Se você gerencia campanhas de PPC (publicidade paga por clique), já deve ter notado: as plataformas estão cada vez mais tomando decisões sem lhe consultar primeiro.
Tipos de campanha continuam se consolidando em formatos “IA-primeiro” como Performance Max e Demand Gen. Os controles granulares que você costumava usar desaparecem ou ficam escondidos atrás da automação.
Há um ano, o Performance Max ainda parecia experimental. Hoje, muitas vezes é a opção padrão, com IA gerando o texto dos anúncios e automação selecionando públicos com base em sinais que você nem sempre vê. Quando o desempenho cai, você tem menos alavancas para puxar e menos visibilidade do que realmente está acontecendo.
Pode ser desorientador para alguns — e a tendência não está se revertendo.
Perguntamos a profissionais de PPC como eles estão navegando por essa mudança. Muitos não estão pessimistas em relação às campanhas “IA-primeiro”. Encontraram formas de trabalhar com a automação da plataforma sem entregar totalmente o pensamento estratégico que impulsiona resultados.
Você pode usar ferramentas de IA sem perder sua experiência no processo.

4 Principais Achados de Profissionais do Setor

Conduzimos uma pesquisa com profissionais de agência, plataforma e consultoria. Surgiram padrões claros sobre como estão se adaptando ao gerenciamento de campanhas centradas em IA.

1. Ferramentas de IA economizam tempo — mas ainda precisam de supervisão

A maioria dos profissionais já usa IA diariamente para tarefas como pesquisa de palavras-chave e variações de anúncios. As ferramentas estão boas o bastante para se integrar aos fluxos de trabalho.
Mas há um porém. Mais da metade dos entrevistados identifica “saída imprecisa, não confiável ou inconsistente” como a maior limitação. A IA acelera a produção, porém não substituiu a necessidade de supervisão humana.
Um dos contribuidores observou que, em indústrias reguladas onde revisão legal é necessária, as saídas da IA frequentemente não podem ser usadas sem pesada edição.
Os profissionais que obtêm resultados são aqueles que tratam a IA como assistente, não como substituta.

2. “Controle” significa algo diferente agora

Você não pode controlar termos de busca exatos da forma que costumava. Não pode definir lances precisos em cada palavra-chave ou forçar campanhas a seguir parâmetros rígidos.
Vários contribuidores argumentam que você ainda tem controle significativo, só que ele opera de forma diferente. Um coach de Google Ads comparou a isso: dar a um adolescente o endereço de destino e confiar que ele vai lá, mesmo que dê umas voltas erradas no percurso.
A nova versão de controle significa definir objetivos de negócio claros e dar dados de conversão de alta qualidade. Se seu rastreamento de conversão é bagunçado ou incompleto, a IA vai otimizar para os objetivos errados.

3. A mensuração ficou mais honesta (e mais desconfortável)

A descontinuação dos cookies no Chrome foi cancelada, mas os desafios de mensuração não desapareceram. O que mudou é como os praticantes falam sobre atribuição.
Um fundador de agência admitiu que focar demais em atribuição perfeita pode ter sido um erro estratégico:

“Sua estratégia de marketing deve resistir mesmo se o rastreamento granular desaparecer.”
Outros colaboradores enfatizam que coleta de dados first-party com consentimento apropriado é agora essencial para sobrevivência, especialmente em modelos de geração de leads.
Receita (faturamento) continua sendo a fonte mais confiável de verdade quando métricas reportadas pela plataforma entram em conflito.
A abordagem de mensuração mais durável envolve escolher um conjunto limitado de lentes confiáveis em vez de tentar reconciliar dados de todas as fontes possíveis.

4. Criativos gerados por plataformas têm desempenho melhor do que se pensa

Esse achado surpreende as pessoas. Vários contribuidores relatam que ativos criativos gerados por IA podem competir com versões criadas por humanos quando são bem solicitados (bem “promptados”).
Mas “quando bem solicitados” exige trabalho substancial. A qualidade depende muito de quão bem você prompta as ferramentas e quanto contexto de marca você fornece. As ferramentas ainda têm dificuldades em manter voz de marca consistente e cumprir exigências regulatórias em indústrias reguladas.
A geração visual continua necessitando melhoria, embora os colaboradores observem que está melhorando para fotografia de produtos de e-commerce.
A maioria das equipes se acomodou com um fluxo híbrido em que a IA cuida da geração de ideias e variações, enquanto humanos gerenciam aprovação final e qualquer coisa que exija voz de marca ou nuance.

