No passado, a ideia de oferecer uma solução MMM automatizada me assustava. As soluções do tipo caixa preta, que carecem de transparência, são tão perturbadoras para mim quanto para os clientes. No entanto, o desafio está no fato de que os clientes agora exigem velocidade e relevância para garantir que o MMM prospere como deveria. Eles exigem mais modelos em seu portfólio, maior granularidade para levar em conta a fragmentação dos canais e resultados e recomendações mais rápidos com base nas campanhas e condições de mercado mais recentes. Se o MMM não conseguir atender a essas demandas, os clientes poderão recorrer a informações de fácil acesso, arriscando a possibilidade de tomar decisões incorretas com base em dados inadequados.

Portanto, acredito que é nosso papel, como consultores experientes, aproveitar o poder da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML) para atender a essas necessidades e, ao mesmo tempo, garantir que ainda tenhamos uma compreensão completa das decisões que estão sendo tomadas no processo. Devemos orientar a máquina, estabelecer limites para a IA e, às vezes, intervir para fornecer informações que os algoritmos talvez não conheçam ou não consigam encontrar no momento. Os avanços da IA e do ML devem ser utilizados para criar os modelos principais, simplificar os testes de hipóteses e lidar com o trabalho pesado. E precisamos entender que um modelo por si só fornece percepções limitadas. Nós (os consultores) devemos preencher a lacuna entre o modelo e as recomendações acionáveis, traduzindo as estatísticas e os números em uma linguagem que os clientes entendam e possam implementar.

A melhor abordagem combina a velocidade das máquinas com a habilidade detalhada do econometrista. É a fusão dos recursos de IA com a experiência dos consultores que produz os resultados mais valiosos. Se você se sentir carente de algum desses aspectos, recomendo que entre em contato conosco. Teremos o maior prazer em discutir melhor nossa abordagem, garantindo que você se beneficie do melhor dos dois mundos.

A IA e o ML oferecem um imenso potencial para o MMM, mas devem ser aproveitados de forma criteriosa e supervisionada. Ao orientar as máquinas, estabelecer limites e fornecer conhecimento humano, podemos liberar todo o poder da IA e, ao mesmo tempo, garantir recomendações precisas e acionáveis. Vamos abraçar a sinergia entre a tecnologia e os insights humanos para impulsionar o sucesso no cenário dinâmico do marketing.

Para obter mais informações sobre como podemos ajudar com sua medição de eficácia de marketing ou modelagem de mix de mercado, visite nossa página de medição ou entre em contato conosco.

Em primeiro lugar, a Salesforce anunciou seu novo produto, o Marketing Cloud Growth Edition, que foi projetado para colocar os dados ao alcance das marcas para ajudá-las a crescer. Em segundo lugar, a Salesforce está estendendo o acesso gratuito ao Data Cloud a todos os clientes do Marketing Cloud e do Marketing Cloud Account Engagement, dando a eles acesso a ferramentas que podem ser usadas para impulsionar resultados de negócios mais fortes com o Einstein 1. Isso inclui aumentar a velocidade de comercialização, gerar conteúdo mais relevante, aumentar as conversões e a capacidade de conectar conversas em todo o relacionamento com o cliente. Ambos os anúncios serão lançados nas Américas em fevereiro deste ano e na região EMEA no segundo semestre de 2024.

Não importa se você está experimentando o Marketing Cloud pela primeira vez ou se já está firmemente estabelecido na plataforma, as notícias têm implicações promissoras para todos. Continue lendo para saber o que os anúncios significam para sua equipe.

O Data Cloud ajuda marcas de qualquer tamanho a preparar e otimizar os recursos de IA generativa.

Este é um momento empolgante para ser um profissional de marketing; a IA generativa deu início a uma era de transformação liderada pelo marketing e novos fluxos de trabalho que nos ajudam a fazer nosso trabalho de forma mais inteligente e rápida. De acordo com a pesquisa Generative AI Snapshot Survey da Salesforce, 71% dos profissionais de marketing afirmam que a IA generativa eliminará o trabalho pesado e permitirá que eles sejam mais estratégicos. Mas a IA só é tão boa quanto seus dados; dados de alta qualidade são essenciais para alimentar modelos e insights precisos na plataforma Einstein 1.

E é aí que entra o Data Cloud. O acesso gratuito ao Data Cloud abre as portas para que ainda mais empresas usem a plataforma pela primeira vez, ajudando-as a criar uma base sólida de dados que servirá e simplificará suas jornadas de transformação de IA.

O Data Cloud está se tornando rapidamente a principal plataforma de dados de clientes, graças à sua capacidade de se conectar a vendas, serviços, marketing, comércio, fidelidade, publicidade de terceiros e aplicativos legados. Anteriormente, a Salesforce anunciou acesso gratuito para clientes do Sales Cloud e Service Cloud com edições Enterprise ou Enterprise Unlimited.

O Marketing Cloud Growth Edition aplica a automação de marketing para ajudar as marcas a crescer.

O lançamento do Marketing Cloud Growth Edition expandirá o acesso da plataforma ao mercado de pequenas empresas pela primeira vez. De fato, essa nova edição do Marketing Cloud foi projetada para ajudar as marcas a expandir seus negócios. Desde a entrega mais rápida de campanhas e conteúdo com IA confiável até a melhor personalização do relacionamento com o cliente com dados, o Marketing Cloud Growth Edition aplica a automação de marketing para ajudar as pequenas empresas a conectar suas equipes e gerar receita em uma plataforma única e intuitiva.

Os benefícios da plataforma incluem ajudar as equipes pequenas a fazer mais com menos recursos. Isso significa que as pequenas equipes podem dedicar mais tempo à construção de bases de dados sólidas - dados que serão essenciais para o sucesso da IA generativa - e aproveitar os recursos de IA corporativa pela primeira vez. O Marketing Cloud Growth Edition elimina algumas das barreiras tecnológicas de entrada que as pequenas empresas enfrentam na implementação da IA, ajudando-as a se atualizarem com menos dores de cabeça.

E se eu já for um usuário do Marketing Cloud?

O Marketing Cloud Growth Edition pode ser a novidade mais legal do mercado, mas não há necessidade de migrar de um Marketing Cloud existente para esse. O Marketing Cloud Growth Edition traz, de fato, novas funcionalidades, mas esperamos ver mais inovações no Marketing Cloud Engagement e no Marketing Cloud Account Engagement, que colocarão cada plataforma em pé de igualdade. Isso significa que todos os clientes do Marketing Cloud podem esperar mais boas notícias no horizonte.

Se você já é um usuário do Marketing Cloud ou está apenas começando a usar o Marketing Cloud Growth Edition, teremos prazer em ajudá-lo a aproveitar ao máximo os recursos da plataforma. Tendo um assento no Conselho Consultivo de Parceiros do Salesforce Marketing Cloud e fazendo parte do programa piloto do produto, estou entusiasmado em ver a plataforma se tornar mais acessível a um número ainda maior de empresas, concedendo-lhes acesso a ferramentas de dados robustas e de nível empresarial pela primeira vez - especialmente em um momento em que isso é tão crucial para entrar na nova economia de IA.

Para aqueles que usam o Marketing Cloud em qualquer uma de suas formas, oferecemos orientação sobre como conectar sua estratégia de dados e implementar recursos à medida que são lançados. Para os usuários do Data Cloud, podemos ajudá-lo a perceber o papel dos dados além do contexto do gerenciamento de relacionamento com o cliente, como uni-los a funções de IA generativas.

