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O tráfego web automatizado está a tornar-se cada vez mais um problema de medição para os anunciantes. Segundo uma análise recente da Digiday, agências e marcas de e-commerce relatam que bots e agentes de IA estão a contaminar os sinais de retargeting, a atribuição e os modelos de público-alvo. Ao mesmo tempo, muitos retalhistas não querem bloquear agentes de IA legítimos, porque estes podem já gerar tráfego qualificado e compras.
Os bots já não afetam apenas os editores
A Cloudflare descreve atualmente mais de metade de todos os pedidos web como automatizados – incluindo bots clássicos, rastreadores e agentes de IA. Para os profissionais de marketing, o essencial é que automatizado não significa automaticamente sem valor. Os assistentes de IA podem pesquisar produtos, visitar páginas ou preparar processos de compra em nome de utilizadores reais.
O retalhista britânico John Lewis mostra isso também: segundo a Reuters, a proporção de pesquisas agênticas no seu próprio site subiu de 0,3 para 2,5 por cento num ano. A empresa investe, por isso, de forma direcionada em conteúdos que tanto as pessoas como os sistemas de IA conseguem interpretar melhor.
O problema surge quando o tráfego automatizado é tratado como interesse real dos utilizadores.
O retargeting pode receber sinais falsos
A agência de meios GoFish, entrevistada pela Digiday, relata para os seus clientes de e-commerce uma média de cerca de 80 por cento mais tráfego de bots do que no ano anterior. O retargeting seria especialmente afetado: os bots podem visitar páginas de produtos, encher carrinhos de compras ou acionar formulários de newsletter e, assim, entrar em públicos que mais tarde voltam a ser alvo de publicidade paga.
Nos clientes afetados, a GoFish reagiu com critérios de retargeting mais restritos. Segundo a agência, o CPM médio subiu por isso cerca de 20 por cento. Alguns anunciantes deslocaram orçamentos do retargeting programático clássico para plataformas como Google, Amazon ou Meta.
Estes valores são observações de uma agência e não um referencial geral de mercado. No entanto, mostram um problema estrutural: quanto melhor os bots imitam sinais humanos de intenção, menos uma simples visita à página basta como base para a compra de media.
Na atribuição, passa a contar a qualidade do sinal
Para os profissionais de marketing, a pergunta desloca-se assim de «Quantos utilizadores interagiram?» para «Que interações provêm provavelmente de interessados reais?». Tornam-se mais úteis os sinais com maior proximidade à compra – por exemplo, logins verificados, sessões recorrentes, etapas de formulário qualificadas ou transações efetivas.
Os dados próprios (first-party) também ganham cada vez mais importância. Podem ser associados de forma mais precisa aos eventos do negócio do que os sinais anónimos de sites provenientes de grupos abertos de retargeting. Em paralelo, as equipas precisam de uma classificação de bots mais rigorosa, em vez de bloquear de forma generalizada todo o tráfego automatizado.
Isto encaixa numa mudança mais ampla no mercado de publicidade digital: a IA na compra de media aumenta a necessidade de controlo independente, enquanto as plataformas continuam a automatizar a sua própria lógica de medição. Na Meta, por exemplo, a atribuição entre cliques e envolvimento foi recentemente reorganizada.
Bons agentes de IA e bots maus não são a mesma coisa
Para os retalhistas, isto cria um conflito de objetivos. Por um lado, scrapers, bots de fraude e sessões automatizadas podem degradar os dados de publicidade. Por outro lado, o comércio agêntico está a crescer: os utilizadores deixam sistemas de IA pesquisar, comparar e, em alguns casos, já executar ações nos sites.
A própria Cloudflare está, por isso, a apostar mais numa abordagem de classificação e quer dar aos operadores de sites mais controlo sobre quais os agentes que rastreiam conteúdos e com que finalidade. Para as equipas de marketing, a lógica deverá ser semelhante: não "bot ou humano" como única categoria, mas distinguir entre rastreadores de pesquisa, rastreadores de treino, agentes de utilizadores reais e tráfego automatizado suspeito.
O caso lembra também a pouca transparência que os anunciantes têm, por vezes, sobre os mecanismos por detrás dos sistemas de publicidade digital. Há poucos dias, a FTC processou a Amazon por alegados sobrecustos ocultos em leilões publicitários.
O que os marketers devem verificar agora
Quem trabalha intensamente com retargeting deve analisar separadamente picos de tráfego invulgares, sessões extremamente curtas, padrões técnicos repetidos e percursos de conversão pouco habituais. É especialmente importante perceber se os públicos-alvo se baseiam apenas em visualizações de páginas ou em eventos que refletem muito melhor a intenção real.
A tendência mais ampla é clara: com mais agentes de IA na web aberta, o tráfego não se torna automaticamente mais valioso. Para o performance marketing, a capacidade de distinguir a procura real da atividade automatizada passa a ser um componente próprio da estratégia de medição.
Fontes: Digiday, Cloudflare, Reuters