Quando os algoritmos passam a decidir a conversa
Por Josué Brazil (com apoio de IA)
Durante muito tempo, fazer publicidade significava conhecer pessoas: seus hábitos, desejos, medos e aspirações. Hoje, conhecer pessoas também significa interpretar dados. Muitos dados. A publicidade entrou definitivamente na era algorítmica, em que decisões antes tomadas por profissionais — como segmentação, distribuição de verba, horário de exibição e até versões criativas de anúncios — são cada vez mais orientadas por sistemas automatizados. A pergunta já não é se algoritmos participam da publicidade, mas até que ponto queremos que eles conduzam essa relação.
Segundo o relatório Ad Spend 2025, da Dentsu, a publicidade global está caminhando para um cenário em que a maior parte dos investimentos em mídia será habilitada por algoritmos, com forte crescimento de compra programática, otimização automática e inteligência aplicada à mídia digital. No Brasil, esse movimento ganha força especialmente em campanhas de performance, varejo e e-commerce, onde velocidade e precisão fazem diferença real. Ferramentas de automação conseguem redistribuir investimentos em tempo real, identificar padrões de comportamento e ajustar campanhas com base em milhares de sinais simultâneos — algo humanamente inviável.
Na prática, isso significa que marcas conseguem conversar com consumidores em momentos cada vez mais específicos. Se antes a publicidade falava com públicos amplos, hoje ela busca falar com indivíduos em micro-momentos: quando pesquisam um produto, assistem a um vídeo, abandonam um carrinho ou demonstram intenção de compra. Dados do Think with Google Brasil indicam que decisões de consumo são fortemente influenciadas por interações rápidas e contextuais, reforçando a lógica de personalização contínua. O anúncio certo, na hora certa, para a pessoa certa deixou de ser promessa de apresentação de vendas e virou meta operacional.
Mas toda eficiência cobra um preço. Quando campanhas são excessivamente orientadas por performance, existe o risco de a publicidade se tornar previsível, homogênea e refém do que “funciona” estatisticamente. O algoritmo tende a repetir padrões bem-sucedidos, e isso pode reduzir experimentação criativa. Além disso, há um problema mais delicado: vieses algorítmicos. Sistemas treinados com bases de dados limitadas ou enviesadas podem reforçar desigualdades, excluir públicos ou replicar padrões discriminatórios sem intenção explícita. Em outras palavras: automatizar decisões não elimina problemas humanos — às vezes apenas os escala.
No contexto brasileiro, a discussão ganha camadas adicionais. O país possui alta digitalização do consumo e forte presença em redes sociais, mas também enfrenta desafios ligados à qualidade de dados, maturidade analítica e adaptação regulatória. A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) adiciona responsabilidade ao uso dessas tecnologias, exigindo maior transparência sobre coleta, tratamento e finalidade dos dados. Ao mesmo tempo, ainda existe certa desconfiança do público em relação à hiperpersonalização — aquela sensação desconfortável de que “o celular está ouvindo tudo”.
No fim, publicidade algorítmica não deveria significar publicidade automática no sentido mais literal. Algoritmos são excelentes para encontrar padrões, otimizar processos e escalar resultados; já sensibilidade cultural, repertório e criatividade continuam sendo território humano. Talvez o maior desafio da comunicação contemporânea seja justamente este: usar inteligência computacional sem abrir mão da inteligência relacional. Porque dados ajudam a encontrar pessoas — mas ainda são as boas ideias que criam conexão.
