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Como usar publicidade contextual para ampliar receita

Graças à inteligência artificial, a segmentação contextual atingiu um maior nível de precisão, imitando o comportamento humano por meio do machine learning

Sem cookies, as publicações precisam adotar outros métodos de gerar receita (PeopleImages/Getty Images)

Sem cookies, as publicações precisam adotar outros métodos de gerar receita (PeopleImages/Getty Images)

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Publicado em 26 de julho de 2022 às 15h50.

O adiamento da "morte" dos cookies, conforme anunciado pelo Google, não muda o fato de que é preciso se preparar para o novo cenário, que revela uma oportunidade única de as publicações aumentarem seu faturamento com publicidade sem perderem a confiança dos consumidores. Com o emprego de tecnologias inovadoras, o mercado editorial pode seguir monetizando até a porção da sua base de clientes mais atenta a questões de privacidade.

Toda marca conta com o marketing para construir confiança. Com o fim dos cookies, as publicações precisam adotar outros métodos de gerar receita. A hipótese mais acessível é utilizar para segmentação os dados primários, ou seja, as informações que os consumidores fornecem voluntariamente.

Para quem não tiver as ferramentas necessárias nem escala suficiente para tirar proveito dos dados primários para segmentação, a solução está na publicidade contextual, uma forma de garantir que os anúncios cheguem ao público-alvo sem coletar informações pessoais, o que a LGPD restringiu bastante. É um cenário ganha-ganha, em que a confiança do usuário é preservada, protegendo a marca sem abrir mão da receita com anúncios.

O contexto é a chave

A publicidade contextual é um processo automatizado que utiliza Inteligência Artificial para direcionar anúncios em páginas de web relevantes para um determinado público, considerando diversas métricas, como palavras-chave, conteúdo das imagens e o ambiente da página, o que garante ao anúncio um inventário correto, no site mais apropriado para cada marca.

A IA Contextual aperfeiçoou a análise de cada conteúdo. Processando padrões de linguagem natural, obtém-se uma visão mais precisa do conteúdo quando comparada ao uso exclusivo de palavras-chave, permitindo uma visão semântica do conteúdo ao analisar não apenas o texto, mas também o tom e o sentimento do texto e das imagens. Isso coloca à disposição dos anunciantes uma solução confiável e eficaz para um posicionamento adequado de suas campanhas.

Bloquear determinadas palavras-chave com potencial conotação negativa pode induzir ao erro. Imagine um conteúdo sobre um GP de Fórmula 1, por exemplo. A prática levaria ao bloqueio de um anúncio simplesmente porque as palavras “acidente” e "crash" aparecem no artigo. Só que o texto, na verdade, falava a respeito do avanço da tecnologia de segurança no esporte.

A segmentação contextual é eficaz na melhoria da experiência do usuário e no recall da marca, funcionando como uma alternativa segura dos anunciantes se conectarem com seus clientes, ao mesmo tempo que pode ser extremamente lucrativo. Pesquisas mostram que é possível apurar uma receita incremental de 2,5 vezes com anúncios apropriados e não intrusivos.

Novas percepções

Pelo menos 72% das pessoas sentem-se monitoradas por anunciantes e empresas terceiras enquanto navegam online. E os riscos potenciais de segurança na coleta de dados superam os benefícios na opinião de 81% delas.

A publicidade contextual apresenta uma oportunidade para os publishers protegerem suas marcas e criarem um sentimento positivo no consumidor. Ao veicular publicidade relevante, precisa e não intrusiva em suas plataformas, estão proporcionando uma experiência mais agradável, o que pode aumentar a audiência recorrente e atrair novos clientes por meio do boca a boca positivo.

Otimização da estratégia

Como as mudanças no setor são dinâmicas, os profissionais de mídia são obrigados a reconsiderar e refinar sua estratégia de divulgação. A pandemia provocou uma mudança na jornada de compra do cliente, passando da pesquisa de marcas específicas para buscas mais abrangentes e explorando novos caminhos.

De acordo com o levantamento Cenp - Meios, a publicidade online no Brasil alcançou em 2021 um market share de 33,5%, ocupando a segunda posição no ranking das mídias que receberam mais investimento, atrás apenas da TV aberta (45,4%).

Os anunciantes sabem que um único anúncio posicionado incorretamente pode ter consequências negativas para sua marca. Por isso, é preciso monitorar o uso de linguagem natural com melhor desempenho, que esteja obtendo maior engajamento para selecionar anúncios com base apenas em conteúdo positivo.

Machine learning e IA

A crescente aversão do consumidor em relação a marcas que utilizam dados pessoais para exibir anúncios provocou o crescimento da publicidade contextual. Os profissionais de mídia, por meio de IA e machine learning, podem obter maior eficiência, precisão e segmentação mais sofisticada.

Graças à Inteligência Artificial, a segmentação contextual atingiu um maior nível de precisão, imitando o comportamento humano por meio do machine learning. Ao programar os anúncios relevantes nos lugares mais indicados, os profissionais de mídia oferecem uma melhor experiência ao usuário, que consumirá anúncios efetivamente relevantes.

*Daniel Freixo é vice-presidente para a América Latina da Seedtag

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