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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
*Luis Gustavo Costa
A Copa do Mundo chegou ao fim. Como acontece em grandes eventos, os resultados esportivos rapidamente dão lugar aos balanços sobre audiência, público, patrocínios e ativações de marca.
Mas existe uma pergunta que, na minha opinião, merece mais atenção: o que permanece depois que um grande evento acaba?
Essa reflexão vale para a Copa, mas também para festivais de música, feiras de negócios, convenções e qualquer outra experiência criada para aproximar marcas e pessoas.
Durante muito tempo, o sucesso de um patrocínio esteve diretamente ligado à visibilidade conquistada durante o evento. O foco era estar presente, aparecer e alcançar o maior número possível de pessoas.
Esse objetivo continua sendo importante, mas já não é suficiente.
Hoje, o desafio das marcas é fazer com que a experiência continue existindo depois que o evento termina. Isso acontece quando ela gera conversa, cria identificação, fortalece relacionamentos e faz com que as pessoas queiram manter contato com aquela marca. Em outras palavras, quando deixa de ser apenas um momento e passa a fazer parte de uma estratégia de relacionamento.
É por isso que, cada vez mais, vemos empresas investindo em espaços de convivência, ativações participativas, produção de conteúdo e iniciativas que incentivam o público a interagir com a marca de forma espontânea. O objetivo já não é apenas estar no evento, mas construir uma conexão que continue gerando valor ao longo do tempo.
Essa lógica acompanha uma transformação mais ampla do mercado. A Pesquisa Global de Entretenimento e Mídia 2025–2029, da PwC, mostra que a indústria global deverá alcançar US$ 3,5 trilhões em receitas até 2029. Ao mesmo tempo, categorias não digitais, como eventos, música ao vivo e cinema, responderam por 61% dos gastos dos consumidores do setor em 2024.
Os dados mostram que, mesmo com o avanço da inteligência artificial e da digitalização, as pessoas continuam atribuindo valor às experiências presenciais.
Talvez porque existam coisas que dificilmente podem ser reproduzidas por uma tela: o encontro, a troca, o sentimento de pertencimento e a construção de memórias compartilhadas.
No fim, um grande evento não é lembrado apenas pelo que aconteceu no palco ou pelo tamanho da estrutura montada. Ele é lembrado pelo que fez as pessoas sentirem.
E esse talvez seja o maior desafio das marcas daqui para frente: criar experiências que não terminem quando as luzes se apagam, mas que continuem fortalecendo relacionamentos muito depois do encerramento do evento.
*Luis Gustavo Costa – CEO da LGL Case
*Samira Cardoso
Imagine apresentar, em uma reunião de diretoria, um plano de marketing baseado em um modelo criado no século XIX. Parece improvável, eu sei. Mas é basicamente isso que ainda acontece todos os dias.
Mais de 120 anos depois da criação do AIDA, modelo desenvolvido por Elias St. Elmo Lewis, em 1898, e que deu origem ao funil de marketing, boa parte das empresas ainda organiza investimentos, equipes e indicadores como se o consumidor fizesse uma sequência previsível até a compra. O problema é que ele deixou de fazer isso há bastante tempo, na verdade, talvez nunca tenha feito.
O funil de vendas sempre foi uma excelente ferramenta para organizar o trabalho das empresas, mas nunca conseguiu representar com precisão a forma como as pessoas realmente tomam decisões. E essa distância foi ficando mais evidente à medida que novos canais surgiram.
Primeiro vieram os mecanismos de busca. Depois, as redes sociais, os marketplaces, os influenciadores, os grupos de WhatsApp e as comunidades digitais. O resultado é que a compra parou de seguir um caminho linear e virou um processo muito mais dinâmico, fragmentado e imprevisível.
O próprio Google reconheceu essa mudança ao apresentar o conceito de Messy Middle. Em estudo desenvolvido com a consultoria The Behavioural Architects, a empresa mostrou que a maior parte das decisões de compra acontece em um ciclo contínuo entre exploração e avaliação, e não em uma sequência linear de etapas.
A IA acelerou ainda mais esse movimento. Segundo o Boston Consulting Group (BCG), o uso de IA em jornadas relacionadas a compras cresceu 35% entre fevereiro e novembro de 2025. Já a Gartner projeta que a adoção de inteligência artificial por profissionais de marketing deve saltar de 10% para 40% até o fim deste ano. Esses números representam muito mais do que a chegada de uma nova tecnologia, pois mostram uma mudança na própria lógica da influência.
Quando alguém pergunta a uma ferramenta de IA qual notebook comprar, qual software contratar ou qual destino escolher para as férias, parte importante da jornada tradicional deixa de acontecer da forma como as companhias estavam acostumadas a acompanhar. Em poucos segundos, essa pessoa recebe recomendações contextualizadas, compara alternativas e esclarece dúvidas sem necessariamente passar por anúncios, páginas de comparação ou diferentes etapas de consideração. A influência continua existindo, porém acontece de outra forma.
No entanto, por que o funil continua tão presente nas empresas? Porque ele continua sendo extremamente eficiente para organizar o marketing. Ele distribui orçamento, separa branding de performance, define responsabilidades, estabelece indicadores e facilita a gestão. O problema, porém, é que ele organiza as equipes, não o comportamento do consumidor.
É justamente observando esse ponto que passei a enxergar o marketing muito mais como uma constelação do que como um funil. Assim como uma constelação só faz sentido quando olhamos para o conjunto das estrelas, a decisão de compra também passou a ser resultado da interação entre branding, creators, mídia paga, relações públicas, conteúdo, inteligência artificial, comunidades e experiência, e o valor está justamente na forma como eles se conectam.
Essa mudança exige uma nova postura das empresas. Em vez de otimizar canais separadamente, será cada vez mais importante construir presença consistente em diferentes ambientes, entendendo que influência não acontece em etapas sucessivas, mas em uma rede de interações que se reforçam mutuamente.
O funil provavelmente continuará aparecendo nas apresentações de planejamento, já que modelos consolidados raramente desaparecem de uma hora para outra. Só que nenhum consumidor nunca acordou pensando que estava entrando no topo do funil, decidiu avançar para a etapa de consideração antes de desejar um produto ou percorreu conscientemente uma sequência desenhada pelo marketing. Essa lógica sempre existiu muito mais dentro das empresas do que na cabeça das pessoas.
Por isso, talvez a provocação do título mereça uma correção. O funil de vendas não morreu porque, para o consumidor, ele provavelmente nunca existiu. Infelizmente, quem ainda não percebeu isso foi o marketing.
*Samira Cardoso – Co-fundadora e CEO da Layer Up, agência de marketing, publicidade e comunicação.
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