Desbloqueie o poder da IA com o Salesforce.

Ambos os anúncios recentes da Salesforce serão notícias bem-vindas para os profissionais de marketing que estão ansiosos para acelerar suas jornadas de transformação de IA. Embora o Marketing Cloud Growth Edition e o acesso sem custo ao Data Cloud sejam especialmente benéficos para empresas menores, uma estratégia de dados sólida é importante para organizações de qualquer tamanho - e, independentemente da escolha do Marketing Cloud, podemos ajudá-lo a aproveitar ao máximo os dados de seus clientes na plataforma.

Tem alguma dúvida sobre o Marketing Cloud Growth Edition? Confira o anúncio da Salesforce para saber mais.

A maratona pelo progresso em IA deve ser feita com responsabilidade e com transparência, e é por esse motivo que estamos acompanhando ativamente todos os pormenores desse contexto. Transformações impactantes continuarão relevantes para o sucesso das empresas e do nosso trabalho, seja em performance e/ou agilidade.

O Google Gemini, então, foi uma maneira desse motor de busca continuar investindo em formas de otimizar suas ferramentas, os modelos de base e toda a infraestrutura de seus produtos – tudo isso baseado, claro, nos princípios para confecção de IA, já disponibilizados há algum tempo. 

Novamente, segundo Sundar Pichai:

“Agora, estamos dando o próximo passo em nossa jornada com o Gemini, nosso modelo mais hábil até agora, com desempenho de última geração nos melhores benchmarks da indústria.”

Certo, mas qual é o avanço com o Gemini? O que ele faz exatamente?

Continue acompanhando o artigo, pois é sobre isso que ele trata.

O que é o Google Gemini? Qual sua funcionalidade?

O Gemini vem para impulsionar o trabalho do Google DeepMind – “área” responsável por criar algoritmos por machine learning, com foco na realização de tarefas e resolução de uma variedade de problemas – desde jogos de tabuleiro, questões matemáticas ou de lógica, até problemas complexos que envolvam medicina, por exemplo.

O DeepMind, então, foi responsável pelo lançamento do Gemini – uma IA capaz de “compreender, operar e combinar diferentes tipos de informações, incluindo texto, imagem, áudio e vídeo” – o que é um grande diferencial dentre todas as disponíveis de forma gratuita até então.

O Gemini, ainda, pode ser dividido em três “versões”, sendo a Ultra a mais robusta (prevista para começo de 2024), capaz de fazer tarefas altamente complexas. Depois, temos a versão Pro – com potencial para escalar grande variedade de projetos – e a Nano, que é mais focada em trazer eficiência para tarefas mais rotineiras.

Porém, independentemente do seu tipo, o Gemini foi desenvolvido desde o início para a multimodalidade – ou seja, casar o raciocínio em texto, imagens, vídeo, áudio e/ou código e a capacidade de ser útil aos usuários em qualquer circunstância. 

Qual seu grande diferencial?

O principal diferencial do Gemini é a geração de texto de forma mais natural e a compreensão de imagens e vídeos. Dessa forma, é uma ferramenta que é capaz de gerar, acima de tudo, insights.

Segundo o CEO do Google, o avanço está no fato de seus recursos ajudarem a “(...) compreender informações complexas, sejam elas escritas ou visuais. Isso o torna excepcionalmente hábil em descobrir conhecimentos que podem ser difíceis de discernir em meio a grandes quantidades de dados.”

E como usar essa inteligência artificial?

O Google indica que o Gemini Pro está sendo disponibilizado junto a outros recursos. Diante disso, para acessá-lo, é preciso navegar pelo Bard, por exemplo, via uma conta Gmail.

No entanto, não consegui testá-lo dessa forma – perguntei ao meu Bard se ele já usava o Gemini e ele disse que não.

Diante disso, fiz login pelo link disponibilizado na página do AI for Developers.

O que perguntar para essa IA?

Como mencionado em diversos artigos da web a respeito do Gemini, os prompts direcionados a ele podem ser diversos. Abaixo, estão os principais:

• Problemas matemáticos;
• Códigos de programação;
• Conceitos complexos;
• Análises e interpretações de texto, imagem e vídeo;
• Perguntas criativas;
• Gerar texto e imagens;
• "Destravar" a criatividade;
• Otimização de trechos de conteúdos textuais;
• Automação de processos;
• Ganho de agilidade;
• Correção ortográfica;
• Verificação da qualidade de imagens;
• Etc.
  
   

Nesse sentido, basta esperar alguns segundos para que o Gemini entregue uma resposta a partir do prompt colocado – que pode ser feito por texto ou comando de voz. 

Os próximos passos da IA são relacionados ao aumento de sua janela de contexto para que ele consiga processar ainda mais informações.

Eu aproveitei o acesso ao Gemini e resolvi fazer alguns testes com os mesmos prompts para entender como, na prática, ele se difere do GPT 3.5. Confira a seguir.

Perguntas sobre uma imagem específica

O primeiro teste foi com uma imagem. Usei uma figura qualquer de um corpo humano e risquei uma parte específica nela.

O Gemini (usando prompt livre) me respondeu de forma sucinta, repetindo parte da minha pergunta e sem mais detalhamento.

No caso do ChatGPT 3.5, eu não tive abertura da interface para compartilhar a imagem e apenas perguntei se sua versão free já fazia leitura de imagens e essa foi a resposta:

Válido destacar que a versão paga do GPT (a 4 em diante) faz leitura de imagens da mesma forma. Mas, nesse caso, estamos comparando ambas as ferramentas considerando suas versões free.

Perguntas sobre interpretação de texto e imagem

Aproveitei o recurso de imagem para entender se o Gemini conseguia interpretar um texto aleatório, aliar isso a leitura e compreensão de uma imagem e, claro, me dar uma resposta assertiva.

Para isso, colei no Gemini o print de uma das questões de português do Enem de um ano aleatório.

Novamente, ele acertou, mas foi super sucinto – o que é ótimo para quem quer consumir uma resposta rápida e continuar com as demandas do trabalho ou estudos.

Perguntas mais técnicas (no caso, sobre Química)

Para uma pergunta sobre Química (retirada de uma das provas disponibilizados no site do 

Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)), foi utilizado o prompt model – que mais se assemelha a uma conversa mesmo, como no GPT.

Aqui estão as respostas:

Gemini

ChatGPT

O Chat da OpenAI, no caso, chegou ao mesmo resultado indicado pelo Gemini e em uma estrutura bastante parecida, mas sua linguagem pareceu bem menos técnica e mais didática. Além disso, ele me apresentou uma conclusão – nesse caso, eu poderia ler apenas o último parágrafo para ter minha pergunta respondida diretamente.

Google Gemini versus ChatGPT?

É claro que, diante dessa jornada pelo universo de IAs, muitos profissionais já começaram a perceber diferenças entre as aplicações, habilidade e resolutividade de ferramentas como o ChatGPT.

Em um report disponibilizado pela New Atlas, foi destacado, mediante um teste de compreensão massiva de linguagem multitarefa (composto por cerca de 57 situações problema das áreas da história, matemática, direito e medicina), que Gemini tem uma capacidade resolutiva muito maior que outras IAs generativas.

