Sua equipe de análise está gastando horas conectando os pontos em suas campanhas offline e online. Sua abordagem de atribuição é predominantemente de último toque ou, quando é mais sofisticada, é uma caixa preta que você não consegue explicar às partes interessadas.
Você questiona se o seu modelo de mix de marketing (MMM) está fornecendo as recomendações corretas. Você confia em seus testes de incrementalidade, mas estruturá-los e analisá-los exige muito esforço. Enquanto isso, você se pergunta: estamos investindo nos canais apropriados? Estamos otimizando em direção ao que realmente gera resultados ou apenas ao que é fácil de medir?
Se isso lhe parece familiar, você não está sozinho. De acordo com o relatório State of Data 2026 do IAB, 60%-75% dos profissionais de marketing afirmam que as suas abordagens de medição são insuficientes em termos de cobertura, consistência, oportunidade e confiança. Nem um único entrevistado disse que seu MMM cobre todos os canais de mídia pagos. Seu investimento em CTV? Provavelmente sub-representado. O mesmo acontece com mídia de varejo, jogos, conteúdo de criadores e áudio.
Eis o que acontece: quando você não consegue medir um canal com facilidade, você investe menos nele ou o ignora completamente. Você chama isso de alocação inteligente. Mas, na verdade, o viés de medição está ditando sua estratégia.
Você está otimizando para a coisa errada
Seus modelos provavelmente dependem de atribuição de nível de plataforma ou de último toque. Seu dinheiro continua fluindo para canais de funil inferior que são fáceis de rastrear, mesmo quando você suspeita que eles não são os mais influentes. Aquela campanha de marca no meio do funil? O patrocínio do podcast? Eles estão subvalorizados porque sua medição não consegue vê-los claramente.
Aqui está a verdade mais complicada: seus modelos estão confundindo correlação com causalidade. A presença de um canal na conversão não significa que causou o resultado. Sem testes de incrementalidade ou estruturas causais, você otimiza com base na coincidência e não na contribuição.
Tenho observado equipes de planejamento adotarem o que funcionou no último trimestre, não porque acreditem que esteja certo, mas porque é isso que os resultados indicam. A estratégia passa a ser uma função do que você pode medir, e não de qual deveria ser a abordagem correta.
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A oportunidade de IA para a qual você não está preparado
Você já ouviu o ditado: a IA pode corrigir medições. Há alguma verdade nisso. O relatório do IAB estima que as melhorias impulsionadas pela IA poderão desbloquear entre 14,5 e 26,3 mil milhões de dólares em investimentos em meios de comunicação e 6,2 mil milhões de dólares em ganhos de produtividade dentro de dois anos – quase 30 mil milhões de dólares em jogo.
Mas aqui está o problema: a IA só funciona se você alimentá-la com dados limpos e padronizados. A maioria das organizações não tem isso. As taxonomias são inconsistentes e as definições de dados variam entre plataformas. Portanto, não é possível conectar de forma confiável a exposição aos resultados.
A IA já está realizando alguns trabalhos de preparação de dados. Em breve estaremos ajustando modelos, analisando testes de sustentação e reconciliando resultados entre métodos de medição. No entanto, sem a base adequada, você estará automatizando os mesmos problemas que tem hoje.
É aí que entra o Projeto Eidos do IAB. O nome Eidos vem do verbo grego “ver”, ressaltando o objetivo da iniciativa de criar visibilidade e coerência em um cenário de medição fragmentado. Através do Projeto Eidos, o IAB está construindo os elementos fundamentais que a IA exige: taxonomias e classificações padronizadas, uma estrutura unificada que liga a exposição e o comportamento aos resultados e especificações modernizadas para MMM.
Se isso funcionar, a recompensa será real. Você poderá alocar orçamento para canais nos quais investiu pouco. Sua equipe poderá transferir quase 10% do tempo da preparação de dados para a estratégia.
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Infraestrutura é o gargalo
O atrito que você está sentindo não se trata apenas de tecnologia ou metodologia. Está operacional. A qualidade dos dados é inconsistente. Os fluxos de trabalho são manuais. As equipes operam em silos. Provavelmente você está usando processos criados para ciclos rígidos, e não para o ritmo fluido e de alta velocidade que seu negócio exige hoje.
Se a sua infraestrutura estiver quebrada, a IA exporá esses problemas mais rapidamente e em maior escala.
Você também tem preocupações legítimas: riscos legais e de segurança, precisão do modelo, qualidade dos dados. Quando você não aborda isso, a medição se torna mais difícil de confiar, menos inclusiva de todas as mídias e mais lenta para atualizar. Isso cria um ciclo de feedback que elimina o valor da IA antes que você possa escalá-la.
Dos entrevistados pelo IAB, 40% dos contratos de agências de marca já incluem cláusulas relacionadas à IA, incluindo requisitos de transparência, estruturas de responsabilidade, expectativas de desempenho e padrões de eficiência. Dentro de dois anos, esse número salta para 70 ou 80%.
Você precisará mostrar não apenas que seus modelos funcionam, mas que atendem aos novos padrões de responsabilidade.
O que realmente precisamos fazer
Corrigir a medição não significa comprar outra ferramenta. É uma mudança estrutural que exige que planejamento, análise, dados, jurídico e operações trabalhem juntos. Aqui está o que precisamos:
- Crie fluxos de trabalho automatizados e repetíveis para medir com mais frequência e reduzir o trabalho manual.
- Corrija a qualidade dos dados e padronize o acesso entre canais e plataformas. Os modelos precisam de informações consistentes, não de retalhos.
- Alinhe as equipes em torno de KPIs compartilhados, em vez de painéis desconectados que fragmentam a tomada de decisões.
- Faça da medição uma ferramenta de otimização, não apenas de validação. Use insights para informar o planejamento, e não apenas relatar o que aconteceu.
Nada disto é novo, mas a IA torna agora impossível ignorar estes problemas de longa data, exigindo soluções imediatas. Sem uma base sólida, a oportunidade de 30 mil milhões de dólares para a indústria permanece fora de alcance.
A tecnologia existe e iniciativas como o Projeto Eidos estão começando a construir as estruturas. Para desbloquear orçamentos mais inteligentes e enormes ganhos de produtividade, precisamos de mais do que apenas ferramentas. Precisamos de um compromisso coletivo para levar os parceiros da plataforma a seguir estes padrões.
Pare de remendar o passado. Vamos reconstruir as bases e colocar esses 30 mil milhões de dólares para trabalhar nos lugares certos.
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Fonte ==> Istoé
