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Investimento em marketing mix modeling prepara big techs para mundo pós-cookies
*Daniel Guinezi
Desde que as primeiras normas regulatórias sobre o uso de dados pessoais começaram a circular, em meados de 2016, as plataformas de mídia vêm se preparando para uma realidade na qual o acesso a esses dados não é mais tão facilitado. Paralelamente, profissionais de marketing e publicidade travam uma batalha antiga contra os modelos tradicionais de mensuração e segmentação de estratégias de mídia, galgados em cima das facilidades que essas plataformas vêm oferecendo até então.
Por um lado sendo pressionados a se adaptar a um mundo ainda incerto e, por outro, buscando inovar constantemente à medida que novas soluções prometem retornos sobre ativos (ROAs) cada vez mais agressivos, um fantasma paira sobre as big techs e seus anunciantes, que podem se ver lidando com bloqueios de third-party cookies no futuro: como mensurar e otimizar investimentos em mídia com o menor risco possível e de forma cada vez mais independente?
Nos últimos anos, as gigantes do setor de tecnologia Google e Meta, responsáveis pelas principais plataformas de anúncio utilizadas hoje no marketing digital, têm feito investimentos significativos em frameworks de marketing mix modeling (MMM). O Google se prepara para lançar ao grande público sua própria solução para integração e mensuração de mídia na forma do Google Meridian, em resposta à Meta, que saiu na frente com o projeto Robyn.
O Google Meridian é um framework avançado de MMM que utiliza uma combinação de técnicas de análise de dados e algoritmos de machine learning para fornecer insights profundos sobre o desempenho de campanhas de marketing, enriquecendo suas análises com fatores exógenos de venda, sazonalidade e eventos específicos de cada setor.
Já o Meta Robyn busca cruzar e analisar dados de engajamento e comportamento do usuário nas plataformas sob o guarda-chuva da Meta, como Facebook e Instagram, e vincular esses dados aos resultados de negócios das empresas. Além disso, o Meta Robyn utiliza algoritmos avançados de IA para identificar padrões de comportamento dos usuários e prever o desempenho futuro das campanhas de marketing em sua plataforma de anúncios, possibilitando análises preditivas mais detalhadas.
Em ambos os casos, a integração de dados permite uma análise abrangente do mix de marketing e uma compreensão mais completa do impacto de cada variável no lucro da empresa.
Embora esteja em alta agora, o MMM não é novidade e nem exclusividade das big techs. A ferramenta remonta às raízes da economia e da econometria, tendo sido originalmente desenvolvida para analisar o impacto das diferentes variáveis de marketing nas vendas no final do século XIX e início do século XX, quando economistas e estatísticos começaram a explorar maneiras de quantificar o impacto das variáveis de marketing nas vendas e nos resultados comerciais das empresas.
Foi durante os anos 1960 e 1970 que o MMM começou a ganhar destaque como uma técnica econometricamente sólida para analisar o mix de marketing. Com o avanço de tecnologias que favoreceram a análise de dados, o MMM evoluiu para se tornar uma solução capaz de processar um grande volume de dados com diversas variáveis e fornecer insights rápidos e precisos. Atualmente, algoritmos avançados de IA, quando acoplados a esses frameworks, podem identificar padrões complexos com uma análise mais granular e em tempo real, permitindo que as empresas otimizem suas estratégias de forma ainda mais ágil e eficiente.
Com o fim iminente dos cookies de terceiros e a implementação de leis de privacidade mais severas, como a GDPR na União Europeia, a CCPA na Califórnia e a LGPD no Brasil, as empresas que investem amplamente em publicidade online enfrentam desafios significativos na hora de trackear o comportamento dos consumidores e personalizar suas estratégias de marketing de maneira eficaz.
Isso inclui um aumento da dependência de canais proprietários, maiores lacunas de atribuição e necessidade potencial de exploração de tecnologias como single sign on e contextual targeting, além da adoção de abordagens baseadas em consentimento e transparência no uso e tratamento de dados dos usuários.
O MMM ressurge como uma solução viável para superar muitos desses obstáculos, oferecendo uma abordagem baseada em dados que não depende do rastreamento individual do usuário. A solução também visa diminuir saltos hipotéticos que, no contexto de investimentos milionários em mídia, podem, muitas vezes, comprometer tomadas de decisão altamente estratégicas devido à incerteza sobre a assertividade dos KPIs do negócio.
Nesse contexto, o marketing mix modeling emerge novamente como uma ferramenta essencial para as empresas permanecerem competitivas em suas estratégias de marketing. Com o apoio de investimentos das big techs e avanços contínuos em IA e machine learning, a ferramenta está se adaptando às demandas do mundo moderno, oferecendo uma abordagem baseada em dados que respeita a privacidade do usuário e proporciona mais segurança, objetividade e transparência nos investimentos em mídia.