A IA do Google foi capaz de superar o GPT-4, que fechou o teste com uma pontuação de acerto de 86,4%. Nesse mesmo teste, especialistas humanos alcançaram 89,8%.

Na minha experiência pessoal, achei a interface do GPT 3.5, por enquanto, um pouco mais prática – o que colabora com o dia a dia de trabalho que é, em sua maioria, mais corrido. Porém, ele tende a alucinar em alguns momentos a depender do prompt indicado.

Mas, será que o fato do chat ser mais “resolutivo” colabora com seu uso massivo? Mesmo com as alucinações ou sem a opção de leitura de imagens, ou utilização de comandos por voz em sua versão free? Será que o Gemini não é, então, muito mais convidativo e, consequentemente, será muito mais popular?

Não sabemos ainda. O que sabemos, por enquanto, é que o Gemini ainda está sendo lançado e, provavelmente, passará por muitos aprimoramentos.

Vamos seguir acompanhando!

Entre elas estão a implementação bem-sucedida da inteligência artificial nas estratégias de marketing, o advento de novas interfaces para interagir com a tecnologia e a criação de uma nova classe de experiências que são mais imersivas e personalizadas do que nunca. Vamos mergulhar de cabeça!

As bases de dados continuam sendo cruciais para a implementação bem-sucedida da IA.

"Os clientes corporativos continuarão a enfatizar a criação de recursos internos de IA, o que aumentará muito a demanda por dados e os sistemas necessários para gerenciá-los em escala", prevê Tyler Pietz, EVP global de dados. De fato, uma base sólida de dados é o preço de entrada para uma implementação bem-sucedida de IA, especialmente porque as marcas vão além dos cookies de terceiros para entender melhor seus públicos e criar propriedade sobre seus dados. Ao criar primeiro fluxos de dados novos, preditivos e prescritivos que alimentam os fluxos de trabalho de IA, as marcas podem garantir que suas implementações de IA não sejam apenas bem-sucedidas, mas que também evoluam automaticamente e melhorem constantemente a precisão dos insights e das previsões.

Isso pode ser visto em nosso serviço gerenciado profissional Monks.Flow, anunciado recentemente, que conecta talentos treinados em IA, as mais recentes ferramentas de IA, software corporativo e microsserviços em fluxos de trabalho eficientes e automatizados. Ao integrar o Monks.Flow ao ecossistema do Salesforce, por exemplo, trazemos a capacidade criativa de que as marcas precisam para personalizar as jornadas dos clientes em um nível granular. Essa parceria nos permite cumprir a promessa do digital: personalização um a um em escala.

A estrutura de marketing evoluirá para permitir o conteúdo em escala.

As marcas estão se preparando para outra grande mudança em 2024: a transformação de sua estrutura de marketing. "Os clientes estão mudando de modelos tradicionais para estruturas de conteúdo em escala. Esses modelos de conteúdo continuam a ser personalizados, alguns dos quais são criados internamente, enquanto outros dependem de terceiros", diz Dave Carey, Global EVP, Studio & Embedded Solutions.

Carey, que tem experiência em ajudar as marcas a criar estúdios internos e serviços incorporados e lidera o Studio.Monks, vê uma oportunidade de oferecer uma visão que prioriza a tecnologia para as marcas que desejam mudar sua estrutura de marketing. Em vez de se concentrar apenas na parte de talentos da implementação, por exemplo, as marcas podem se organizar em torno de fluxos de trabalho centrados em IA, projetados para permitir uma colaboração perfeita. "A IA está mudando a forma como o conteúdo é criado. Os clientes estão procurando agências de transformação de IA para ajudá-los a entender e implementar novas maneiras de criar conteúdo", diz ele.

Os profissionais de marketing terão como objetivo integrar mídia, conteúdo e comércio.

A IA pode ajudar com muito mais do que a criação de conteúdo, servindo como uma força integradora de conteúdo, dados e mídia, uma meta importante que a VP, Media Enablement - GTM New Business Victoria Milo vê surgir em 2024. Impulsionadas por uma reorganização do cenário de mídia - incluindo a consolidação de parceiros e agências de mídia - e uma desaceleração do crescimento no setor de mídia, as marcas buscarão cada vez mais resolver os desafios de mídia com soluções que não sejam de mídia alimentadas por IA.

As inovações em plataformas baseadas em IA conectarão as percepções do cliente e as experiências do usuário.

A própria plataforma de uma marca é um ótimo local para alinhar melhor as percepções comportamentais e a experiência do usuário. Felizmente, as plataformas de experiência digital, como o Adobe Experience Manager, estão integrando recursos de IA para atender a esses objetivos, diz Remco Vroom, líder de plataformas de negócios e comércio eletrônico, que lidera a Platform.Monks. Esses recursos permitem que as marcas apliquem recursos de aprendizado dinâmico para antecipar e se adaptar às necessidades do usuário com velocidade e precisão notáveis.

OAdobe Sensei é um exemplo, que combina IA generativa com fluxos de trabalho integrados para oferecer experiências ao cliente em uma escala antes inimaginável. Enquanto isso, a Salesforce está incorporando recursos de IA generativa que permitem que as equipes produzam conteúdo e jornadas enriquecidos em escala, utilizando os dados dos clientes. Essa integração da IA nas plataformas de experiência digital continuará a revolucionar a forma como as marcas respondem às necessidades dos usuários em tempo real.

Esses recursos ajudam a destacar nossa própria abordagem de desenvolvimento de plataformas: gerar insights comportamentais acionáveis e, em seguida, aplicar esses insights para criar uma experiência superior para o usuário. "À medida que desenvolvemos soluções digitais mais inteligentes, nosso objetivo é liderar a mudança, estabelecendo um novo padrão para ecossistemas digitais que pensam, aprendem e crescem. O futuro é o desempenho em primeiro lugar, orientado por dados e capacitado por IA", diz Vroom.

O primeiro influenciador global com tecnologia de IA entrará no bate-papo.

Ao longo dos anos, os influenciadores virtuais têm, bem, aumentado significativamente sua influência. O que esses humanos digitais fazem, dizem e compartilham com seus públicos ainda é elaborado por equipes de pessoas reais, como os mascotes fictícios de antigamente, mas este ano, a vice-presidente executiva e diretora global de Social, Amy Luca, que lidera o Social.Monks, espera ver um influenciador verdadeiramente global, gerado por IA, entrar em cena. "Essa personalidade geradora de IA será capaz de se comunicar em qualquer idioma em escala, conectar-se com culturas e será treinada para ser segura para a marca", diz ela. Provavelmente será um estilo de vida de influenciador de moda, semelhante a Lil Miquela, mas permitirá um nível completamente novo de comunicação individual com o consumidor em escala. Outra possibilidade: trazer as pessoas de volta à vida.

Os profissionais de marketing elevarão o papel das experiências imersivas da marca.

Os seres humanos virtuais são apenas uma das maneiras pelas quais as marcas podem alimentar melhor as interações individuais em escala. E, de modo geral, Jordan Cuddy, EVP Global de Experiência e líder da Experience.Monks, espera ver as marcas se concentrarem mais fortemente em elevar as experiências dos consumidores em 2024 e nos anos seguintes, citando um relatório recente que mostra que 71% dos executivos planejam aumentar o marketing de marca em 2024, enquanto apenas 46% pretendem fazer o mesmo com o marketing de desempenho.

