Esquizofrenia Artificial no Marketing Digital

Com base em algoritmos que são verdadeiras “caixas-pretas” sobre como cada um atua em seus respectivos veículos de mídia digital, começamos a ter de nos pautar pelo pouco de informações que temos sobre as Inteligências Artificiais (IAs) para não entrarmos em voo cego em nossas campanhas.

Dentre nossos diversos clientes e produtos, começamos a perceber que a IA funciona bem em alguns casos, mas nem tanto em outros; e que uma jornada bem mapeada é essencial para sua aplicação correta sem gerar a decepção diante de baixas performances em algo tão mitificado como "perfeito" pelo mercado.

É preciso entender e deixar bem transparente para o cliente que (além das diversas nuances do Marketing Digital, das quais precisamos falar em outro papo), como qualquer algoritmo, se não existem dados suficientes, sejam eles históricos ou atuais, para a formação de um padrão, poderemos encontrar casos de verdadeira Esquizofrenia Artificial; ou seja, um processo com campanhas entregando aleatoriamente seus anúncios e, até mesmo, direcionando verbas apenas para onde as conversões de fundo de funil estão ocorrendo, atingindo somente pessoas que praticamente já decidiram pela compra, sem despertar o conhecimento, a consideração e o interesse do público sobre o produto ou serviço.

Os grandes veículos que disponibilizam esse recurso têm padrões preestabelecidos de volumes de conversões de seus algoritmos, sendo necessário configurar a campanha e esperar o volume ser alcançado. Essa é a torturante Fase de Aprendizado da IA, quando não há muito o que fazer, a não ser esperar, pois mexer na configuração da campanha fará com que retornemos ao ponto zero de aprendizado. Difícil mesmo é conter o ímpeto e a fome por performance imediata dos clientes que entram na mítica retórica de que os resultados vêm automaticamente com as IAs.

É nos casos em que, após um certo período, as campanhas não saem da Fase de Aprendizado que se reforça a importância do mapeamento completo da jornada do cliente para que possamos identificar onde está a maior dificuldade do público em converter e, assim, "apontarmos", como objetivo da IA, o ponto que tem volume de conversão suficiente para o algoritmo gerar padrão e trazer um público o mais assertivo possível, enquanto, paralelamente, seu cliente otimiza o ambiente digital dele, seja site, landing page, e-commerce, aplicativo ou qualquer outro canal.