Marketing sempre partiu de uma premissa relativamente confortável: em algum momento do caminho havia uma pessoa tomando a decisão.
Podíamos discutir algoritmos, mídia programática, mecanismos de busca e sistemas de recomendação, mas, no final, imaginávamos alguém olhando alternativas, comparando atributos, desenvolvendo preferência e escolhendo.
Essa premissa começa a mudar.
Sistemas de inteligência artificial já estão assumindo partes cada vez maiores do processo de descoberta e compra, comparando produtos, interpretando especificações, avaliando compatibilidades, procurando condições e, em alguns casos, avançando até a transação. Google, por exemplo, vem construindo infraestrutura específica para comércio com agentes, incluindo protocolos para que sistemas possam pesquisar, interagir com varejistas e realizar etapas da compra em nome das pessoas.
A mudança parece tecnológica, mas existe uma questão de marketing muito mais interessante por trás dela.
Talvez uma marca passe a ter que convencer duas audiências ao mesmo tempo: a pessoa que deseja alguma coisa e o sistema que ajuda essa pessoa a decidir qual coisa escolher.
Uma máquina não se impressiona da mesma maneira que uma pessoa.
Durante décadas aprendemos a construir percepção usando elementos que vão muito além das características objetivas de um produto. História, desejo, estética, reputação, identificação, contexto cultural e emoção participam daquilo que chamamos de marca justamente porque seres humanos não escolhem apenas pela soma racional de atributos.
Um agente de IA introduz outra camada nessa equação.
Se alguém disser “encontre para mim a melhor opção considerando durabilidade, assistência técnica, prazo de entrega e avaliações de consumidores”, boa parte do processo de consideração pode acontecer sem que essa pessoa visite dez sites, assista a cinco filmes de marca ou percorra uma página de resultados.
A máquina vai procurar evidências que consiga interpretar.
Isso significa que uma empresa pode ser muito boa em parecer desejável para seres humanos e, ao mesmo tempo, ser surpreendentemente difícil de compreender para sistemas.
A Accenture já descreve esse movimento como o surgimento de duas audiências no comércio, o consumidor e o agente que age em seu nome, argumentando que marcas precisarão ser não apenas desejáveis, mas também verificáveis e compreensíveis para essas novas interfaces.
Essa talvez seja uma mudança maior do que parece.
Durante muito tempo, marketing trabalhou para reduzir a importância da comparação objetiva.
Uma marca forte consegue fazer algo extraordinário: transformar produtos que poderiam ser comparados apenas por especificações em escolhas carregadas de significado.
Isso não vai desaparecer porque surgiu uma inteligência artificial. Pessoas continuarão querendo coisas por motivos complexos, emocionais e até contraditórios, como sempre fizeram.
Mas parte da jornada poderá ser filtrada antes de chegar até elas.
Se um agente elimina uma marca porque não consegue verificar determinada informação, porque encontra dados inconsistentes, porque não entende exatamente uma diferença de produto ou porque outras empresas oferecem evidências mais claras, talvez a batalha de percepção nem chegue a acontecer.
Surge então um problema interessante: como continuar construindo desejo sem se tornar ilegível para máquinas?
A resposta provavelmente não está em transformar marcas em fichas técnicas gigantescas, assim como não está em começar a escrever todo conteúdo “para a IA”.
Está em melhorar a qualidade daquilo que sustenta a promessa.
Prometer continuará sendo trabalho da comunicação. Provar pode ficar mais importante.
Empresas se acostumaram a operar durante muitos anos com uma certa distância entre narrativa e informação.
A campanha fala uma coisa, o site corporativo explica outra, a página de produto contém informações diferentes, distribuidores usam descrições antigas, notícias mencionam números desatualizados e apresentações internas guardam dados que nunca chegaram aos canais públicos.
Um ser humano consegue, até certo ponto, conviver com essa bagunça. Ele interpreta contexto, preenche lacunas e às vezes simplesmente acredita na versão mais convincente.
Sistemas que precisam comparar alternativas tendem a exigir outra coisa: informação consistente, estruturada, disponível e verificável.
Isso pode mudar inclusive a relação entre marketing, comunicação corporativa, produto, tecnologia e dados. Informações que antes eram vistas como detalhes operacionais passam a participar diretamente da capacidade da marca de ser encontrada e recomendada.
O trabalho deixa de ser apenas contar bem uma história, passa também por garantir que exista uma estrutura de informação capaz de sustentar essa história quando alguém, ou alguma coisa, resolver verificá-la.
Isso não significa começar a fazer marketing para robôs.
Seria uma conclusão fácil e provavelmente errada.
Se todas as empresas começarem a otimizar suas marcas apenas para critérios lógicos de máquinas, corremos o risco de criar um mercado extremamente compreensível e profundamente sem graça.
Marcas continuam existindo porque pessoas atribuem significado às coisas, e significado não nasce apenas de atributos verificáveis.
O desafio interessante está justamente em manter as duas dimensões.
Ser emocionalmente relevante para quem escolhe, mas suficientemente claro para quem ajuda a escolher. Ter personalidade sem sacrificar precisão, construir desejo sem esconder informação, desenvolver narrativas fortes enquanto mantém uma base factual coerente o suficiente para que diferentes sistemas consigam entendê-la.
Talvez isso exija uma aproximação que ainda não aconteceu de verdade em muitas empresas: marca, conteúdo, produto, SEO, tecnologia e dados deixando de operar como territórios separados.
A nova pergunta pode não ser apenas “o que o consumidor pensa da nossa marca?”.
Talvez seja necessário começar a perguntar também o que os sistemas que mediam decisões conseguem entender sobre ela.
Eles sabem exatamente o que a empresa oferece?
Conseguem identificar aquilo que realmente diferencia seus produtos?
Encontram informações consistentes?
Entendem para quem determinada solução serve e para quem não serve?
Reconhecem evidências suficientes para justificar uma recomendação?
Essas perguntas não substituem nenhuma das perguntas tradicionais de marketing, mas acrescentam uma nova camada.
Durante décadas, marcas aprenderam a disputar espaço na cabeça das pessoas. Depois aprenderam a disputar posição em mecanismos de busca, feeds e plataformas.
Agora talvez esteja surgindo um novo lugar onde essa disputa acontecerá: o raciocínio de sistemas que ajudam pessoas a decidir.
E estar presente ali provavelmente dependerá menos de repetir que uma marca é a melhor e mais de tornar claro por que alguém, humano ou não, teria razões para escolhê-la.
