A Black Friday não se trata apenas de preços. Trata-se de tempo.
O tempo que o usuário leva para decidir, o tempo que as marcas têm para reagir e o tempo que o algoritmo precisa para aprender.
Nos últimos anos, o Google mostrou que os picos de pesquisa ocorrem semanas antes da data real. Os consumidores pesquisam, comparam, retornam, abandonam carrinhos e voltam com novas intenções.
Esse movimento revela algo mais profundo do que o volume de pesquisa: o tempo de decisão, uma métrica comportamental que, quando interpretada corretamente, indica uma intenção real em vez de mera curiosidade.
Das métricas ao comportamento: o que os dados de pesquisa realmente revelam
O aumento nas pesquisas pré-Black Friday mostra que a jornada de compra está longe de ser linear.
Os relatórios de mercado da Similarweb e do IAB indicam que o interesse do consumidor atinge o pico 10 a 15 dias antes do evento, especialmente em eletrônicos, moda e beleza.
Nesse estágio, o usuário ainda não está comprando – ele está decidindo.
Ele compara preços, avalia a reputação e verifica as condições de entrega.
Quando cruzamos esse comportamento com métricas como tempo de visualização e tempo de clique, começamos a ver a velocidade da atenção – o tempo que o consumidor leva para passar da visualização à ação.
Se o tempo entre a impressão e o clique diminuir, o sinal é claro: o usuário está em um estado de decisão.
E, nesse estágio, a presença e a precisão são mais importantes do que o volume.
Mapeamento do estado da decisão com eventos comportamentais
Para identificar esse estado, é preciso ir além dos relatórios tradicionais.
As plataformas que trabalham com dados em nível de evento (como o Event Pipe) permitem visibilidade em tempo real dos microcomportamentos.
Cada evento – uma visualização, uma rolagem, um clique – torna-se uma parte do mapa de intenções do usuário.
Esse tipo de leitura ajuda a responder a perguntas-chave:
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Quando a jornada é acelerada? (diminuir o tempo para visualizar)
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Quando os juros vencem? (menor tempo para clicar)
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Quando começa a saturação? (alta frequência sem novos cliques)
Com isso, os anunciantes param de reagir a resultados anteriores e começam a operar dentro do prazo do usuário.
Entender a hesitação é tão estratégico quanto entender a conversão, pois ambos indicam onde ajustar a frequência, o orçamento e o formato do criativo.
Como antecipar o pico de intenção e treinar o algoritmo antes do dia zero
Esperar até sexta-feira é um jogo perdido.
As semanas que antecedem a Black Friday são o verdadeiro campo de testes para o desempenho.
É nesse momento que se torna essencial alimentar o sistema com eventos comportamentais e treinar o algoritmo usando conjuntos de cookies segmentados por estágio da jornada:
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Explorers: usuários que pesquisam, mas ainda não interagem
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Comparadores: retornam ao site, analisam produtos, demonstram interesse
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Decididores: reduza o tempo entre as visualizações e os cliques (sinal claro de prontidão)
Separar esses grupos é mais do que segmentação – é ensinar a máquina a ler o tempo como intenção.
Assim, quando chega o pico da busca, o algoritmo já sabe quem está pronto para ser impactado e onde a persistência realmente compensa.
Transformando o tempo em dados operacionais
Em um cenário de atenção fragmentada, o tempo se torna o dado mais escasso e, portanto, mais valioso.
Em plataformas que processam eventos em tempo real, como o BMS, métricas como Time to View, Time to Click e Event Duration deixam de ser indicadores de observação e passam a orientar decisões automáticas sobre entrega, frequência e custo.
Esta é a mudança: tratar o tempo de decisão como um ativo operacional.
Ele deixa de ser "apenas mais uma métrica" e se torna a variável que determina quando o investimento deve ser acelerado ou desacelerado.
Em vez de perseguir o clique, a estratégia começa a perseguir o momento em que o clique se torna inevitável.
Conclusão: campanhas preparadas antes do clique
Durante a Black Friday, o clique é apenas a etapa final de um processo que começou semanas antes.
Aqueles que entendem o tempo de decisão como dados estratégicos se adiantam, treinam o algoritmo, estruturam os públicos e aparecem no momento exato em que o usuário está pronto para agir.
O tempo se tornou o novo dado – e medir o que acontece entre a intenção e a ação é o que determina a qualidade da entrega.
O algoritmo aprende com o comportamento, mas o estrategista é quem o ensina a reconhecer o momento certo para agir.
A questão não é se o usuário está pronto para comprar.
É se a sua campanha está pronta para responder.
No BMS, você pode ativar campanhas precisamente dentro dessa janela de intenção-ação, usando eventos, pools de cookies e dados em tempo real para ajustar a entrega. Se a Black Friday for estratégica para sua empresa, vale a pena testar essa lógica de tempo de decisão diretamente na plataforma.