O que torna este relatório diferente

Relatórios de anos anteriores focavam em mudanças específicas da plataforma ou novos recursos. Este ano, as perguntas investigam estratégia.
Como você mantém visibilidade quando as plataformas reduzem a transparência? Quais técnicas de mensuração ainda funcionam quando a atribuição está turva? Como você adapta fluxos de trabalho criativos quando a IA pode gerar ativos sob demanda?
Os contribuidores incluem diversos perfis do setor — de agências, plataformas e consultorias — e suas respostas refletem uma indústria se adaptando em tempo real. Alguns adotaram totalmente os fluxos “IA-primeiro”, outros seguem cautelosos em entregar controle demais. Todos experimentam constantemente porque as plataformas não estão diminuindo o ritmo.

O papel crescente da IA na publicidade paga

O uso da inteligência artificial no marketing não é mais novidade — mas o que muda agora é a profundidade com que ela está sendo integrada aos sistemas de anúncios.
Os algoritmos de aprendizado de máquina deixaram de ser apenas um suporte para se tornarem o centro do processo: decidem quem verá seus anúncios, qual criativo será exibido e quanto será pago por cada clique ou impressão.

Com isso, o papel do profissional de mídia deixa de ser o de “operador de campanhas” e passa a ser o de estrategista de dados e resultados. A automação lida com as decisões micro (como ajustes de lance e segmentação em tempo real), enquanto o humano foca na visão macro — o porquê da campanha, o público que realmente importa e o impacto no funil de vendas.

Um dos pontos levantados pelos especialistas é que a IA oferece eficiência, mas não contexto.
Ela entende números, mas não entende propósito. Por isso, a visão humana é o fator decisivo para dar sentido aos dados e garantir que a automação trabalhe a favor da marca — e não apenas dos algoritmos das plataformas.

Automação e personalização: um equilíbrio delicado

À medida que campanhas se tornam mais automatizadas, a personalização baseada em dados humanos se torna o diferencial competitivo.
Empresas que alimentam seus sistemas com dados próprios (como CRM, comportamento no site, histórico de clientes e sinais offline) conseguem resultados muito mais consistentes do que aquelas que dependem apenas da IA das plataformas.

Isso cria uma nova fronteira para o marketing: a integração entre automação e personalização.
A IA pode decidir quando mostrar um anúncio, mas só a inteligência humana pode dizer por que essa mensagem é relevante — e como ela se conecta à identidade da marca.

Vários profissionais destacaram que, em 2026, o maior desafio não será configurar campanhas, e sim manter coerência e autenticidade da marca dentro de sistemas cada vez mais automatizados.
Essa coerência é o que impede que o marketing se torne genérico — e que o público perceba as campanhas como robóticas ou impessoais.

A disputa pela visibilidade

Outro tema central do relatório é a crescente competição pela atenção e pela visibilidade.
Com o avanço da IA, as plataformas estão se tornando “caixas-pretas” — e o espaço visível para marcas diminui.
Isso significa que, mesmo com bons anúncios, ficar visível está ficando mais difícil.

Os algoritmos priorizam quem alimenta melhor os dados, investe de forma contínua e tem criativos de alta qualidade e engajamento.
Em outras palavras: quem confia demais apenas em orçamento perde espaço para quem investe em estratégia de longo prazo.

Os especialistas recomendam repensar a estrutura dos investimentos:

• Mais foco em funis completos, com integração entre topo, meio e fundo.
• Maior uso de dados próprios (first-party) para reduzir dependência das plataformas.
• Criação de conteúdo original e relevante, capaz de gerar engajamento orgânico e melhorar os sinais de qualidade do anúncio.

A luta pela visibilidade, portanto, não é apenas uma disputa de lances — é uma disputa de inteligência e consistência.

O novo papel dos profissionais de mídia

Se antes o trabalho do gestor de PPC era técnico, em 2026 ele será estratégico e interdisciplinar.
A função envolve compreender comportamento humano, psicologia de consumo e dados de negócio, além de dominar ferramentas de automação e IA.

A tendência é que os profissionais que combinarem criatividade com análise de dados se tornem os mais valiosos do mercado.
Eles não competem com a IA — eles a treinam, orientam e ajustam para servir à visão da marca.

Como disse um dos participantes do estudo:

“Não somos substituídos pela IA. Somos substituídos por quem sabe usá-la melhor do que nós.”

Essa frase resume o espírito do novo PPC: quem entende de IA, mas também entende de gente, vence.

Conclusão: o PPC em 2026 será sobre confiança e estratégia

O marketing digital está entrando em uma era de automação total, mas o sucesso continuará exigindo criatividade, ética e propósito.
O profissional do futuro será aquele que:

• Sabe interpretar os dados e contar boas histórias com eles.
• Usa IA como ferramenta de amplificação, não de substituição.
• Constrói estratégias sustentáveis baseadas em confiança, não apenas em performance imediata.

À medida que a visibilidade se torna um recurso escasso, as marcas que conseguirem manter autenticidade e clareza estratégica serão as que mais se destacarão.
O futuro do PPC não é lutar contra a IA — é aprender a navegar com ela.