Mas os profissionais de marketing enfrentam um dilema: o desempenho é fácil de medir - pense em impressões, taxas de cliques e impressões - mas a morte do cookie desafiará essas estratégias. Enquanto isso, é mais difícil medir a eficácia de uma experiência de marca imersiva. "As agências precisam ser capazes de fornecer o ciclo de feedback sobre o ROI (fidelidade, conversão, engajamento, sentimento e opinião) na mudança para experiências mais imersivas", diz Cuddy - uma oportunidade que provavelmente será ajudada pelo ponto anterior de Milo sobre a integração de estratégias sob o mesmo teto.

A inteligência emocional será fundamental para atingir o público.

Da mesma forma, Jonny Singh, chefe de design de marca e líder da Brand.Monks, vê uma oportunidade para experiências de marca emocionalmente ressonantes em 2024. "À medida que a tendência de personalização se intensifica, as marcas naturalmente elevarão as interações a um novo nível de inteligência, adaptando as experiências intrinsecamente às preferências individuais", diz ele. "No entanto, em meio à onda tecnológica, o elemento emocional continua sendo fundamental, enfatizando a importância e o poder de contar histórias."

Com um cenário de incerteza global, o conteúdo emocionalmente ressonante em toda a jornada do cliente ajudará muito as marcas a manter a relevância e a resiliência. "As marcas que estarão na vanguarda este ano serão aquelas que combinam função e emoção, usando lógica e magia para pensar, fazer e criar novos futuros, agora", diz Singh.

A computação ambiente começará a se tornar popular.

Além dos seres humanos virtuais, a computação ambiente é outra evolução convincente de como nos envolveremos com a tecnologia. Brady Brim-DeForest, CEO da Formula.Monks, nossa prática de serviços de tecnologia, prevê o surgimento de um software verdadeiramente difundido e transparente alimentado por IA. "Vejo 2024 como o início do surgimento da verdadeira computação ambiente. Acho que olharemos para o meio da década de 2020 como o 'pico da tela' - o futuro do trabalho está chegando rapidamente e, em grande parte, será sem tela", diz ele. Se você já interagiu com um assistente de voz em um alto-falante conectado ou em um dispositivo vestível, então você já mergulhou no futuro sem tela. Agora, a IA generativa tornará esses agentes mais inteligentes e mais reativos às necessidades do usuário.

Brim-DeForest espera que a forma como interagimos com a tecnologia evolua para além da fala verbal, como visto em tecnologias emergentes como a Neuralink. Os implantes cerebrais podem estar um pouco distantes, mas a computação ambiente não está longe de ser alcançada; em um episódio recente do Projeto Nex6, Brim-DeForest explicou como o software seguiu uma tendência de abstração que tornará essas experiências sem tela inevitáveis - e mais naturais, integrando-se perfeitamente às nossas rotinas diárias.

A inovação em IA se concentrará menos na propaganda e mais na praticidade.

Com base na perspectiva de Brim-DeForest sobre o uso contínuo da tecnologia, Sander van der Vegte, vice-presidente de tecnologia emergente e P&D do Labs.Monks, vê uma mudança iminente em direção a aplicativos de IA mais acessíveis e práticos após um ano de propaganda.

Van der Vegte observa uma mudança do hype em torno da IA para uma abordagem mais pragmática e mais realista sobre os recursos e casos de uso da IA. "Seu resultado é muito bom, mas não é excelente de imediato", acrescenta ele, criando a necessidade de modelos sob medida que se integrem ao pipeline de produção de uma marca.

Um brinde ao próximo ano!

O tempo dirá se essas previsões se concretizarão em 2024. Independentemente disso, a convergência de IA, novas interfaces e experiências imersivas está oferecendo novas oportunidades para as marcas se conectarem com seus públicos de maneiras significativas e inovadoras. As marcas que navegarem com sucesso nesse terreno serão aquelas que se adaptarem rapidamente, criarem bases de dados robustas e abraçarem o potencial da IA.

A Experiência Generativa de Busca (SGE), ou "Páginas de Resultados de Mecanismos de Busca (SERPs) generativas", como eu a chamo, serve como um facilitador para aqueles que buscam encontrar informações na Web com maior velocidade. Em vez de depender apenas de pesquisas baseadas em palavras-chave, você pode fazer perguntas completas e até mesmo acompanhar com perguntas adicionais, imitando o estilo de conversação da interação com um chatbot baseado em modelo de linguagem.

Entretanto, desde seu lançamento, surgiram várias discussões sobre essa inovação - suas vantagens, desvantagens e possíveis limitações. Para os profissionais de marketing de conteúdo e SEO, a pergunta permanece: o que esse recurso significa para o nosso trabalho?

Quais são as principais mudanças que veremos na SERP?

Com base nos vários snippets em destaque e nos resultados aprimorados disponíveis atualmente, é evidente que o SGE realmente aumentará muito o acesso dos usuários às informações. E se você está pensando: "Preciso de uma resposta rápida para uma pergunta e quero que ela esteja em um local de fácil acesso que me permita navegar por páginas complementares para me aprofundar", então o Google continuará incomparável.

É como obter tudo o que você precisa em uma única pesquisa. E isso faz sentido, certo? Afinal, o Google detinha uma participação no mercado global de 90,6% em junho de 2023, conforme relatado pela Similar Web. Além disso, de acordo com o relatório The State of Search da Semrush, cerca de uma em cada cinco pesquisas resultou em um clique no primeiro resultado de pesquisa. Esses números são significativos e, quando falamos de cliques nas primeiras posições, também estamos nos referindo a visitas a sites que têm uma mentalidade que prioriza o usuário, promovem a criação de conteúdo de qualidade, respeitam as práticas recomendadas das avaliações EEAT, estão em conformidade com o sistema de conteúdo útil do Google e contribuem para o envolvimento do usuário no canal.

Em termos de interface, a maior mudança trazida pelo SGE está na seção superior da página de resultados de pesquisa. Essencialmente, as respostas generativas substituem a lista tradicional de URLs pagos, proporcionando aos usuários uma experiência mais imersiva e semântica.

A imagem abaixo fornece uma ilustração mais clara, embora seja importante observar que há diversas variações de resultados, dependendo do tipo de pesquisa, que explorarei a seguir.

Vamos dar uma olhada em alguns outros exemplos que encontrei.

1. Pesquisa informativa para uma figura pública

Ao pesquisar uma figura pública, o Painel de conhecimento ainda é exibido e o SGE pergunta se você deseja gerar algo a partir dele. Como o Painel de conhecimento normalmente oferece informações abrangentes sobre figuras públicas ou marcas, desde que as informações na página correspondente da Wikipédia sejam confiáveis, o SGE parece reconhecer que talvez não seja necessário gerar ou sintetizar outras informações.

2. Pesquisa transacional

No caso de uma pesquisa de intenção transacional, a SERP é predominantemente ocupada por anúncios. Ao chegar ao final da primeira rolagem, o SGE solicita mais uma vez que você gere informações, mas não o faz automaticamente. Como a consulta de pesquisa envolve uma palavra-chave transacional em vez de uma palavra-chave informativa/transacional ou comercial (como "melhores telefones para comprar na Black Friday"), o SGE parece compreender que o usuário pretende visualizar os preços diretamente. Para isso, os resultados do Shopping fornecidos são considerados suficientes.

3. Pesquisa geolocalizada

Nesse exemplo de pesquisa geolocalizada, o SGE não aparece na primeira guia, e os resultados orgânicos não são alterados de forma alguma. Isso provavelmente se baseia no mesmo raciocínio do exemplo anterior.

