Você ainda não decidiu comprar. Então por que o anúncio apareceu?

Imagine que você começa a pesquisar um produto.

Ainda não quer comprar.

Só está curioso.

Você assiste a alguns vídeos.

Procura avaliações.

Compara preços.

Entra em duas lojas.

Lê comentários.

Volta para pesquisar uma característica específica.

Depois procura uma alternativa mais barata.

Para você, são apenas pequenas ações.

Separadas, talvez não signifiquem nada.

Mas, quando observadas em conjunto, elas podem formar um padrão bastante diferente.

Você pode ainda não ter pensado:

“Vou comprar isso.”

Mas seu comportamento já começou a se parecer com o comportamento de alguém que está prestes a comprar.

É aí que entra a inteligência dos algoritmos.

O algoritmo não precisa saber o que você pensa

Existe uma diferença importante entre prever comportamento e ler pensamentos.

Plataformas digitais não precisam saber exatamente o que está passando pela sua cabeça.

Elas podem trabalhar com sinais.

O que você pesquisa.

O que assiste.

Em quais anúncios clica.

Quais páginas visita.

Quanto tempo permanece em determinados conteúdos.

Quais produtos compara.

Quais ações realiza depois de ver uma publicidade.

Em escala, esses comportamentos podem revelar padrões.

E padrões permitem estimativas.

O sistema não precisa concluir:

“Essa pessoa decidiu comprar.”

Pode trabalhar com algo mais parecido com:

“Esse conjunto de comportamentos se parece com o de pessoas que costumam comprar.”

Essa diferença é fundamental.

A intenção pode aparecer antes da declaração

É comum imaginar que a intenção de compra começa quando alguém procura diretamente um produto.

Mas ela pode surgir muito antes.

Primeiro aparece um problema.

Depois uma curiosidade.

Em seguida uma pesquisa.

Depois uma comparação.

Depois uma avaliação.

Finalmente, uma decisão.

O marketing tradicional muitas vezes tenta capturar o consumidor no último estágio.

Os algoritmos conseguem trabalhar com sinais dos estágios anteriores.

É por isso que alguém pode receber anúncios de determinado produto antes mesmo de admitir para si que está considerando comprá-lo.

Não necessariamente porque alguém “sabe” o que ela pensa.

Mas porque o comportamento começou a revelar uma direção.

O algoritmo aprende com milhões de comportamentos

Imagine uma plataforma observando milhões de jornadas de consumidores.

Ela consegue encontrar padrões que seriam praticamente impossíveis para um ser humano identificar manualmente.

Pessoas que fizeram determinada sequência de ações.

Pessoas que assistiram a determinado tipo de conteúdo antes de comprar.

Pessoas que pesquisaram determinadas características antes de converter.

Pessoas que visitaram determinadas páginas e depois abandonaram a compra.

Esses padrões podem ajudar sistemas automatizados a encontrar outras pessoas com comportamentos semelhantes.

É uma das razões pelas quais a publicidade digital deixou de depender exclusivamente de informações declaradas pelo consumidor.

O comportamento passou a ser um sinal.

E é justamente aí que o marketing fica mais sofisticado

O antigo marketing perguntava:

“Quem é o meu público?”

Idade.

Localização.

Sexo.

Interesses.

Agora, a pergunta pode ser muito mais dinâmica:

“Quem está demonstrando sinais de que pode precisar da minha solução neste momento?”

Essa mudança é enorme.

Uma pessoa de 35 anos pode ser um excelente público para determinado produto.

Mas isso não significa que esteja interessada nele hoje.

Outra pessoa de 22 anos pode estar demonstrando dezenas de sinais de intenção.

O contexto pode ser mais importante do que o perfil demográfico.

O comportamento pode dizer mais do que o cadastro

Imagine duas pessoas com o mesmo perfil demográfico.

Mesma idade.

Mesma cidade.

Interesses semelhantes.

Uma delas nunca pesquisou o produto.

A outra passou duas semanas comparando modelos, assistindo a avaliações e visitando páginas de venda.

Do ponto de vista da intenção, elas são completamente diferentes.

É por isso que os sistemas modernos de publicidade valorizam cada vez mais sinais comportamentais e contextuais.

