Por que os anúncios LLM serão um negócio maior do que os anúncios sociais e de pesquisa
Especialistas dizem que os anúncios LLM nunca funcionarão. A história discorda.
A OpenAI acaba de anunciar que acredita que atingirá um ARR de US$ 100 milhões em seu piloto publicitário inicial de seis semanas.
Os céticos dizem que as pessoas se revoltarão. Os céticos dizem que é bobagem medir a ARR. Os céticos dizem que os anúncios LLM são tolos.
E… Embora eu concorde que medir a receita publicitária como ARR é estranho. Acho que eles estão errados sobre as mudanças do consumidor.
Eles já têm mais de 600 anunciantes e o acesso de autoatendimento será lançado em abril.
O Facebook faturou US$ 150 milhões em todo o ano de 2007.
No ano passado, a Meta ultrapassou US$ 196 bilhões.
Essa lacuna…
US$ 150 milhões a US$ 196 bilhões levaram 18 anos.
OpenAI acabou de abrir a conta.
E de alguma forma… as pessoas ainda pensam que os anúncios LLM não funcionarão.
O caso do cético
A reação é previsível. Eu vi isso em comentários, ouvi em conferências, li em todos os boletins informativos que cobriram essa história até agora.
Ninguém quer uma IA recomendando produtos. Estou fazendo uma pergunta, não quero que me vendam nada. Vai parecer nojento. Isso destruirá a confiança. As pessoas usarão apenas modelos de código aberto que não veiculam anúncios.
Eu ouço isso. Eu entendo isso. Mas eu já ouvi isso antes.
Quase palavra por palavra. Quase todas as plataformas que acabaram imprimindo dinheiro em publicidade.
Já estivemos aqui antes
Deixe-me mostrar uma coisa.
Abaixo está uma coleção de coisas que pessoas reais realmente acreditavam – com confiança – antes que a tecnologia mudasse o que elas queriam.
- Ninguém quer apenas enviar uma mensagem de texto para alguém em vez de ligar. Você perde o tom, a nuance, tudo o que torna a comunicação humana.
- Ninguém quer assistir filmes em um laptop. A questão toda é o teatro ou a TV, a experiência compartilhada, a tela grande.
- Ninguém quer contar a um estranho na internet para onde está indo. Isso não é apenas estranho, é perigoso.
- Ninguém quer um algoritmo para escolher com quem namora. O amor requer serendipidade. Você não pode automatizar a química.
- Ninguém quer pedir informações ao telefone. As pessoas querem conhecer uma cidade. Metade da alegria é descobrir você mesmo.
- Ninguém quer comprar óculos, carros ou roupas sem experimentá-los. Essa é uma decisão tátil e pessoal. Ponto final.
- Ninguém quer um robô para dirigir seu carro. Há algo profundamente humano em estar no controle na estrada.
- Ninguém quer ler as notícias nas redes sociais. Isso é para vídeos de gatos e coisas científicas.
Pessoas inteligentes pensavam essas coisas.
Pessoas inteligentes ainda pensam essas coisas e aplicam sua visão de mundo às circunstâncias globais…
A tecnologia não muda apenas o que fazemos. Isso muda o que queremos.
Não queríamos enviar mensagens de texto porque nunca havíamos enviado mensagens de texto. No momento em que o fizemos… nunca paramos.
SMS tornou-se iMessage tornou-se WhatsApp tornou-se Slack tornou-se DMs. E agora uma geração inteira luta para fazer uma ligação. Algo que era um comportamento humano fundamental…
Ouvir a voz de alguém foi substituído por algo que muitos disseram ser inferior.
No entanto… Mais casais enviam mensagens de texto todas as noites em vez de falar ao telefone. Enviar mensagens de texto se tornou o Forma PRIMÁRIA de comunicação para casais.
O streaming fez isso no cinema. Não o matou, mas remodelou sua física.
Agora você vai aos cinemas para assistir a grandes filmes e fica em casa para ver todo o resto…
Ninguém planejou isso. Simplesmente aconteceu.
O namoro online fez sucesso na cena dos bares. Uma geração de pessoas conhece seus cônjuges em aplicativos. Ninguém mais acha isso estranho. Aquilo que parecia profundamente pouco romântico… tornou-se a história de amor mais comum do nosso tempo. Os dados falam por si:
A Wikipedia fez isso com conhecimento especializado. Costumávamos ligar para um professor, ou ir à biblioteca, ou atender quem na sala parecia mais confiante.
Agora nós pesquisamos. Em seguida, verifique no Reddit. Então, cada vez mais… pergunte a um LLM.
A cadeia epistêmica mudou completamente e estamos apenas parcialmente no caminho dessa mudança.
