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A evolução da publicidade nativa aliada à inteligência artificial

Os números da publicidade nativa são bastante animadores. Um estudo feito pelo Sharethrough/IPG Media mostrou que os consumidores olham 53% mais para publicidade nativa do que para anúncios em display. A mesma pesquisa provou que os anúncios nativos aumentam 18% a intenção de compra e que 32% dos entrevistados compartilhariam um native ad com um amigo ou um membro da família, enquanto só 19% o fariam para anúncios em display.

De acordo com a Global Growth Insights, o mercado mundial de publicidade nativa foi avaliado em US$ 111,67 bilhões, em 2023, com perspectiva de ter alcançado US$ 127,52 bilhões, em 2024, chegando a US$ 368,9, até 2032, o que representa crescimento anual de 14,2% de 2024 a 2032. Esse relatório também destacou que o uso de IA e machine learning na publicidade nativa é uma das tendências mais relevantes dos próximos anos, já que essas tecnologias ajudam a entender melhor as preferências e os comportamentos dos clientes e a oferecer campanhas mais personalizadas, além de otimizar a veiculação de anúncios de acordo com o que é mais bem recebido em determinado inventário.

A adoção da inteligência artificial é bastante importante também porque um dos principais desafios da publicidade nativa, desde que ganhou destaque nas mídias digitais, é justamente adaptar o mesmo criativo para diferentes inventários, cada um com características próprias. É um trabalho relativamente simples, já que segue um padrão, mas que leva algum tempo. Antes da IA, era preciso que as mudanças fossem feitas, uma a uma, pelo profissional da agência para ser possível levar a mesma mensagem a vários veículos diferentes com as mesmas características do conteúdo editorial.

Graças a essas novas tecnologias, agora é possível fazer todos esses ajustes automaticamente, independentemente do veículo em que a peça será veiculada, ela é adaptada em segundos pela própria ferramenta. Na ADSPLAY, usamos o Native 3.0, que permite a veiculação simultânea de anúncios nativos em múltiplos inventários.

Aliada à Mídia Programática, a solução tem algoritmos inteligentes que otimizam as publicações 24/7. Sem que o anunciante precise se preocupar, ele vai aparecer onde for mais indicado para conquistar seus objetivos junto a seus consumidores.

Entre as vantagens de usar IA para fazer native ads estão o aprendizado exponencial do algoritmo e as otimizações automáticas. Depois que a máquina aprende, o que geralmente leva cerca de 90 dias, a melhora na performance é imensa. 

Esse é um dos grandes benefícios da inteligência artificial: fazer o trabalho repetitivo que ocuparia muito tempo dos profissionais. Enquanto a máquina trabalha com seus algoritmos, esses profissionais podem estar desenvolvendo outras atividades, menos maçantes e mais criativas, nas quais são realmente necessárias.

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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Edu Sani
Edu Sani
Edu Sani é CEO da ADSPLAY.
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