4. Pesquisa informativa sobre saúde

No caso de uma pesquisa de intenção informativa, o SGE gera uma resposta abrangente e exibe os três primeiros resultados orgânicos como snippets na lateral. Esse formato permite que os usuários que buscam informações detalhadas acessem um artigo completo. Essa é uma das principais vantagens que imagino no cenário da Experiência Geradora de Pesquisa: os usuários que visitam blogs ou plataformas semelhantes provavelmente serão mais qualificados e envolvidos com o conteúdo que escolherem explorar.

5. Pesquisa informativa sobre finanças

Em outra pesquisa que envolve uma intenção híbrida, englobando aspectos informativos e comerciais, o SGE é exibido de forma condensada, enquanto uma lista de Featured Snippets oferece resultados mais abrangentes logo abaixo. No entanto, devido a limitações de espaço, o SGE exige que os usuários cliquem em "Ver mais" para acessar as informações completas. Ao expandir a exibição, o SGE fornece dicas um pouco mais generalizadas em comparação com os resultados em destaque - imagem abaixo.

Pesquisa informativa sobre jogos

Em uma pesquisa com intenção puramente informativa, o SGE aparece mais uma vez de forma condensada, com o blog da Ingram classificado como o principal resultado orgânico. Além disso, uma caixa "As pessoas também perguntam" está visível abaixo. Para os profissionais de SEO, é importante observar que, de acordo com os dados da Insight Partners, 57% dos links de resultados mencionados pelo SGE são derivados de toda a primeira página de resultados orgânicos. Isso significa que, se sua marca aparecer nessa página, há uma probabilidade significativa de que ela seja referenciada pela IA e, consequentemente, mantenha alta visibilidade.

Como as marcas podem se preparar para o SGE e ter sucesso nesse novo cenário?

De acordo com as informações que temos até o momento, o SERP mudará. No entanto, essa não é a primeira vez que temos que nos acostumar com as mudanças, não é mesmo? Como em outras ocasiões, estamos sempre nos preparando para futuras alterações do Google. O grau em que isso representa um desafio para as marcas depende da qualidade e do foco que elas colocam no SEO e no marketing de conteúdo.

O SGE não altera o princípio central do SEO, que é garantir visibilidade e relevância. É importante, portanto, que vejamos isso como uma nova era para as marcas que desejam visibilidade orgânica qualificada e já estão trabalhando duro para isso. Ainda será muito necessário:

• Continuar evoluindo e buscando melhores práticas para ranqueamento orgânico, focando em conteúdos que priorizem estar em primeiro lugar o usuário e que respondam à intenção de busca.
• Aumentar o cuidado durante a produção de artigos, observando a expertise no segmento, otimizando recursos e diferentes formas de se destacar no SGE.
• Garantir um entendimento contínuo e aprofundado do SGE, aprofundando-se em conceitos como a Otimização para Mecanismos de Resposta (AEO), por exemplo, em vez de considerá-la uma "vilã" no cenário de SEO.
• Continue a aderir ao princípio de que o conteúdo é rei, e sua qualidade sempre será fundamental, com ênfase ainda maior no compartilhamento de pesquisas e dados autênticos, conteúdo gerado pelo usuário (UGC) e utilização de vários formatos de mídia. Incorpore a inclusão linguística, palavras-chave de campos semânticos relacionados e adapte-se à intenção de pesquisa híbrida. Além disso, garanta uma estrutura HTML otimizada.

Para ter sucesso nesse novo cenário, é preciso mergulhar nele e estudá-lo minuciosamente. É exatamente isso que minha equipe e eu estamos fazendo, e recomendamos que todos os interessados no assunto façam o mesmo. Se a sua marca ainda não priorizou o SEO, o marketing de conteúdo e o trabalho essencial necessário para atrair novos usuários e preencher o topo do funil, agora é um excelente momento para fazer isso. Se necessário, procure uma equipe de especialistas que possa ajudá-lo a diagnosticar, detectar, otimizar, medir e, é claro, elevar seu site ao topo.

As marcas costumam se deparar com um dos dois problemas comuns ao fazer os primeiros movimentos em IA: ou entendem os benefícios da tecnologia, mas não sabem por onde começar, ou montam um monstro de Frankenstein de soluções e ferramentas pontuais que, em última análise, estão desconectadas umas das outras - inibindo o potencial da IA. Resolver esses desafios operacionais é o nosso ganha-pão como parceiro de consultoria, pois usamos IA todos os dias e desenvolvemos nossas credenciais na tecnologia na última década.

A integração estabelece as bases para a transformação da IA.

Uma das principais oportunidades da IA é que ela atua como um integrador de sistemas, ingerindo dados e insights de todas as unidades de negócios e pontos de contato com o cliente para aprimorar a experiência do cliente e criar novas eficiências. Pelo menos, essa é a ambição. Cada elemento do mix de marketing - dados, mídia, criatividade e tecnologia - deve ser combinado para que a IA seja implantada em seu potencial máximo.

Nos últimos cinco anos, defendemos a necessidade de um parceiro de serviços de marketing integrado que possa unificar cada uma dessas práticas. Esse processo estabeleceu as bases para a criação de um fluxo de trabalho de ponta a ponta, alimentado por IA, que se estende e mescla cada um de nossos recursos. Nosso recente lançamento do Generation AI, um relatório formativo lançado em colaboração com a Salesforce, oferece uma visão de como a tecnologia está ajudando as equipes a moldar toda a área de marketing, desde o insight até a ideia e a execução.

A quebra de silos e a criação de uma cultura de experimentação aceleraram nossa capacidade de criar essa oferta madura de IA para as marcas. Na verdade, a experimentação com IA faz parte do nosso negócio há muito tempo, com o Co-CEO de Conteúdo Wesley ter Haar dizendo à VentureBeat em 2017: "[A IA] nos permitirá redirecionar nossos esforços para o que realmente vai impactar o projeto de forma significativa - que é a visão de design, o pensamento de design e a verdadeira liderança criativa"

No entanto, os experimentos em IA há muito tempo são relegados ao âmbito de P&D, e não às mãos dos talentos do dia a dia. Quando o boom da IA generativa surgiu repentinamente há um ano, tornando a tecnologia muito mais fácil de usar para as pessoas, independentemente de seu conhecimento em IA, nossa equipe se reuniu com entusiasmo em torno dos canais do Slack dedicados ao brainstorming de maneiras que poderiam ajudá-los em seu trabalho.

Esse espírito colaborativo amadureceu de experimentos casuais a sprints de inovação que levam a tecnologia aos seus limites, a produtos e serviços criados sob medida para as marcas. Basta ver nosso trabalho com o BMW Group, no qual criamos uma plataforma de criação de música com tecnologia de IA que celebrou a parceria da marca com o festival de EDM Tomorrowland. Os fãs de música de todo o mundo puderam criar sua própria faixa de festival personalizada, selecionando diferentes opções de humor, ritmo e sentimento, permitindo a expressão criativa em um nível sem precedentes.

Um fluxo de trabalho coeso e de ponta a ponta supera os atos aleatórios do digital.

Cada marca pode ter uma necessidade diferente de IA: aprimorar a experiência do cliente, superar as restrições de produção, ativar os dados do cliente ou até mesmo uma combinação dessas necessidades. É por isso que criamos um pipeline flexível e orientado por IA que conecta uma ampla variedade de microsserviços proprietários e de terceiros em um único fluxo de trabalho.

