Impactos da Inteligência Artificial na Compra de Mídia

A inteligência artificial deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma aliada nas estratégias de marketing e mídia. Segundo o estudo “The Blueprint for AI-Powered Marketing“, realizado pela BCG em parceria com a Google, empresas que adotam IA de forma avançada alcançam 60% mais crescimento de receita em comparação com as demais.

De tarefas operacionais à personalização em escala, a IA está revolucionando a alocação de orçamentos, a segmentação de audiências e a eficiência das campanhas. Neste artigo, exploramos como a inteligência artificial na compra de mídia está sendo aplicada na prática, com base em dados do relatório da BCG, e destacando em cinco áreas principais:

1. Visão integrada do cliente
2. Planejamento e realocação dinâmica de orçamento
3. Desenvolvimento de criativos e testes em escala
4. Segmentação de audiências de alto valor
5. Otimização contínua baseada em análise de dados

Crescimento da IA no mercado de marketing e mídia

O uso da inteligência artificial no marketing está em rápida expansão, e os dois fatores que aceleram essa adoção são a democratização das ferramentas e a busca por melhores resultados em termos de eficiência e ROI.

A adoção de IA generativa tem forte apelo nesse processo. E não é por acaso: a IA generativa tem se destacado ao transformar o processo criativo, com ferramentas como ChatGPT para copywriting, DALL·E e MidJourney para imagens, e plataformas de vídeo que aceleram a produção de conteúdos visuais e personalizados.

No entanto, o diferencial mais significativo da inteligência artificial vai além da criação de conteúdo. O estudo da BCG, “The Blueprint for AI-Powered Marketing“, aponta um paradoxo interessante: apesar da inteligência artificial está remodelando o cenário do marketing, toda essa ideia de IA ainda parece algo intimidante.

De acordo com a pesquisa, mais de 80% dos profissionais de marketing estão explorando soluções prontas e fazendo experimentações. Mas dois terços afirmam estar travados por falta de conhecimento ou pelo excesso de ferramentas disponíveis.

Por trás dessas estatísticas, porém, surge um grupo pioneiro que já está colhendo os frutos dessa revolução tecnológica. Cerca de 20% dos entrevistados pela BCG integraram profundamente ferramentas de IA em seus fluxos de trabalho de marketing e, nos últimos doze meses, essas empresas registraram um crescimento de receita 60% superior aos de seus concorrentes menos avançados na adoção da tecnologia.

O segredo desse sucesso está em como essas organizações estão aplicando a inteligência artificial: desde a tomada de decisões assistida por algoritmos até a construção de abordagens personalizadas em áreas como criação de conteúdo e análises preditivas.

Abaixo você encontra os principais benefícios extraídos da IA nos processos de marketing e mídia destacados por essas empresas.

5 aplicações inteligência artificial na compra de mídia

1. Visão integrada do cliente

A era dos consumidores com jornadas lineares e previsíveis vem sendo modificada de forma radical. Hoje, os clientes alternam entre canais físicos e digitais de forma não sequencial, criando um desafio crescente para as marcas. É exatamente aqui que a inteligência artificial está fazendo a diferença.

O estudo da BCG revela que as empresas líderes em marketing digital estão usando a IA para construir visões completas de cada consumidor. Esses casos de sucesso mostram como dados primários, que incluem desde interações em lojas físicas até históricos de atendimento, quando processados por algoritmos inteligentes, podem revelar padrões ocultos e oportunidades de personalização em escala.

Um banco mencionado na pesquisa ilustra perfeitamente esse potencial. Ao integrar dados de agências, call centers e e-mails em um sistema unificado, a instituição criou perfis completos de cada cliente. Com modelos preditivos analisando esse histórico, conseguiram não apenas reduzir em 60% o tempo de lançamento de promoções personalizadas, como testar sete variações diferentes de campanhas de cross-sell simultaneamente.

O verdadeiro diferencial está na capacidade da IA de conectar pontos aparentemente desconexos. Um e-mail aberto mas não respondido, uma visita à agência duas semanas depois e uma pesquisa no mobile podem parecer eventos isolados, mas quando analisados em conjunto por algoritmos avançados, revelam intenções de compra e momentos ideais para abordagem.

2. Planejamento e alocação dinâmica de orçamento

A inteligência artificial está transformando a forma como as marcas planejam e alocam seus investimentos em mídia. Com modelos preditivos e simulações em tempo real, é possível prever resultados, redistribuir orçamentos entre canais e ajustar o plano de mídia de forma dinâmica.

De acordo com a BCG, cerca de 35% das empresas pesquisadas já conseguem redirecionar orçamentos entre plataformas e canais, ajustando dinamicamente seus investimentos conforme surgem novas oportunidades. O que ajuda a evitar desperdícios e potencializar o retorno sobre o investimento, especialmente quando há múltiplos canais, formatos e audiências envolvidos.

Um exemplo é o de uma empresa de e-commerce que utilizou um modelo preditivo para redistribuir verba entre canais (como busca paga e redes sociais) conforme o desempenho de cupons, promoções e pontos de fidelidade. Como resultado conseguiu reduzir o tempo de planejamento de mídia em 66% e aumentar o reconhecimento de marca aumentou 11%.

