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IAB Brasil mapeia impacto da inteligência artificial em retail media

O IAB Brasil acaba de mapear o impacto da Inteligência Artificial na retail media no Brasil. Produzido pelos grupos de trabalho de IA e de retail media, a publicação analisa como a Inteligência Artificial está transformando o ecossistema de retail media, conectando dados, intenção e confiança para criar novas formas de interação entre marcas e consumidores. 

Baseado em entrevistas com líderes de mercado, o material traz uma visão prática e estratégica sobre o uso da IA como infraestrutura central para personalização, mensuração, otimização criativa e governança de dados.

Além disso, o documento apresenta tendências e recomendações de implementação de uso da IA na retail media até 2030, posicionando a tecnologia como motor de crescimento e inovação no varejo. 

“A Inteligência Artificial está redefinindo a Retail Media, transformando-a de um mero espaço publicitário em um ambiente dinâmico de decisão. Este estudo do IAB Brasil não apenas mapeia essa evolução, mas também nos convida a construir, de forma colaborativa e ética, os padrões que garantirão que a IA traga transparência, interoperabilidade e valor sustentável para todo o ecossistema de mídia e comércio no Brasil”, afirma Denise Porto Hruby, CEO do IAB Brasil.

De acordo com o material, o impacto da Inteligência Artificial se manifesta em todas as pontas do ecossistema. Para varejistas e retail media networks (RMNs), o desafio é acelerar o investimento em infraestrutura de dados interoperáveis, baseadas em padrões abertos como o ACP (Agentic Commerce Protocol), garantindo datasets limpos, unificados e capazes de suportar jornadas de compra instantâneas dentro de agentes de IA. 

Já marcas e anunciantes são chamadas a evoluir suas estratégias para o GEO (Generative Engine Optimization), substituindo a lógica do SEO tradicional por uma otimização voltada às respostas geradas por modelos conversacionais. Isso exige que as marcas estruturem seu conteúdo com branding semântico, de modo que seus valores, atributos e mensagens sejam compreendidos e reproduzidos de forma precisa por sistemas generativos — fortalecendo sua presença nas interações entre consumidores e IA.

Para agências e adtechs, o foco está na integração técnica e ética da IA. O paper recomenda a automação de tarefas operacionais repetitivas, como ajustes de bids e análise de dados, para liberar equipes criativas e estratégicas. 

O paper “Como a inteligência artificial está impactando a retail media no Brasil” está disponível para download gratuito no site do IAB Brasil e pode ser acessado aqui.

  • 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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