Além de facilitar o desenvolvimento de conteúdo em escala, o fluxo de trabalho tem o potencial de eliminar os silos entre o marketing e as partes adjacentes da empresa. Por exemplo, imagine se a sua equipe de design de produtos pudesse compartilhar renderizações em 3D usadas para iterar ativos que, em seguida, são testados quanto ao desempenho, identificando, por fim, os ângulos do produto e outras variáveis no criativo que melhor atendem aos interesses dos clientes. Combinando design de produto, produção criativa, modelagem de mix de mercado e insights de clientes, esse fluxo de trabalho resulta em um flywheel que pode informar futuros designs e conteúdos de produtos.

"Experimentar a IA é importante, mas o que é mais importante são os fluxos de trabalho de negócios", diz Michael Dobell, cofundador e vice-presidente executivo de inovação. "A IA gerou a necessidade de transformação do fluxo de trabalho, e nós os orientamos nessa mudança, liberando ganhos de desempenho, reduzindo os custos de produção e encontrando novas formas de trabalho." Embora o marketing possa ser o lugar mais natural para a IA causar impacto no momento, ela é, na verdade, um prenúncio de uma transformação mais ampla dos negócios - e essa visão, por sua vez, define uma nova expectativa para o papel que os parceiros de agência precisarão desempenhar para ajudar as marcas a chegar lá.

Para a Kraft Heinz, adotamos uma abordagem estratégica para ajudar sua agência interna, a The Kitchen, a identificar onde e como a IA poderia gerar alto valor, aumentando a eficiência, economizando custos e elevando a produção criativa. Junto com a equipe, desenvolvemos um roteiro que abordou quatro pontos principais: segurança de dados, adoção interna, teste de casos de uso e estabelecimento de estruturas adaptáveis. No geral, o envolvimento resultou em etapas iniciais acionáveis para que a própria equipe interna da marca tomasse medidas calculadas em direção à maturidade da IA.

Um brinde a muitas outras vitórias na corrida da IA.

Sempre nos consideramos um parceiro da nova era e da nova era para as marcas mais inovadoras do mundo. Ganhar o título de Agência de IA do Ano da Adweek demonstra que já estamos à frente - e bem a tempo no início do que tem sido chamado de quarta Revolução Industrial.

Veja o que mais temos feito com a IA aqui.

E as oportunidades existem. Somente nos últimos meses, concluímos três sprints de inovação em colaboração com alguns de nossos principais parceiros de nuvem. Primeiro, unimos forças com a Amazon Web Services (AWS) para hospedar um desafio em vários fusos horários para criar ferramentas internas de IA usando o Amazon SageMaker. Algumas semanas depois, o Google nos deu, na qualidade de um grande cliente do Workspace, a chance de brincar com o Vertex AI e levar a tecnologia ao limite em dois eventos de vários dias focados em experimentação.

Desde o início, o objetivo desses sprints é beneficiar nossos parceiros de nuvem, além do nosso próprio negócio, à medida que colaboramos na solução dos principais desafios do setor, desenvolvendo casos de uso que geram resultados de marca e fortalecendo nossas parcerias.

Aproveitar todas as oportunidades para aprimorar nossa experiência.

A configuração dos sprints de inovação é a seguinte: junto com nossos parceiros - neste caso, a AWS e o Google - apresentamos um desafio. Depois disso, nosso talento dedica seu tempo e sua criatividade para apresentar ideias e executá-las usando as tecnologias de IA do parceiro.

As necessidades das marcas estão no centro de cada sprint. A privacidade, por exemplo, é sempre um fio de ouro brilhante, pois a maioria das marcas se preocupa muito em garantir que tudo esteja são e salvo. A colaboração com a AWS e o Google para desenvolver ferramentas de IA garantiu que estivéssemos operando em um ambiente seguro para a privacidade em suas plataformas de computação em nuvem. Por exemplo, quando você implanta um projeto na Vertex AI, ele fica em uma espécie de sandbox no seu próprio ambiente de hospedagem, o que significa que ele só extrai dados de uma base de conhecimento que você controla. Quanto ao Amazon SageMaker, esse serviço é compatível com o GDPR.

Quando se trata de projetos orientados por IA totalmente hospedados por nossos parceiros, nosso arquiteto técnico e um de nossos arquitetos de soluções certificados pela AWS, Ben Moody, diz: "Costumávamos lidar com projetos de IA com ferramentas de alto nível, como o Amazon Rekognition e o Transcribe, entre outros. Com o Amazon SageMaker, podemos ser totalmente flexíveis, abrangendo qualquer solução personalizada de IA, necessidades de alta privacidade de dados de IA e requisitos de baixa latência."

Ao desenvolver soluções orientadas por IA para marcas, é fundamental conhecer todos os recursos, bem como as limitações das ferramentas com as quais você está trabalhando. Como destaca nossa tecnóloga sênior de criação, Angelica Ortiz, "Usamos muitas das ferramentas mais recentes de nossos parceiros de nuvem, e esses sprints de inovação são uma ótima oportunidade para dedicar formalmente o tempo necessário para testar seus recursos." Esses testes em estágio inicial nos permitem entender realmente os limites do que estamos fazendo com determinadas ferramentas - e, como resultado, McDonald diz: "Novas ideias são geradas em torno de todas as diferentes maneiras de usar uma tecnologia, o que vai aparecer 100% em nosso trabalho com o cliente."

Acelerar a experimentação para gerar resultados para as marcas.

Como qualquer pessoa que trabalha no campo da tecnologia sabe, a experimentação tem um efeito cascata. Quer você se depare com um obstáculo ou descubra uma nova possibilidade, você está sempre expandindo seus conhecimentos e habilidades. Mas essas ondas têm um alcance muito maior do que apenas o criativo, o designer ou o desenvolvedor individual. Ao experimentar a criação de nossas próprias ferramentas de IA em parceria com as principais marcas de tecnologia, podemos criar soluções verdadeiramente elaboradas e personalizadas para nossos clientes. Sejamos honestos, as ferramentas de IA de grande porte não podem fazer isso (ainda).

"Com ferramentas como o SageMaker e o Vertex AI sendo disponibilizadas para nós, podemos realmente turbinar nossos processos de experimentação", diz McDonald. "E então, podemos alimentar esses aprendizados de IA generativa em nossos projetos existentes e em novas propostas para a AWS e o Google como nossos clientes." Como se vê, a maioria das soluções que nossos Monks apresentam durante esses sprints de inovação são transferíveis e podem ser agrupadas e aplicadas a vários outros cenários.

O feedback é uma ondulação muito poderosa. Quando um sprint é concluído, sempre compartilhamos nossos aprendizados com o objetivo de ajudar nossos parceiros de nuvem a aprimorar suas ferramentas. Por exemplo, Moody diz: "Durante o desafio de IA com a AWS, tínhamos dez equipes com membros em diferentes fusos horários e, por isso, percebemos rapidamente que não era fácil configurar uma estratégia perfeita de MLOps e monitoramento. Como nossa equipe teve a sorte de ter contato direto com a AWS, eles nos apoiaram imediatamente e forneceram recursos de aprendizado para futuras iterações de produção."

