Chatbots de IA faturam R$ 1 bi com anúncios e mudam o jogo

Tecnologia

Empresas investem em anúncios para financiar chatbots de IA, equilibrando inovação e desafios de privacidade.

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Chatbots de inteligência artificial como ChatGPT e o modo de IA do Google começam a se apoiar de forma decisiva em anúncios publicitários para fechar a conta dos altos custos de operação, enquanto startups como a Koah Labs tentam provar que a publicidade dentro de conversas pode ser ao mesmo tempo relevante, rentável e menos incômoda do que nos buscadores tradicionais.

Como os anúncios em chatbots estão funcionando atualmente?

Hoje, OpenAI diz ter mais de 100 mil anunciantes ativos veiculando campanhas no ChatGPT desde o lançamento do formato em fevereiro, e o Google ampliou recentemente os anúncios em seu chatbot AI Mode para mais 10 países além dos Estados Unidos, afirmando em comunicado que usuários “find them highly relevant”. Na outra ponta, a Anthropic mantém Claude sem qualquer publicidade, bancada por cerca de US$ 112 bilhões em investimentos.

O desenho dos anúncios varia por plataforma, mas segue uma lógica comum: mensagens aparecem inseridas no fluxo de conversa, com rótulo de conteúdo patrocinado, e são ajustadas ao tema do diálogo. No caso da Koah Labs, sediada em São Francisco e já integrada a mais de 200 aplicativos de IA, como DeepAI e Liner, parte do texto é gerada pela própria IA, com base em dados e imagens fornecidos pelas marcas.

Segundo o CEO Nic Baird, esse modelo híbrido tem impacto direto no desempenho: “Ads composed partly by AI rather than fully by a human generate double the clicks”, afirma. Na prática, isso significa que anúncios escritos em parte pela máquina, e não só por redatores humanos, tendem a se misturar melhor ao tom das respostas dos chatbots, aumentando o engajamento.

Os resultados médios ainda se aproximam do que se vê em buscadores tradicionais. A Koah relata taxas de clique em torno de 3% em sua rede, patamar comparável ao sistema de anúncios do Google. O foco, por enquanto, está em marcas de consumo direto ao cliente, como a área de saúde e bem-estar da Hims e o serviço de entrega de flores UrbanStems, que exploram o contexto detalhado das conversas para emplacar ofertas de consultas, tratamentos ou presentes em momentos considerados oportunos.

Personalização em cima da conversa

A principal aposta técnica dos novos formatos é a personalização profunda. Enquanto uma busca no Google muitas vezes se resume a poucas palavras, Baird aponta que prompts em chatbots tendem a ter pelo menos o dobro de caracteres, além de se encadearem em diálogos longos. Isso abre espaço para anúncios bem mais contextualizados.

Em vez de simplesmente reagir a um termo como “estresse”, por exemplo, a plataforma analisa todo o histórico da conversa para sugerir desde terapeutas até spas, dependendo do tom, do detalhamento do problema e de indícios de poder aquisitivo e localização. “Koah can select and customize the ad based on not only the prompt, or the Google search, but also the response from the AI platform”, diz Baird, destacando que a resposta do próprio modelo de IA entra como mais uma camada de contexto.

Essa mesma lógica é usada em consultas sobre marcas e varejistas. A Koah estima que uma em cada quatro interações desse tipo trate de devoluções, trocas ou suporte. A ideia é permitir que fabricantes e lojas comprem anúncios direcionados justamente nesses momentos de frustração, lembrando sobre garantias, oferecendo atendimento mediado por IA ou tentando evitar que um problema simples vire uma ligação cara para o call center.

Entenda o contexto

O avanço da publicidade em chatbots ocorre em um momento em que empresas de IA procuram modelos de negócio sustentáveis sem depender apenas de grandes rodadas de investimento. Cada resposta gerada por modelos avançados consome poder computacional caro; para plataformas de nicho, que não têm a escala de gigantes de tecnologia, a receita de anúncios pode ser a linha que separa a continuidade do serviço do encerramento das operações.

Ao mesmo tempo, há uma divisão clara de estratégias. OpenAI e Google aceleram a criação de inventário publicitário e ferramentas para anunciantes, enquanto a Anthropic aposta em manter Claude livre de anúncios, sustentada por uma reserva robusta de capital. Esse contraste ajuda a explicar por que parte do mercado vê a publicidade em chatbots como inevitável, e outra parte a enxerga como um risco à experiência e à confiança do usuário.

