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IA e Machine Learning tem redefinido o papel dos profissionais de mídia
* Daniel Stochero
Este mês é marcado pela celebração do Profissional de Mídia. Além da comemoração em si, acredito que seja importante refletir sobre os caminhos futuros e as novas atribuições que passarão a fazer parte de nossa rotina, sobretudo no contexto atual, em um cenário de plena transformação pelo avanço de tecnologias. Hoje, a Inteligência Artificial (IA) e o Machine Learning (ML) têm desempenhado um papel crucial na potencialização da mídia paga, alterando profundamente a forma como campanhas publicitárias são planejadas, implementadas e otimizadas.
Isso porque as novas tecnologias permitem que grandes volumes de dados sejam analisados com precisão, prevendo comportamentos dos consumidores e gerando anúncios em uma escala até então inédita. O resultado para o uso da IA é um aumento considerável da eficiência no momento de atingir os públicos-alvo, além da possibilidade de alcançar novos níveis de assertividade quando se otimiza uma campanha, fatores que ajudam a maximizar o impacto e o retorno sobre o investimento em publicidade (ROAS).
Tanto é que empresas líderes, como Meta e Google, já assumem tais modelos como aspectos-chave de suas plataformas de mídia. O conglomerado dono do Facebook e Instagram, por exemplo, oferece ferramentas como Advantage+ e Dynamic Ad Catalog, que utilizam algoritmos avançados para ajustar automaticamente os anúncios com base nas informações dos usuários e seu comportamento de compra. Tais soluções são fundamentais para otimizar a alocação de orçamento e a segmentação de público, resultando em um aumento de até 32% no retorno em comparação com campanhas manuais, segundo dados divulgados pela própria marca.
Já o Google lançou recentemente as ‘Campanhas Performance Max’, que consolidam diversas campanhas em uma só e utilizam IA para potencializar a exibição de anúncios em várias redes de produtos, como YouTube, pesquisa, display e shopping. Por meio deste novo modelo, as campanhas geram, em média, 13% mais conversões contra as campanhas tradicionais.
Ou seja, basicamente estamos tratando de tecnologias capazes de criar a conjuntura ideal para todos os envolvidos em um projeto de marketing digital. Isso porque de acordo com dados internos das principais plataformas do mercado, o uso de IA nas estratégias de campanha é capaz de reduzir em média 77% no tempo e esforço destinados às ações, aumentar as conversões e obter um crescimento de 3,3 vezes no ROI. Tudo isso de forma simultânea.
Amanhã de novas possibilidades
Se o presente já está diretamente impactado, olhando para o futuro, podemos esperar que as capacidades de personalização e automação das tecnologias evoluam ainda mais. Até porque, não podemos nunca perder de vista a noção de que IA e Machine Learning evoluem de maneira progressiva e constante.
Os novos recursos e modelos devem assumir um papel preponderante em todas as fases do ciclo de uma campanha, desde a criação e distribuição de anúncios até a análise e ajustes no durante e pós-campanha. Este vínculo abre caminho para que as marcas construam novas formas de envolvimento com o público, como, por exemplo, o uso de anúncios personalizados que se adaptam com base na interação com os usuários.
Além disso, as plataformas de mídia digital irão disponibilizar formas de compreensão cada vez mais detalhadas sobre o comportamento do consumidor, passando a antever e atender demandas hoje impensáveis para as marcas, com base apenas nas pesquisas feitas pelos usuários na web.
A verdade é que o dia do profissional de mídia deste ano está escancarando um período de plena transformação. Graças a chegada de tecnologias de IA e ML, tarefas meramente operacionais foram automatizadas. E isso permitiu que os profissionais se tornassem muito mais estratégicos e focados em atividades que realmente agregam valor. De fato, o ano de 2024 evoca o início da exploração do potencial destes recursos, que devem promover uma revolução contínua e inédita na forma como a mídia paga será gerida e otimizada nos próximos anos. A ver quais serão as reflexões do próximo ano.
*Daniel Stochero – Head de Mídia e Performance do Grupo Duo&Co
*Jonathan Pereira
Todo ano o mercado repete a mesma reclamação: verba desperdiçada, segmentação fraca, campanha entregue para quem nunca vai comprar de você. E todo ano a resposta é mais dados: mais uma plataforma, mais um relatório, mais uma fonte de terceiros. Nunca tivemos tanta informação, e nunca a distância entre marca e cliente pareceu tão grande.
O problema é essa distância. Fazer campanha sem entender de verdade quem está do outro lado, sem saber o melhor momento de falar com ele, é jogar dinheiro de mídia fora. Com cada real investido precisando provar retorno, a proximidade decide o resultado.
O first-party data, no entanto, muda essa conversa. Quando uma empresa constrói uma relação direta e contínua com uma comunidade, ela para de depender só do que terceiros dizem sobre aquela audiência. Ela aprende observando, e as pesquisas e os dados de mercado seguem sendo fundamentais. A diferença é que a marca não começa do zero a cada pergunta nova.
