uma conversa com a Purple.
Perguntas frequentes
Quanto do faturamento deve ir para marketing?
As fontes consultadas não trazem um só percentual para o orçamento de marketing inteiro. A documentação do PyMC-Marketing cita como abordagem comum definir o orçamento como percentual da receita esperada e diz que isso envolve adivinhação. O benchmark da Nielsen cobre só a mídia, em cinco canais e num banco de 2020 e 2021, e vale como referência de escopo restrito, não como meta.
O ROI do marketing sozinho diz se o orçamento está bem investido?
Não. O ROI mede o resultado incremental do gasto histórico dividido pelo gasto e não mostra o que o próximo real compra; por isso a documentação do Meridian indica o mROI para avaliar o nível de saturação. A mesma documentação lembra que um ROI alto não implica necessariamente eficácia alta e que pouco gasto não é sinônimo de eficácia baixa.
Desligar um canal por algumas semanas é um teste válido?
É um desenho possível, desde que haja regiões de comparação e poder estatístico para detectar o efeito. Um exemplo é o da Stone, que desligou campanhas de Meta em algumas regiões e observou as vendas, segundo o blog da Purple Metrics (29/08/2025); o teste foi da Stone. A metodologia do GeoLift, da Meta, alerta que um teste geográfico sem análise de poder prévia tem alta chance de não achar lift mesmo que ele exista.
É comum investir menos ou mais do que o canal comporta?
No ROI Report 2022, a Nielsen mostrou que, nos planos de mídia dos clientes dela, o erro apareceu nos dois sentidos: investimento abaixo e acima do necessário. No mesmo relatório, ela diz que cortar o excesso de gasto melhoraria o ROI do canal em apenas 4% e recomenda otimizar o mix de canais em vez de cortar o orçamento. A Nielsen vende modelos de ROI e a amostra é dela: o relatório mostra que o erro aparece em planos de mídia, não quanto cada canal deveria gastar.
Com que frequência um MMM é atualizado?
Não há um só intervalo nas documentações. A do Meridian diz que o modelo pode ser atualizado de forma trimestral, anual ou na frequência que fizer mais sentido para o processo de definição do orçamento de marketing. A do Robyn afirma que o ciclo convencional de atualização de um MMM é semestral ou até mais longo e que esse atraso limita a capacidade de agir sobre os insights; o recurso de atualização dele busca permitir atualizar com a frequência que os dados permitirem, mas a própria documentação avisa que ele ainda não foi testado a fundo.
Em resumo
- Um orçamento está bem investido quando passa por três perguntas: o próximo real renderia mais em outro canal, o resultado cairia sem a mídia e o total cabe no que o negócio sustenta.
- O ROI total engana: ele compara o histórico com a ausência do investimento, e o retorno marginal compara manter o investimento atual com aumentá-lo um pouco; quando os dois se afastam, o canal está começando a saturar.
- O experimento responde por causalidade em um canal, e o MMM responde onde pôr o próximo real entre todos os canais.
- O benchmark da Nielsen, de 3,8% da receita em mídia e faixa de 1% a 9%, é referência de mídia, não meta de orçamento.
- Na Purple, o modelo estima a contribuição de cada canal, o lag espalha o investimento de uma semana pelas dez seguintes, e a simulação de cenários testa onde pôr o próximo real antes de a verba mudar de lugar.
Equipe Purple — conteúdo da Purple Metrics, parceira de Marketing Science que combina software de Marketing Mix Modeling (MMM), metodologia própria e especialistas. Atualizado em outubro de 2026.