Google e Meta ampliam recursos de inteligência artificial, transparência e mensuração, aumentando a importância de dados próprios e controle estratégico.
A tecnologia está mudando não apenas a maneira como anúncios são produzidos, mas também como campanhas são segmentadas, mensuradas e avaliadas. Nos últimos dias, Google e Meta anunciaram atualizações que mostram essa transformação de forma concreta: enquanto o Google amplia ferramentas de inteligência artificial e mensuração no ecossistema de anúncios, a Meta atualizou recursos de transparência sobre a forma como os anúncios são selecionados e exibidos.
Para o profissional brasileiro de marketing digital, a principal dúvida deixa de ser simplesmente qual plataforma utilizar. A questão passa a ser como estruturar campanhas em um ambiente no qual algoritmos tomam mais decisões, os dados próprios ganham importância e as plataformas precisam explicar melhor como a publicidade chega ao usuário. Esse movimento afeta planejamento de mídia, analytics, SEO, criação de conteúdo, gestão de dados e até a maneira como empresas calculam o retorno dos investimentos publicitários.
Como a inteligência artificial está mudando a operação das campanhas digitais?
O Google vem acelerando a incorporação de inteligência artificial ao Google Ads e ao Google Analytics. Em atualização publicada em setembro, a empresa apresentou novas ferramentas de mensuração destinadas à chamada era da IA, com integração de dados próprios, diferentes sinais de desempenho e métodos para avaliar relações causais entre publicidade e resultados. A companhia também reforçou o uso do Data Manager para organizar e ativar dados de clientes, além de anunciar melhorias no Meridian, seu sistema de Marketing Mix Modeling.
A mudança é importante porque campanhas automatizadas precisam de sinais confiáveis para tomar decisões. Em uma operação tradicional, o profissional podia controlar uma parcela maior da seleção de palavras-chave, públicos, criativos e ajustes de lance. Com sistemas baseados em IA, parte dessas decisões passa para os algoritmos, enquanto o especialista assume uma função mais estratégica: definir objetivos, fornecer dados de qualidade, estabelecer limites e interpretar os resultados. O próprio Google já havia anunciado ferramentas de IA e experiências agentivas no Ads e no Analytics para acelerar análises e ações dentro das plataformas.
Outro movimento relevante ocorre na Pesquisa. O Google está promovendo a migração de recursos antigos, como Dynamic Search Ads, para o AI Max, uma estrutura que utiliza inteligência artificial para ampliar correspondências, personalização de textos e expansão de URLs. A empresa informou que determinadas configurações começaram a passar por atualizações automáticas em setembro, enquanto a transição completa de outros recursos legados foi estendida para fevereiro de 2027.
Para anunciantes, isso significa que simplesmente dominar a configuração manual de campanhas já não é suficiente. É necessário compreender como os sistemas automatizados interpretam sinais, quais dados recebem, quais controles permanecem disponíveis e como testar alterações antes de ampliar investimentos. O profissional também precisa separar resultados efetivamente observados de estimativas e dados internos divulgados pelas próprias plataformas.
Por que mensuração e dados próprios ganharam tanto peso?
Uma das principais mudanças estratégicas está na tentativa de aproximar as métricas publicitárias do resultado real do negócio. O Google anunciou em setembro novos recursos para integrar dados próprios e melhorar a mensuração, incluindo ferramentas destinadas a identificar problemas nos dados e métodos de análise de incrementalidade. A empresa defende uma estrutura que combine atribuição, testes de incrementalidade e modelos de marketing mix, em vez de depender de uma única métrica para explicar o desempenho da mídia.
Essa discussão é especialmente importante porque uma conversão atribuída a uma campanha não significa necessariamente que aquele anúncio tenha causado a venda. Um consumidor pode ter sido impactado anteriormente por conteúdo orgânico, indicação, e-mail, redes sociais ou outras ações de marca. Por isso, profissionais de marketing precisam começar a diferenciar cada vez mais atribuição de incrementalidade: a primeira procura distribuir crédito entre canais, enquanto a segunda busca estimar o que efetivamente ocorreu por causa da ação publicitária.
O próprio Google publicou nesta semana conteúdo dedicado a campanhas de geração de leads, destacando a dificuldade de medir retorno quando os ciclos de vendas são longos. A empresa apresentou recursos relacionados a classificação de intenção de leads, centralização de dados próprios e estratégias de lances capazes de considerar etapas posteriores da jornada, incluindo vendas efetivamente fechadas.