Da mesma forma, os sprints de inovação nos permitem oferecer aos nossos parceiros de nuvem uma nova e empolgante abordagem de suas tecnologias. "Eles trabalham em seus produtos há anos e anos, portanto, podemos oferecer novas perspectivas e, às vezes, até descobrir bugs no sistema, aplicando o que sabemos usando a tecnologia deles. Enquanto eles nos ajudam a aprender mais sobre essas tecnologias, nós lhes damos um feedback valioso sobre como eles podem melhorar seus produtos e serviços, portanto, é realmente uma situação em que todos saem ganhando", diz Ortiz. E, como um bônus divertido, muitas vezes nossos parceiros ficam animados para explorar territórios desconhecidos juntos.

Cultivar relacionamentos com parceiros é um processo contínuo.

Esse sentimento de empolgação para continuar experimentando foi repetido por todos os participantes e organizadores de nossos recentes sprints de inovação, inclusive por mim. Agora, tudo o que nos resta fazer é continuar reservando tempo para que possamos desenvolver continuamente nossas ideias criativas inspiradas nas tecnologias que nossos parceiros de nuvem gentilmente nos disponibilizam. Nossa engenheira de soluções técnicas, Sarah Sheppard, destacou que é ótimo "finalmente ter tempo para criar um impulso em algo. Temos tantas coisas no dia a dia que podem nos atrasar, então reservar um tempo e criar um espaço para que possamos manter nossas ideias em andamento - acho que essa é a melhor coisa que esses sprints fazem por nós" Sua equipe, por exemplo, teve várias semanas para desenvolver ideias, enquanto recebia treinamento sobre as ferramentas de IA. "Isso fez com que toda a experiência parecesse um sprint, pois tentamos fazer o máximo que pudemos no tempo alocado", acrescenta Sheppard.

Em última análise, esse tempo gasto em experimentos com tecnologias existentes e na criação de novos aplicativos nos permite não apenas impulsionar soluções técnicas para nossos parceiros de nuvem (e para nós mesmos), mas também levar nossas parcerias adiante. Como Sheppard me diz: "Uma das melhores partes desses sprints tem sido trabalhar com nossos parceiros e ver onde estão suas cabeças em um contexto totalmente diferente. Em vez de entrar em contato com eles para falar sobre um incêndio que precisava ser apagado, agora eu estava enviando uma mensagem para dizer que tinha algumas ideias legais e se poderíamos trabalhar juntos." No final, quando se trata de jogo em equipe, você sempre quer ter certeza de que está adicionando um pouco de diversão ao jogo.

É claro que, ao longo do caminho, já vi minha cota de coisas que não prestam - todos nós nos lembramos de "inovações" exageradas, como as TVs 3D, que prometiam mudar a forma como criamos e consumimos vídeo. Mas, de vez em quando, surge algo que inegavelmente mudará o mundo. Recentemente, essa é a inteligência artificial generativa, mas ainda vejo algumas marcas evitarem a tecnologia, preocupadas com seus riscos.

Como criativo, não estou preocupado com a possibilidade de a IA tirar meu emprego, como outros poderiam fazer. Estou mais preocupado com o fato de que, ao não adotar a IA, corro o risco de ser deixado para trás. O mesmo risco é verdadeiro para as marcas que relutam em incorporar a IA em seus fluxos de trabalho. Por quê? A IA está tornando a criatividade mais acessível do que nunca; o conteúdo cinematográfico e de alta qualidade não é mais exclusivo de poucos habilidosos.

A democratização da IA tornará algumas coisas mais fáceis, mas não sem desafios.

A tecnologia sempre transformou o processo criativo - em alguns aspectos, tornando-o mais simples e, em outros, exigindo que os profissionais de criação adotem novos conjuntos de habilidades. Quando a trilogia O Senhor dos Anéis ultrapassou os limites, ela levou à criação de novas tecnologias, como a captura de movimentos e sua evolução para a captura de desempenho, e novos focos de talentos projetados para aproveitar ao máximo essas inovações. Hoje, a IA também está desafiando todos nós a nos adaptarmos.

Primeiro, há a necessidade de aumentar a escala da produção. A velocidade de criação de conteúdo com IA está aumentando a expectativa de fazer mais. Nesse sentido, a IA não necessariamente facilita a produção de conteúdo; ela a torna mais sofisticada e aumenta o potencial criativo. Deixar uma marca continua sendo um desafio.

Já vimos isso antes com o CGI. Hoje, você pode renderizar uma cena em três minutos no Maya que antes levava seis horas. No entanto, ao abrir o programa, ele se parece mais com um software de engenharia do que com algo criativo. A montagem de uma cena requer tanto conhecimento de matemática quanto de design. Para usar a tecnologia em seu potencial máximo, é necessário ter confiança para adotá-la e mexer com ela.

O maior risco é não fazer nada.

É fácil para as marcas se limitarem ao que é familiar. Eu me identifico com isso; lembra-se do que eu disse sobre estar preso em meus hábitos? Mas aqueles que descansam sobre os louros correm o risco de perder participação de mercado para os desafiadores que são mais rápidos e adotam a experimentação. Marcas menores e influenciadores já estão aproveitando a disponibilidade de ferramentas avançadas de vídeo para deixar sua marca. Fechar essa lacuna é fundamental para reduzir o risco de serem esquecidas.

Ao longo da minha carreira, testemunhei o poder transformador da integração da tecnologia e da experimentação ao próprio DNA criativo, e estou confiante de que essa abordagem continuará a gerar sucesso para as equipes criativas que ousarem adotá-la. Na minha equipe, estamos elevando nossos talentos, que já são os melhores da categoria, aumentando seu processo criativo com IA. Como equipe, entendemos que isso pode exigir que sujemos um pouco as mãos e, às vezes, que tenhamos que conversar com um chatbot mais do que o esperado, mas as recompensas são imensas. Ao incorporar as ferramentas de IA em todas as etapas do processo criativo, desde a ideação até a arte conceitual e muito mais, permitimos a nós mesmos - e aos nossos clientes - superar as limitações padrão, turbinar nossa produção e criar um conteúdo cativante que deixa um impacto duradouro. E mal podemos esperar para ver como isso se desenvolverá ainda mais.

Comece pequeno, mas pense grande.

A boa notícia para as marcas avessas ao risco é que você não precisa escolher entre ser muito conservador ou muito experimental, jogando a cautela ao vento. Não há necessidade de uma abordagem binária para saber se você está dentro ou fora da adoção da IA; há muito espaço para experimentar dentro das grades de proteção. Você só precisa começar a brincar com as maneiras mais simples de aprimorar seu resultado (como gerar vários cenários com IA ou substituir digitalmente produtos para tornar o conteúdo mais dinâmico e personalizado) e iterar a partir daí à medida que sua equipe se torna mais qualificada.

Se um criativo com 20 anos de carreira pode adotar a IA com confiança e sem reservas, você também pode! Embora o boom da IA possa parecer um território inexplorado, não é a primeira vez que precisamos nos adaptar de forma criativa - e com as novas expectativas dos clientes e o aumento da concorrência por meio da democratização da criação de conteúdo, não há melhor momento do que agora para começar. Caso contrário, você poderá ficar para trás.

