Conforme seguimos na direção de um mundo de “privacidade em primeiro lugar”, uma vez que o Google já anunciou o fim dos cookies de terceiros (mesmo que ainda haja uma questão sobre quando isso vai ocorrer de fato), muitas marcas já buscaram soluções de segmentação que não sejam apenas eficazes, como também respeitosas com os usuários.   Nesta mudança de paradigma, a tecnologia tem desempenhado um papel fundamental, como é o caso dos mais avançados modelos de Inteligência Artificial (IA) e machine learning por trás da publicidade contextual. Dessa forma, aqueles que estão voltando seus orçamentos para o contexto saem na frente.  Esse modelo foi impulsionado por uma Inteligência Artificial treinada ao longo dos anos, analisando milhões de artigos em um processo supervisionado de machine learning, capaz de identificar padrões no conteúdo de forma independente.  Ao transformar completamente a capacidade desse formato, a IA de ponta quebrou os preconceitos existentes sobre o que o contexto implicava no passado. Vou mais longe: a tecnologia agora não é apenas capaz de analisar páginas editoriais inteiras, como também redes completas de conteúdo, em diferentes países e idiomas.   Alguns provedores contextuais podem se gabar do processamento de linguagem natural e, embora isso ainda seja importante, não é novidade. Precisamos olhar além das classificações de categoria padrão e desenvolver modelos personalizados de machine learning para cada campanha.  Categorias padrão são ferramentas muito úteis e eu não esperaria que caíssem no esquecimento tão cedo, no entanto, elas apresentam uma pequena limitação em termos de segmentação, o que pode levar a oportunidades perdidas para marcas que desejam segmentar com precisão.  Segmentação contextual na prática   Digamos que uma marca tenha um briefing de campanha específico: eles estão procurando atingir consumidores interessados em carros, mas também ambientalmente conscientes. Segmentar uma categoria como “sustentabilidade” pode levar o anúncio a ser colocado em conteúdo relacionado a um tópico como “moda vegana”, por exemplo. Porém, é altamente improvável que isso seja relevante para o público-alvo desejado. É quase certo que isso acabará selecionando consumidores que não estão interessados na marca, perdendo os que estão.  Mas quando vamos além das categorias predefinidas e aproveitamos a IA para criar conjuntos sob medida para cada campanha, estamos direcionando apenas o conteúdo que se encaixa no briefing, o que é muito mais preciso que a segmentação padronizada tradicional.   Voltemos ao exemplo automotivo. Ao segmentar usando os modelos mais recentes de IA e machine learning, os anúncios da marca serão colocados apenas em conteúdo relacionado a um tópico como carros elétricos, mas também carregadores, baterias e outros artigos relacionados a mudanças climáticas que sejam seguros para a marca.  Resumindo: a publicidade contextual coloca anúncios onde o consumidor tem maior probabilidade de se interessar e se envolver com a marca, o que é crucial neste momento em que a atenção é um bem cada vez mais precioso.  Chave para as marcas  Trabalhar com um parceiro contextual de ponta dá aos anunciantes acesso a uma imensa quantidade de dados que normalmente não teriam recursos ou capacidade para extrair.  Esses dados são preciosos, pois permitem que as marcas descubram em que seus consumidores estão interessados naquele momento, ao invés de "adivinhar" com base nas páginas que visitaram ou nas coisas que compraram no passado. Os modelos de machine learning também são altamente escaláveis e os anunciantes podem expandir ou restringir essa categoria personalizada, garantindo sempre a relevância de seu briefing.   O mercado publicitário está reconhecendo que a “morte dos cookies” dá a chance de mudar a forma de segmentar. Em vez de encontrar pessoas, a IA contextual permite que as marcas identifiquem momentos em que os consumidores têm maior probabilidade de comprar um produto com base no conteúdo que estão consumindo, em tempo real. Com isso, podemos nos basear no que as pessoas estão interessadas, melhorando a eficácia e, ao mesmo tempo, respeitando a privacidade do consumidor.   E a sua marca? Está preparada para os novos tempos?   *Paola De Lucca é Country Manager da Seedtag no Brasil