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Cada vez mais orçamento publicitário é gerido através de plataformas de self-service, nas quais a IA influencia preços, distribuição e otimização. Para os profissionais de marketing surge assim um novo problema: estes sistemas ajudam a comprar alcance, mas ao mesmo tempo prosseguem os objetivos de negócio da plataforma que os opera.
A Marketing Dive refere previsões da Gartner segundo as quais, até 2028, mais de 70 por cento da despesa publicitária mundial e cerca de 80 por cento da despesa publicitária nos EUA deverão passar por sistemas de self-service em que a IA influencia de forma substancial a compra de media. O conselho central: usar a automação, mas não entregar as decisões orçamentais à plataforma sem verificação.
Porque é que a IA das plataformas não é neutra
Um sistema publicitário não otimiza no vácuo. A Google, a Meta, a Amazon e outras plataformas vendem, ao mesmo tempo, o inventário que os seus algoritmos recomendam. Assim, os interesses de quem compra e da plataforma podem divergir: os anunciantes querem resultados o mais eficientes possível, enquanto a plataforma quer aumentar receitas e ocupação.
Isto não significa que as recomendações automáticas sejam, em princípio, más. Significa, porém, que sugestões como aumentos de orçamento, posicionamentos adicionais ou públicos-alvo mais amplos não devem ser tratadas automaticamente como aconselhamento objetivo.
A alternativa prática é simples: definir previamente os objetivos da campanha, confrontar as recomendações com os seus próprios KPIs e testar as alterações de forma controlada. O quanto as plataformas automatizam hoje o trabalho operacional mostra também o nosso artigo sobre TikTok Ads com Agentic Hub e Symphony.
Menos variáveis, melhor controlo
Outro problema é a medição entre várias plataformas. Cada fornecedor trabalha com os seus próprios modelos de atribuição, janelas de dados e lógicas de otimização. Por isso, dois painéis podem avaliar a mesma campanha de forma diferente.
Em vez de automatizar simultaneamente o maior número possível de canais, pode fazer mais sentido limitar o número de variáveis e investir primeiro onde custos e resultados de negócio possam ser relacionados de forma clara. Sobretudo em orçamentos maiores, as equipas de finanças, de analytics ou parceiros independentes de medição devem ser envolvidos na avaliação.
A atual disputa sobre a tecnologia publicitária da Google mostra o quanto partes deste mercado já estão concentradas. Mais contexto oferece o nosso artigo sobre a decisão dos EUA contra a separação do negócio de adtech da Google. Também o novo modelo global de media da PepsiCo e da Publicis mostra como dados, tecnologia e compras estão hoje cada vez mais integrados.
O que os profissionais de marketing devem verificar concretamente
Antes de uma decisão orçamental automática, devem estar respondidas pelo menos quatro perguntas: que objetivo de negócio a campanha deve atingir? Que métrica representa de facto esse objetivo? A plataforma consegue demonstrar de forma plausível a relação entre investimento e resultado? E o resultado pode ser verificado fora do painel da plataforma?
Deve ter-se especial cuidado com campanhas novas e com poucos dados. Aí, sistemas automatizados podem rapidamente tirar conclusões de grande alcance a partir de poucos sinais. O mesmo vale para configurações totalmente automáticas entre canais, em que o planeamento de media, a distribuição do orçamento e a otimização são entregues simultaneamente a um único sistema.
A IA não substitui o juízo de media
A utilização produtiva situa-se, por isso, entre dois extremos. Quem rejeita qualquer automação abdica de ganhos de eficiência reais. Quem, pelo contrário, delega integralmente o planeamento, a compra e o controlo de resultados na mesma plataforma perde o controlo independente.
Para agências e equipas internas, o trabalho passa assim da operação para a avaliação: menos cliques manuais, mas mais responsabilidade na definição de objetivos, no desenho de experiências e na medição. Funciona de forma semelhante a medição moderna de retail media, como na abordagem programática acionada pelo tempo da Ace Hardware [](/blog/ace-hardware-wetter-programmatic-retail-media-2026/).