- A campanha mira uma coleção de lugares desenhados no mapa e dá lance quando o aparelho está dentro de um deles, sem que a identidade de quem o carrega entre na conta.
- A localização que o modelo usa já viaja em cada pedido de anúncio do leilão, no padrão OpenRTB, antes de qualquer consulta a identificadores.
- Somada a dados de venda por loja, a mesma lógica indica onde conquistar mercado, onde defender a liderança e onde fazer a categoria crescer.
- O resultado é medido com experimentos geográficos (geo-lift), que comparam regiões com e sem campanha usando os mesmos dados que escolheram onde anunciar.
Uma corredora, um anúncio e uma pergunta
Sete da manhã no Parque Ibirapuera, em São Paulo. Entre uma volta e outra, uma corredora diminui o passo, tira o celular da braçadeira e abre um aplicativo de notícias. Enquanto a página carrega, o aplicativo envia um pedido de anúncio (o bid request, no jargão do setor) para um leilão em tempo real, no qual vários compradores decidem, em frações de segundo, quanto pagar para aparecer naquela tela. Há duas décadas, a pergunta que orienta essa decisão é quem é a pessoa do outro lado.
Para respondê-la, o mercado montou uma engrenagem inteira. Plataformas de dados (as DMPs), grafos de identidade que ligam um mesmo usuário a vários aparelhos e a sincronização de cookies entre empresas existem, no fundo, para comparar o identificador do celular com uma lista de alvos. Essa engrenagem sustenta a economia da publicidade digital e, ao mesmo tempo, concentra os maiores riscos do setor, sejam eles jurídicos, de dependência das grandes plataformas ou de operação.
O artigo de Cesar Augusto Felix de Moura, do Insper, parte de uma pergunta bem mais simples, que é saber onde a corredora está. Se o celular está dentro do parque, a marca de tênis de corrida já tem o que precisa para decidir o lance, e o nome, a idade e o histórico de navegação da dona do aparelho continuam desconhecidos para todos os envolvidos.
A proposta chega num momento curioso. A tão anunciada morte do cookie acabou adiada, já que em abril de 2025 o Google desistiu de remover os cookies de terceiros do Chrome. Mesmo assim, o identificador continua perdendo terreno, num desgaste mais lento e mais difícil de reverter, que avança em três frentes ao mesmo tempo.
- 01ATT
A maioria recusa o rastreamento.
Desde que a Apple passou a pedir permissão explícita para rastrear o usuário entre aplicativos, com o App Tracking Transparency (ATT), a maior parte das pessoas responde que não.
- 02Bloqueio
Quem ainda tem identificador bloqueia ou apaga.
Cada vez mais gente bloqueia, rejeita ou limpa seus IDs, o que reduz a eficácia de qualquer estratégia que dependa deles.
- 03LGPD
O custo de conformidade só aumenta.
Para a Lei Geral de Proteção de Dados, um identificador de aparelho é dado pessoal, e tratá-lo exige um esforço de conformidade cada vez maior.
Enquanto o identificador era farto e barato, abrir mão dele custava precisão. Agora que ficou escasso, caro e arriscado, quem nunca dependeu dele larga na frente.
É essa a aposta do artigo. O autor propõe usar o lugar físico como unidade de segmentação, sobre o próprio protocolo do leilão, e decidir cada compra com um teste geométrico que verifica se o aparelho está dentro do contorno de um lugar. A privacidade, nesse desenho, vem embutida desde a concepção, princípio que a literatura chama de privacy by design.
Leia o estudo completo.
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- Como funciona a compra por lugar
- O valor está em saber que lugar é aquele
- Do parque ao supermercado
- Como medir o resultado sem rastrear ninguém
- Limites e cuidados apontados pelo autor
Como funciona a compra por lugar
Na segmentação tradicional, a audiência é uma lista de identificadores. Quando chega um pedido de anúncio, o sistema confere se o ID daquele aparelho está na lista e, se estiver, dá o lance. O modelo do artigo troca essa lista por um conjunto de geometrias, cada uma com o contorno de um lugar real, como um parque ou uma loja, e dá o lance quando a coordenada informada no pedido cai dentro de alguma delas. As duas regras cabem em uma linha cada.
Clássico bid(d) = 1 se id(d) ∈ { id₁, id₂, …, idₙ }
Por lugar bid(d) = 1 se existe gᵢ ∈ { g₁, …, gₘ } com p(d) ∈ gᵢNa primeira regra, a decisão depende de id(d), um atributo da pessoa que precisa ser coletado e guardado. Na segunda, depende de p(d), a posição do aparelho naquele instante, que já chega no pedido e não revela nada sobre quem o carrega.
Na linguagem da engenharia, a segunda regra se chama teste de ponto em polígono. Dado um ponto no mapa e um contorno, o algoritmo responde se o ponto está dentro ou fora dele. O diagrama a seguir mostra a lógica e também por que o artigo prefere o contorno exato ao velho raio traçado em volta de um endereço.
- Contorno real do lugar (GeoJSON)
- Pedido dentro do contorno: recebe lance
- Pedido fora do contorno: sem lance
- Raio simples em volta do centro
A matéria-prima dessa decisão já circula no leilão. O OpenRTB, padrão técnico que organiza a compra de mídia em tempo real, carrega em cada pedido um objeto chamado Geo, dentro das informações do aparelho. Nele estão a latitude e a longitude, a origem do sinal (type 1 quando vem do GPS ou dos serviços de localização do aparelho, 2 quando é estimado pelo IP), a precisão em metros e a idade da leitura. Esse conjunto descreve a oportunidade de mídia, o lugar e o momento, sem dizer nada sobre o perfil de quem segura o celular, e chega antes de qualquer consulta a identificadores. O setor sempre o tratou como um filtro secundário, e o modelo o coloca no centro da decisão.
