Bom dia, Dropper!

O marketing entrou numa fase estranha: a IA toma decisões com dados que a gente manipula, algoritmos definem quanto cada pessoa paga e o consumidor já desconfia de publis.

No MarketingDrops de hoje…

• Liderança; maioria já mentiu nas métricas,
• Hyper ou trend: “Surveillance Pricing”;
• Social media: fim do boom dos influencers;
• Product Pages: GEO para B2B.

Na seção “Campanhas que eu NÃO gostaria de ter criado”: alguém achou uma boa ideia abrir uma rede de fast-food de ovos cozidos. Até aí, tudo bem. Mas aí resolveram chamar o Monark como garoto propaganda? O que está acontecendo?

67% dos líderes de marketing admitem que sua equipe já alterou métricas de campanha para impressionar o board.

Quem nunca escondeu do slide aquela métrica que “não ficou tão boa assim” ou viu uma métrica sendo reportada com “maquiagem”? Muita gente já recorreu a um desses “ajustes inocentes” e, definitivamente, ninguém está sozinho: um relatório com 500 profissionais, incluindo brasileiros, encontrou o seguinte:

Se até alguns anos atrás isso era um problema de relatório (e de auditoria), o problema é que agora as IAs estão usando esses mesmos ajustes para tomar decisões. Ou seja: o problema hoje é de dados e a IA claramente ainda não sabe diferenciar informações reais das que foram manipuladas. Agora olha o timing:

A conclusão prática para quem lidera marketing?

Antes de plugar o agente que decide sozinho, audite o dado que alimenta ele. A importância disso no setor de IA é tão grande que startups de data-labelling estão entre as mais valorizadas do mercado (ex. ScaleAI, Mercor). Se empresas bilionárias investem em refinamento de dados, você também deveria cuidar da qualidade dos seus.

Você lembra da treta de que quem usa iPhone pode pagar mais no Uber ou no iFood, né? Este tipo de prática está ficando mais comum e começa a ganhar nome: surveillance pricing.

No preço dinâmico tradicional, o valor muda porque o mercado mudou - choveu, aumentou a demanda, faltou motorista. No surveillance pricing, a lógica é outra, o preço muda porque você tem cara de rico mudou.

E funciona. Um experimento publicado no Journal of Political Economy encontrou 19% de aumento nos lucros com preços personalizados.

O problema é que, quando o consumidor percebe que está sendo precificado, ele também começa a jogar o jogo.

Tem gente usando um celular mais simples para pedir comida. Os mais revoltados recorrem a extensões como o AdNauseam, que interage com anúncios para confundir os dados coletados pelos algoritmos. Essa tentativa de “sujar” os dados também ganhou nome: data poisoning.

E a reação não está vindo só dos consumidores. Nos EUA, três estados já proibiram determinadas formas de surveillance pricing. A Califórnia quase virou o quarto esta semana. Aqui, na teoria, a LGPD impede esta prática.

E você, acha justo cobrar um preço de cada cliente? Ou é um caso em que a ética ficou presa na alfândega?

Em 2026, 81% dos brasileiros dizem já ter comprado por indicação de um influenciador. Só que é praticamente o mesmo número de 2025: 80%.

O mercado de influência movimenta ~US$ 30 bilhões por ano, crescendo quase 30% a cada 12 meses. E no mesmo ritmo que ele aumenta em grana, também se modifica nos formatos e amadurece na visão de quem é influenciado. A fórmula se repetiu tanto que todo mundo já sente cheiro de publi de longe, mas enquanto quantidade não é problema, tentar esconder é!

Se no passado os posts de recebidos já se bastavam, o relatório diz que o conteúdo de influência cresceu, se transformou, se multiplicou e agora aparece em quatro tipos diferentes:

No fim, o consumidor não deixou de confiar nos influenciadores, deixou de acreditar no teatro da espontaneidade (exagero afasta 49%, fala decorada 44%). Para as marcas, isso significa parar de tentar esconder a publicidade e começar a escolher o tipo certo de influência para cada objetivo: reputação, consideração, awareness ou venda.

→ TikTok lança comentário em áudio, enquete e carrossel de fotos. É a seção de comentários virando rede social dentro da rede social.

→ Instagram cria selo para humano sintético, o "AI-generated profile" e corta alcance de quem não se declarar.

→ YouTube vai carimbar publi não declarada com detecção automática.

→ Reddit libera o Max, campanha automatizada tipo Performance Max, pra todo anunciante, 17% menos CPA no beta.

→ Roblox pagou mais de US $1,5 bi a criadores em 2025, alta ante US$ 923 mi em 2024.

→ ChatGPT bate US$ 1 bi/ano em receita publicitária, a caminho da meta de US$ 2,3 bi em 2026.

→ WPP demite mais 1.000, quase 11 mil desde 2025.

→ Google fecha contrato com MrBeast pra promover Gemini, Google Health e Fitbit.

→ Google libera globalmente no Search Console os relatórios de impressão em AI Overviews e AI Mode, ainda sem dado de clique.

→ Google lança o Pics no Workspace para concorrer com o Canva.

→ Adobe leva Firefly, Express, Photoshop e mais de 70 apps pro Slackbot.

88% do que a IA cita quando um comprador B2B tá decidindo o que comprar é conteúdo que a própria marca escreveu.

O time de marketing passa o ano inteiro fazendo "presença orgânica" nas mídias sociais. Aí, alguém pergunta pro ChatGPT "Qual o melhor CRM para time de vendas de 12 pessoas?" e quem aparece na resposta é a página de produto do concorrente.

Um novo estudo analisou 7 mil citações de IA em prompts B2B para saber da onde as respostas vinham. O grande vencedor foram as Product Pages, as páginas de descrição de produto.

Elas foram responsáveis por 24% de tudo que a IA cita, a maior fatia isolada. E o motivo é simples: a IA não sabe o que seu produto faz. Ela só sabe o que sua página diz que ele faz. Não tem mágica. Tem um modelo resumindo o texto que existe.

E tem um dado que mostra ainda mais detalhes: perguntas de comparação ("X vs Y") puxam 27% das citações. Ou seja, a nova regra é descrever seu produto em detalhes, inclusive comparando com os concorrentes. Quem escreve só "somos líderes em inovação" não é citado.

Obs: vale dar uma olhada na estratégia que a Tally fez, falamos sobre isto na edição “Mapa do GEOsouro”

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Assista aqui →

[para nerdear] OpenClaw 2.0: sessão compartilhada, aprovação por comando.

[para evitar spam] com o ASCII smuggling, que fez a Microsoft ver a detecção saltar de 21 mil pra 2,5 milhões por dia.

[para brigar no churrasco] o YouTube derrubou 20 canais de uma rede de "ghost creators", com ator lendo clickbait de IA para gerar engajamento político e faturar em anúncio.