Na Gamers Club eu vejo isso de perto todo dia. Nossa comunidade não cabe numa faixa etária nem numa categoria de interesse: são pessoas que jogam, competem, assistem a campeonatos, compram e vendem skins, montam times. Numa pesquisa com a nossa comunidade, 34,9% jogam quatro horas ou mais por dia e 50,3% disseram que já deixaram de comprar um produto de melhor qualidade porque se identificavam mais com outra marca.
Esse é apenas um exemplo de um comportamento observado dentro de um ambiente no qual operamos há anos. O first-party data entrega contexto junto com a informação, e contexto é o que a segmentação comprada pronta não tem.
E esse contexto trabalha nos dois sentidos. De um lado, a campanha fica mais precisa porque a marca já conhece a audiência antes de colocar o primeiro real na mídia. De outro, o próprio comportamento da comunidade gera perguntas e até oportunidades novas. Uma mudança na forma de consumir conteúdo ou um interesse que começa a ganhar força, por exemplo, pode abrir caminho para uma ativação que nem estava no radar. O dado ajuda a executar melhor a ideia que já existe e, muitas vezes, mostra qual deveria ser a próxima.
A publicidade, no entanto, ainda trabalha numa lógica de primeiro criar a campanha e depois procurar a audiência para ela. Mas também é possível fazer o caminho inverso: observar o que a comunidade está fazendo, ler os sinais e construir a proposta a partir daí. Aqui na GC a gente chama esse modelo de B2C2B, e a ordem das letras importa.
Quando a plataforma funciona para o jogador, ele joga mais, compete mais, se envolve mais. Esse engajamento é o que entrega resultado para a marca que investe. E o dinheiro que entra das marcas volta para a plataforma na forma de campeonato, de servidor, de produto melhor, que mantém o jogador feliz. É um ciclo virtuoso: usuário satisfeito gera atenção, atenção gera resultado, resultado gera investimento, investimento volta para o usuário. Ele só funciona porque os dados alimentam os dois lados ao mesmo tempo, o produto para a comunidade e a performance para o cliente. Todo mundo ganha.
O valor do first-party data está em transformar uma relação em conhecimento, e conhecimento em decisão. Quando a empresa conhece a comunidade de forma contínua, ela corta etapas, desperdiça menos e passa a competir por relevância em vez de alcance.
A mídia digital passou anos evoluindo na capacidade de encontrar pessoas em escala. Acredito que o próximo salto é entender melhor quem já está na nossa frente. Se o desafio da publicidade é aproximar marcas e pessoas, a resposta é prestar atenção nos dados e nas relações que a gente já construiu.
*Jonathan Pereira – Diretor de marketing da Gamers Club
*Samira Cardoso
Estamos vivendo a era da presença inteligente, um momento em que a antiga lógica do funil de vendas já não representa mais a realidade da jornada de compra, devido à sua complexidade. A decisão de compra, que antes era vista como uma sequência linear de etapas, hoje acontece em momentos simultâneos, onde o comprador, mais protagonista do que nunca, navega por um mar de informações e conta ainda com uma nova ferramenta de deliberação, que é a IA.
Agora, o desafio para as marcas não é mais aparecer no momento certo, como era na antiga lógica, e sim existir de forma relevante e autêntica dentro das constelações de pontos de contato que se formam, muitas vezes, longe dos olhos e dos sistemas de medição tradicionais das empresas.
Para ilustrar esse cenário, segundo o relatório do LinkedIn Sales Navigator de 2026, 94% dos compradores B2B já utilizam ferramentas de IA generativa em seu processo de compra, transformando-a em uma referência muitas vezes mais influente do que as fontes tradicionais. No entanto, a maioria das organizações, cerca de 96%, não aparece nas respostas dessas inteligências, tornando-se invisível para o novo comprador, conforme o 2X AI Visibility Index 2026. Isso significa que as marcas precisam construir uma logística de conteúdo para humanos e também para as máquinas.
Está claro que o processo de decisão não é mais individual, mas sim um trabalho de comitê, e a presença do time comercial acontece apenas uma fração do tempo, enquanto a maior parte da jornada se desenrola longe do contato direto. A IA se torna, então, uma extensão desse comitê, uma presença digital que filtra, compara e sugere com base em dados, alterando a “presença inteligente” da marca para uma questão de sobrevivência.
Para navegar nessa nova realidade, a estratégia de marketing precisa se afastar da lógica engessada de etapas e abraçar a fluidez dos momentos e comportamentos do comprador. A comunicação precisa começar muito antes de o comprador estar pronto para assinar um contrato, falando com a imensa maioria que ainda está pesquisando e amadurecendo sua escolha.
Enfim, o branding ganhou uma nova cara e a era da presença inteligente exige que as marcas se tornem arquitetas de sua própria visibilidade no mundo digital, criando conteúdos que conversem com as necessidades atuais do comprador em cada instante de sua jornada. Isso significa produzir materiais que gerem interesse e desejo ao longo de todo o ciclo de consumo, aprender a ouvir o que a IA já está dizendo e se posicionar para ser a resposta que ela dará, utilizando o blog, notícias e as relações públicas como motores de recomendação.
*Samira Cardoso – Co-fundadora e CEO da Layer Up.
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