Três razões pelas quais isso acontece
Lead errado quase sempre se rastreia a uma de três coisas, e muitas vezes às três de uma vez.
Primeiro, intenção errada entra pela segmentação. Termos de busca como "[setor] empresa" ou "[cargo] software" se sobrepõem muito a pessoas buscando emprego. Sem palavras negativas, você está pagando por cliques de candidato a emprego de propósito. Só não sabia.
Segundo, o texto do anúncio está convidando a pessoa errada. "Faça parte de um time em crescimento." "Oportunidades em X." "Cresça com a gente." Essas frases chegam nos candidatos. Compradores rolam. O texto precisa nomear o problema do comprador. "Reduza seu CPL pela metade" fala com comprador. "Cresça com a gente" fala com candidato.
Terceiro, o sinal de otimização está treinando a máquina errado. Quando você otimiza para "formulário enviado," a plataforma encontra as pessoas mais baratas e mais dispostas a preencher formulário. Candidato a emprego é excelente em preencher formulário. Comprador é mais criterioso. Se você recompensa preenchimento de form, está ensinando o algoritmo a te trazer preenchedores de form.
Ordem das correções
Começa com palavras negativas e exclusões hoje. Adiciona os termos que pessoas usam quando buscam emprego: vagas, empregos, contratação, salário, candidatura, currículo. Só isso já corta volume de intenção errada chegando.
Essa semana: reescreve qualquer texto que parece post de vaga. O título deve qualificar nos primeiros cinco palavras. Se um candidato lê e acha que é pra ele, não está específico o suficiente.
A correção que compõe: começa a devolver leads qualificados para a plataforma toda semana. Diz pra ela quais preenchimentos de form foram reais. Quais viraram conversa, demo, cliente. Esse loop de feedback é a alavanca que mais importa nas contas B2B ao longo do tempo. Você está corrigindo o sinal em vez de só reduzir o ruído.