IA amplia desafios da mídia digital e coloca qualidade no centro da compra publicitária

A publicidade digital na América Latina começa a passar por uma mudança estrutural de lógica. Alcance, volume de impressões e custo competitivo continuam relevantes, mas deixaram de ser métricas suficientes para avaliar se uma campanha efetivamente entregou valor aos anunciantes.

Com o avanço das ferramentas de mensuração e verificação, o mercado passa a exigir uma visão holística: observar se uma impressão teve oportunidade real de ser vista, se alcançou uma pessoa de carne e osso, se veiculou em um ambiente adequado para a reputação da marca e se foi entregue na região geográfica planejada.

Segundo o estudo 2026 Global Insights: Media Quality in the Age of AI, desenvolvido pela DoubleVerify, a taxa de violações por Fraud/SIVT (Tráfego Inválido Sofisticado) caiu 57% na América Latina em 2025 frente ao ano anterior. Ao mesmo tempo, a taxa de Authentic Viewable alcançou 77%. Em contrapartida, as violações de brand suitability (adequação de marca) atingiram 6,9%, registrando uma alta de 12% no período.

Os dados sinalizam que a discussão sobre qualidade de mídia migrou de uma simples auditoria pós-campanha para um elemento central do planejamento e da estratégia de compra.

IA adiciona nova camada de complexidade à fraude digital

A fraude no ecossistema publicitário não apenas permaneceu, como se tornou exponencialmente mais complexa.

Na América Latina, uma parcela expressiva das violações identificadas em 2025 esteve atrelada ao tráfego originado diretamente de data centers (além da atuação tradicional de bots). O tráfego de servidores e estruturas de hospedagem — em substituição a dispositivos e conexões residenciais ou móveis legítimas — sinaliza comportamentos automatizados incompatíveis com o tráfego humano.

A inteligência artificial intensificou o problema:

Ataques automatizados: Em testes conduzidos pelo Fraud Lab da DoubleVerify, bots impulsionados por IA foram responsáveis por 15% dos cliques em campanhas sem mecanismos de proteção. Em estudos específicos, esses sistemas geraram até dez vezes mais cliques do que usuários reais.

Impacto da proteção: A taxa de Fraud/SIVT alcançou 2,8% em operações desprotegidas, contra apenas 0,6% em campanhas com camadas ativas de verificação.

Mais do que mensurar o prejuízo após a veiculação, o grande desafio das marcas é implementar travas em tempo real para impedir que o tráfego inválido drene os orçamentos de mídia.

Produção em massa de conteúdo e a ameaça do "AI Slop"

A inteligência artificial generativa transformou drasticamente a escala e a velocidade da produção de conteúdo na web. Com volumes massivos e ciclos de publicação contínuos, os modelos tradicionais de classificação enfrentam gargalos para avaliar se determinados inventários oferecem segurança editorial às marcas.

O mercado brasileiro se mostra altamente sensível a este cenário:

Percepção do consumidor: 35% dos latino-americanos afirmam identificar conteúdo gerado por IA na maioria das vezes. No Brasil, 45% dos consumidores declaram que teriam uma percepção negativa de uma marca ao vê-la anunciando ao lado de conteúdos automatizados de baixa qualidade.

Apreensão dos executivos: 63% dos profissionais de marketing no Brasil demonstram preocupação com a exibição de seus anúncios ao lado desse tipo de material.

O fator acabamento: Por outro lado, 49% dos consumidores reagem positivamente quando a peça publicitária desenvolvida por IA apresenta acabamento estético e visual de alto padrão profissional.

Paralelamente, cresce a atenção em torno dos sites MFA (Made for Advertising) e do chamado “AI slop” — conteúdos de baixa qualidade gerados em massa por algoritmos apenas para atrair tráfego e monetizar anúncios. Na América Latina, a categoria de viagens é uma das mais impactadas por essa proliferação de inventário sintético.

Black Friday e o risco de "automatizar o desperdício"

A discussão ganha urgência renovada diante de momentos de alta concentração de investimento, como a Black Friday 2026. Em janelas de compra acirradas, a corrida por escala e alcance a preços baixos tende a expor as marcas a inventários de baixa qualidade ou ambientes desprotegidos.