O GPS não mudou apenas a navegação. Mudou a própria memória espacial. Gerações inteiras estão crescendo sem precisar saber onde está alguma coisa. Eles apenas perguntam. A habilidade se atrofiou porque a ferramenta a tornou desnecessária…
O padrão em tudo isso é o mesmo. O novo comportamento parece pior no início. Então parece normal.
Então o antigo comportamento parece estranho.
Por que os anúncios LLM são Na verdade Melhor do que anúncios de pesquisa
Aqui está o que os veteranos de anúncios de pesquisa entendem que os céticos do LLM não:
O contexto é o jogo inteiro.
Os anúncios do Google funcionam porque capturam você em um momento declarado de intenção. Você pesquisa “melhor CRM para equipes pequenas” e o HubSpot aparece. Isso funciona porque a consulta revelou algo sobre você. Quanto mais específica for a consulta, melhor será o desempenho do anúncio.
- Consulta de pesquisa: “melhor CRM para pequenas equipes”
- Solicitação de LLM: “Estou ampliando uma equipe de vendas B2B de 3 para 15 representantes. Fechamos negócios empresariais em ciclos de 90 dias, precisamos de integração com o Slack, e nossa equipe de operações odeia administração pesada. Qual CRM faz sentido?”
Essa segunda entrada não é apenas uma frase ou palavra-chave. É um briefing do cliente entregue a um sistema…
Ele contém o contexto do tamanho da empresa, o contexto do movimento de vendas, o contexto da pilha de tecnologia e os critérios de compra… Tudo escrito (ou dito) pelo usuário.
O Google nunca recebeu tanto sinal de uma única consulta em sua história.
O anúncio (ou recomendação, ou resposta patrocinada) que pode viver naquele momento não será visto como uma interrupção.
Feito corretamente, é a resposta….
A resposta certa.
E recomendações de consultores confiáveis e conscientes do contexto? As pessoas seguem isso.
Essa é toda a premissa do marketing de influenciadores e vale dezenas de bilhões de dólares por ano.
Como os LLMs vencem a luta pelos dados de longo prazo
É aqui que tudo fica genuinamente interessante… Quando você mapeia as camadas de coleta de dados do Meta em relação ao que os LLMs já estão assentados…
Os LLMs vencem em quase todas as dimensões. Eles simplesmente ainda não construíram a infraestrutura de monetização ou de uso diário necessária.
A Meta gastou 20 anos e bilhões de dólares construindo a máquina de coleta de dados mais sofisticada da história da humanidade. E na maior parte desse tempo, ninguém chegou perto…. Mas há um problema em inferir o que as pessoas querem do seu comportamento…
O comportamento é um mau proxy para a intenção. É por isso que o Google e os anúncios funcionam tão bem. A intenção fica clara quando alguém digita: “Melhor Software de CRM” o que deseja… Mas o Google não tem a camada de contexto social que o Facebook tinha. LLMs não têm nenhum problema.
Quando você mapeia o que o Meta realmente captura em relação ao que os LLMs já estão fazendo após seis semanas de um piloto de anúncio, a comparação não chega nem perto…
1. Dados de juros declarados
Meta infere seus interesses a partir de curtidas, seguidores e interações na página.
É um sinal comportamental que precisa ser decodificado. Você gostou de um post sobre tênis de corrida… talvez você goste de fitness.
Talvez você seja apenas um fã da marca. A inferência é barulhenta.
Quando você fala com um LLM, você apenas… conta. “Estou treinando para minha primeira maratona. Estou lidando com dores nas canelas e preciso de um novo par de sapatos.” Isso não é interesse inferido. Essa é a intenção declarada com contexto, ponto problemático e sinal de compra, tudo em uma mensagem.
Nenhum algoritmo necessário. E fica armazenado na memória do LLM.
2. Dados de estágio de vida e eventos de vida
Meta captura eventos de vida por meio de atualizações de status e você decide fornecer informações como seu aniversário, ano de formatura, etc. Você muda seu status de relacionamento para “Noivo” e de repente vê anúncios de casamento. Isso é uma segmentação reativa de um único ponto de dados.
Mas os LLMs obtêm a narrativa completa. “Minha parceira e eu acabamos de ficar noivos, estamos pensando em um casamento na Itália, o orçamento é de cerca de US$ 40 mil, a família dela está voando das Filipinas.” Essa não é uma bandeira de evento de vida.
Esse é um resumo de que qualquer marca de viagens de luxo pagaria muito dinheiro para estar presente.
3. Dados financeiros e de intenção de compra
Meta infere faixas de renda a partir do CEP, tipo de dispositivo e padrões de comportamento de gastos. Na melhor das hipóteses, é um sinal de proxy.
