Ética, privacidade e diversidade na personalização: uma evolução necessária na indústria da publicidade

Este é um recurso valioso para viabilizar estratégias centradas no cliente, operando tanto em favor da privacidade, quanto da diversidade

Por André Dylewski

Um novo paradigma envolvendo os algoritmos de segmentação nos mostra que é preciso repensar a forma como as campanhas são estruturadas.

É sabido que a Inteligência Artificial (IA) tornou possível darmos um tratamento hiper-personalizado para um grande contingente de consumidores em uma mesma campanha, ampliando a escala de persuasão das ações de marketing com as recomendações ultra-precisas do algoritmo.

Mas, como na vida real “não existe mar de rosas”, na mesma medida em que esse alcance da voz de marca cresceu no meio online, aumentaram também os desafios relacionados aos métodos com os quais essa hiper-segmentação é viabilizada.

Há casos recentes envolvendo Big Techs que revelam o uso de filtros que possibilitam discriminação algorítmica, de modo que permitem que anunciantes excluam usuários a partir de filtragens relacionadas a características como raça, gênero e religião.

Uma forma de discriminação que, além de não abrir espaço pro marketing 1 pra 1, também sustenta preconceitos que não cabem na nossa sociedade.

Como resultado dessas discussões, que inclusive chegaram à justiça e envolveram o pagamento de multas, a indústria vem se comprometendo a redesenhar seus modelos de segmentação para que estejam à prova desse tipo de questão.

É importante salientar que esse caso não é isolado e ilustra bem a complexidade de repensar todo o engenho da indústria de marketing, tradicionalmente ancorado em dados demográficos, que além dessa perspectiva ética, também está sendo impactado pela reconfiguração prevista na dinâmica do mundo sem cookies, fundamentalmente estabelecida pela necessidade de salvaguardar os dados pessoais dos consumidores, mas que também ressoa sobre o tal mecanismo do viés algorítmico.

Primeiramente, é necessário considerar que o problema não nasce da tecnologia em si, mas da forma como ela é utilizada.

E um dos problemas fundamentais que temos atualmente é o apego à criação de personas na estruturação das campanhas publicitárias, mesmo quando deveria se ter em vista o amplo espectro de clientes com que elas poderiam dialogar sobre os mesmos produtos e serviços se considerassem as inúmeras subjetividades que se passam simultaneamente.

Claro que sabemos que, para algumas necessidades específicas, essa delimitação se torna necessária, por exemplo, quando estamos lançando um produto para um tipo de cabelo ou tom de pele específico. 

Quando amparadas apenas por dados demográficos, como idade, gênero e localização, esse tipo de segmentação acaba considerando somente o “passado” do consumidor.

Mas a inteligência artificial mais avançada já possibilita propostas de segmentação que convergem fontes de dados primárias e muito mais amplas, alcançando uma visão do “presente” e projetando as intenções de “futuro” de cada indivíduo. 

Uma comparação simples que podemos fazer é o poder de análise do Deep Learning, que alcança 200 mil FLOPs (floating point operations per second), contra apenas 80 do Machine Learning convencional.

Esse poder de processamento possibilita a análise de uma quantidade infinitamente maior de dados, inclusive de fontes não estruturadas, e também permite que o algoritmo aprenda por conta própria, aferindo decisões que o ser humano jamais conseguiria calcular por conta própria e em um nível de precisão altamente superior.

Além de estarem alinhados com a expectativa de conteúdo on demand do público, modelos de segmentação complexos e que vão além dos dados demográficos tradicionais também estão em linha com a nova realidade do mercado publicitário, onde, sem os cookies de terceiros e com regulamentações cada vez mais restritas, os dados pessoais serão um bem cada vez mais escasso para estratégias de larga escala.

Mas é preciso dizer que essa questão não é tão simples de ser resolvida, tanto que o Google Chrome adiou novamente o fim dos cookies de terceiros, agora para o fim de 2024.

Afinal, o desenvolvimento de novos métodos, principalmente os que são baseados em tecnologias avançadas, como os próprios algoritmos de Deep Learning, levam tempo e requerem altos investimentos.

Mas apesar de trabalhoso, é um movimento fundamental para a manutenção da indústria, uma vez que, quando pensamos no mundo sem cookies, a não adequação de publishers e provedores a esse novo cenário pode gerar uma quebra de até 60% na eficácia das campanhas, além de um prejuízo de até 70% na receita dos publishers.

Vale lembrar que, cada vez mais, não basta apenas oferecer uma comunicação personalizada, é necessário estar em conformidade com os critérios de segurança, experiência e valores esperados pelos consumidores.

Com isso, o caminho para continuarmos encantando os clientes à medida que dados pessoais e demográficos tornam-se cada vez mais restritos passa, necessariamente, pela inteligência artificial.

A boa notícia é que já existem propostas muito maduras no mercado, capazes de endereçar campanhas livres de muitos desses vieses que a segmentação demográfica impõe.

A grande sacada para os profissionais que atuam nesse mercado é “explodir a caixa” das personas segmentadas à moda antiga e se apropriarem cada vez mais de tecnologias que consigam ir além da visão humana convencional.

Este é um recurso valioso para viabilizar estratégias centradas no cliente, operando tanto em favor da privacidade, quanto da diversidade!

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