Estamos numa mudança de paradigma na forma como as marcas se relacionam com os seus públicos. A inteligência artificial (IA) já não é apenas uma ferramenta de apoio à análise de dados: tornou-se o motor que redefine a interação com os consumidores, permitindo uma segmentação dinâmica e a grande velocidade de audiências personalizadas.
Graças à democratização das técnicas avançadas de data modeling, aquilo que anteriormente exigia meses de análise passa a ser executado em tempo real, com uma precisão sem precedentes. Mas o verdadeiro desafio não reside apenas na rapidez ou na escala: está na transição para sistemas agênticos, em que os agentes de decisão do cliente se tornam interlocutores ativos da marca. Não basta entender o comportamento cognitivo humano, passa a ser essencial compreender os parâmetros desses agentes que mediam a descoberta e a compra.
Da métrica do clique à incrementalidade real
O declínio do “clique” como métrica central assinala o fim de uma era e evidencia a complexidade crescente da jornada do cliente no que diz respeito a técnicas tradicionais de atribuição, sejam rule-based ou data-driven. As métricas tradicionais já não capturam o valor real da publicidade. Neste novo contexto, metodologias avançadas, como o Marketing Mix Modeling (MMM) e os marcos de experimentação contínua, ganham relevância crítica. Os KPIs da incrementalidade emergem como padrão de referência: permitem isolar o ruído e compreender quais as conversões que não teriam ocorrido sem um esforço específico, medindo o impacto real de cada canal ou campanha no negócio.
Agentic Commerce
A evolução para agentes digitais capazes de recomendar e efetuar compras transforma profundamente a cadeia de valor do marketing. O consumidor delega a função da procura em sistemas inteligentes, alterando o paradigma de uma economia de atenção para uma economia de recomendação agêntica.
Esta mudança obriga as marcas a estar presentes exatamente nos pontos onde os agentes interagem com os utilizadores. Estamos, assim, a assistir ao surgimento de sistemas de respostas patrocinadas em ecossistemas como Gemini ou OpenAI, redefinindo o media mix: não se trata apenas de levar o utilizador ao website, mas de ser a opção escolhida pelo agente na sua própria interface.
A tendência aponta para uma compra agêntica integrada, como exemplificado por protocolos como o Universal Commerce Protocol (UCP), onde o assistente atua como executor transacional do princípio ao fim. Neste cenário, a competição desloca-se da visibilidade tradicional para a excelência objetiva: preços competitivos, qualidade superior e benefícios tangíveis que os agentes de IA priorizam automaticamente ao recomendar ou negociar.
Do website à infraestrutura de dados
No modelo clássico, o marketing digital foi desenhado para atrair o utilizador para um website e convertê-lo nesse ponto de contacto. Esse funil está a mudar rapidamente. No novo contexto do Agentic AI aplicado ao e-commerce, o “website” pode deixar de ser o destino final para se tornar apenas uma base de dados estruturada, acessível via APIs, que alimenta os agentes.
As consequências são profundas. Se os LLMs, como o Google Gemini ou os sistemas da OpenAI, passam a mediar e a decidir a compra, o SEO tradicional perde centralidade e surge o AEO (Answer Engine Optimization). A marca que não for legível, estruturada e confiável para estes agentes simplesmente deixa de existir na jornada de decisão.
Na prática, isto implica uma mudança de foco do web design para uma lógica “API-first”. No contexto de agentic commerce, o agente não “vê” o site como um humano vê; consome dados. Implementar esquemas de dados estruturados (como Schema.org), feeds detalhados de produto e APIs públicas robustas deixa de ser um detalhe técnico e passa a ser crítico para o negócio.
Imagine um utilizador a pedir ao assistente: “Compra-me umas ténis de corrida para maratona, tamanho 42, com amortecimento superior, até 180€”. O agente consulta APIs e cruza atributos em tempo real. Se a marca não tiver campos como amortecimento, disponibilidade de stock ou preço num formato imediatamente legível pela IA, será ignorada — independentemente de quão apelativo seja o design do site.
O valor da criatividade humana
Apesar da crescente automatização, a criatividade e a intuição humanas permanecem como recursos estratégicos. Num mundo de conteúdo infinito gerado por máquinas, a originalidade humana é o fator mais escasso e valioso. O papel do humano evolui para o de “Arquiteto Cognitivo” ou maestro, cuja contribuição se centra na intencionalidade ética, na imaginação e na capacidade de criar algo disruptivo ainda não existente nos dados de treino. Os ecossistemas human-in-the-loop, como os que desenvolvemos, onde a IA funciona como copiloto estratégico, libertando o talento humano para se concentrar naquilo que realmente move a diferença no negócio. Trata-se de trabalhar em simbiose com a máquina, transformando a eficiência algorítmica em distinção competitiva.
Transformação acelerada
A adoção de marketing inteligente não será homogénea entre setores. Segmentos com decisões de compra complexas, como o setor automóvel, seguros e serviços financeiros, lideram a integração da IA como um “concierge estratégico”, que assiste o utilizador em processos de alta consideração. Por outro lado, o retalho e o de bens de consumo rápido (FMCG, sigla em inglês) focam-se na escala criativa e no agentic commerce, com a previsão de que 73% dos consumidores integrem a IA no seu processo de compra durante este ano. Esta abordagem transforma a publicidade tradicional numa relevância assistida integrada diretamente na conversa com o utilizador.
Preparar para o presente
A preparação para 2026 exige uma mentalidade “Agentic-First”, baseada em dois pilares: disponibilidade de dados e eficiência operacional. As marcas que vão liderar o mercado são as que têm uma infraestrutura robusta de First-Party Data, capaz de alimentar modelos agênticos em tempo real. Num ambiente mediado por assistentes inteligentes, ser “machine-readable” é condição essencial para existir nas recomendações do utilizador. O sucesso deixa de residir apenas em “estar presente” e passa a depender da capacidade de ser descodificável e acionável pelos algoritmos.
As agências e os anunciantes devem estruturar-se em duas frentes: otimizar conteúdos para serem processados por LLMs e maximizar a eficiência interna através da automatização inteligente. É nos fluxos de trabalho human-in-the-loop, que a IA identifica segmentos e produz ativos em escala, permitindo que o talento humano se concentre na curadoria estratégica. Num cenário de paradigmas em constante mudança, o valor diferencial continua a residir na capacidade de conectar emocionalmente, mas a execução é agora guiada por dados e escalável, aprendendo continuamente com o desempenho e o comportamento do público.
Este panorama, detalhado no relatório “The Marketer’s confidence paradox”, realizado junto de líderes de marketing nos setores do Retalho e do E-commerce, revela que, embora 70,4% dos líderes de marketing estejam confiantes de que os seus orçamentos são aplicados de forma eficaz, 41,6% admitem que uma parte significativa desse investimento não chega a entregar o seu valor total. Esta investigação explora a lacuna entre o desempenho percebido e o crescimento real, oferecendo um roteiro para colmatar este “gap” e reforçar que a inovação em marketing não é apenas tecnológica: é estratégica e humana.
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