*Daniel Guinezi – CEO da martech Uncover
*Thiago Diniz
Em Austin, uma cidade vibrante no coração do Texas — estado que no imaginário coletivo é associado ao conservadorismo —, testemunhei um encontro de ideias que desafiam estereótipos. Enquanto o Texas permite o porte de armas sem licença, mas proíbe o aborto em quase todas as situações, milhares de pessoas se reuniram ali para discutir o futuro: cultura, tecnologia, publicidade, consumo e até mesmo o papel dos Estados Unidos como influenciador global.
No meio desse caldeirão de inovação, dois temas emergiram de forma transversal e me levaram a refletir ainda mais sobre a Longevidade: Solidão e Nostalgia. Paradoxalmente, essas questões, tão associadas ao envelhecimento, pareciam agora marcar profundamente a juventude.
É evidente que a Inteligência Artificial permeia quase todas as discussões, com seus desafios e oportunidades. Contudo, o que se destacou foi a necessidade de sobrevivência e convivência humana com as máquinas. As relações amorosas com IAs, antes ficção, são agora uma realidade consolidada. Em um dos painéis mais impactantes, a Dra. Jaime Banks, da Syracuse University, afirmou que, embora as IAs não sejam reais, os sentimentos humanos envolvidos nessas interações são — talvez mais intensos do que nunca.
A Nostalgia, por sua vez, não era apenas um elemento de design, como nas bikes elétricas que remetiam às nossas Monark BMX, mas também um eixo central na forma como os produtos estão sendo pensados. A sul-coreana Gaudio, por exemplo, apresentou um dispositivo inspirado nos CDs dos anos 90: um gadget físico que, ao ser conectado ao celular, permite ouvir músicas de um único artista, apenas uma vez. Para repetir a experiência, é necessário reconectar o aparelho, quase como uma agulha de LP Player. Essa volta ao passado carrega um significado profundo: a experiência efêmera de consumir música contrasta com a cultura do acesso ilimitado, recriando o valor da escassez e da espera.
Esse anseio pelo passado não pode ser reduzido a uma simples saudade. Ele reflete um incômodo existencial: a vida era melhor antes? E se sim, o que podemos fazer para que o presente seja igualmente significativo?
A geração que cresceu sem a mediação digital entre as relações humanas surge agora como um referencial. Ela experimentou o tempo de forma diferente — sem a aceleração algorítmica, sem a hiperconectividade constante, sem a ansiedade gerada pela validação instantânea. No SXSW, essa experiência ganhou nova relevância: talvez a busca contemporânea pela Nostalgia não seja apenas um desejo de resgatar objetos ou estéticas, mas um chamado para redescobrir formas mais autênticas de viver e se relacionar. A resposta para a Solidão e o desejo por pertencimento pode estar naqueles que viveram antes da era digital — e na maneira como construíram suas conexões, num tempo diferente.
*Thiago Diniz – Head de planejamento da Lean Agency
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O fim do alcance orgânico? Como as Redes Sociais estão forçando marcas e criadores a pagar para serem vistos
*Vinícius Taddone
Nos últimos anos, o cenário das redes sociais mudou significativamente. Se antes marcas e criadores de conteúdo conseguiram alcançar grandes audiências de forma orgânica, hoje essa realidade parece estar cada vez mais distante. O algoritmo das principais plataformas – como Instagram, Facebook, TikTok e até o LinkedIn – tem reduzido significativamente o alcance gratuito das postagens, forçando empresas e influenciadores a investirem em mídia paga para garantir visibilidade. Mas o que está por trás dessa mudança e quais são as alternativas para quem quer continuar crescendo sem depender exclusivamente de anúncios?
O alcance orgânico, a quantidade de pessoas que visualizam uma publicação sem impulso, caiu ano após ano. No Facebook, por exemplo, esse número já foi superior a 16% em 2012, mas atualmente gira em torno de 2% a 5% para páginas empresariais. O Instagram segue o mesmo caminho, priorizando cada vez mais conteúdos pagos ou virais. O TikTok, que surgiu como uma alternativa mais democrática, também ajustou seu algoritmo para privilegiar conteúdos patrocinados e criadores que investem na plataforma.
Essa queda no escopo orgânico não é encomendado. Redes sociais são empresas e, como tais, precisam gerar receita. A principal forma de monetização dessas plataformas vem da venda de anúncios, o que significa que quanto menos alcance gratuito um perfil tiver, mais ele será incentivado a pagar para alcançar seu público.
