AI Vai Destruir 80% dos Empregos em Marketing em 5 Anos? A Bomba da Google!

tarefas humanas, mas sim de aproximar o produto do consumidor, abrangendo todas as etapas do marketing, desde a conscientização até a conversão e o pagamento, e até mesmo antecipando as necessidades dos clientes. Nishiguchi afirmou que passou 36 anos tentando preencher essas lacunas manualmente e está convencido de que esse trabalho não existirá mais. Ele prevê que, em cinco anos, cerca de 80% do trabalho atualmente chamado de “marketing” desaparecerá. Ele ressaltou que, embora não goste de fazer previsões, dada a velocidade do desenvolvimento da IA por empresas como Google, Microsoft e OpenAI desde maio, é “altamente provável” que a maioria dos empregos rotineiros em marketing seja automatizada em cinco anos. Nishiguchi explica que o marketing é a ação de reduzir cinco tipos de “distância” que existem entre o que uma empresa oferece e o que o cliente deseja. Ele descreve o negócio como a combinação de “quem” (o cliente) e “o quê” (o produto ou serviço), e que o dinheiro flui quando o cliente percebe valor real no produto ou serviço. No entanto, essa troca não acontece instantaneamente, pois existem cinco tipos de distância que precisam ser encurtadas. As cinco distâncias são: distância de reconhecimento (se o cliente conhece o produto ou entende seu valor), distância de comunicação (se a empresa consegue transmitir a mensagem certa para a pessoa certa de forma persuasiva), distância de distribuição (se o cliente consegue obter o produto facilmente no momento em que o deseja), distância de transação (a facilidade com que o cliente pode concluir a compra) e distância de necessidade latente (ajudar o cliente a perceber necessidades que ainda não foram expressas em palavras). Nishiguchi argumenta que todo o trabalho de marketing real é, em última análise, um esforço para encurtar uma ou mais dessas distâncias, usando orçamento, dados, canais e mão de obra. O que o impressionou nos anúncios da Google é que a empresa está se posicionando para comprimir todas as cinco distâncias, do início ao fim, usando IA. Em relação à distância de reconhecimento, antes, o usuário digitava uma consulta de pesquisa no Google, via uma lista de links e anúncios, clicava, refinava a consulta, clicava novamente e assim por diante. Essa sequência – pesquisa, leitura, repetição – era onde os profissionais de marketing lutavam por atenção e inseriam anúncios. A Google agora está avançando para “Visões Gerais de IA”, nas quais a plataforma pré-monta uma resposta, prevendo o que você provavelmente está tentando aprender e apresentando uma resposta proativa e sintetizada no topo dos resultados. Em vez de você pesquisar em vários sites, a plataforma mostra, de uma vez, “Aqui está o que você precisa”. Até recentemente, muitos na indústria presumiam que a Google não se comprometeria totalmente com esse modelo, pois corria o risco de reduzir o número de anúncios tradicionais e, portanto, ameaçar seu principal negócio de publicidade. Nishiguchi disse que a surpresa é que a Google parece disposta a interromper até mesmo sua própria estrutura de receita, o que sugere que já vê um caminho viável para manter os negócios funcionando de forma lucrativa no novo modelo, em vez de agir por idealismo. Sobre a distância de comunicação, tradicionalmente, as equipes de marketing digital gastavam grandes quantidades de esforço manual configurando campanhas, escolhendo palavras-chave, definindo segmentos-alvo, projetando banners e listando anúncios, produzindo e testando várias variações criativas e gradualmente transferindo o orçamento para o que funcionava melhor. A Google agora propõe automatizar todo esse fluxo de trabalho. Sistemas como Asset Studio, Power Pair/Power Pack e Creator Partnerships Hub (apresentados como parte dos anúncios recentes) apontam para um pipeline onde você fornece informações básicas sobre um produto – algumas imagens, especificações do produto e uma breve descrição – e a IA gera texto de anúncio, visuais, formatos e variações localizadas. Em seguida, ela testa automaticamente as variações criativas, aprende quais versões realmente convertem e expande o alcance para públicos semelhantes sem microgerenciamento humano. Nishiguchi deu um exemplo simples: se você inventar uma caneta nova que se encaixa perfeitamente na mão, reduz a tensão e parece uma extensão do seu corpo, e ainda não tem certeza de quem são os clientes ideais. No modelo tradicional, você criaria anúncios diferentes, faria suposições sobre dados demográficos, compraria alguns cliques e iteraria manualmente. No modelo de IA, você carrega informações do produto e ativos iniciais, e o sistema não apenas gera os anúncios e o texto, mas também aprende com as primeiras vendas, descobre quem está comprando e, em seguida, dimensiona automaticamente