O consumidor não precisa declarar:

“Estou interessado.”

Seu comportamento pode fornecer pistas.

Mas o algoritmo também erra

Existe uma tendência de tratar os algoritmos como se fossem capazes de prever qualquer coisa.

Não são.

Um comportamento pode ter várias interpretações.

Você pode pesquisar um produto porque pretende comprar.

Ou porque está fazendo um trabalho.

Pode assistir a um vídeo porque gostou do assunto.

Ou porque está tentando entender o que alguém está vendendo.

Pode visitar uma página várias vezes porque quer comprar.

Ou porque está comparando preços para outra pessoa.

O algoritmo trabalha com probabilidades e padrões.

Não com certezas absolutas.

Por isso, uma publicidade extremamente precisa também pode estar simplesmente interpretando errado o comportamento de alguém.

Existe uma consequência curiosa: às vezes o anúncio ajuda a criar a intenção

Aqui está uma parte ainda mais interessante.

O algoritmo pode identificar sinais de interesse.

Mas a publicidade exibida em seguida pode reforçar esse interesse.

Você pesquisa determinado produto.

Recebe um anúncio.

Vê uma demonstração.

Depois encontra uma oferta.

Começa a considerar a compra.

Nesse caso, o sistema não apenas respondeu a uma intenção.

Ele também participou da construção dela.

Essa fronteira é importante.

O consumidor pode acreditar que já queria determinado produto.

Mas parte da jornada foi influenciada pelo ambiente em que a decisão aconteceu.

O marketing está ficando menos sobre público e mais sobre momento

Durante muito tempo, a publicidade funcionou com grandes categorias.

“Mulheres de 25 a 40 anos.”

“Empresários.”

“Interessados em tecnologia.”

“Pais de crianças pequenas.”

Essas classificações continuam existindo.

Mas são relativamente estáticas.

A intenção é dinâmica.

Uma pessoa pode passar meses sem qualquer interesse em determinado produto e, depois de um acontecimento específico, entrar rapidamente em uma jornada de compra.

O algoritmo tenta identificar essa mudança.

E essa capacidade pode ser extremamente valiosa para anunciantes.

A questão da privacidade fica ainda mais importante

Quanto mais sistemas tentam compreender comportamento, maior fica a importância das regras sobre coleta, uso e proteção de dados.

Existe uma diferença entre utilizar dados de maneira legítima para melhorar uma experiência e criar sistemas que ultrapassam expectativas razoáveis de privacidade.

Por isso, o avanço da publicidade orientada por sinais também aumenta a importância de transparência, consentimento quando aplicável e controles sobre o uso de dados.

A eficiência da publicidade não elimina a necessidade de limites.

O verdadeiro poder está em antecipar o momento

Para uma empresa, existe uma diferença enorme entre encontrar alguém que pode comprar e encontrar alguém que está começando a considerar uma compra.

O primeiro é público potencial.

O segundo pode representar uma oportunidade imediata.

É por isso que a capacidade de identificar sinais de intenção se tornou tão importante.

O melhor momento para apresentar uma solução pode não ser quando o consumidor diz:

“Quero comprar.”

Pode ser alguns passos antes.

Quando ele começa a procurar.

Comparar.

Questionar.

Avaliar.

Conclusão

O algoritmo não precisa saber exatamente o que você está pensando.

Ele precisa apenas reconhecer padrões.

Uma pesquisa isolada pode significar pouco.

Mas dezenas de comportamentos conectados podem revelar uma mudança de intenção.

É assim que sistemas de publicidade conseguem, em determinadas situações, apresentar uma oferta antes mesmo de o consumidor admitir conscientemente que está considerando comprar.

Isso não é leitura de mente.

É previsão baseada em comportamento.

E talvez essa seja uma das maiores transformações do marketing digital.

A publicidade não precisa mais esperar você declarar que quer alguma coisa.

Ela pode tentar identificar quando você começa a agir como alguém que quer aquilo.

A grande questão, daqui para frente, será equilibrar essa capacidade de antecipação com algo igualmente importante:

até onde uma empresa deve tentar prever o consumidor sem ultrapassar os limites da privacidade?