Não faz muito tempo que a IA era a novidade da vez. Hoje, é assim que se faz publicidade de alta performance.
Os consumidores estão adotando a IA em ritmo acelerado, e os profissionais de marketing estão logo atrás.
Uma pesquisa global da McKinsey sobre o estado da IA relata que 78% das empresas usam IA em pelo menos uma função de negócios e 71% usam IA generativa regularmente – marketing e vendas lideram.
No que se refere aos consumidores, estudos recentes mostram que 71% desejam que a IA generativa seja integrada à jornada de compra. Tradução: a IA na publicidade deixou de ser algo desejável para se tornar um procedimento operacional padrão.
Este guia explica os conceitos básicos, compara IA generativa e preditiva e oferece um roteiro com maneiras práticas de usar a inteligência artificial na publicidade em todos os pontos do funil.
Temos muito o que falar, então vamos lá.
O que é IA na publicidade?
A IA na publicidade consiste em usar machine intelligence (inteligência de máquina) para ajudar os humanos a tomar melhores decisões ao longo de todo o ciclo de vida do anúncio. Isso significa tudo, desde a seleção de audiências e os bids, até os criativos, a mensuração, a otimização e muito mais.
O verdadeiro objetivo da IA no contexto da publicidade é automatizar tarefas repetitivas e revelar insights que os humanos (provavelmente) não conseguiriam identificar.
Uma breve recapitulação dos termos que você ouvirá (você pode ler uma comparação mais detalhada aqui):
- Inteligência artificial. Um termo abrangente para sistemas capazes de executar tarefas que normalmente exigem inteligência humana: aprendizado, reconhecimento de padrões, tomada de decisões e geração de conteúdo.
- Machine learning ou aprendizado de máquina. Um subconjunto da IA que aprende padrões a partir de dados para fazer predições. Você fornece exemplos; a máquina encontra o sinal.
- Deep learning ou aprendizado profundo. Um subconjunto do machine learning que utiliza redes neurais com muitas camadas para aprender representações complexas, especialmente útil para imagens, áudio e linguagem.
Então, onde isso se encaixa no seu stack tecnológico?
Uma forma de pensar na IA é como a camada de tomada de decisões e geração de conteúdo que se sobrepõe aos seus dados existentes. Esses dados alimentam modelos, que, por sua vez, orientam seus canais de ativação – mídia programática, retail media networks (RMNs), redes sociais, pesquisa, vídeo, CTV – e suas análises.
Confira IA para profissionais de marketing de performance: como se destacar (e impulsionar os resultados) para uma análise mais aprofundada dos fluxos de trabalho de rotina no contexto da publicidade de performance.
IA generativa vs. IA preditiva na publicidade
A menos que você seja de outro planeta, já ouviu falar de IA generativa. Ela está por trás das ferramentas de IA mais populares da atualidade, como o ChatGPT.
Porém, além dessas ferramentas generativas, você também encontrará modelos específicos de machine learning projetados para tarefas específicas, como a IA preditiva, que potencializa muitas das soluções da Criteo.
Ambas as tecnologias são importantes – e podem ser ainda mais poderosas quando combinadas.
Confira uma breve comparação entre as duas:
| IA generativa | IA preditiva | |
|---|---|---|
| Objetivo | Produzir variações e ideias de conteúdo | Prever resultados e escolher ações |
| Tipos de dados de entrada | Prompts, guias de marca, feeds de produtos, imagens/vídeo | Logs de eventos e conversão, comportamento do usuário, dados e preços do catálogo, contexto |
| Saída | Copy, imagens, vídeo, fluxos de diálogo, resumos estruturados | Scores, bids, audiências, recomendações, pacing e alocação |
| Usos na publicidade | Ideias de criativos, dimensionamento de recursos, anúncios para chatbots, variações localizadas | Segmentação, bid, DCO, budget e otimização de canais |
Como a IA funciona na publicidade
Se você está mais acostumado com a IA no contexto de ferramentas como ChatGPT, Claude e Gemini, pode ser difícil transpor isso para o mundo da publicidade – então vamos esclarecer.
Em linhas gerais, a maioria dos sistemas de IA segue o mesmo fluxo:
Sinais de dados → Engenharia de recursos → Treinamento de modelos → Decisões in-market → Mensuração → Ciclo de feedback
Isso esclarece um pouco, mas não basta. Vejamos o que está acontecendo nos bastidores:
- Coleta de dados. Os “sinais de dados” mencionados acima incluem o comportamento do usuário em sites e apps, atributos do catálogo de produtos, estoque e preços, conteúdo e contexto, e interações anônimas com anú Controles robustos de consentimento e privacidade são essenciais – você precisa de sinais de alta qualidade e que protejam a privacidade.