Especialistas alertam para a importância da adoção de tecnologias de pré-bid, que filtram e bloqueiam impressões inadequadas ou fraudulentas antes da efetivação da compra no ecossistema programático.

A aceleração impulsionada pela inteligência artificial pode otimizar compras, mas também pode acelerar o desperdício financeiro se os critérios de qualidade forem negligenciados.

“Se o mercado focar apenas em escala e em resultados de curto prazo, estaremos apenas automatizando o desperdício. Um bom indicador no painel de controle nem sempre se traduz em um bom resultado para o negócio. É preciso questionar o que esse número, de fato, representa”, pontua um especialista do setor de mídia consultado pelo estudo.

Para garantir eficiência real, a recomendação para anunciantes é abandonar a busca isolada pelo menor custo por clique ou impressão e integrar métricas de viewability, fraude, brand suitability, geolocalização e atenção em uma única equação de retorno sobre o investimento.

Leia a entrevista na intregrá:

Entrevistado: Gustavo Dellaqua

o que o mercado ainda está demorando para perceber?

R: Uma das principais mudanças é que a qualidade da mídia passou a ser mais mensurável e acionável. Os anunciantes estão deixando de olhar apenas para alcance e impressões e passando a considerar se uma impressão teve a oportunidade de ser vista por uma pessoa, se foi livre de fraude, adequada para a marca e entregue na região planejada.

Segundo o 2026 Global Insights: Media Quality in the Age of AI, da DoubleVerify, a taxa de violações por Fraud/SIVT caiu 57% na América Latina em 2025 em relação ao ano anterior, enquanto a taxa de Authentic Viewable chegou a 77%. Ao mesmo tempo, a taxa de violações de brand suitability foi de 6,9%, com aumento de 12% no período. O próximo passo é tornar a qualidade da mídia parte central do planejamento e da compra, e não algo avaliado apenas depois da campanha como ainda acontece com algumas marcas

2. A fraude publicitária costuma ser associada a robôs, cliques falsos e tráfego inválido. Quais são hoje as formas de fraude que mais preocupam quem trabalha diariamente com o setor?

R: É preciso olhar não só para a atividade tradicional de bots. Segundo o estudo Global Insights, na América Latina, a maior parte das violações de Fraud/SIVT em 2025 veio de tráfego de data centers, além da fraude por bots. O tráfego de data centers se refere a acessos originados de servidores e infraestruturas de hospedagem, em vez de usuários em dispositivos e conexões residenciais ou móveis, e pode indicar atividade não humana quando apresenta padrões incompatíveis com o comportamento de pessoas reais. Esse tipo de tráfego prevaleceu no inventário de display, enquanto a fraude por bots teve maior presença em vídeo. A inteligência artificial adicionou uma nova camada de complexidade. Em testes do Fraud Lab da DV, bots de IA foram responsáveis por 15% dos cliques em campanhas desprotegidas e, em alguns estudos, chegaram a gerar dez vezes mais cliques do que humanos. O impacto da proteção também aparece nos dados: em campanhas não protegidas, a taxa de Fraud/SIVT foi de 2,8%, contra 0,6% nas campanhas protegidas, uma diferença de 384%. Isso reforça a importância de identificar e bloquear tráfego inválido antes que ele gere custos para os anunciantes.

3. A inteligência artificial colocou uma quantidade enorme de conteúdo novo na internet. Como isso muda o trabalho de quem precisa decidir se determinado ambiente é adequado para uma marca?