Para empresas brasileiras, a consequência prática é clara: não basta instalar uma ferramenta de analytics e observar o ROAS diariamente. É necessário verificar se os eventos estão corretamente configurados, se as vendas offline podem ser conectadas aos dados digitais e se o sistema consegue distinguir um lead superficial de uma oportunidade comercial realmente qualificada. Quanto mais longa for a jornada de compra, maior tende a ser a importância de conectar marketing, vendas e dados.
Essa transformação também exige atenção à governança. Dados próprios precisam ser coletados e utilizados de acordo com as regras aplicáveis de privacidade e proteção de dados, e a empresa deve saber quais informações estão sendo compartilhadas com plataformas de publicidade. O avanço da IA não elimina a responsabilidade humana sobre os dados utilizados para orientar as campanhas.
O que as mudanças de transparência significam para anunciantes?
A Meta também atualizou, em 17 de setembro, o recurso “Por que estou vendo este anúncio?” no Facebook Reels. Segundo a empresa, a ferramenta passou a explicar melhor como a atividade dentro e fora das tecnologias da Meta pode contribuir para os modelos de aprendizado de máquina usados na seleção e entrega dos anúncios. O recurso também facilita o acesso às preferências de anúncios.
Para o anunciante, a novidade pode parecer inicialmente uma mudança voltada ao usuário, mas existe uma consequência estratégica. Quanto maior a transparência sobre os sinais utilizados na publicidade, maior tende a ser a necessidade de profissionais entenderem como segmentação, personalização e recomendação funcionam. Isso também aumenta a importância de avaliar cuidadosamente quais públicos estão sendo utilizados e se a estratégia comercial é coerente com a forma como a plataforma classifica e entrega o anúncio.
A discussão ocorre em um momento de maior pressão sobre as grandes plataformas de tecnologia publicitária. Em 16 de setembro, uma decisão da Justiça dos Estados Unidos determinou medidas relacionadas à interoperabilidade e ao compartilhamento de determinadas informações no ecossistema de tecnologia de anúncios do Google. A decisão não determinou o desmembramento da operação de adtech, mas estabeleceu obrigações relacionadas à concorrência e transparência, segundo reportagens sobre o caso.
Essas mudanças não significam que uma determinação judicial estrangeira seja automaticamente aplicada ao mercado brasileiro. Entretanto, elas mostram como a estrutura das plataformas de publicidade está sendo examinada por autoridades e pode passar por alterações importantes. Para agências e anunciantes, acompanhar essas transformações é relevante porque mudanças em APIs, ferramentas de compra, métricas, compartilhamento de dados e sistemas de leilão podem afetar operações construídas ao longo de anos.
O mercado brasileiro também precisa observar a evolução da inteligência artificial dentro da publicidade. O Google já anunciou formatos de anúncios desenvolvidos com Gemini para experiências de busca mais conversacionais, enquanto suas atualizações de 2026 ampliam recursos de IA para criação, segmentação, planejamento e mensuração.
Para o profissional de marketing, a mudança mais importante talvez seja justamente essa integração entre mídia, dados e inteligência artificial. A plataforma deixa de ser apenas um local onde o anúncio é comprado e passa a funcionar como parte de um sistema automatizado de decisão. Isso exige mais conhecimento de analytics, qualidade de dados, experimentação e estratégia de negócio.
A publicidade digital brasileira entra, portanto, em uma fase na qual a qualidade dos dados e da mensuração pode ser tão importante quanto o criativo ou o orçamento. As atualizações recentes do Google e da Meta mostram que a IA está assumindo uma parcela crescente da operação, enquanto transparência e governança ganham espaço.
Para empresas e agências, o caminho passa por revisar integrações, eventos de conversão, dados próprios, critérios de segmentação e métodos de avaliação de resultados. Não se trata de abandonar métricas tradicionais, mas de compreender suas limitações e combiná-las com métodos que ajudem a explicar o impacto real da publicidade. Em um ambiente cada vez mais automatizado, o papel do profissional tende a migrar da execução manual para a supervisão estratégica, análise crítica e definição de objetivos.
Fontes clicáveis:
Google Ads — novas ferramentas de dados e mensuração
Google — atualização do AI Max e transição dos Dynamic Search Ads
Google — novas ferramentas de IA para Ads e Analytics
Google — ferramentas para mensuração de campanhas de geração de leads
Meta — atualização da ferramenta de transparência de anúncios
IAB Tech Lab — padrões para tecnologia de publicidade digital
