Do clique à conversão: o papel da IA na nova Black Friday
A Black Friday chegou ao Brasil em 26 de novembro de 2010. Diferente da tradição americana, ela nasceu aqui como um movimento 100% digital, com foco nas lojas online
Naquele primeiro ano, em torno de 50 mil consumidores participaram, movimentando aproximadamente três milhões de reais – um começo modesto, mas ousado para um mercado acostumado a promoções apenas depois do Natal.
De lá para cá, a data se popularizou rapidamente. O que começou como uma ação experimental tornou-se uma das principais temporadas do varejo brasileiro, envolvendo hoje não apenas o e-commerce, mas também lojas físicas, apps e setores distintos, como turismo, educação e serviços.
E entre tantas datas promocionais, a Black Friday segue soberana: conhecida por 89% dos brasileiros1, é a única época em que quase metade dos consumidores considera comprar itens de maior valor2.
Quinze anos depois, temos novos desafios pela frente. O consumidor já não busca apenas descontos: ele planeja, compara, pesquisa com novas ferramentas e, ao mesmo tempo, decide por impulso diante de uma boa oportunidade3.
De agora em diante, a Black Friday se apresenta como um ponto de virada. Para as marcas, o desafio é responder a um público mais exigente e veloz – e a oportunidade está em apostar em diferenciação e inteligência artificial para transformar essa complexidade em crescimento real.
O potencial da IA na criação e mídia
Nessa temporada, é preciso ser ágil e, ao mesmo tempo, certeiro. Isso significa criar campanhas capazes de responder aos anseios dos consumidores rapidamente, com potencial para escalar e se destacar em meio ao ruído. Nesse sentido, a inteligência artificial pode ser a melhor aliada das marcas.
A LATAM Airlines ilustra muito bem esse exemplo. Em junho, com a temporada de inverno se aproximando, a companhia aérea decidiu lançar uma campanha para promover o Chile como destino, em tempo recorde.
A resposta veio da IA generativa: usando o Veo 3, a equipe produziu mais de 30 assets promocionais em apenas quatro dias, o que permitiu o lançamento da campanha com muito mais agilidade.
Em 15 dias, a busca por passagens para o Chile cresceu 47% no site da LATAM, enquanto a procura por passagens premium aumentou 12%. A conversão também subiu quase 4% entre jovens de 25 a 34 anos, faixa etária estratégica para a companhia4.
Para dar ainda mais visibilidade à campanha, a marca apostou em Partnership Ads, formato que amplia conteúdos de criadores em seus próprios canais. O resultado: aumento de 5% nas buscas pela marca, redução de 20% no custo por busca e melhora significativa no ROAS geral5.
Enquanto a LATAM usou IA para ganhar velocidade e diferenciação criativa, o Mercado Livre nos mostra uma outra possibilidade: como a IA pode sustentar eficiência em operações já maduras.
Como líder consolidado do e-commerce brasileiro, a empresa enfrenta um desafio diferente, que é encontrar crescimento em meio a um mercado saturado, onde cada ponto percentual de eficiência faz diferença.
O caminho foi testar o AI Max em categorias estratégicas de Busca. A solução expande campanhas de palavras-chave e personaliza anúncios em tempo real, convertendo sinais de intenção antes invisíveis.
Como resposta, a empresa observou: +11% em volume bruto de mercadoria, +7% em rentabilidade e –2% no CPC médio6. Em outras palavras, mais receita, mais margem e maior eficiência em um cenário já altamente competitivo.
Juntos, os dois exemplos destacam as possibilidades da IA em campanhas de mídia: acelerar a produção criativa em questão de dias ou identificar novas avenidas de crescimento em operações gigantescas.
A experiência omnicanal como diferencial competitivo
O consumidor de agora já não diferencia canais: ele pesquisa online, visita a loja física e espera que tudo faça parte de uma mesma jornada. Para as marcas, isso significa que atuar de forma integrada deixou de ser opcional.
A MadeiraMadeira, nativa digital, queria que suas campanhas digitais refletissem não apenas as vendas online, mas também o desempenho de suas guide shops físicas. Para isso, adotou o Performance Max for Store Goals, solução que permite associar cada venda feita na loja ao anúncio digital que deu início à jornada.
Na prática, as transações realizadas no ponto de venda físico passaram a ser registradas e vinculadas ao Google Ads. Com esses dados, a plataforma pôde reconhecer quais anúncios estavam de fato gerando vendas em loja e direcionar os investimentos de mídia para os caminhos mais eficazes.
Além disso, a empresa usou o tROAS (target Return on Ad Spend) para ajustar automaticamente os lances das campanhas, priorizando os públicos com maior probabilidade de gerar retorno.
Essa mudança se traduziu em +6% de receita incremental nas lojas físicas, +15% em ROAS e –9% no CPA de vendas em lojas físicas7.
Para além dos resultados financeiros, a experiência mostrou que conectar dados online e offline é o passo essencial para que mídia digital e varejo físico funcionem como um único ecossistema de vendas.
Dados como alicerce de eficiência
Em 2025, o diferencial competitivo não está apenas em atrair cliques, mas em entender quais interações realmente geram valor de negócio. É por isso que a análise e a integração de dados se tornaram um pilar central da eficiência.
Um bom exemplo vem dos cursos de MBA oferecidos pela Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq), da Universidade de São Paulo, que são fruto de uma parceria com o Instituto Pecege.
A organização, que tem por objetivo disseminar conteúdo de alta qualidade e de forma acessível a todos, enfrentava o desafio de identificar os cursos com maior potencial de captação e reduzir o custo de aquisição de alunos.
A solução veio da combinação de Search e Performance Max com correspondência ampla (Broad Match) e da importação de conversões offline com o Enhanced Conversions for Leads. Isso permitiu que a inteligência do Google Ads passasse a otimizar não apenas por volume de leads, mas pela qualidade de cada conversão.
O resultado foi um salto histórico: aumento de 20% em leads qualificados, redução de 82% no CPA médio e aumento de 330% em conversões totais ano contra ano8. A integração de dados offline deu clareza ao funil e permitiu investir com precisão em quem tinha maior chance de se tornar aluno.
Os exemplos de LATAM, Mercado Livre, Pecege e MadeiraMadeira ilustram um caminho sem volta no marketing: na era da IA, não basta acumular dados — é preciso conectá-los, qualificá-los e ativá-los. Só assim mídia, criação e experiência se alinham a resultados de negócio tangíveis.
Fonte: Think with Google
