Como os agentes de IA remodelarão a mídia de varejo

Durante anos, a mídia de varejo local operou com uma ideia simples e eficaz: as marcas pagam para aparecer nos resultados de pesquisa no momento em que um comprador está procurando por algo. Mas essa era está mudando rapidamente. Agora estamos entrando em um mundo em que agentes de IA, e não barras de pesquisa, podem conduzir uma parte significativa da jornada de compra.

Isso não é apenas uma atualização tecnológica, é uma mudança fundamental na forma como as pessoas compram. Com agentes de IA que podem antecipar necessidades, pesquisar produtos e até mesmo concluir compras por conta própria, a mídia de varejo precisa superar um modelo focado em palavras-chave. É preciso ter mais a ver com entender as pessoas, suas intenções e sua jornada.

O anúncio recente do Walmart deixou isso perfeitamente claro. A empresa está apostando em um futuro em que as pessoas usem menos a barra de pesquisa e os agentes de IA mais para comprar. Quando um gigante do varejo como o Walmart faz uma aposta como essa, é um sinal para todos nós prestarmos atenção. Essa mudança terá grandes implicações para todos na área de mídia de varejo, desde as próprias plataformas até as marcas que anunciam nelas.

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O lado do varejista: uma nova forma de segmentar

Para ver para onde a mídia de varejo está indo, basta ver a jornada do Google. O Google, que já foi o rei indiscutível da publicidade por palavras-chave, tem constantemente mudado seu foco para o público e a intenção. Por exemplo, suas campanhas Performance Max usam IA para exibir anúncios em toda a rede do Google, na Pesquisa, no YouTube e em outros lugares, sem precisar de uma única palavra-chave dos anunciantes. Em vez disso, as campanhas são otimizadas para resultados, como uma compra ou um lead, com base em uma combinação de comportamento e sinais do usuário. Essa evolução de “o que eles pesquisam” para “quem são e o que estão fazendo” pode ser o roteiro para redes de mídia de varejo.

A Amazon já está preparando as bases para esse futuro com sua Amazon Marketing Cloud (. Embora sua plataforma de anúncios ainda dependa muito de produtos patrocinados e de pesquisas, a AMC é um passo poderoso em direção à publicidade baseada no público. Pense nisso como um playground de dados seguro, onde as marcas podem analisar os dados de seus próprios clientes, como listas de e-mail e comportamento do site, junto com os dados da Amazon. Isso permite que eles criem segmentos de público sofisticados, vejam a jornada completa do cliente e avaliem a eficácia de seus anúncios de uma forma mais completa, analisando além de um simples retorno sobre os gastos com anúncios. É um sinal claro de que vencer na Amazon não se trata apenas de licitar em uma palavra-chave, mas de realmente entender o cliente.

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O lado da marca: publicidade proativa

O novo cenário de varejo exige uma grande mudança na estratégia das marcas. Eles precisam se tornar especialistas em seus clientes e superar a mentalidade de palavras-chave. É hora de pensar em termos de segmentos de público, sinais de intenção e toda a jornada do cliente.

Essa evolução tem tudo a ver com a mudança de publicidade reativa (licitando por palavras-chave depois que alguém pesquisa) para publicidade proativa, que antecipa o que o cliente precisa antes mesmo de pesquisar.

Criação de páginas de produtos para IA

As marcas devem começar otimizando suas páginas de produtos não apenas para compradores, mas também para agentes de IA. Isso significa estruturar o conteúdo em torno dos casos de uso e do contexto de um produto. Por exemplo, a página de produtos de um tênis de corrida não deve listar apenas as especificações técnicas. Também deve incluir conteúdo para diferentes cenários, como “ideal para treinamento de maratona” ou “melhor para corridas e caminhadas leves”. Ao fornecer à IA informações claras e estruturadas sobre como e quando um produto é usado, as marcas ajudam a IA a adequar o produto às necessidades específicas do cliente, mesmo sem uma consulta de pesquisa direta.

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Dominando a afinidade com a cesta

Outra tática proativa poderosa é usar dados de afinidade de cestas, que mostram quais produtos geralmente são comprados juntos. Isso vai além de simples sugestões de “clientes também compraram”. As marcas podem usar esses dados para segmentar os compradores logo à beira de uma compra.

Para fazer isso bem, as marcas precisam combinar dois tipos de dados:

• Dados quantitativos de varejistas: Esse é o “o quê”. As plataformas de varejistas fornecem os dados que mostram quais produtos são comprados juntos. Por exemplo, uma marca que vende forros de fritadeira de ar comprimido pode ver que os clientes que compram uma determinada fritadeira também tendem a comprar seus forros logo depois.

• Informações qualitativas dos clientes: Esse é o “porquê”. Por meio de entrevistas e pesquisas, as marcas podem entender as motivações por trás de uma compra. Para a fritadeira, uma entrevista pode revelar que as pessoas compram os forros porque estão cansadas de esfregar a cesta. Essa percepção permite que a marca crie um anúncio muito mais atraente com uma mensagem como: “Cansado de esfregar, nossos revestimentos facilitam a limpeza”. Isso fala diretamente sobre o ponto problemático do cliente, transformando um anúncio simples em uma solução útil.

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Aproveitando dados entre canais

A maior vantagem de uma marca vem da conexão de seus diferentes conjuntos de dados. Este é o coração de um estratégia de dados entre canais. Para muitas marcas, muitos de seus dados primários vêm de seus canais diretos ao consumidor, como seu próprio site, listas de e-mail e programas de fidelidade. Esse conhecimento é uma ferramenta poderosa que pode informar e melhorar as campanhas de mídia de varejo e funciona nos dois sentidos. Por exemplo, uma marca pode usar insights de seu próprio site, como o que um cliente tem no carrinho, para criar um anúncio mais eficaz no site de um varejista. Por outro lado, dados de uma plataforma de varejo, como quais produtos estão em alta em uma região específica, podem informar a estratégia de marketing de DTC da marca para essa área. Esse fluxo constante de informações garante que uma marca possa oferecer uma experiência consistente e personalizada com base na imagem mais completa de seu cliente.

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Conclusão

À medida que o comportamento do consumidor muda, tanto as redes de mídia de varejo quanto as marcas que anunciam nelas devem evoluir para permanecerem relevantes. O futuro da mídia de varejo não é um jogo de correspondência de palavras-chave, mas um ecossistema sofisticado em que o sucesso é determinado pela capacidade da marca de antecipar as necessidades dos clientes e oferecer experiências proativas e personalizadas. As marcas que investem na compreensão de seus clientes e na utilização de dados em todos os canais estarão melhor posicionadas para prosperar nessa nova era de comércio impulsionado por IA.