Privacidade vira ponto sensível

O preço da personalização é a preocupação crescente com privacidade. Para decidir que anúncio mostrar, a Koah normalmente recebe de seus parceiros de IA o histórico integral da conversa até aquele ponto. Em muitos casos, trata-se de um diálogo em que o usuário expõe questões pessoais, de saúde mental, finanças, conflitos familiares ou problemas no trabalho.

Baird afirma que “Koah anonymizes the queries it receives and stores them in a de-identified way”, isto é, sem dados diretamente ligados à identidade dos usuários. Ele, porém, evita detalhar como é a coleta, quais campos são removidos, qual o prazo de retenção e quem dentro da empresa tem acesso aos registros. A ausência de detalhes alimenta dúvidas sobre o quão anônimos esses dados realmente se mantêm, sobretudo quando cruzados com outros identificadores.

O executivo reconhece que a personalização pode se tornar intrusiva, mas defende que há ganhos práticos. Uma possibilidade é usar trechos não sensíveis da conversa para montar páginas pós-clique altamente customizadas: se o usuário demonstrou interesse por uma característica específica de um produto, mas o chatbot não explorou um ponto fraco de um concorrente, a marca poderia preencher essa lacuna diretamente na landing page.

Outra aposta é o retargeting, a repetição de anúncios para o mesmo usuário com base no histórico, prática comum em sites e redes sociais que agora se aproxima dos chatbots. Nesse cenário, a fronteira entre conveniência e vigilância pode ficar ainda mais tênue, o que aumenta a probabilidade de intervenção regulatória e exige transparência muito maior nas políticas de dados.

Quais são os principais desafios dos anúncios em chatbots?

Os obstáculos vão além da tecnologia de recomendação. Setores fortemente regulados, como o farmacêutico, precisam seguir regras rígidas sobre o que podem ou não dizer em publicidade, o que limita o espaço para textos gerados de forma automática. Nesses casos, empresas tendem a exigir mais controle humano sobre cada peça, o que, segundo Baird, reduz o desempenho das campanhas em comparação aos anúncios parcialmente escritos por IA.

Há ainda questões de design e de sensação de “encaixe” com a experiência. Se um anúncio parece deslocado, repetitivo ou invasivo em meio a uma conversa sensível, o risco é o usuário abandonar o chatbot ou perder a confiança na neutralidade da plataforma. Kevin Baragona, CEO da DeepAI, parceiro da Koah, admite que, embora a receita publicitária seja relevante, não está comprometido com o modelo a longo prazo: para ele, os anúncios ainda não “se encaixam” bem em termos de privacidade, visual e fluidez da interação.

Esse desconforto se soma a uma percepção no mercado de que, por enquanto, “os anúncios não estão funcionando tão bem para ninguém” em chatbots — uma crítica que inclui o fato de anunciantes ainda verem limitações nas ferramentas de segmentação, medição e controle disponíveis nesses ambientes em comparação a sistemas consolidados como o Google Ads.

Usuário mais tolerante — até certo ponto

Apesar das ressalvas, quem aposta nesse modelo defende que os consumidores estão mais abertos a mensagens publicitárias adjacentes em chatbots do que em buscas tradicionais. A explicação é que, em uma conversa, o usuário já está navegando por vários temas e respostas; inserir um anúncio relacionado seria menos disruptivo do que interromper uma lista de links com um bloco de propaganda pouco contextualizado.

Os dados iniciais da Koah, com taxa média de cliques em torno de 3%, dão suporte parcial a essa tese, embora ainda faltem estudos independentes sobre satisfação do usuário, lembrança de marca e impacto no uso de longo prazo dos chatbots. A própria reação do público deve ser decisiva para moldar o formato: se as queixas sobre intrusão aumentarem, plataformas terão de reforçar controles de privacidade, rótulos claros de conteúdo patrocinado e opções de desligar a personalização.

No horizonte próximo, o setor espera avanços em três frentes: técnicas de personalização mais sofisticadas, mas menos invasivas; ampliação da base de anunciantes interessados em testes com IA conversacional; e expansão geográfica dos formatos já lançados, nos moldes da recente rodada de países adicionados pelo Google. Em paralelo, cresce a expectativa por regras mais claras de órgãos reguladores sobre até onde essas plataformas podem ir na coleta e exploração de dados de conversas privadas.

Enquanto isso, empresas como Koah Labs correm para ocupar o espaço entre os grandes laboratórios de IA e os anunciantes, apostando que vão conseguir equilibrar inovação, eficácia publicitária e respeito à privacidade antes que os usuários decidam se querem — ou não — dividir suas conversas com marcas.