Marketing de afiliados: N1 Partners compartilha três estudos de caso com soluções

Neste artigo, a N1 Partners compartilha estudos de caso práticos e insights baseados em dados sobre a otimização de campanhas de tráfego em Facebook, PPC e ASO no marketing de afiliados de iGaming.

Quais erros os parceiros mais cometem no início das campanhas de anúncios? Por que escalar acaba sendo mais difícil do que o esperado e o que impede a obtenção de lucros mais rápidos?

A equipe da N1 Partners apresenta o segundo artigo da série de estudos de casos reais (leia o primeiro aqui), para que empresas possam aplicar a experiência dos afiliados da N1 Partners em suas próprias campanhas. Confira:

ESTUDO DE CASO 1 (tráfego de Facebook)
Contexto

GEO: AU
Marca: N1 Bet
Objetivo: Aumentar a conversão e reduzir usuários duplicados
Tipo de bundle: Criativo + App PWA

Problema inicial (“Dor”)

O que exatamente não estava funcionando?
A maioria dos jogadores que chegavam já estava registrada. O CTR era bastante baixo, enquanto o Reg2Dep permanecia razoável.

Onde o funil quebrava?
Na etapa de visualização do criativo.

O que a análise de dados mostrou?

Quais métricas indicavam o problema?
CTR baixo e alto número de usuários duplicados.

Quais padrões foram observados (público / timing / criativos)?
CTR baixo e um público com alta sobreposição.

Qual era a principal hipótese?
O criativo havia perdido eficiência: devido à alta cobertura de público, novos usuários já não se interessavam.

O que exatamente foi testado?

Criativo:

Formato: Vídeo

Estilo: Vídeo dinâmico padrão com um slot muito popular

Mensagem:

Foco principal: Mecânica do slot

Público:

Peculiaridades: Nenhuma — segmentação ampla padrão

Solução do problema

O que exatamente foi alterado?
O criativo foi substituído, tornando-se mais único, com foco em outro slot.

Como o criativo foi alinhado ao produto?
A atividade do público em slots dentro do produto foi analisada, e um slot mais envolvente foi selecionado.

Resultados e insights

Quais métricas melhoraram?
O CTR aumentou significativamente. O Reg2Dep permaneceu estável. Usuários duplicados caíram substancialmente.

Em quanto tempo os resultados apareceram?
Imediatamente, com o CTR e o público se estabilizando assim que o criativo se tornou único.

Insight principal:
Não use criativos de spy-service sem adaptá-los.

Erro principal no início:
Pressa por resultados sem análise e preparação adequadas.

Como as campanhas foram escaladas?
Aumentando o número de campanhas lançadas. A escala foi feita rapidamente.

FAQ final sobre tráfego de Facebook

Qual erro ou fator subestimado teve maior impacto no início?
O maior problema foi a pressa. O desejo de lançar campanhas rapidamente levou a pouca atenção à originalidade do criativo, reduzindo o desempenho inicial e exigindo otimização adicional de recursos depois.

Se você relançasse essa estratégia, o que faria diferente?
Focaria mais na originalidade do criativo. Não basta copiar ideias, é preciso aprimorar a apresentação — manter a mensagem principal enquanto testa visuais, textos e gatilhos. Isso ajuda a encontrar combinações mais eficazes mais rápido.

ESTUDO DE CASO 2 (tráfego de PPC)
Contexto

GEO: CA
Fonte: Google OfferWall
Marca: RollXO
Objetivo: Otimizar o custo de FTD e aumentar a conversão

Problema inicial (“Dor”)

O que não estava funcionando?
O tráfego estava caro demais. Era necessário otimizar os custos.

Quais campanhas/palavras-chave eram problemáticas?
Havia um grande número de palavras-chave irrelevantes.

O que a análise de dados mostrou?

Quais métricas sinalizavam o problema?
A principal métrica era o CPC, que estava 3× mais alto que o de outros parceiros usando a mesma fonte.

Quais palavras-chave/segmentos tiveram pior desempenho?
Principalmente palavras-chave relacionadas a slots irrelevantes e métodos de pagamento não alinhados ao produto.

Qual era a principal hipótese?
O foco estava em palavras-chave com alto CPC que não estavam alinhadas ao produto.

O que exatamente foi testado?

Palavras-chave:

Como a abordagem mudou?
A equipe adicionou palavras-chave negativas e criou uma landing page mais focada em conversão, alinhada à intenção do usuário.

Anúncios:

Qual copy foi testada?
Um exemplo foi: “Best online casino — play and win right now!”
Ela se mostrou genérica demais e pouco específica, o que aumentou o custo por clique qualificado.

Solução do problema

O que foi otimizado primeiro?
Palavras-chave. Termos que consumiam orçamento sem gerar resultados foram removidos, e foi adicionada uma lista de palavras-chave negativas — algo que não havia sido usado antes.

Como a estrutura da campanha foi alterada?
Não houve mudanças.

Por que essa decisão foi tomada?
Porque as palavras-chave eram o principal fator por trás do CPC elevado.