- Treinamento de modelos. Os modelos aprendem padrões que são importantes para a publicidade: intenção de compra, resposta aos anúncios, propensão ao abandono ou valor previsto. O deep learning ajuda com sinais complexos, como imagens e linguagem, enquanto as árvores de decisão com reforço de gradiente (gradient boosting) e a regressão logística ainda se destacam para dados de performance estruturados.
- Automação e otimização. Os modelos permitem bids automatizados, seleção de audiências, seleção dinâmica de criativos e alocação de budget. O sistema testa, aprende e realoca recursos em tempo quase real, para que cada impressão tenha uma chance maior de gerar resultados úteis na próxima vez.
Casos práticos de IA na publicidade
É assim que a IA funciona na publicidade. A próxima pergunta que você pode fazer é: Por que alguém usaria essa tecnologia?
Pode parecer uma pergunta fácil, mas há mais nuances do que você imagina.
Segmentos e segmentação de audiências (os clientes certos)
Os modelos preditivos criam audiências com base na probabilidade de conversão, sinais de intenção e afinidade com o produto. Varejistas e marcas também usam dados primários para alcançar membros de programas de fidelidade ou coortes de alto valor na internet aberta.
Exemplo real: A Sephora utilizou o Criteo Audience Match e o Dynamic Retargeting juntos para engajar os membros do programa de fidelidade e obteve um ROI de 725% ao longo de toda a jornada.
Dynamic Creative Optimization (DCO) (o criativo certo no momento certo)
O DCO combina tomada de decisões preditivas com criativos modulares (ou seja, criados dinamicamente). O sistema escolhe título, imagem, produto e preço para corresponder ao consumidor e ao contexto. A tecnologia DCO da Criteo personaliza anúncios em tempo real usando insights de bilhões de sinais de compra, mantendo intactos os padrões da marca.
Exemplo real: Veja o aumento de performance da Shopify com as recomendações de produtos e anúncios dinâmicos da Criteo.
Anúncios de chatbot e experiências interativas
A IA generativa potencializa formatos conversacionais que permitem aos consumidores fazer perguntas, comparar produtos e receber recomendações guiadas dentro do próprio anúncio. Além disso, nossa equipe está trabalhando em soluções interativas que transformarão a maneira como as pessoas compram e interagem com os produtos que amam (ou que amarão).
Como usar IA em sua estratégia de publicidade
Todos sabemos que a IA avança à velocidade da luz. Quando você ler isto, já haverá outro modelo, outra funcionalidade, outra ferramenta disputando sua atenção. Mas você ainda pode adotar alguns princípios fundamentais para planejar suas campanhas diárias e aproveitar ao máximo a IA hoje mesmo.
Confira quatro etapas para começar do jeito certo:
- Etapa 1: Defina suas metas de campanha. Seja específico sobre o KPI – aumento de vendas, novos clientes da marca, leads qualificados, LTV do aplicativo – e onde mensurá-lo. Metas claras indicam aos modelos o que otimizar.
- Etapa 2: Escolha as ferramentas e plataformas de IA certas. Procure parceiros que combinem modelos preditivos robustos com controles transparentes – e que tenham acesso a dados exclusivos para potencializá-los. Se você pretende começar e escalar rapidamente, considere soluções de publicidade automatizadas, como as campanhas GO da Criteo.
- Etapa 3: Teste e itere em pequena escala. Comece com um projeto piloto que tenha métricas claras – uma audiência definida, grupos de controle vs. grupos expostos bem definidos e uma avaliação da incrementalidade. Use um número reduzido de criativos (ou módulos, no caso do DCO) para que o sistema possa aprender sem gerar ruído.
- Etapa 4: Integre-se à automação de marketing mais ampla. Crie um loop de dados simples: direcione audiências primárias e eventos de conversão do seu CDP e ferramentas de analytics para a Criteo, mantenha um feed de produtos atualizado diariamente e conecte APIs de conversão para que os sinais permaneçam consistentes na web e no app. Use uma configuração baseada em metas para permitir que a IA gerencie bids, segmentação e posicionamento, enquanto você define limites para ROAS, CPA e frequência.
Juntando tudo
A IA na publicidade funciona melhor como sistema unificado: modelos preditivos identificam o momento e a audiência, modelos generativos moldam a mensagem e ciclos de feedback melhoram os resultados ao longo do tempo, à medida que o sistema aprende.
Quer se aprofundar em IA, machine learning e deep learning para marketing de performance? Explore nossos artigos mais recentes no blog da Criteo – comece com IA para profissionais de marketing de performance. Se estiver avaliando parceiros de retail media e commerce intelligence, vamos conversar e colocar essas ideias em prática na sua próxima campanha.
