A Meta acaba de elevar o nível da automação publicitária com as novas ferramentas de inteligência artificial do Advantage+, um movimento que promete otimizar campanhas, maximizar conversões e, ao mesmo tempo, reduzir a carga operacional dos anunciantes. O que até parece um sonho para muitos gestores do marketing digital, menos tempo gasto ajustando campanhas, mais inteligência alocando orçamentos e uma IA que decide, quase como um mago, o que funciona melhor para cada usuário. Mas, como toda grande inovação, essa transformação traz consigo um desafio importante: a opacidade da audiência e o risco da “bolha publicitária”.

Olhando superficialmente, a lógica é impecável. Se a IA pode segmentar o público-alvo com precisão cirúrgica, testar automaticamente variações de anúncios e redistribuir o orçamento para as campanhas mais eficazes, o que pode dar errado? O problema é que, quando um sistema publicitário se torna extremamente otimizado, ele também pode se tornar excessivamente previsível, em minha pesquisa de mestrado, venho estudando como os algoritmos impactam o comportamento dos usuários e, mais especificamente, a fadiga gerada por essa hiper-segmentação, já que no mundo da publicidade digital, há uma linha muito tênue entre eficiência e saturação.

A grande promessa do Advantage+ é que ele permitirá gastar menos tempo gerenciando campanhas e mais tempo focando em estratégia, com a segmentação dinâmica, a IA ajusta os públicos em tempo real, garantindo que os anúncios sejam entregues para as pessoas com maior probabilidade de conversão. Os testes A/B automatizados eliminam o trabalho manual de descobrir qual criativo funciona melhor. E a otimização de orçamento redistribui automaticamente os investimentos, focando no que realmente traz retorno e tudo isso faz parecer que estamos diante da solução definitiva para a publicidade digital.

O problema surge quando percebemos que essa otimização extrema pode nos aprisionar em um ciclo vicioso, se a IA se baseia em padrões de comportamento para decidir quem verá os anúncios, estamos constantemente reforçando esses padrões em vez de expandi-los. O que antes era uma audiência potencial torna-se um grupo cada vez mais limitado de pessoas que já demonstraram interesse, criando um efeito de “bolha publicitária” o sistema passa a impactar os mesmos usuários com variações mínimas dos mesmos anúncios, reduzindo a chance de descoberta e de criação de novas demandas. E, quando a publicidade só reforça comportamentos existentes, perdemos a capacidade de influenciar novas decisões de compra.

Essa bolha publicitária tem um efeito direto no custo de aquisição de clientes, e sim, quem testou a nova ferramenta relatou uma redução no custo por lead, mas será que essa economia se sustenta a longo prazo? Ao insistirmos apenas em quem já demonstrou interesse, estamos constantemente competindo pelos mesmos usuários, tornando-os cada vez mais caros. Em vez de expandirmos a base de potenciais clientes, ficamos presos a um ciclo de repetição, onde a segmentação otimizada pela IA pode, ironicamente, levar à saturação do público. O consumidor, bombardeado pelos mesmos estímulos, desenvolve resistência, e os anunciantes se veem obrigados a buscar alternativas para driblar o algoritmo, o que pode significar testar segmentações menos óbvias, rodar campanhas paralelas ou até mesmo criar estratégias artificiais para fugir dessa espiral de previsibilidade. O que hoje parece um ganho de eficiência pode, no futuro, se transformar em um custo invisível que só será percebido quando o alcance real do mercado já estiver comprometido.

Outro problema crítico é a opacidade do sistema. À medida que a IA assume o controle, os anunciantes perdem visibilidade sobre como e por que suas campanhas são entregues a determinados públicos. Se antes era possível testar manualmente diferentes audiências e entender seus comportamentos, agora o algoritmo toma essas decisões de forma cada vez mais inacessível. O resultado? Temos que confiar cegamente em uma caixa-preta que decide quem vê nossos anúncios, sem nos dar a chance de questionar ou ajustar essas escolhas com base em insights humanos.

No longo prazo, esse modelo pode acabar prejudicando tanto anunciantes quanto consumidores. A fadiga publicitária não é apenas uma teoria; ela é um fenômeno real que impacta diretamente a taxa de conversão e o engajamento das campanhas, quando um usuário vê repetidamente anúncios similares, ele tende a ignorá-los ou até desenvolver resistência à marca. O que antes parecia relevante começa a parecer insistente, o algoritmo continua refinando as campanhas para impactar esse usuário, sem perceber que ele já não responde mais, e o resultado? Mais gasto, menos retorno.

Não há dúvida de que a inteligência artificial está revolucionando a publicidade digital, a questão que precisamos fazer é se essa revolução está nos libertando ou nos aprisionando em um ciclo cada dia mais fechado. A solução não é simplesmente abandonar a automação – isso seria retroceder. O verdadeiro desafio é equilibrar essa hiper-segmentação com uma estratégia mais ampla, que contemple a diversificação de formatos, a expansão consciente da audiência e a criação de novas demandas ao invés de apenas reforçar as existentes. A automação é uma ferramenta poderosa, mas precisa ser guiada com inteligência humana. Se nos deixarmos levar apenas pelo que o algoritmo considera eficiente, corremos o risco de transformar a publicidade digital em um jogo de repetição sem fim, onde o mesmo público é impactado pelas mesmas mensagens, até que nada mais faça efeito.

O Advantage+ é um avanço significativo, mas não pode ser visto como uma solução definitiva, se não questionarmos suas limitações, estaremos apenas refinando uma estrutura fechada, ao invés de criar novas oportunidades. O equilíbrio entre automação e estratégia humana nunca foi tão essencial. A pergunta que fica é: estamos realmente otimizando nossas campanhas ou apenas nos tornando reféns de um sistema que decide por nós?