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A publicidade no Facebook deixa 2026 de ser um exercício de segmentação por interesses o mais granular possível e passa a depender sobretudo de bons sinais: dados próprios (first-party) de qualidade, um acompanhamento fiável das conversões, criativos diferenciados e margem suficiente para os modelos de entrega da Meta. Um guia atual da Hootsuite sobre segmentação de anúncios no Facebook resume os modelos de público disponíveis hoje. O essencial, porém, não é uma única funcionalidade nova, mas a direção que a Meta tem seguido no seu sistema publicitário há vários anos.
Quatro formas de chegar ao público
No Gestor de Anúncios, os públicos continuam a dividir-se, em termos gerais, em quatro grupos: públicos detalhados clássicos, segmentados por demografia, interesses e comportamento; públicos personalizados criados a partir de dados próprios ou de interações; públicos semelhantes (Lookalike); e os públicos do Advantage+.
A diferença está sobretudo no grau de controlo. Nos públicos manuais, o anunciante define com mais precisão quem pode ser atingido. O Advantage+ utiliza essas indicações mais como sinais e deixa o sistema da Meta procurar, para além disso, pessoas em que a conversão pareça mais provável. Por isso, a Hootsuite tem razão ao sublinhar que, em muitas configurações do Advantage+, os públicos semelhantes e os interesses devem ser vistos mais como um ponto de partida do que como um limite rígido.
Para campanhas de prospeção, esta é uma lógica diferente da antiga máxima de que "quanto mais preciso, melhor". A precisão resulta cada vez mais da própria entrega, desde que o sistema receba sinais de conversão utilizáveis.
A Meta continua a reconstruir a entrega com IA
A própria Meta descreve 2026 uma utilização bem mais intensa de IA no seu sistema publicitário. No artigo "2026: AI Drives Performance", a empresa explica que o seu Generative Ads Recommendation Model (GEM) foi treinado com mais capacidade de cálculo e sequências de comportamento mais longas. Segundo a Meta, estas alterações levaram, no quarto trimestre 2025, a 3,5 por cento mais cliques em anúncios no Facebook e a mais de um por cento de conversões adicionais no Instagram. Um novo modelo de execução para o Feed, as Stories e os Reels do Instagram terá ainda aumentado a taxa de conversão em três por cento.
Trata-se de dados fornecidos pelo próprio fabricante e não de benchmarks independentes. Ainda assim, mostram com clareza aquilo que a Meta otimiza: menos segmentação estática e mais seleção baseada em modelos sobre qual o anúncio mais provavelmente adequado a cada impressão.
Para as equipas de social media, isto significa também que a qualidade dos criativos está cada vez mais ligada à segmentação. Quanto mais os diferentes ganchos, formatos, mensagens e ofertas se distinguirem, mais sinais o sistema pode usar na entrega. Como testar conteúdos orgânicos antes das campanhas pagas já o descrevemos no guia sobre marketing no Instagram 2026. Para produzir visuais diferentes, pode ainda ser útil o nosso guia sobre imagens geradas por IA para redes sociais.
Os dados próprios (first-party) ganham importância
As alterações em matéria de privacidade e a menor disponibilidade de sinais fora das plataformas aumentaram o peso dos dados próprios. Os públicos personalizados criados a partir de listas de clientes, de interações no website ou de contactos já existentes nas plataformas continuam, por isso, a ser importantes, tal como uma ligação bem configurada entre o Meta Pixel e os sinais do lado do servidor através da Conversions API.
Sobretudo para empresas na Alemanha e na UE, a base de dados não é apenas uma questão técnica. Nos termos para públicos personalizados baseados em listas de clientes da Meta, o anunciante compromete-se a dispor dos direitos, autorizações e de um fundamento jurídico adequado para os dados carregados. Um endereço de e-mail encriptado (hash) não se torna, portanto, automaticamente material publicitário juridicamente isento de problemas.
Quem pretende trabalhar de forma geral com mais dados próprios e atribuição encontra uma abordagem relacionada no nosso artigo sobre a Simon Media Network e os dados first-party no retail media.
O que se pode testar na prática
Para a angariação de novos clientes, 2026 é mais indicado como uma comparação estruturada do que como um dogma: uma variante Advantage+ com um público amplo contra um público definido manualmente, ambos com os mesmos criativos e o mesmo objetivo de conversão. Assim consegue perceber-se se a liberdade adicional do sistema traz, na sua conta, resultados realmente melhores.
O retargeting continua, em contrapartida, a ser um campo em que os públicos personalizados e as exclusões claras fazem sentido. Clientes existentes, quem abandonou o carrinho, visitantes do site ou pessoas com determinadas interações têm uma ligação concreta com a empresa – aqui, a definição do público não é apenas um sinal de suposição.
Além disso, é importante não avaliar os públicos isoladamente. Custo por resultado, qualidade das conversões, margem de contribuição e efeito incremental são mais informativos do que uma taxa de cliques o mais baixa possível ou um público especialmente pequeno.
A verdadeira mudança: o targeting torna-se um sistema de sinais
O targeting no Facebook Ads não desaparece. Apenas muda de papel. Demografia, interesses, públicos semelhantes e públicos personalizados continuam a ser ferramentas. Ao mesmo tempo, a IA da Meta decide cada vez mais qual combinação de utilizador, criativo, posicionamento e momento recebe efetivamente um anúncio.
Para os profissionais de marketing, o trabalho desloca-se assim do microtargeting interminável para três tarefas: melhores dados próprios, medição mais fiável e mais variantes criativas de qualidade. Quem configura estas bases de forma sólida dá ao sistema automatizado material suficiente para otimizar de forma eficaz.