As tecnologias para compra de mídia já oferecem recursos avançados de análise preditiva com base no comportamento dos usuários. O Google, por exemplo, consegue monitorar a probabilidade de um usuário realizar uma compra, considerando se ele está ativo em seu app ou site nas interações dele em um determinado período de tempo.

Esses insights orientam ajustes mais inteligentes na distribuição de verba, permitindo priorizar canais, formatos e audiências com maior potencial de retorno.

3. Desenvolvimento de criativos e testes em escala

Outro impacto da Inteligência Artificial é na forma como as marcas produzem criativos para campanhas. A tecnologia vem permitindo que a partir de um único briefing ou peça-base, seja possível gerar variações de anúncios com títulos, descrições, chamadas para ação e imagens adaptadas ao comportamento e interesses de diferentes públicos.

Mais do que acelerar a produção, essas ferramentas ajudam a explorar caminhos criativos com base em dados reais de performance, tornando o processo não apenas mais ágil, mas também mais estratégico. Ainda assim, a adoção é baixa: 48% das empresas usam IA para criar textos e slogans, mas só 9% aplicam a tecnologia em todo o fluxo criativo.

Enquanto isso, marcas que já adotam esse tipo de tecnologia durante todo o ciclo criativo conseguem colher resultados de longo prazo. A pesquisa BCG aponta que um varejista online usou IA para analisar o desempenho de peças criativas, investigando a eficácia de elementos como cores e chamadas para ação. Os insights obtidos pelo varejista aumentaram as taxas de “adicionar ao carrinho” e conversão, e foram incorporados a novos briefings, ajudando a equipe criativa a desenvolver e testar campanhas com previsão de desempenho antes do lançamento. O tempo de desenvolvimento de criativos caiu 75%.

Esse é outro ponto importante do impacto da IA no cotidiano dos profissionais de marketing, que é o apoio no processo de desenvolvimento de novas ideias e abordagens de campanhas. De acordo com a BCG, menos de 25% dos entrevistados exploram o potencial da IA para apoiar testes contínuos, acelerando a geração de insights.

Já os líderes de marketing que estão usando IA, conseguem criar novas ideias de campanha com muito mais rapidez e volume do que os métodos tradicionais. Tanto no marketing B2C quanto no B2B, estão surgindo modelos inovadores que permitem que as empresas escalem estratégias de alto impacto e invistam no que realmente funciona.

4. Segmentação de audiências de alto valor

A compra de mídia programática já permite entregar anúncios em tempo real, considerando desde a localização do usuário até seu histórico de interações. Mas quando a inteligência artificial entra em cena, esse direcionamento ganha uma precisão ainda maior.

Além de analisar sinais básicos como contexto e engajamento, é possível usar a inteligência artificial para identificar padrões complexos no comportamento do consumidor. Por exemplo, combinando dados para identificar intenção de compra e até mesmo variações emocionais nas interações com a marca.

De acordo com a pesquisa BCG, apesar dos benefícios, apenas 20% das empresas usam segmentação em tempo real com IA em suas estratégias de ativação, mesmo que mais da metade já reconheça a importância dos sinais comportamentais.

Um bom exemplo desse caso é o de uma empresa de software B2B que queria desenvolver novas audiências sem aumentar os custos. Ela usou sua plataforma de dados de clientes (CDP) para agrupar clientes e prospects de alto valor e criar uma audiência base. Essa audiência foi alimentada em um modelo preditivo de IA, que gerou novas audiências semelhantes (lookalikes), expandindo o alcance da empresa e reduzindo o custo por lead em 25%.

A verdadeira revolução está na capacidade da IA de aprender continuamente. Cada nova interação refinaria os algoritmos, permitindo ajustar campanhas em tempo real para audiências que evoluem junto com o mercado. Plataformas como DV360 e outras DSPs já integram esses recursos, oferecendo desde microsegmentação até previsão de resultados, otimização de campanhas e muito mais.

5. Otimização contínua baseada em dados

A inteligência artificial também traz recursos importantes para analisar o desempenho para a otimização das campanhas de mídia. Com base em dados de cliques, conversões e tempo de exposição, é possível entender o que funciona melhor e otimizar campanhas em tempo real.

Na prática, campanhas otimizadas por IA já registram ganhos de até 23% em ROAS, especialmente em anúncios em vídeo, um dos formatos mais beneficiados pela personalização e automação.

Além disso, algumas IAs também possuem algoritmos que podem analisar elementos das peças criativas: como cor, chamada para ação, imagem principal e até o formato do anúncio, sugerindo alterações que podem aumentar o engajamento.

Aplicações práticas:

• Identificar quais criativos têm melhor performance em cada canal.
• Otimizar campanhas em andamento.
• Integrar os aprendizados no briefing de novas campanhas.

Um exemplo de como essa IA pode agregar no processo de otimização é a própria Scibids, tecnologia utilizada pela Publya para otimização de campanhas de mídia. A plataforma conta com algoritmos baseados em machine learning que monitoram o desempenho da campanha, sugerindo melhorias em termos de estratégias, lances de anúncios, entre outros.

Na Publya, combinamos inteligência artificial com uma estratégia de mídia orientada por dados para entregar campanhas mais eficientes e relevantes. Fale com um de nossos especialistas para saber mais.