Resultados e insights

Houve mudanças em CPA / ROI / CR?
Em média, os custos de aquisição de tráfego diminuíram entre €70–90.

Em quanto tempo os resultados apareceram?
O impacto foi percebido em aproximadamente 35–40 horas.

O que teve maior impacto?
A adição da lista de palavras-chave negativas gerou o resultado esperado.

Erro principal no início?
Falta de experiência. O parceiro era iniciante e quis escalar o tráfego lucrativo o mais rápido possível.

Há potencial de escala?
Após essa otimização, escalar a campanha é apenas questão de tempo. O parceiro já está trabalhando ativamente nisso.

FAQ final sobre tráfego de PPC

Quem mais se beneficia deste estudo de caso: iniciantes ou equipes experientes, e por quê?

Este estudo é especialmente útil para iniciantes. Equipes experientes geralmente já passaram por essas etapas. Para novatos, é uma oportunidade de entender os fundamentos mais rápido, evitar erros comuns e não desperdiçar recursos.

Quais insights são mais universais e aplicáveis em diferentes fontes de tráfego?

Principal aprendizado: velocidade não é igual a qualidade. Ser mais rápido que os concorrentes não significa ser melhor, assim como gastar mais não garante resultados. Independentemente da fonte de tráfego, análise, testes e preparação são essenciais.

ESTUDO DE CASO 3 (tráfego de ASO)
Contexto

GEO: DE
Plataforma (iOS / Android): Android
Marca: Lucky Hunter
Objetivo: Aumentar o retorno de usuários após o registro e o primeiro depósito

Problema inicial (“Dor”)

O que não estava funcionando?
As notificações push enviadas pelo app eram ineficazes — os usuários raramente retornavam para fazer o primeiro ou segundo depósito.

Onde os usuários abandonavam?
O principal ponto de abandono era logo após o registro.

Havia problemas com avaliações/reviews?
Sim, mas foram resolvidos rapidamente e não impactaram o desempenho.

O que a análise de dados mostrou?

Quais métricas indicavam o problema?

O principal indicador era a retenção.

Como era o funil?

Infelizmente, o gerente não tinha acesso completo ao funil naquele momento, então a análise se baseou principalmente em métricas disponíveis e sinais comportamentais.

Qual era a principal hipótese?

Inicialmente, parecia que o problema era a baixa motivação para o primeiro depósito. Também havia suspeitas de comunicação confusa, que poderia ter levado usuários a interpretar mal a oferta.

O que exatamente foi testado?

Visual:

Componente visual:
As notificações push eram enviadas sem suporte visual.

Textos:

Exemplo de texto:

Diferentes variações de títulos, descrições e mensagens-chave foram testadas. Por exemplo:
“Dein Bonus wartet auf dich Hol dir +50% auf deine Einzahlung und versuche erneut dein Glück! Verpasse deine Chance nicht - das Angebot ist zeitlich begrenzt ”

Essa foi uma das variações usadas para chamar a atenção dos usuários.

Solução do problema

O que exatamente mudou na loja?
As mudanças foram mínimas — avaliações foram levemente atualizadas e renovadas.

Quais elementos tiveram maior impacto?
A otimização das notificações push e a atualização das informações de bônus tiveram maior impacto.

Por que essa abordagem foi escolhida?
Foi identificado um desalinhamento: os usuários recebiam informações de bônus desatualizadas, o que afetava diretamente suas expectativas e comportamento.

Resultados e insights

Como os indicadores mudaram (CVR / installs / organic)?
O principal crescimento veio dos primeiros e segundos depósitos. Em uma semana, a conversão Reg2Dep subiu de 14,77% para 31,17%.

Em quanto tempo os resultados apareceram?
As primeiras melhorias foram visíveis em 1–2 dias.

Quais mudanças tiveram maior impacto?
Ajustes na comunicação via push e atualização da oferta de bônus — principais impulsionadores da conversão.

Há potencial de escala?
Sim, os resultados são escaláveis. Enquanto a oferta permanecer atual e a comunicação consistente, o modelo apresenta desempenho estável.

FAQ final sobre tráfego de ASO

Qual aprendizado pode ser aplicado diretamente em outras campanhas sem perder eficácia?

Manter sempre as informações de bônus e ofertas atualizadas e sincronizadas em todos os pontos de contato. Pequenas inconsistências podem impactar significativamente os resultados.

Em que momento ficou claro que a estratégia estava funcionando e o que sustentou a decisão de escalar?

Os primeiros sinais surgiram após campanhas de push testadas, com maior engajamento nos primeiros e segundos depósitos. Isso confirmou a hipótese e reforçou a confiança na estratégia.

Conclusão

Todos esses estudos mostram que o crescimento em tráfego de Facebook, PPC e ASO depende de um trabalho sistemático com análise de dados, criativos e comunicação em todas as etapas do funil. Qualquer queda de desempenho é uma oportunidade de otimização que, quando bem conduzida, pode rapidamente se transformar em lucro.