Embora eu acredite que a busca continuará a prosperar e a gerar resultados para os anunciantes, a forma como compramos publicidade na busca está, sem dúvida, mudando, assim como a própria página de resultados do mecanismo de busca (SERP). Uma das maiores mudanças na forma como compramos publicidade no ecossistema do Google tem sido o Performance Max (PMax). Trata-se de um tipo de campanha sem palavras-chave, impulsionado por IA, que utiliza modelos de aprendizado de máquina para otimizar lances e posicionamentos em todo o Google (incluindo a pesquisa) a fim de atingir um objetivo central. Os anunciantes não dão lances em palavras-chave específicas; em vez disso, confiam na IA para gerenciar os lances e a segmentação por meio de sinais do público-alvo, do próprio site/URLs do anunciante e de recursos criativos. Isso veicula anúncios em toda a rede do Google para combinar consultas de busca e comportamento de navegação com aqueles que têm maior probabilidade de converter na ação desejada. Portanto, embora a experiência de pesquisa seja semelhante para o usuário, a forma como nós, profissionais de marketing digital, compramos anúncios de pesquisa está mudando rapidamente.

A adoção inicial do Performance Max foi mista e específica por setor — agora a maré está mudando.

Os anunciantes adotaram o PMax com graus variados de preparação, muitos resistindo à perda de controle a que se acostumaram com os anúncios do Google ao longo dos anos. Nos primeiros dias do PMax, eu também senti essa hesitação, especialmente em setores que não são de varejo e para anunciantes muito complexos. Eu também sabia, por ter lidado com evoluções semelhantes no Google Ads ao longo dos anos, que inevitavelmente haveria novos recursos e modificações com base no feedback de agências e anunciantes. Como era de se esperar, nossos testes mostraram que, embora talvez não estejamos prontos para dizer adeus às palavras-chave, o PMax nos aproxima um passo da opção de segmentação escalável sem palavras-chave.

O Google está agora fazendo a transição para uma SERP mais visual, com ênfase em formatos visuais e uma experiência de busca generativa. O Google apostou alto no Performance Max, na Correspondência Ampla e em produtos baseados em IA em geral. O Google também disponibilizou mais insights, ferramentas criativas, opções de segmentação e recursos de teste na plataforma para aprimorar o produto e permitir formas mais perspicazes de aproveitar os dados em todas as iniciativas de marketing, incluindo a seleção de público-alvo e a criação de anúncios. Além disso, o Google está testando e lançando a criação automatizada e generativa de ativos para ajudar os anunciantes a superar o obstáculo das iterações criativas caras e demoradas.

Vamos recapitular como o PMax evoluiu no último ano.

Continuam sendo lançados novos recursos para aprimorar esse produto e melhorar o desempenho das campanhas. Detalhei abaixo alguns que são mais significativos em termos de nossa utilização.

• Experimentos de uplift e testes do PMax vs. rSC (campanhas de compras padrão): Esses testes permitem que os anunciantes comparem o desempenho das campanhas do PMax com outros tipos de campanhas, como as campanhas de compras padrão, e com outras campanhas do PMax com configurações ou estratégias diferentes.
• Exclusões de marcas e palavras-chave negativas no nível da conta: esses recursos permitem que os anunciantes impeçam que suas campanhas do PMax exibam anúncios para determinadas marcas ou palavras-chave. Isso pode ser útil para evitar que anúncios sejam exibidos para concorrentes ou para palavras-chave que não sejam relevantes para o negócio do anunciante.
• Atualizações do criador de vídeos e relatórios aprimorados de grupos no nível dos ativos: esses recursos facilitam a criação e o gerenciamento das campanhas PMax pelos anunciantes. O criador de vídeos permite que os anunciantes criem vídeos para suas campanhas PMax sem a necessidade de qualquer experiência em edição de vídeo.
• Os relatórios de grupo aprimorados no nível dos ativos fornecem aos anunciantes mais insights sobre o desempenho de suas campanhas PMax.
• A expansão da URL final ajuda a otimizar o desempenho de suas campanhas PMax. Isso ajudará a encontrar uma página de destino mais relevante com base na consulta de busca e na intenção do usuário, além de permitir um título de anúncio dinâmico personalizado que corresponda ao conteúdo da página de destino.
• Suporte a lances do SA360 Floodlight, que permite que os anunciantes usem seus próprios dados de conversão para dar lances em campanhas PMax. 
• A possibilidade de não inserir ativos e veicular anúncios de compras/feed por meio do tipo de anúncio PMax. Embora não haja 100% de garantia de que os ativos gerados automaticamente não serão veiculados, nossos testes comprovam que a maior parte dos gastos é direcionada para posicionamentos de compras.
• Possibilidade de utilizar scripts para apresentar os gastos por tática (visualizações de vídeo, etc.).

Fomos um dos primeiros a adotar a ferramenta e implementamos uma abordagem muito sistemática para os testes.

Nossa equipe tem se empenhado intensamente em testar o PMax desde o anúncio inicial do lançamento do produto, trabalhando para incorporar todas as suas novas funcionalidades e opções de experimentação. Testamos o PMax em comparação com anúncios de compras padrão e Anúncios de Pesquisa Dinâmicos (DSA). Também testamos lances para novos clientes e até mesmo vários grupos de recursos com criativos distintamente diferentes, em vez de apenas um único grupo de recursos, entre outras coisas. Embora tenhamos observado um desempenho superior entre nossos clientes do varejo que utilizam as soluções baseadas em feed e locais, agora estamos vendo crescimento em outros setores, mesmo com anunciantes sensíveis à geração de leads, como o de saúde, como resultado dos novos recursos.

Aqui está um exemplo de nossos testes. Um cliente do setor de saúde recentemente realizou um teste comparativo direto com o DSA e conseguiu ampliar em 10 vezes o investimento e o volume de leads ao aproveitar o poder do PMax. Em poucos meses, a migração para o PMax gerou um aumento de 13% nos leads, com uma redução de 8% no CPA. Definir metas bem pensadas e flexíveis; segmentar as campanhas de acordo com as necessidades de negócio; utilizar criativos direcionados a objetivos específicos; e dar ao aprendizado de máquina a liberdade para encontrar as pessoas certas no momento certo, com dados primários, permitiu que a marca crescesse.

Eis o que prevemos que virá a seguir:

• Links de site visuais/com imagens serão preferidos em relação aos links de texto.
• Existe a possibilidade de que o PMax seja o objetivo final do Google Ads, com capacidade limitada ou nula de dar lances em palavras-chave selecionadas (ou seja, um futuro sem palavras-chave).
• 2024 pode ser o ano em que perderemos outros tipos de correspondência. Espero que mantenhamos a correspondência exata, mas sabemos que a correspondência ampla permanecerá por algum tempo, dado o investimento na nova correspondência ampla.

Uma visão do caminho a seguir para os lances em palavras-chave.

Ao longo do último ano, o Google tem sido um excelente parceiro, ouvindo o feedback de especialistas na área e investindo em mais insights de dados, capacidade de testes, treinamento e controles de segmentação. Além disso, as novas ferramentas criativas generativas da plataforma podem nos capacitar, como profissionais de marketing de busca, a aproveitar o poder da IA enquanto utilizamos nosso conhecimento da rede do Google e das necessidades específicas das marcas para gerar resultados positivos para os clientes.

Estamos prontos hoje para uma experiência de compra de publicidade em busca totalmente sem palavras-chave? Não, mas, considerando o progresso do Performance Max ao longo do último ano, está se tornando cada vez mais provável que a combinação de correspondência ampla e Performance Max faça parte de todas as diretrizes de melhores práticas dos parceiros do Google no futuro próximo.