A popularização de modelos de IA generativos e o acesso facilitado a ferramentas open-source têm levado muitas empresas a adotarem soluções artificiais que prometem inovação, mas que, na prática, são pouco eficazes em contextos específicos como o varejo digital. Essa dissociação entre hype e performance real é um dos grandes desafios atuais do marketing orientado por dados.
Nesse cenário, o que o mercado necessita é uma ferramenta que nativamente especializada em comércio, treinada com dados reais de comportamento de compra, profundamente integrada à sua plataforma e testada de forma contínua em ambientes reais.
Por que a IA da Criteo é diferente?
Ao contrário de abordagens “bolt-on”, modelos de IA genéricos adicionados superficialmente a sistemas preexistentes, a Criteo AI é parte fundamental da arquitetura da empresa. Desde o planejamento de campanhas até a otimização de lances e a geração de criativos, a IA permeia toda a cadeia de valor da plataforma.
Sua força está nos dados e na especialização:
- 4,5 bilhões de SKUs mapeados com informações granulares como preço, estoque, reviews e atributos complementares
- 720 milhões de usuários ativos por dia, com sinais comportamentais e de intenção rastreados em múltiplos canais
- Trilhões de transações online e dados de mídia que capturam o contexto e os pontos de contato da jornada de compra
Isso permite à Criteo modelar o comportamento do consumidores cuja navegação hoje é realizada em jornadas fragmentadas, assíncronas e multicanal com um nível de precisão inalcançável por IA generalista.
DeepKNN: conexão tridimensional entre produto, mídia e pessoa
Um dos pilares técnicos da Criteo é o DeepKNN, um modelo proprietário de aprendizado profundo que vai além da simples recomendação de produtos. Ele organiza dados não estruturados de forma tridimensional, mapeando conexões entre:
- Pessoas (interesses, hábitos, contexto)
- Produtos (características, complementos, disponibilidade)
- Pontos de contato (canal, momento, tipo de mídia)
Esse sistema permite, por exemplo, recomendar um tênis de trilha com base em padrões sutis de comportamento: um usuário que pesquisou destinos de ecoturismo, acessou conteúdo de esportes ao ar livre e interagiu com reviews de calçados em outro contexto. A IA da Criteo não apenas “entende” essa jornada, mas identifica o momento certo para agir com uma recomendação personalizada e eficiente.
Personalização em escala com responsabilidade
A Criteo combina sua capacidade técnica com um forte compromisso com a governança de IA. O Criteo AI Lab, criado em 2018, conta com 120 especialistas que realizam mais de 100 mil testes A/B por ano, tanto em ambientes ao vivo quanto simulados. Isso garante que as atualizações nos modelos sejam validadas com rigor antes de impactarem campanhas reais.
Além disso, os anunciantes mantêm total controle sobre seus parâmetros de campanha — objetivos, orçamentos, públicos, formatos criativos e níveis de automação — o que permite alinhar as decisões de IA às metas específicas de marketing de cada cliente.
Resultados empíricos, não especulativos
As métricas de impacto da Criteo AI são baseadas em experimentos sistemáticos, com ganhos comprovados em eficiência e retorno:
- +7% em conversões com bidding preditivo
- +20% de CTR com criativos dinâmicos otimizados por IA
- +22% de crescimento em receita com recomendações inteligentes
- +10% em usuários únicos atingidos com gestão de fadiga de exibição
Esses resultados são frutos de um ciclo contínuo de coleta de dados, experimentação, aprendizado e reotimização — um verdadeiro modelo de IA operacional aplicado ao marketing de performance.
IA genérica x IA especializada: o que está em jogo?
O contraste entre soluções “off-the-shelf” e IA especializada em comércio não é apenas técnico — é estratégico. Modelos genéricos tendem a falhar em três frentes críticas:
- Relevância da recomendação: produtos sugeridos fora de contexto ou mal classificados
- Personalização superficial: desconsideram afinidades reais do consumidor com marcas, estilos e objetivos
- Interpretação limitada de atributos: não capturam nuances como “ingredientes limpos”, “ecofriendly” ou “uso técnico”
A Criteo, ao contrário, se apoia em sinais que vão do SKU ao comportamento de navegação, do momento da jornada ao inventário disponível, oferecendo uma personalização contextual com base em dados de verdade, não em suposições.
Se a sua marca busca mais do que promessas — se você quer IA que entregue performance mensurável, com confiabilidade, transparência e controle — o caminho começa com tecnologia aplicada com propósito.
Converse com um especialista da Criteo e entenda como a IA pode ser aplicada de forma estratégica na sua operação de marketing.