Por isso, as redes sociais perderam o status de “rede” e passaram a ser, de fato, “mídias sociais”, onde a visibilidade é cada vez mais condicionada ao investimento financeiro. O conceito original de conectar pessoas foi substituído por um modelo de negócios que prioriza a exibição de conteúdos patrocinados, tornando o tráfego pago uma necessidade para quem deseja crescer nas plataformas.
As grandes marcas, com orçamentos robustos de marketing, recebem esse impacto e investem pesadamente na mídia paga. Pequenas empresas e criadores independentes, por outro lado, enfrentam desafios cada vez maiores para crescer e engajar sua audiência sem gastar dinheiro.
No entanto, vale observar que o tráfego de pagamento nas mídias sociais ainda é acessível. Hoje, com menos de R$ 6 por dia, qualquer pequeno negócio pode transferir um conteúdo e alcançar clientes em potencial. Isso democratizou o acesso à publicidade digital, permitindo que mais empreendedores tenham visibilidade. No entanto, essa dependência das plataformas também significa que, sem investimento, a exposição pode ser extremamente limitada.
Outro efeito colateral dessa mudança é a homogeneização do conteúdo. Com as redes priorizando conteúdos patrocinados ou altamente virais, os feeds estão cada vez mais padronizados, dificultando a diversificação de vozes e nichos.
Apesar das dificuldades, algumas estratégias ainda podem ajudar marcas e criadores a crescerem sem depender exclusivamente de anúncios pagos. No método que eu utilizo e ensino, chamado de Metamorfose Social Media ( acesse aqui ), defendo que para ter mais sucesso nas redes sociais, as marcas precisam seguir uma ordem importante para aumentar seu alcance:
1 – Ser : Antes de qualquer coisa, as marcas precisam expressar de forma clara seus valores, comportamentos e missão. O público se conecta com danos, e não apenas com produtos ou serviços. A essência da marca deve ser demonstrada na prática, e não apenas em discursos.
2 – Saber: Compartilhar conhecimento e expertise, oferecendo conteúdos que resolvam problemas e agreguem valor ao público.
3 – Vender: Só depois de construir autoridade e relacionamento é que a oferta de produtos ou serviços se torna mais natural e eficaz. Quando a marca já declarou quem é e o que sabe, a venda passa a ser consequência.
Ou seja, antes de falar sobre o que vende, a marca precisa mostrar o que é e o que sabe. Essa abordagem gera mais conexão e engajamento, tornando a presença digital mais forte.
Além disso, algumas estratégias ainda podem ajudar a ampliar o alcance orgânico sem depender exclusivamente de anúncios pagos:
Aposta no conteúdo de valor: Publicações que geram interação interativa, como enquetes, perguntas e debates, ainda oferecem um bom alcance.
Uso estratégico de Reels e Shorts: Formatos curtos e sonoros, especialmente os que seguem tendências, continuam sendo impulsionados pelas plataformas.
Comunidade e engajamento: Criadores que fortalecem o relacionamento com sua audiência – respondendo comentários, interagindo nos Stories e incentivando a participação – tendem a manter um alcance mais estável.
SMO (Social Media Optimization) para redes sociais: O uso de palavras-chave na bio, legendas e hashtags certamente ajuda a melhorar a descoberta do conteúdo.
Exploração de novas plataformas: À medida que redes como TikTok e LinkedIn ajustam seus algoritmos, novos espaços surgem com melhores oportunidades de alcance orgânico.
Exploração de novas plataformas: Ao invés de apostar tudo em uma única rede, como o Instagram, é essencial diversificar a presença digital. Plataformas como TikTok, Pinterest, LinkedIn, X, Threads e YouTube oferecem novas vitrines para os negócios.
Cada rede social que surge é uma nova vitrine para o seu negócio. Todas elas são indexadas pelo Google e, ao distribuir conteúdo para diversas plataformas, sua presença digital se torna mais robusta. Infelizmente, muitos ainda enxergam o marketing digital como sinônimo do Instagram, o que limita o potencial de crescimento. Apostar apenas em uma rede pode ser arriscado, pois qualquer mudança no algoritmo pode impactar diretamente os resultados.
O cenário atual deixa claro que o alcance orgânico não voltará ao que era antes. No entanto, isso não significa que ele vá desaparecer completamente. O desafio para marcas e criadores será equilibrar investimentos em mídia paga com estratégias que mantenham sua relevância e conexão com o público, garantindo que sua mensagem continue chegando às pessoas certas – com ou sem investimento em anúncios.
*Vinícius Taddone – Diretor de marketing e fundador da VTaddone®
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