Imagine esta cena: você não precisa mais “clicar” para comprar — pois alguém (ou algo) já faz isso por você. Quando um dos agentes de IA que você contratou decide qual hotel reservar, qual voo comprar ou qual assinatura contratar, estamos numa virada de paradigma. Não mais “usuário que clica”: agora temos “máquina que decide com base em dados”.
Recentemente foi publicado no arXiv o estudo “Are AI Agents Interacting with Online Ads?”, que mostra que esses agentes autônomos já “veem” anúncios — mas os leem de um jeito diferente, claro, do que nós humanos. Esse é um alerta: agora não basta otimizar para humanos; é preciso falar a língua das máquinas.
Quem são esses agentes de IA
Não estamos falando apenas de chatbots com respostas automáticas, mas de agentes “agentic” / autônomos — modelos de IA capazes de navegar, interpretar interfaces, executar cliques ou preencher formulários com base em instruções e objetivos mais amplos.
Essa diferença é fundamental: enquanto um assistente conversacional aguarda input humano, um agente toma decisões — por exemplo: “compare hotéis nas melhores opções e finalize a reserva mais barata que atenda esses critérios”. Ele interage com o universo digital como se fosse um usuário humano, mas com lógica e prioridades próprias.
Como esses agentes interagem com anúncios
O estudo citado testou agentes como GPT-4o, Claude e Gemini em ambientes simulados de reserva de hotéis — com anúncios banner e nativos integrados. E algumas conclusões são contundentes: eles não ignoram anúncios, mas valorizam muito mais dados estruturados — preço, atributos técnicos, disponibilidade — do que apelos visuais ou storytelling emocional.
Esses agentes priorizam:
- palavras-chave relevantes, indicadores textuais que se conectem diretamente à tarefa (“hotel + cidade + 3 estrelas com disponibilidade”);
- elementos estruturados, como tabelas, listas, especificações técnicas — formatos que máquinas conseguem “ler” com facilidade;
- metadados e semântica HTML — quando um anúncio tem marcação clara, botões semânticos, atributos alt e labels, ele “faz sentido” para o agente.
Em contraste, anúncios puramente visuais, sem texto legível ou sem indicação clara de função, tendem a ser ignorados. Quando a mensagem está embutida apenas em imagens, agentes costumam não decifrar.
Uma pesquisa complementar (sobre “Accessibility and Behavioral Patterns of AI Web Agents”) reforça essa ideia: agentes ignoram chamadas visuais puras, jamais rolam a página além de dois viewports e respondem apenas a elementos com overlay semântico ou labels visíveis.
Os impactos que os agente de IA causam no ecossistema da mídia digital
Se esse comportamento de agentes se consolidar, estamos diante de uma transformação radical:
- Menos espaço para o apelo visual puro: anúncios bonitos, bem produzidos, mas pouco legíveis para máquinas, perderão eficácia.
- Prioridade para dados limpos e APIs: formatos que permitam leitura direta — feeds, APIs, markup estruturado — ganham peso.
- Menos relevância para intermediários que não “entendam máquinas”: plataformas de anúncio tradicionais que dependem de critérios humanos sem transparência para agentes podem ficar de fora.
- Dualidade estratégica obrigatória: campanhas precisarão se fazer visíveis para humanos e agentes simultaneamente — sem favorecer um extremo às custas do outro.
Além disso, há o risco do que um autor chamou de “attention lemons”, um problema econômico em mercados de mídia dominados por agentes: o tráfego gerado por bots (ou agentes) pode diluir o valor da atenção vendida aos anunciantes. Isso significa: preço de anúncio cai, retorno esperado diminui, todo o mercado de mídia digital precisa se ajustar.
Desafios e riscos
Para marcas e anunciantes, surgem dilemas:
- Otimizar para agentes vs otimizar para humanos: o que serve para máquina pode não servir para emoção humana. Há tensões inevitáveis.
- Manipulação e “engano de máquina”: técnicas como cloaking ou otimização que apenas “iludem” agentes (sem gerar valor real) podem proliferar — com consequências éticas e de performance.
- Transparência e investigações: se uma campanha “atendeu agentes”, como provar isso ao cliente humano?
- Desinteresse humano: se o agente decide pular anúncios ou preferir outros caminhos, humanos podem nem perceber essas interações — seremos invisíveis.
Outro risco recente: Advertisement Embedding Attacks — uma forma de ataque onde anúncios são embutidos imperceptivelmente nos outputs de modelos ou agentes. Isso torna parte da “publicidade” invisível e potencialmente manipulativa.
O que marcas devem fazer já
Quando a dualidade humano–máquina vier, quem se antecipar terá vantagem. Aqui vão atitudes estratégicas urgentes:
- Estruture dados com excelência
Organize catálogos, feeds e especificações com atributos claros, consistentes e íntegros. - Adote APIs legíveis por agente
Torne seus produtos “legíveis” para agentes — disponibilize endpoints que devolvam JSON, XML ou outro formato estruturado. - Design semântico web-first
Pense no markup: use botões com labels, overlays, atributos aria, HTML bem marcado — para que agentes encontrem rotas claras. - Métricas além de cliques humanos
Implemente monitoramentos que busquem “fluxo de agente” — medir quantas decisões podem ter sido mediadas por agentes, não apenas usuários. - Testes híbridos
Lançar anúncios otimizados para agentes paralelamente a campanhas criativas para humanos — comparar resultados, aprender quem “atende” quem. - Auditoria independente
Verificar que campanhas “assumidas por agentes” não são fruto de otimizações obscuras ou rastreamentos enganosos. - Voz humana como diferencial
Em ambientes onde a máquina domina, o apelo humano (história, marca, identidade) pode ser diferencial residual — não abandoná-lo de vez, mas saber usá-lo quando for relevante.
Conclusão: o novo paradigma já nasceu
Estamos assistindo ao nascimento de um ambiente digital onde mídia para humanos coexiste — e, em muitos casos, compete — com mídia para máquinas. Quem descobrir o equilíbrio entre esses dois universos terá vantagem estratégica no próximo ciclo da publicidade digital.
Na Click Alert estamos de olho nessa fronteira: ajudamos marcas a mapear o território emergente, desenhar estratégias híbridas e manter visibilidade tanto humana quanto machine-aware.
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