O Google está incorporando anúncios gráficos em sua plataforma Demand Gen alimentada por IA, marcando o fim de um modelo de publicidade digital de longa data.
A Rede de Display do Google (GDN) tem sido um elemento básico da Internet aberta há quase vinte anos. Anteriormente, os profissionais de marketing dependiam de sua estrutura previsível para direcionar canais, definir lances para públicos e testar criativos estáticos de testes A/B em sites de notícias e blogs. Essa configuração familiar está mudando e exige que as equipes de marketing abandonem os controles manuais de campanha e confiem na IA do Google.
O Google descreve essa mudança como uma progressão natural e a apresenta como um método para os anunciantes alcançarem plataformas visuais como YouTube, Discover e Gmail por meio de uma campanha consolidada.
Os banners tradicionais estão enfrentando cada vez mais concorrência dos formatos de vídeo em tela cheia de plataformas como TikTok e Instagram. Em resposta, o Demand Gen do Google usa um sistema automatizado para gerar e desenvolver o interesse do cliente antes mesmo de uma consulta de pesquisa ser inserida.
O Demand Gen funciona de maneira diferente da GDN tradicional. Em vez de os anunciantes selecionarem sites específicos ou ajustarem segmentos de público, a plataforma exige metas de negócios e uma coleção de ativos criativos. Os profissionais de marketing enviam imagens, videoclipes e manchetes, que a IA do Google testa em várias combinações. O sistema os veicula como anúncios em vídeo in-stream, Shorts do YouTube ou postagens interativas do Discover, usando modelos preditivos para determinar o formato, o posicionamento e o público.
Esta transição requer mudanças na produção criativa. A Demand Gen depende de um fornecimento contínuo de conteúdo diversificado e independente de formato. As equipes criativas agora têm a tarefa de fornecer os ativos brutos que a IA do Google reúne dinamicamente, mudando o fluxo de trabalho tradicional da agência para a criação de conteúdo de maior volume.
Granularidade de negociação para automação
O Google aposta que o aprendizado de máquina vencerá a intuição humana em grande escala, forçando efetivamente a mão da indústria. A consolidação da Display neste modelo centrado em IA elimina a tentação das equipes de se apegarem a métodos manuais. Os anunciantes devem adotar a abordagem que prioriza a IA ou correm o risco de perder visibilidade em bens digitais valiosos.
Métricas de longa data, como taxa de cliques (CTR) e custo por clique (CPC), estão agora perdendo muito de seu significado. Julgar o sucesso de um único criativo ou posicionamento torna-se quase impossível quando uma IA otimiza conversões ou brand lift simultaneamente em vários formatos e plataformas. Em vez disso, os relatórios devem ser elevados para acompanhar resultados de negócios mais amplos: custo de aquisição de clientes, retorno sobre gastos com publicidade e influência na jornada geral de compra.
Isto requer uma integração mais estreita entre as plataformas de publicidade e os principais sistemas de business intelligence de uma empresa. Sem dados de conversão precisos e em tempo real, a IA voa às cegas.
Para muitas empresas, esta dependência expõe pontos fracos críticos na sua infra-estrutura de dados. Um orçamento multimilionário da Demand Gen poderia facilmente depender da qualidade de uma única conexão de API a um back-end de CRM ou comércio eletrônico, que muitas vezes é construído para finalidades totalmente diferentes.
A Meta promove uma agenda semelhante com suas campanhas Advantage+, aproveitando a IA para automatizar a segmentação, a criação e o posicionamento em todo o seu ecossistema. A indústria está claramente mudando de um modelo de aluguel de espaço publicitário para um modelo de contratação de agentes de IA para caçar clientes.
Os líderes de marketing não têm mais escolha sobre ceder o controle à IA; o foco está em como eles adaptam suas equipes, tecnologia e estratégia.
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