Ao pesquisar um produto na internet ou passar por uma loja física, é comum receber em seguida uma oferta daquele item ou estabelecimento na tela do celular. Trata-se de uma publicidade personalizada, estratégia que se baseia em informações de comportamento, localização e consumo para tentar entregar a cada pessoa uma mensagem mais próxima de seus interesses. Embora esse formato possa ajudar a vender, também provoca certo desconforto em boa parte dos consumidores.
Um estudo feito pelo instituto de pesquisa Data-Makers, a pedido do Valor, mostra que 62% dos entrevistados dizem que compram sempre, frequentemente ou às vezes depois de receber um anúncio personalizado; ao mesmo tempo, 51% consideram esses anúncios incômodos. Entre os fatores que aumentariam o conforto: saber quais dados estão sendo usados e ter a possibilidade de autorizar ou recusar o uso. Para o CEO da Data-Makers, Fabrício Fudissaku, o desafio é fazer com que a personalização seja percebida como parte de uma relação de longo prazo, e não apenas como uma ferramenta para estimular uma compra. “Conseguir construir relação de confiança com o consumidor é um diferencial competitivo para as marcas.”
Não por acaso, empresas de diferentes setores estão ampliando o uso de dados para tornar a comunicação mais específica. Segundo Bruno Campos de Oliveira, cofundador da empresa de mídia programática Adsplay, quanto mais sinais são combinados, maior a possibilidade de identificar interesses específicos e construir audiências direcionadas.
Mais recentemente, a adoção da inteligência artificial tem ampliado essa capacidade, ao permitir que as empresas encontrem potenciais consumidores que não seriam identificados de forma óbvia.
O Spotify é uma das empresas que usam informações sobre o comportamento da audiência para oferecer possibilidades de segmentação aos anunciantes. Além de critérios demográficos, as campanhas podem considerar contexto, comportamento de escuta, intenção de compra e afinidade com artistas. No Brasil, a plataforma soma 63,5 milhões de usuários ativos mensais, alta de 14% em relação a 2025.
Na busca por mais dados e proximidade com o consumidor, o varejo também passou a ocupar um espaço que antes era predominantemente das empresas de mídia. O GPA (Pão de Açúcar) diz ter uma base de mais de 27 milhões de clientes cadastrados e utiliza informações de consumo para segmentar campanhas. Essa operação, que tem crescido mais de 30% ao ano, também incorpora IA para otimizar campanhas, adaptar peças e acelerar a produção para diferentes formatos e segmentações.
“A gente escolhe o inventário, constrói o plano de mídia e acompanha o resultado. Não é só colocar a campanha no ar”, diz a diretora de marketing e inteligência comercial do GPA, Andrea Pinto. Um exemplo foi uma ação da Heineken no site da varejista, cujo retorno sobre o investimento chegou a 12 – ou seja, R$ 12 em vendas a cada R$ 1 investido.
“As marcas estão enxergando cada vez mais os varejos como um espaço de mídia por causa da audiência”, diz o CEO da vertical VTEX Ads Platform, João Werner, que tem entre os clientes Casas Bahia, Drogaria São Paulo, Pague Menos e Sephora. A estratégia abre uma oportunidade aos próprios varejistas, que investem para levar consumidores aos sites e lojas, mas nem sempre conseguem monetizar esse tráfego. Segundo Werner, a taxa média de conversão fica em torno de 2% a 3% em um dia considerado bom – o ‘retail media’ surge, então, como uma forma de gerar receita a partir da audiência.
Além dos dados de compra e navegação, informações provenientes das operadoras de telefonia ampliam as possibilidades de segmentação, inclusive por geolocalização. De forma anonimizada, esses dados podem ser cruzados com outras informações para identificar grupos com características em comum e direcionar publicidade. Segundo Paulo Fernandes, vice-presidente de vendas e publicidade para América Latina da Siprocal, quanto mais específico é o público buscado, menor tende a ser o grupo de pessoas atingidas e maior a necessidade de tecnologia para processar os sinais disponíveis.
Em contrapartida, esse formato pode reduzir o desperdício de impressões (número de vezes que um anúncio é exibido). “Estamos entregando a mensagem para as pessoas certas. Um dos principais méritos é não desperdiçar impressões.”
O histórico de compras em diferentes lojas e dados de crédito também podem ser usados, de forma anonimizada, para identificar públicos com maior propensão de compra. Para a diretora de soluções de marketing da Serasa Experian, Isabela Torres, a hiperpersonalização combina o interesse do consumidor com sua capacidade e propensão de compra, considerando também seu relacionamento com determinada categoria ou marca. Na Serasa Experian, esse trabalho envolve mais de 400 variáveis e pode reduzir o custo das campanhas.
Torres cita o caso de uma empresa que teve redução de 25% no custo de mídia ao usar o modelo.
