Por André Dylewski, diretor de desenvolvimento de negócios Latam na RTB House.
A inteligência artificial continua transformando o marketing digital de forma acelerada, tornando-se um fator estratégico para empresas que buscam eficiência, personalização e escalabilidade em suas campanhas. Frente às inovações mais recentes no campo da IA, cabe uma análise um pouco mais aprofundada sobre o potencial de duas abordagens que têm ganhado maior destaque ultimamente: IA preditiva e IA generativa.
Enquanto a IA preditiva se concentra na análise de padrões para prever comportamentos futuros e gerar insights, a IA generativa eleva a automação criativa, produzindo conteúdos altamente personalizados e adaptados ao contexto do usuário. Hoje, ela é um dos maiores focos de atenção e investimento de equipes de marketing em empresas dos mais diferentes portes e segmentos.
Segundo dados da McKinsey, a IA generativa tem potencial para movimentar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões na economia global anualmente, sendo que 75% deste valor será gerado em quatro áreas principais, incluindo marketing e vendas. Para referência, o valor é superior ao PIB das principais economias mundiais em 2024, exceto Estados Unidos (US$ 29,27 trilhões), China (US$ 18,27 trilhões) e Alemanha (US$ 4,71 trilhões).
Este dado por si só ajuda a demonstrar o impacto da adoção das novas tecnologias baseadas em IA generativa e como elas serão preponderantes para anunciantes em busca de diferenciação e maximização de ROI. Mas ainda resta a pergunta: há outros caminhos que podem ser explorados? E a resposta é, sem dúvida, sim.
IA composta: por que a combinação de diferentes modelos de IA pode ser um diferencial
Ainda que a IA generativa esteja sob os holofotes atualmente, é inegável a importância desempenhada pelos modelos de IA preditiva para a publicidade digital até aqui. Seu papel está em transformar grandes volumes de dados em insights acionáveis, permitindo segmentações precisas, otimização de campanhas e previsões sobre o comportamento do consumidor. Dados da RTB House indicam que soluções baseadas em Deep Learning, um dos campos mais avançados da IA preditiva, são até 50% mais eficientes em campanhas de retargeting e 41% mais eficazes na recomendação de produtos se comparado a tecnologias menos avançadas.
No entanto, os algoritmos de Deep Learning podem ser aperfeiçoados se combinados a outros modelos. A lógica por trás disso é simples: a combinação de diferentes modelos de IA pode auxiliar na resolução de diferentes desafios de negócios e contribuir para o aprimoramento de soluções de ponta.
Na RTB House, por exemplo, estamos avançando na combinação de algoritmos de Deep Learning (IA preditiva) com modelos generativos baseados em linguagens GPT e LLM para melhorar a identificação de audiências com alta intenção de compra. Essa abordagem permite que os algoritmos analisem, além do comportamento do usuário, o contexto semântico das páginas visitadas, refinando a segmentação e o posicionamento dos anúncios exibidos. Em outras palavras, isso adiciona uma camada a mais de precisão, resultando em ganhos na performance geral das campanhas.
Com a crescente preocupação com privacidade e regulamentações sobre o uso de dados pessoais, soluções baseadas em IA generativa e preditiva representam uma alternativa estratégica para manter a personalização em ambientes onde a coleta de informações diretas do usuário se torna mais restrita. À medida que essas ferramentas evoluem, espera-se que a adoção de modelos híbridos se torne um padrão de mercado, com aplicações que contribuam para a otimização de campanhas e dos resultados gerados para os anunciantes.
Ao integrar os modelos preditivos e generativos de IA, as empresas mostram como essa abordagem pode transformar o marketing digital, oferecendo campanhas mais precisas e eficientes. Essa é a nova fronteira da publicidade digital – e as marcas que abraçarem essa revolução terão vantagem competitiva significativa nos próximos anos.
Neste contexto, a pergunta que fica para os anunciantes não é sobre qual modelo de IA adotar em suas estratégias de marketing, mas como podem combiná-las de modo a alcançar resultados ainda mais eficientes e com uma abordagem mais alinhada ao futuro da publicidade digital.