R: A IA aumenta tanto o volume quanto a velocidade de produção de conteúdo, tornando menos eficazes as abordagens tradicionais de classificação isoladamente. O desafio é entender contexto e qualidade em escala. Segundo o relatório GIR, 35% dos consumidores latino-americanos acreditam conseguir identificar conteúdos gerados por IA na maior parte das vezes, enquanto 14% dizem conseguir identificá-los sempre. O relatório também mostra que a percepção sobre conteúdos gerados por IA varia de acordo com sua qualidade e contexto. Isso reforça a importância de considerar não apenas o tema de um conteúdo, mas também sua qualidade e o ambiente em que ele aparece. No Brasil, esse cenário também se reflete na percepção de marcas e anunciantes. 63% dos profissionais de marketing estão preocupados em anunciar ao lado de conteúdo de baixa qualidade gerado por IA, enquanto 45% dos consumidores afirmam que teriam uma percepção negativa de uma marca após ver seus anúncios ao lado desse tipo de conteúdo. Por outro lado, 49% dos consumidores brasileiros reagem positivamente quando a publicidade gerada por IA tem um visual profissional e bem-acabado. Os dados mostram que o desafio não é simplesmente evitar conteúdo gerado por IA, mas entender sua qualidade, contexto e impacto na experiência do consumidor. 4. Brand suitability é uma decisão que varia de acordo com cada marca. Qual é o erro mais comum dos anunciantes ao definir onde suas campanhas podem ou não aparecer?

R: Um erro comum é tratar brand suitability como uma decisão única para todas as marcas ou depender excessivamente de categorias amplas de conteúdo. A adequação precisa refletir as necessidades e o nível de risco de cada marca, considerando também o contexto e a qualidade do conteúdo. De acordo com o GIR, 48% dos profissionais de marketing na América Latina consideram informações falsas, não confiáveis ou sem comprovação inadequadas para publicidade, enquanto 42% dos consumidores acreditam nisso. Essa diferença reforça a importância de estabelecer definições claras e personalizadas de suitability e aplicá-las de maneira consistente. 5. O mercado publicitário fala muito em eficiência, mas ainda compra uma parte relevante da mídia olhando para preço, alcance e volume. O que essa lógica deixa de fora?

R: O principal ponto é que uma impressão barata ou uma campanha com grande alcance não significa necessariamente que o investimento foi eficiente. É preciso entender a qualidade por trás desses números: se a impressão teve oportunidade de ser vista, se foi entregue a uma pessoa real, se apareceu em um ambiente adequado para a marca e se foi entregue na geolocalização planejada. A eficiência, portanto, não deve ser medida apenas pelo custo para comprar mídia, mas pelo valor potencial de cada impressão. Quando o anunciante incorpora essas dimensões à análise, consegue identificar situações em que uma mídia aparentemente barata pode representar um investimento menos eficiente e direcionar os recursos para ambientes com maior qualidade e maior potencial de gerar resultados. 6. Sites criados principalmente para gerar receita com publicidade, conhecidos como MFA (Made for Advertising), ganharam espaço no mercado digital. Como esse tipo de inventário afeta a eficiência da verba dos anunciantes?

R: O inventário de MFA pode criar uma percepção de escala e eficiência sem necessariamente entregar o mesmo valor aos anunciantes. Esses ambientes são estruturados principalmente para maximizar a receita publicitária, o que pode resultar em impressões de menor qualidade e maior exposição a ambientes pouco relevantes. A IA também amplia esse desafio ao tornar mais rápido e barato produzir grandes volumes de conteúdo de baixa qualidade. O chamado “AI slop” já está presente em diferentes tipos de conteúdo na América Latina, com a categoria Viagens apresentando o maior volume. Isso reforça a importância de avaliar a qualidade e a autenticidade do inventário, e não apenas alcance ou custo. 7. A mensuração ainda é muito baseada em alcance, impressões, cliques e conversões. Qual combinação de indicadores deveria ganhar mais espaço na avaliação de uma campanha?

R: Os anunciantes deveriam analisar uma combinação de viewability, brand suitability, fraude, entrega na geografia planejada e atenção. Essas métricas ajudam a responder uma questão mais fundamental: o anunciante pagou por uma impressão que realmente teve oportunidade de gerar valor? Alcance e impressões ajudam a dimensionar a entrega, mas não dizem necessariamente se a mídia foi de qualidade. Por isso, é importante entender se o anúncio teve oportunidade de ser visto, se apareceu em um ambiente adequado para a marca, se foi entregue a uma pessoa real e se foi entregue na geolocalização planejada. A atenção também adiciona uma camada importante ao ajudar a entender o nível de exposição e envolvimento gerado pela impressão. Mais do que escolher uma única métrica, o desafio é combinar esses indicadores para ter uma visão mais completa da qualidade da mídia. Isso permite identificar não apenas quanto foi entregue, mas também em que condições essa entrega aconteceu e onde existem oportunidades para melhorar a eficiência do investimento.

