OpenAI está oficialmente no negócio de publicidade. E não qualquer anúncio – anúncios superpremium, de primeira linha, com CPM de US$ 60. Esse é o território de preços das transmissões ao vivo da NFL, muito acima do CPM inferior a US$ 20 do Meta e a quilômetros de sua colocação programática média.
Por trás deste movimento agressivo está uma necessidade prática: calcular custos. A OpenAI espera queimar pelo menos US$ 9 bilhões este ano, e a publicidade é uma forma de compensar esse incêndio. Mas será que esse modelo nativo de conversação, rico em intenções, pode realmente oferecer o retorno que os profissionais de marketing esperam nessa faixa de preço?
A ascensão da “economia intencional”
Para entender a aposta da OpenAI, é preciso entender a mudança que ela propõe. No mundo da pesquisa tradicional, os anunciantes fazem lances em palavras-chave. Eles esperam interceptar a intenção de um usuário na fração de segundo que ela surge. No ChatGPT, essa intenção já é conhecida.
“A diferença fundamental é que a publicidade ChatGPT opera em um ambiente pós-intenção”, disse Caroline Giegerich, vice-presidente de IA do IAB. “Com a pesquisa, você licita palavras-chave para interceptar a intenção conforme os usuários a expressam. Com a IA conversacional, a intenção já foi identificada por meio do diálogo. A IA sabe não apenas o que você está procurando, mas também o contexto e as restrições por trás disso.”
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“A publicidade de busca opera na economia da atenção”, acrescentou Calvin Scharffs, vice-presidente de marketing da Orange 142. “Os usuários digitam consultas curtas e ambíguas, e os anunciantes inferem a intenção a partir de palavras-chave, comportamento passado e modelos de probabilidade. O ChatGPT opera na economia da intenção. Os usuários articulam suas necessidades direta e completamente em linguagem natural. Não há suposições.”
Essa mudança muda não apenas a forma como os anúncios são direcionados, mas também quando e como eles aparecem. “Em vez de interromper uma página de resultados de pesquisa”, disse Scharffs, “as marcas podem aparecer no exato momento em que a intenção está totalmente formada, dentro de uma decisão que o usuário já definiu”.
Precisão de dados versus opacidade de dados
Se este modelo é tão preciso, porquê a hesitação? Por um lado, os profissionais de marketing ainda não sabem que tipo de dados estão obtendo. A OpenAI provavelmente está usando dados de conversas internamente para exibir anúncios relevantes – por exemplo, exibindo anúncios de viagens se um usuário mencionar uma viagem. Mas não está claro quais parâmetros são expostos aos anunciantes, o que conta como “personalização” ou quão granular é realmente a segmentação.
“Provavelmente, a OpenAI está usando dados de conversas internamente para informar a segmentação (por exemplo, ‘esta pessoa está discutindo viagens, mostre anúncios de viagens’) sem compartilhar o conteúdo bruto da conversa com os anunciantes”, disse Nicole Green, vice-presidente analista do Gartner. “Mas a linguagem vaga deixa questões críticas sem resposta: quais parâmetros de segmentação os anunciantes realmente obtêm? O que a ‘personalização’ inclui? Que dados de desempenho ou público são fornecidos?”
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Em última análise, a menos que a OpenAI esclareça quais dados e controles os anunciantes realmente obtêm no ChatGPT, é impossível comparar de forma justa suas capacidades de segmentação com a Pesquisa, que teve décadas para construir um sistema maduro de insights de público, rastreamento comportamental e atribuição.
E depois há a questão da atribuição.
Quando um usuário vê um produto recomendado pela IA e também um anúncio dele, o que motivou o clique? Foi a lógica da IA ou o posicionamento do anúncio? Essa confusão entre orgânico e pago introduz uma complexidade que os anúncios de pesquisa não têm.
“Uma rotulagem clara e consistente é essencial”, disse Scharffs. “Se os usuários não conseguem distinguir imediatamente o que é pago e o que é orgânico, a confiança se desgasta rapidamente.”
Governança, risco e a lacuna do hype
Green vê a governação como um dos maiores desafios futuros.
“Nunca trabalhamos com nenhuma tecnologia nesta capacidade antes”, disse ela. “Para o marketing, isso significa que realmente precisamos elevar nosso perfil de risco. Especialmente para os setores regulamentados, significa trazer a conformidade e a questão jurídica para a conversa muito mais cedo.”
Ela também apontou para a lacuna de entusiasmo: “O maior impacto da IA no marketing este ano foi a necessidade de gerenciar expectativas. Há muita energia em torno da GenAI, dos agentes de IA, da IA emocional, dos clientes de máquinas – mas a maturidade de execução nem sempre está presente.”
O que vem a seguir é provavelmente mais radical. À medida que os agentes de IA começam a realizar transações em nome de humanos, os profissionais de marketing precisarão considerar não apenas as jornadas humanas, mas também as das máquinas.
Preparando-se para clientes de máquinas
“Prevemos que 15% da receita virá de clientes de máquinas até 2030”, disse Green. “Agentes sofisticados de IA comprarão e venderão de maneira muito parecida com as entidades corporativas fazem hoje. À medida que olhamos para o futuro do marketing, ele ficará realmente mais difícil. Precisaremos de jornadas humanas, jornadas de máquinas e combinações de ambos.”
Isso muda a forma como os profissionais de marketing abordam tudo, desde mensagens até UX e estrutura de dados. Caroline Giegerich aconselha que as marcas devem agora tratar a sua reputação como um conjunto de dados.
“As informações do seu produto precisam ser legíveis por IA”, disse ela. “Se uma IA não consegue entender facilmente o que você vende, para quem se destina e por que é diferenciado, você não será recomendado… A reputação da marca se torna uma entrada algorítmica. Avaliações, menções e validação de terceiros tornam-se sinais para saber se uma IA recomenda você.”
E neste novo ambiente, as relações diretas com a marca poderão renascer.
“Quando um usuário expressa uma intenção clara em um ambiente de conversação”, disse Scharffs, “há uma chance de uma marca aparecer diretamente – com sua própria voz, termos e experiência”.
Ainda não se sabe se o pedido de CPM de US$ 60 da OpenAI é justificado. Mas está claro que os ambientes alimentados por IA estão desafiando suposições antigas sobre como a publicidade funciona, o que significa segmentação e o que é um cliente.
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