A seguir está um artigo escrito pelo presidente e gerente geral da AppsFlyer, Brian Quinn. As opiniões são do próprio autor.
Os anúncios ChatGPT marcam o início da monetização de anúncios em grande escala para grandes modelos de linguagem. Não é exagero dizer que vai funcionar no curto prazo. O público é significativo e crescente, é rico em sinais de intenção e a justificativa estratégica para os profissionais de marketing testarem essa superfície é clara. Os primeiros relatórios chegam de marcas que o testam em muitos setores verticais do setor. Tal como acontece com qualquer setor em rápida evolução da nossa indústria, as pessoas não querem ficar de fora.
A verdadeira questão para os profissionais de marketing não é se os anúncios ChatGPT atrairão gastos iniciais, mas se eles se tornarão uma parte durável do mix de mídia de desempenho.
A história sugere que a resposta dependerá menos do público e do envolvimento e mais da arquitetura de medição.
A inevitável curva de maturidade
Cada novo canal segue um arco familiar. Ele é lançado com escala e impulso. Os profissionais de marketing testam e os orçamentos fluem. Por um período de tempo, ele pode crescer apenas com base nesse impulso.
Eventualmente, a novidade passa e os padrões aumentam. A questão principal passa a ser qual o desempenho do canal em relação ao resto do plano e se proporciona resultados incrementais que justifiquem a realocação de dólares de outros canais.
Este é o ponto em que uma superfície promissora amadurece e se transforma numa linha orçamental fiável ou estagna como um teste perpétuo.
Os dispositivos móveis foram um dos primeiros campos de provas em larga escala dessa dinâmica. À medida que o uso se acelerou, seguiu-se o investimento em desempenho. Ao mesmo tempo, os dispositivos móveis introduziram fragmentação de sinal, IDs de plataforma e ambientes murados que tornaram a medição tradicional baseada na Web insuficiente. O mercado adaptou-se através da construção de estruturas independentes de atribuição e incrementalidade que conciliam o desempenho entre plataformas. A medição por terceiros tornou-se um pré-requisito para orçamentos de desempenho sérios.
Hoje, a TV conectada ilustra um estágio posterior do mesmo padrão. Linear era um meio de marca, e a CTV herdou em grande parte essa função, com capacidades de desempenho mais fortes à medida que o público migrava para o streaming. Mas embora os telespectadores tenham mudado rapidamente, os orçamentos mudaram um pouco mais lentamente, em parte porque a medição permaneceu fragmentada entre plataformas e dispositivos. O celular era diferente; suplantou a web, que já era um canal de atuação, então teve que se provar nesse sentido.
É provável que os LLMs enfrentem o mesmo padrão à medida que começarem a capturar atividades que antes pertenciam à pesquisa. Historicamente, a pesquisa tem sido um dos ambientes de desempenho mais claros em marketing. Isso significa que os anúncios LLM serão julgados da mesma maneira: se podem ser medidos, comparados e justificados em relação ao resto do mix.
Essa lacuna é importante para os anunciantes porque mostra que a adoção por parte dos consumidores, por si só, não garante a maturidade orçamental. Por outras palavras, o obstáculo para novos canais não é a procura, mas sim a comparabilidade. Os anúncios ChatGPT agora estão entrando neste mesmo ciclo.
Mesmo ecossistemas fechados estão abertos à comparabilidade
As plataformas de publicidade de maior sucesso aprenderam esta lição. Meta, TikTok, Google, Snap, etc., são frequentemente descritos como jardins murados, uma caracterização que permanece precisa em aspectos importantes. Ao mesmo tempo, nenhum deles opera de forma completamente isolada. Cada uma mantém programas de parceiros selecionados com fornecedores de medição independentes.
Essas integrações são estruturadas e controladas e se destacam justamente por serem a exceção à regra. Os jardins murados não integravam medições independentes devido à preferência pela abertura. Eles fizeram isso porque canais maduros exigem comparabilidade entre canais. Os orçamentos de desempenho mudam quando os profissionais de marketing podem avaliar os resultados usando estruturas consistentes, e não quando as plataformas avaliam o dever de casa.
Para compradores de mídia, planejadores e líderes de medição, essa comparabilidade é o que torna as mudanças orçamentárias defensáveis dentro da organização. A escala de público e o envolvimento construíram esses ecossistemas. Integrações estratégicas de medição de terceiros ajudaram a normalizá-los dentro do mix omnicanal mais amplo e facilitaram sua avaliação junto com outros canais usando a mesma estrutura de tomada de decisão.
LLMs têm a oportunidade de fazer o mesmo.
Uma chance de construí-lo corretamente desde o início
LLMs não são simplesmente mais uma superfície de anúncio. Eles representam um novo modo de comportamento do usuário. A interação conversacional comprime descoberta, avaliação e ação em uma única interface. Ao fazer isso, tem o potencial de desviar o tráfego da pesquisa tradicional, de sites de marcas e de outros canais estabelecidos. Isso torna a publicidade LLM inerentemente funil completo e inerentemente perturbadora.
Quando um canal afeta não apenas o local onde os anúncios são veiculados, mas também a forma como os consumidores navegam no ecossistema mais amplo, a integração se torna mais importante. À medida que os mecanismos de resposta redirecionam as intenções que antes fluíam pela pesquisa e pela web, os anunciantes precisarão entender como essas mudanças alteram o desempenho de todo o seu portfólio. Eles precisarão ver a exposição do LLM e o comportamento downstream na mesma visão que pesquisa, redes sociais, aplicativos e CTV. Sem essa imagem consistente, será difícil determinar se a publicidade LLM está a expandir o bolo ou a redistribuir a procura existente.
É por isso que a indústria deve tratar a infra-estrutura de medição não como uma consideração secundária, mas como uma condição para o crescimento do canal a longo prazo.
ChatGPT e outras plataformas LLM têm a vantagem de construir monetização numa era onde estas expectativas já estão estabelecidas. Se a publicidade LLM for integrada desde o início com parceiros de medição independentes e suportar análises padronizadas entre canais, ela poderá amadurecer sem o atrito que desacelerou outros canais.
Os dólares fluirão no curto prazo apenas com base no impulso. Mas, tanto para agências, marcas e plataformas, a oportunidade de longo prazo depende de os anúncios LLM poderem ser avaliados com o mesmo rigor que o resto do plano de mídia. Se isso acontecer, a publicidade LLM não será mais um item de linha experimental. Tornar-se-á uma parte normalizada da forma como os orçamentos dos meios de comunicação modernos são construídos.
Caso contrário, o mercado ainda poderá ser grande, mas será mais difícil para o canal se tornar verdadeiramente endémico.
