Edvaldo Silva (*)
Durante anos, o marketing digital operou sob uma lógica aparentemente eficiente. Definir o público, investir a verba, segmentar algoritmos e medir cliques parecia suficiente para validar resultados. A prioridade dos CMOs era garantir alcance dentro do perfil demográfico desejado. Com a explosão do consumo de vídeo em plataformas como YouTube, TikTok e ambientes da Meta, essa lógica deixou de funcionar. A questão central já não é se o anúncio foi entregue, mas quem realmente estava do outro lado da tela.
O que o mercado tem demorado a perceber é que a ausência de uma verificação rigorosa pós-compra não é apenas uma questão de mídia ou de “segurança da marca” – termo conhecido como ‘brand safety’. Trata-se de um problema financeiro grave. Ignorar o contexto exato onde um anúncio foi inserido significa aceitar, de forma passiva, o desperdício de milhões em verbas publicitárias.
Um relatório da Next&Co comprova isso: o desperdício em mídia digital atingiu US$ 123 milhões em apenas um trimestre de 2024, o que corresponde a cerca de 44% do investimento auditado. Esse valor ainda representa um aumento de US$ 25 milhões em relação aos dados de desperdício de publicidade do trimestre anterior.
Isso ocorre porque quando uma marca de bebidas alcoólicas, ou do setor financeiro, por exemplo, confia cegamente apenas na segmentação prévia da plataforma, ela corre um risco duplo. O primeiro, mais evidente, é o risco reputacional de ter sua marca atrelada a desinformação, discursos de ódio ou conteúdos inapropriados. O segundo risco, mais silencioso e corrosivo para o ROI (Retorno sobre Investimento), é pagar caro por impressões que não geram valor algum, como exibir o anúncio de um carro de luxo antes de um vídeo de unboxing de brinquedos consumido exclusivamente por crianças de sete anos no YouTube. O anúncio rodou, a view foi contabilizada, mas o dinheiro foi jogado no lixo.
Esse é o custo invisível da publicidade digital moderna. E ele permanece cada vez mais alto porque muitas empresas ainda utilizam tecnologias de verificação baseadas em lógicas analógicas.
A grande maioria das ferramentas de análise ainda foca na web aberta, ou seja, sites, portais e blogs, baseando-se na identificação de palavras-chave no texto. O problema é que o consumo de mídia migrou para as redes sociais, onde a comunicação é feita em vídeo, áudio e imagem. Tentar policiar o TikTok ou o Facebook com ferramentas de texto é como tentar ler um livro no escuro. Se um vídeo não tiver a palavra “violência” na descrição, a ferramenta semântica o aprovará, mesmo que o conteúdo visual seja explícito.
É por isso que a discussão precisa evoluir de abordagem baseada no medo, cujo objetivo é apenas bloquear o pior da internet para o Brand Suitability, caracterizado pela adequação de marca. O Suitability utiliza Inteligência Artificial avançada para entender o contexto real do vídeo, frame a frame. Ele não quer apenas “bloquear o ruim”, mas sim “impulsionar o bom”.
Para as grandes marcas, assumir o controle dessa curadoria é mandatório. Relatórios de verificação não podem ser caixas-pretas que apenas atestam “100% de segurança”. Eles devem ser painéis de inteligência estratégica, fornecendo evidências claras de onde a campanha foi veiculada e quem ela impactou de fato. Saber, com precisão de dados, que sua campanha foi bloqueada em canais infantis, quando necessário, prova que a verba está sendo direcionada exclusivamente para adultos ou seu público – alvo majoritário, seja ele qual for.
A verificação de qualidade em mídias digitais deixou de ser uma ferramenta de suporte técnico ou de “compliance defensivo”. Hoje, ela é o motor de performance que garante a integridade da estratégia de marketing. Em 2026, com o conteúdo digital sendo gerado, e muitas vezes até manipulado, por Inteligência Artificial, o marketing do futuro exige confiança total no feed. E a confiança só existe onde há transparência de dados.
(*) Diretor Regional da Zefr na América Latina.
