A sensação de que seu celular está “escutando” suas conversas para exibir anúncios logo após você falar sobre um produto é uma experiência comum para muitos. No entanto, esse fenômeno não é causado pela escuta ativa do seu aparelho, mas por uma série de algoritmos e dados que são coletados e analisados em tempo real. Esse processo envolve muito mais do que apenas escuta, trata-se de um complexo sistema de personalização de anúncios baseado em big data, machine learning e inteligência artificial (IA).
Marcell Rosa, Gerente Geral e Vice-Presidente de Vendas na América Latina da Clevertap, uma plataforma de marketing digital especializada em retenção e engajamento de usuários, explicou ao Portal N10 que “não é que o celular está ouvindo, mas sim que tudo o que fazemos na internet gera dados. Cada passo da nossa navegação, desde as buscas que fazemos, até os sites que acessamos e os conteúdos com os quais interagimos nas redes sociais, ajuda as empresas a entender o momento exato de anunciar um produto para o usuário.”
Essa tecnologia por trás dos anúncios personalizados utiliza algoritmos avançados de machine learning e IA para analisar grandes volumes de dados. Esses sistemas buscam padrões e preferências dos usuários, tornando possível que um produto ou serviço apareça como uma sugestão imediata, assim que você expressa algum tipo de interesse, mesmo sem precisar mencionar explicitamente o produto.
Marcell Rosa destacou que, quando um anúncio aparece exatamente no momento em que você está pensando sobre um produto ou tema específico, isso é fruto de uma análise precisa: “Quando acontece, esse timing perfeito entre o assunto que está acontecendo e o aparecimento instantâneo de um anúncio sobre o tema vai sempre gerar a dúvida se o aparelho está nos ouvindo”, afirmou o executivo. Essa técnica é o resultado de uma combinação de dados de comportamento, compras anteriores e interações com conteúdos online, que, ao serem cruzados, permitem que os anunciantes ofereçam conteúdos altamente relevantes para os consumidores.
Segundo um estudo da McKinsey, 71% dos consumidores esperam interações personalizadas, e 76% se sentem frustrados quando isso não acontece. Marcell Rosa pontuou que essa expectativa de personalização está cada vez mais presente no comportamento dos consumidores: “Adotar uma estratégia que se baseia em tecnologias avançadas para entender seus clientes e suas necessidades especiais é um grande diferencial no marketing dos dias atuais. Ela ajuda a construir um relacionamento mais íntimo com o cliente, fazendo com que ele confunda se está se comunicando diretamente com a marca.”
No cenário atual, machine learning e IA estão cada vez mais integrados às estratégias de marketing digital. Esses recursos têm o poder de transformar a maneira como as marcas interagem com os consumidores, tornando a publicidade mais direcionada e eficaz. Ao analisar o comportamento digital dos usuários, as empresas conseguem antecipar as necessidades de seus clientes e personalizar ofertas de acordo com suas preferências.
Porém, esse modelo de personalização também levanta questões sobre privacidade digital. O uso de cookies, o rastreamento de comportamento e a coleta de dados pessoais têm gerado debates sobre a transparência nas práticas de marketing digital. Muitas vezes, o consumidor não tem clareza sobre como suas informações estão sendo usadas e qual é o nível de controle que ele tem sobre isso. A discussão sobre a privacidade e o consentimento para o uso de dados ainda está longe de ser resolvida e é uma questão que precisa ser abordada pelas empresas com mais transparência.
Esse modelo de publicidade personalizada está revolucionando o marketing digital, mas também exige mais responsabilidade por parte das empresas em relação à privacidade e à transparência. Para os profissionais de marketing, usar a tecnologia de IA de forma ética e eficaz não só melhora a experiência do cliente, mas também ajuda a fortalecer a fidelização e a confiança do público com a marca.
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