Curiosidade da semana: A nova tendência do momento: bares onde celulares são proibidos.¹

DESTAQUE #M15

As Personas Sintéticas já vinham sendo usadas por grandes empresas: são réplicas virtuais de consumidores criadas com IA com base em extensas pesquisas, capazes de responder a testes, campanhas e perguntas em segundos com acuracidade.

Agora, a Galaxies lançou a primeira plataforma para você fazer isso também — conversar, testar e decidir com velocidade inédita.

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O hype das IAs chegou ao e-commerce, mas os resultados estão longe da promessa. Um novo estudo da Frankfurt School of Finance & Management¹ analisou 973 sites de e-commerce, US$ 20 bi em receita anual e mais de 50 mil transações originadas no ChatGPT. O veredito: o tráfego vindo da IA gera visitas, mas não gera vendas. E deve ficar assim por um tempo.

🔷 O ChatGPT representa menos de 0,2% do tráfego total dos sites analisados — cerca de 200 vezes menos que a busca orgânica.
🔷 O tráfego converte 86% pior que afiliados e 13% pior que o Google orgânico.
🔷 Em receita por sessão, só supera a mídia social paga, o canal mais fraco do ranking.

A influência digital no Brasil está mudando de rosto e de discurso.
O novo estudo 100 personalidades brasileiras mais influentes no Instagram¹ revela um dado curioso: embora representem apenas 4% do ranking das 100 personalidades mais influentes no Instagram, os políticos têm as maiores taxas de engajamento da plataforma, superando artistas e atletas.

Enquanto a média geral de engajamento dos criadores é de 4,29%, e dos artistas apenas 2,89%, os políticos alcançam 4,54% e, em alguns casos, números de dois dígitos.

Por isto que temos visto empresários se tornando políticos para te visibilidade e políticos lançando produtos como se fossem creators. E você, associaria a imagem da sua marca a um político?

→ Mais uma empresa apostando em micro-novelas. Desta vez foi o antigo CEO da Miramax.

→ Agora é possível anunciar na Paramount e na Taboola pela mesma plataforma — continuando a tendência de unificação das mídias programáticas.

→ Pela primeira vez, Google faz negociações compra de mídia programatíca em alto volume. — abrindo precedente para agências conseguirem melhor negociação.

→ OpenAI pode lançar aplicativo para criar músicas com IA — concorrendo com o Suno.

→ Amazon lança IA integrada para te ajudar a escolher produtos. — Se todo marketplace fizer isto, a relevância de chats independentes para o ecommerce pode cair.

Esses dias soltei uma opinião polêmica, mas embasada: o foco excessivo do marketing em otimizar está atrapalhando os resultados de negócio.
A conclusão do estudo era simples: vale mais ter dados direcionais que ajudem a criar uma heurística de decisão, do que depender de dados precisos que paralisam a ação.

Hoje, decidi investigar uma questão ainda mais polêmica: vale mesmo a pena fazer pesquisas? E mais, elas precisam ser com humanos de verdade?

O primeiro indício é de que sim. Uma meta-análise de 114 estudos conduzida por Krasnikov & Jayachandran (2008) mostrou que as habilidades de marketing são as mais difíceis de copiar e têm quase o dobro do impacto sobre o desempenho das empresas em comparação às capacidades de operações, e substancialmente mais que as de P&D.

Os marketing capabilities analisados no estudo não campanhas ou promoções: representam um conjunto de rotinas e aprendizados organizacionais que permitem sentir, interpretar e responder ao mercado melhor que os concorrentes.

O ponto é que o hábito de realizar pesquisas de mercado não apenas gera dados, mas fortalece uma capacidade organizacional mais ampla: a de se tornar verdadeiramente orientada ao mercado. Empresas que adotam rotinas sistemáticas de coleta, disseminação e resposta às informações sobre clientes e concorrentes desenvolvem uma inteligência coletiva capaz de antecipar mudanças e adaptar-se mais rapidamente. E isso se traduz em resultado: segundo a meta-análise de Kirca, Jayachandran & Bearden (2005), que analisou 14 mil empresas, organizações com maior orientação para o mercado apresentam desempenho significativamente superior. Veja os efeitos no gráfico abaixo:

Fazer pesquisas com consumidores leva e tempo e despende energia. Desde que começaram a aparecer as LLMs, os pesquisadores começaram a se perguntar: E se eu treinasse modelos de inteligência artificial com base nos dados da minha persona?

Um dos primeiros estudos a explorar essa possibilidade foi conduzido por pesquisadores da Brigham Young University em 2022, que compararam a opinião pública americana real com respostas geradas pelo GPT-3.

Ao “condicionar” o modelo com perfis demográficos de milhares de participantes do American National Election Studies, eles criaram amostras sintéticas capazes de reproduzir com alta precisão padrões humanos de opinião e comportamento político. Os resultados mostraram correlações superiores a 0,9 entre as respostas do modelo e as humanas — evidência do que os autores chamaram de fidelidade algorítmica, ou seja, a capacidade de uma IA refletir com realismo as relações entre ideias, atitudes e contextos socioculturais. Argyle et al. (2022)

Esse era um primeiro indicativo, de que quando bem condicionados poderiamos usar as personas sintéticas para conhecer os padrões de decisão dos nossos consumidores.

Mas uma pesquisa publicada este mês foi mais a fundo. Os pesquisadores se perguntaram: Será que podemos simular pesquisas inteiras como escolha de atributos, e disponibilidade de pagar no marketing? Os resultados foram promissores, modelos mais avançados, como o GPT-4o chegaram perto de chegar nos dados reais da pesquisa. Israeli e Ngwe (2025)

Pode parecer absurdo imaginar que substituiremos humanos em pesquisas de consumo mas, ao que tudo indica, é apenas uma questão de tempo.

Em diversas áreas de negócios, as simulações já são parte essencial da tomada de decisão: no mercado financeiro, por exemplo, modelos preditivos simulam cenários de risco e retorno antes mesmo que o capital seja investido.

O marketing começa a trilhar caminho semelhante. Estudos recentes mostram que personas sintéticas já podem ser utilizadas em etapas iniciais da pesquisa, como brainstorms para explorar visões gerais e preferências da persona ou testes de percepção e reação a temas e peças de comunicação.

E isso é apenas o começo. Em breve, provavelmente poderemos simular a aceitação de atributos de produto e preço, bem como criar grupos de controle sintéticos para medir incrementalidade e impacto de campanhas com alto grau de precisão sem depender de longos prazos, grandes amostras ou orçamentos milionários.

BIBLIOGRAFIA
ISRAELI, A.; NGWE, D. Synthetic Consumers: Using AI Personas for Market Research. Working Paper. Harvard Business School, 2025. DOI: 10.2139/ssrn.4798124
ARGYLE, Lisa P.; BUSBY, Ethan C.; FULDA, Nancy; GUBLER, Joshua; RYTTING, Christopher; WINGATE, David. Out of One, Many: Using Language Models to Simulate Human Samples. 2022. Disponível em: https://arxiv.org/abs/2209.06899.
KIRCA, A. H.; JAYACHANDRAN, S.; BEARDEN, W. O. Market orientation: A meta-analytic review and assessment of its antecedents and impact on performance. Journal of Marketing, v. 69, n. 2, p. 24–41, 2005. DOI: 10.1509/jmkg.69.2.24.60761
KRASNIKOV, A.; JAYACHANDRAN, S. The relative impact of marketing, research-and-development, and operations capabilities on firm performance. Journal of Marketing, v. 72, n. 4, p. 1–11, 2008. DOI: 10.1509/jmkg.72.4.1