LLMs estão sendo solicitados diretamente. “Uma apólice vitalícia de US$ 2,5 milhões vale a pena para alguém da minha faixa de renda?” ou “Qual é um orçamento razoável para uma reforma de cozinha em uma casa de 2.400 pés quadrados?” O contexto financeiro oferecido nas conversas do LLM supera qualquer coisa que o Meta capture por meio de inferência comportamental. As pessoas estão indo tão longe para enviar todas as suas contas bancárias para um LLM e perguntar: “Quais ações e títulos eu deveria comprar agora?” Esses dados são ouro absoluto para um comprador de anúncio.
4. Dados profissionais e B2B
Este é todo o fosso do LinkedIn. Cargo, tamanho da empresa, setor… esse é o trio de segmentação para anunciantes B2B. Meta é fraco aqui. E o LinkedIn cobra um prêmio especificamente porque é o proprietário disso. Mas acho que os LLMs vão travar uma forte luta contra o LinkedIn quando se trata de veicular anúncios que alcancem compradores B2B onde quer que estejam.
Os LLMs estão capturando isso por meio de conversas. “Sou vice-presidente de engenharia em uma empresa de SaaS com 200 pessoas chamada (NOME) (procure-nos), estamos na AWS, estamos avaliando a mudança de nosso data warehouse do Redshift para o Snowflake, o que devo saber?”
Isso é mais sinal de segmentação B2B em um prompt do que o LinkedIn pode inferir em um ano de atividade de perfil.
5. Rastreamento fora da plataforma
A maior superpotência do Meta é o Pixel. Ele segue você pela web e conecta seu comportamento externo ao seu perfil.
Isso levou anos para ser construído e agora está sob cerco regulatório em todos os lugares.
LLMs não precisam de rastreamento fora da plataforma porque a conversa é a plataforma. Tudo acontece na sessão. O sinal chega até eles. E à medida que os LLMs são incorporados aos navegadores, aos sistemas operacionais, às ferramentas do local de trabalho… a sessão se torna ambiente. A janela de contexto cresce para incluir toda a sua vida digital. Isso não é vigilância. Isso é apenas… o produto funcionando.
6. Identidade entre dispositivos
Meta une sua identidade em telefone, laptop e tablet por meio de IDs de dispositivos, cookies e correspondência de login.
Essa é uma infraestrutura complicada. Quebra quando a Apple muda suas regras de privacidade.
Um LLM conectado já é compatível com vários dispositivos por padrão. Seu histórico de conversas segue você. Suas preferências são persistentes. O gráfico de identidade é gratuito.
O caso de negócios já está escrito
O Google lançou o AdWords em 2000. Ele gerou cerca de US$ 70 milhões em seu primeiro ano. A capitalização de mercado do Google é hoje superior a US$ 2 trilhões.
O piloto de anúncios da OpenAI já dura 6 semanas e diz-se que será capaz de faturar US$ 100 milhões este ano.
Autoatendimento abre em abril…
Eles têm 600 anunciantes antes mesmo de o produto estar amplamente disponível.
A trajetória não é apenas semelhante à do Google. Acho que é mais íngreme.
Mas acho que Gêmeos…
Perplexidade.
Cláudio.
Manus.
Grok.
Respostas do Reddit.
E todas as outras tecnologias poderia lutar da mesma forma.
Como o contexto é mais rico, o tempo da sessão é mais longo e a profundidade da interação é categoricamente diferente de uma consulta de pesquisa.
As pessoas passam de 5 a 10 minutos em uma conversa LLM. Eles passam 30 segundos em uma página de resultados de pesquisa tradicional. As visões gerais da IA e o modo IA estão mudando muito rapidamente…
Mas mais profundidade de sessão significa mais área de superfície para relevância… Mais relevância significa melhor desempenho do anúncio. Melhor desempenho do anúncio significa CPMs mais altos. CPMs mais altos significam um negócio maior.
O Facebook gerou receita de US$ 196 bilhões ao colocar anúncios ao lado de atualizações de status.
As empresas LLM estão colocando anúncios dentro da própria resposta. Um deles é obviamente mais valioso.
Veja como precisamos pensar sobre isso…
A questão não é se as pessoas aceitarão anúncios em LLMs…
A questão é quanto tempo levará para as empresas LLM internalizarem totalmente que o piso onde estão assentadas é um negócio anual de mais de US$ 200 bilhões…
E comece a construir infraestrutura de distribuição correspondente.
A história não se repete. Mas às vezes rima bem alto.
O Facebook levou 18 anos para passar de US$ 150 milhões para US$ 196 bilhões.
Não acho que os LLMs levarão 18 meses para provar essa categoria.
As pessoas que apostam contra os anúncios LLM estão fazendo a mesma aposta que cada geração faz quando olham para um novo comportamento e projetam as suas próprias preferências atuais no futuro.
Quase nunca funciona para eles.