8. A Black Friday concentra dinheiro, audiência e campanhas em poucos dias. Quais problemas costumam aparecer com mais força nesse período?

R: Períodos de alta concentração de investimento tornam a qualidade da mídia mais importante. Quando os anunciantes disputam grandes audiências em uma janela curta, pode haver uma tendência de priorizar escala e eficiência em detrimento da qualidade.

O importante é manter os mesmos padrões de fraude, viewability e brand suitability independentemente da intensidade da compra. Controles de pré-bid podem ajudar os anunciantes a evitar inventários de baixa qualidade ou inadequados antes que uma impressão seja comprada, em vez de identificar o problema apenas depois da campanha.

9. A DoubleVerify atua na avaliação da segurança e da entrega das campanhas. O que os dados analisados pela empresa permitem enxergar que normalmente não aparece nos relatórios tradicionais?

R: Os relatórios tradicionais conseguem mostrar quantas impressões foram entregues, quantos cliques foram gerados ou quantas conversões ocorreram. Mas não necessariamente mostram se essas impressões foram vistas por uma pessoa, apareceram em um ambiente adequado, foram livres de fraude ou foram entregues na localização correta.

Segundo o GIR, a taxa de violações por Fraud/SIVT na América Latina caiu 57% em 2025, enquanto a taxa de violações de Brand Suitability foi de 6,9%. O Attention Index chegou a 105. Esses indicadores oferecem uma visão mais granular do que aconteceu com o investimento em mídia e ajudam a identificar onde existem oportunidades de melhoria.

10. Ao longo da sua carreira, você acompanhou mudanças profundas na forma de comprar, vender e medir mídia. Qual foi o momento profissional que mais mudou a sua maneira de olhar para a publicidade digital? O que você passou a enxergar depois disso que antes não percebia?

Atuo no setor de mídia desde 2005 e a maior mudança que presenciei ao longo dos anos foi a chegada da IA generativa. Antes, a segurança da marca (brand safety) resumia-se basicamente a evitar certos tipos de conteúdo que já sabíamos serem arriscados. Com a IA, o conteúdo passou a ser produzido em volume e velocidade impossíveis de revisar manualmente; vimos até o surgimento de sites criados exclusivamente por IA, com o objetivo de captar verbas publicitárias. Isso me fez compreender que, hoje, a segurança da marca não se trata apenas de bloquear ambientes nocivos, mas também de verificar constantemente a qualidade em um mercado que muda muito rapidamente.

A IA tornará a compra de mídia mais rápida e eficiente, o que é muito positivo. No entanto, se o mercado focar apenas em escala e em resultados de curto prazo, estaremos apenas automatizando o desperdício. Na minha visão, o setor ainda precisa criar novos padrões de confiança e de mensuração que acompanhem a evolução tecnológica. Sem transparência, a automação traz velocidade, mas não necessariamente resultados.

11. Se você pudesse dar um único conselho para um profissional de marketing que hoje administra milhões em mídia digital, mas precisa decidir entre escala, preço, segurança e qualidade, qual seria?

Meu conselho é não encarar preço, segurança e qualidade como decisões isoladas. Quando buscamos apenas o CPM mais baixo ou o maior alcance, muitas vezes pagamos por impressões que ninguém viu ou que ocorreram em locais capazes de prejudicar a marca. Portanto, o primeiro passo é compreender o ecossistema como um todo, e não apenas a sua própria parcela. Além disso, é fundamental analisar os dados com senso crítico: um bom indicador no painel de controle nem sempre se traduz em um bom resultado para o negócio. É preciso questionar o que esse número, de fato, representa.

Também acredito que os profissionais precisam acompanhar de perto os desdobramentos da IA na publicidade, pois ela está transformando o mercado rapidamente, tanto em termos de oportunidades quanto de riscos. As ferramentas, os formatos e o comportamento do consumidor continuarão mudando; por isso, a curiosidade e a capacidade de adaptação são mais importantes do que o domínio de uma plataforma específica.