para encontrar mais pessoas como elas. Ele pode até se expandir para mercados estrangeiros e apresentar automaticamente a oferta no idioma local, tudo sem que você precise instruí-lo manualmente país por país. Em outras palavras, a ação de “quem devemos segmentar, qual mensagem devemos mostrar a eles e qual criador deve apresentá-la?” não é mais um trabalho humano em tempo integral. A própria plataforma decide, produz, combina e executa. Ele também observou o surgimento da correspondência de criadores. Criadores de vídeos de formato curto e influenciadores já impulsionam a descoberta de produtos, e os espectadores decidem cada vez mais onde comprar com base em vídeos curtos, em vez de pesquisas tradicionais. A Google está se movendo para emparelhar automaticamente criadores adequados com produtos adequados, além de usar métricas de engajamento e confiança para filtrar criadores de baixa qualidade. Nishiguchi disse que isso implica um mundo onde produtos fracos que antes eram promovidos com “marketing de hype” terão dificuldades para sobreviver, porque os sistemas combinarão continuamente criadores de alto desempenho com produtos genuinamente atraentes. Sobre a distância de distribuição, os consumidores esperam cada vez mais “Eu quero agora, onde quer que eu esteja”. O comércio eletrônico e a logística global já encurtaram essa lacuna, mas a IA está posicionada para impulsioná-la ainda mais. A visão de Nishiguchi é que a Google está caminhando para um modelo em que, se houver demanda por um produto, o sistema simplesmente mostrará maneiras de entregá-lo a essa pessoa em seu país, em seu canal, em seu contexto de compra preferido – sem que a marca precise orquestrar a estratégia de canal país por país. Sobre a distância de transação, os pagamentos também estão sendo comprimidos. Nishiguchi destacou como o pagamento evoluiu do dinheiro, para cartões, para tocar em uma catraca com um cartão inteligente ou telefone, para um modelo de futuro próximo em que você simplesmente passa por uma catraca e o reconhecimento facial ou biométrico lida com a liquidação em segundo plano. Ele descreveu isso como o mesmo tipo de remoção de atrito: sem carteira, sem cartão, sem código QR, sem etapa de checkout. A IA vincula a identidade à autorização e aprova a compra. Sobre a distância final, a distância de necessidade latente, é onde Nishiguchi acha que a mudança se torna quase assustadora. Até agora, os consumidores tinham que articular o que queriam, então pesquisar, então comparar opções. O modelo emergente inverte isso. O sistema pode inferir que tipo de experiência você provavelmente deseja – mesmo antes de você saber totalmente – e, em seguida, montá-la e vendê-la para você. Ele usa viagens para ilustrar isso. Hoje, se você diz que quer andar de ferrovias cênicas de montanha na Suíça, fazer caminhadas em ar alpino e passar um tempo tranquilo na natureza, pode assistir a vídeos no YouTube, ler blogs e, em seguida, tentar montar acomodação e transporte. No modelo impulsionado por IA, você seria alimentado com um plano construído automaticamente: aqui está a rota, aqui está o cenário, aqui está o tempo, aqui está o custo, aqui está a lista de embalagem para aquela estação e altitude (por exemplo, um aviso sobre umidade ou temperatura), e aqui está o botão “adicionar ao calendário / pagar agora”. O sistema até proporia experiências que você não solicitou explicitamente, mas que pessoas “como você” tendem a adorar, efetivamente mostrando desejos não ditos e convertendo-os em receita reservada. Ele argumenta que isso não é ficção científica em um horizonte de 10 anos. É um horizonte de vários anos. O fato de a Google estar abertamente se movendo para fechar todas as cinco distâncias – conscientização, mensagens, disponibilidade, pagamento e desejo subconsciente – significa que a organização de marketing tradicional, que antes existia para preencher essas lacunas manualmente, encolherá. Para os consumidores, Nishiguchi disse, esse futuro é conveniente: “Apenas as coisas boas encontram você”, e você gasta menos tempo pesquisando e menos tempo se preocupando em ser enganado por produtos medíocres. Para os profissionais de marketing, disse ele, é “assustador”, porque os sistemas de IA que nunca se cansam, nunca param de testar e traduzem e distribuem instantaneamente em todo o mundo superarão a maioria das equipes humanas no trabalho rotineiro de planejamento de campanhas, produção criativa, segmentação, compra de mídia, localização, alcance de criadores, otimização de funil e até mesmo posicionamento de produtos. Nishiguchi concluiu que, em termos práticos, se a Google tiver sucesso no que acabou de começar a construir, a maior parte do que as pessoas hoje chamam de “trabalho de marketing” será comprimida para quase zero trabalho humano ou desaparecerá completamente.