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O debate sobre privacidade na publicidade está a entrar numa fase em que as decisões permanecerão.
Sim, a indústria já ouviu isso antes. Ouviu-o quando o Regulamento Geral de Proteção de Dados chegou e os responsáveis pela privacidade de dados se multiplicaram por toda a Europa. Ele ouviu isso quando a Lei de Privacidade do Consumidor da Califórnia promoveu auditorias de privacidade em todos os EUA. Ouviu isso novamente quando o Google decidiu eliminar gradualmente os cookies de terceiros. A cada vez, a privacidade parecia um ponto de viragem. E a cada vez, o sistema se dobrou, se adaptou e em grande parte continuou.
Desta vez parece diferente. Não porque outra regulamentação esteja iminente ou uma plataforma esteja a redesenhar o mapa técnico, mas porque o contexto em torno dos próprios dados mudou.
Ou pelo menos é essa a direção que os acontecimentos da semana passada sugerem.
A política de privacidade do TikTok nos EUA foi atualizada na semana passada e agora deixa claro que o aplicativo pode coletar dados de localização precisos se os usuários concederem permissão. Por si só, isso não é digno de nota. Afinal, os sinais comportamentais granulares são a moeda da economia de plataforma moderna. Mas o contexto é importante. O TikTok nos EUA agora opera sob uma nova estrutura de propriedade que inclui a Oracle, cujo cofundador Larry Ellison falou sobre a vigilância habilitada por IA como uma ferramenta para manter os cidadãos “em seu melhor comportamento”. Contra essa retórica, as práticas rotineiras de dados assumem um peso diferente.
Ao mesmo tempo, a Agência de Imigração e Alfândega dos EUA procura informações junto de executivos de publicidade sobre como o “big data” e a “tecnologia publicitária” podem ser usados para apoiar investigações. Em outras palavras, ferramentas criadas para prever quem poderia comprar algo poderiam ser usadas para investigá-los.
Vistos em conjunto, estes desenvolvimentos reformulam o papel da publicidade no ecossistema de dados. A indústria ajudou a normalizar a recolha contínua de sinais comportamentais em grande escala. Durante anos, esses sinais foram tratados como dados benignos de relevância e medição. No entanto, agregados e modelados, formam registos detalhados e persistentes da vida quotidiana – activos cujo valor se estende agora para além do marketing.
E isso antes de a IA ser incluída na equação. Os sistemas podem agora inferir atributos, riscos e comportamentos futuros com confiança estatística, mesmo quando esses atributos nunca foram explicitamente partilhados. As consequências não intencionais são a preocupação. A oportunidade de utilização indevida — em fraude, discriminação, manipulação ou vigilância estatal — aumenta rapidamente quando essas capacidades preditivas existem.
“Estamos falando sobre a realização das consequências sociais não intencionais dos algoritmos que sabem mais sobre nós do que nós mesmos”, disse Jamie Barnard, CEO da Compliant, uma start-up que ajuda as empresas a garantir melhor a conformidade com as leis de privacidade. “Basta ver como a linha entre o consumismo e a vigilância estatal se confundiu das formas mais alarmantes e aterrorizantes na China, como um aviso de onde isto termina.”
Para os profissionais de marketing, isso cria um dilema que não é facilmente resolvido por listas de verificação de conformidade. Nenhuma equipe de marca se propôs a permitir a vigilância. Mas anos de pressão por uma segmentação mais precisa, medições mais ricas e identidade persistente ajudaram a criar o ambiente de dados do qual a IA agora se alimenta. A mesma interoperabilidade que torna a publicidade eficiente torna os dados portáveis de formas que as empresas não conseguem controlar totalmente.
As empresas de tecnologia de publicidade enfrentam uma situação semelhante. Seu valor reside em produzir sinais em grande escala. Essa ligação é o que os anunciantes pagam. É também o que torna os dados poderosos em outros contextos. O risco, como Barnard o enquadra, não é simplesmente que as empresas detenham dados. É que os conjuntos de dados agregados se tornam acessíveis, direta ou indiretamente, a atores com incentivos muito diferentes.
Se isso soa alarmista, veja como os dados de localização surgiram em investigações criminais, como os dados sociais foram usados para avaliar a solvabilidade e o risco de instância ou como a análise preditiva sustenta tudo, desde a detecção de fraudes até a fiscalização das fronteiras.
“Estamos entrando em um novo paradigma em que a infraestrutura publicitária se cruza ainda mais com a sociedade e a democracia”, disse Alex Tait, fundador da consultoria digital Entropy e ex-diretor de mídia da Unilever. “A questão não é a conscientização. É a liderança. Em mercados como o Reino Unido, onde uma nova legislação eleitoral e de segurança on-line é iminente, a indústria tem uma oportunidade real de compartilhar sua experiência e ajudar a moldar a forma como esses sistemas são governados. Essa oportunidade está surgindo também internacionalmente, à medida que os governos tratam cada vez mais a infraestrutura de publicidade como tendo consequências democráticas.
Até onde isso vai levar ainda não está claro. O que é mais claro é que a indústria está a entrar numa fase em que o efeito secundário das suas práticas de dados já não pode ser tratado como hipóteses distantes. Os sistemas construídos para o desempenho fazem agora parte de um ecossistema de informação mais amplo, moldado pela IA, pela geopolítica e pelo poder estatal.
“O teste para a próxima geração de líderes do setor é se eles intensificam e aplicam esse conhecimento na construção de soluções ou se continuam a tratar algumas dessas questões como uma batata quente”, disse Tait.
Há muito a admitir sobre esta indústria, mas a integridade nunca foi o seu cartão de visita. Momentos como agora deixam isso dolorosamente claro. É por isso que sou sempre grato pelos lembretes – grandes ou pequenos – dos relacionamentos que realmente mantêm este negócio unido.
Esse sentimento surgiu durante uma conversa com a especialista do setor Gina Cavallo, que assumiu o cargo de diretora de receitas em uma empresa de medição francesa. XPLN.AI juntamente com Michael Lampert, diretor sênior de adoção global de IA generativa e estratégia de dados do consumidor da Mondelez International. Não estou tentando flutuar no sentimentalismo, mas momentos como esse aparecem como um limpador de paladar necessário para o desfile ininterrupto de inchaço no peito, insegurança disfarçada de experiência e puro interesse próprio que tantas vezes é disfarçado de liderança inovadora por aqui.
O que fez com que o que aconteceu a seguir se destacasse ainda mais. A discussão deveria ser sobre produto – métricas de atenção, eficácia criativa, CTV – mas o subtexto continuou atraindo o foco. Antes XPLN.AIEmbora a metodologia de tenha ganhado tempo no ar, Lampert estava oferecendo algo mais próximo de uma referência de personagem, enquadrando Cavallo como um consultor de confiança em um mercado onde isso fica em segundo plano em relação a qualquer capacidade brilhante que esteja na apresentação de slides daquela semana. Ele expressou uma verdade que os profissionais de marketing raramente dizem claramente: “Há apenas cinco ou dez pessoas em quem eu realmente confio o suficiente, especialmente em um espaço que é tão atual, que eu até deixaria entrar, porque se trata de confiança”.
Em áreas emergentes como a atenção e a medição alimentada pela IA, onde ninguém tem décadas de provas, a confiança torna-se o fio condutor.
Essa perspectiva reformula o movimento de Cavallo. Com paradas abrangendo Experian (via Audigent), MiQ, Playground XYZ e LiveRamp, ela tinha opções. Em vez disso, optou por construir o negócio nos EUA para uma empresa europeia de medição da atenção, assumindo a tarefa mais difícil de fazer crescer uma startup do que alavancar a escala da plataforma. A missão é estrutural: transformar segundos de atenção em algo que os profissionais de marketing possam usar para ajustar os meios de comunicação em movimento, ligando a eficácia criativa à eficiência dos meios de comunicação num momento em que as marcas estão sob pressão renovada para provar que os seus investimentos estão a gerar resultados reais, e não apenas resultados mais rápidos.
Ainda assim, se a conversa servir de guia, XPLN.AIA vantagem inicial da empresa nos EUA pode ser relacional antes de ser técnica. Como ela disse, “os relacionamentos abrem portas”, mas o produto tem que justificar a permanência na sala. Em um ciclo de hype cheio de ruído, essa sequência – confiança primeiro, tecnologia depois – parece o sinal mais durável.
71%: Porcentagem de crianças na Alemanha cuja plataforma VoD mais popular é a Netflix
21%: porcentagem que os Reels ocuparam no total de impressões de anúncios do Instagram durante o segundo trimestre de 2025
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