O valor está em saber que lugar é aquele
Se o mecanismo é tão simples, onde está a vantagem? O próprio artigo reconhece que, sozinho, ele vale pouco. O leilão é aberto, o objeto Geo está documentado e o teste de ponto em polígono é matéria de livro-texto. Uma coordenada dentro de um contorno só ganha valor quando se sabe, com segurança, o que aquele contorno representa. Para isso, o modelo depende de duas camadas de dados, uma que identifica e qualifica o lugar e outra que mostra o que acontece comercialmente nele. A figura abaixo resume a cadeia completa.
- 01Coordenada
Chega no pedido de anúncio, com a origem e a precisão do sinal.
- 02Polígono
Indica o contorno do lugar que contém aquela coordenada.
- 03Lugar qualificado
Ganha nome, categoria e porte com o geoIQ, powered by Places Graph.
- 04Realidade comercial
Mostra o que se vende ali e com que participação, com o revIQ, powered by Groundflow.
- 05Segmento e criativo
Define a mensagem que faz sentido naquele lugar e naquele momento.
Os números mostram que a engenharia cabe com folga no tempo do leilão. Cada lance precisa ser decidido em menos de 100 milissegundos, e o teste, apoiado num índice espacial que descarta de saída os contornos distantes, leva microssegundos. Uma arquitetura assim pode ser copiada por um concorrente em poucas semanas. Bem mais difícil de reproduzir é a base que dá significado às geometrias, com a cobertura e a fidelidade dos contornos, e a camada transacional que valida cada lugar até o nível do SKU (o código de cada produto na prateleira) e da participação de cada marca.
Do parque ao supermercado
Presença e contexto no Parque Ibirapuera
Voltemos à corredora. No exemplo do artigo, um polígono de 23 vértices desenha cerca de 1,37 km² do Ibirapuera. A base de lugares classifica a área como parque urbano e espaço de esporte ao ar livre, o que dá origem a um segmento natural, o de “frequentadores de parque e praticantes de exercício”. Ao longo do dia, qualquer pedido de anúncio vindo de dentro desse perímetro pode receber, por exemplo, o criativo de uma marca de tênis de corrida. A campanha alcança quem está correndo no parque, e em nenhum momento o comprador da mídia descobre quem é o dono de cada aparelho ou monta o perfil de alguém.
Inteligência por produto em um supermercado premium
O segundo exemplo leva a mesma lógica para dentro de uma loja. Trata-se de um supermercado premium no Itaim Bibi, também em São Paulo, desenhado num polígono de cerca de 1.237 m². A geometria, por si só, informa pouco além do tamanho. A base de lugares acrescenta que a loja pertence a uma rede premium, e a base transacional anexa os sinais do que acontece lá dentro, agregados por loja e anonimizados, como as categorias e os SKUs vendidos, o volume e a participação de cada marca. A unidade de análise continua sendo a loja, e nenhuma informação desce ao nível do comprador.
Com esses dados, é possível calcular quanto um produto pesa na sua categoria em cada loja. A conta é simples, e um artigo companheiro do mesmo autor mostrou o quanto o resultado pode variar de um bairro para outro.
Participação (%) = vendas do SKU-alvo ÷ vendas totais da categoria × 100No artigo companheiro (SSRN nº 5655730), um mesmo produto respondia por cerca de 42% das vendas da categoria em um distrito e por menos de 10% em outro.
Uma diferença desse tamanho pede estratégias diferentes. Em vez de tratar todas as lojas da mesma forma, a marca pode escolher o papel da mídia em cada uma delas, e o artigo descreve três caminhos.
| Modo | Onde ativar | Para quê |
|---|---|---|
| Conquista | Lojas em que a marca está sub-representada | Disputar participação justamente onde o concorrente lidera |
| Defesa | Lojas em que a marca lidera, mas um concorrente vem ganhando terreno | Reforçar a posição antes que as perdas se acumulem |
| Categoria | Lojas em que a própria categoria vende abaixo do potencial | Fazer a categoria crescer, em vez de apenas redistribuir participação entre marcas |
Do parque ao supermercado, a postura de privacidade é a mesma. O que cresce de um exemplo para o outro é o conhecimento sobre o lugar, que no caso da loja chega ao nível de cada produto vendido.
Como medir o resultado sem rastrear ninguém
Resta a pergunta que qualquer gestor de mídia faria em seguida: sem identificador, como saber se a campanha funcionou? Sem um ID persistente, de fato, deixa de existir a atribuição clássica, que liga o clique à compra feita depois no mesmo aparelho. Essa é a objeção mais comum a qualquer modelo sem identificador, e o artigo a usa como motivo para aposentar um método que já tinha problemas sérios.
A atribuição de último toque, que dá todo o crédito ao último anúncio visto antes da conversão, é correlacional e acaba premiando vendas que aconteceriam de qualquer forma. Os modelos de mix de mídia, que trabalham com dados agregados, esbarram na colinearidade (vários canais sobem e descem juntos, e fica difícil separar o efeito de cada um) e não contam com aleatorização, o sorteio de grupos que permite falar em causa e efeito.
A alternativa proposta são os experimentos geográficos, conhecidos como geo-lift. Um conjunto de regiões recebe a campanha, outro conjunto comparável fica sem ela e serve de controle, e o efeito incremental, ou seja, as vendas que só existiram por causa da mídia, é calculado contra uma estimativa do que teria acontecido sem campanha, o chamado contrafactual.
Lift (%) = (vendas expostas − vendas controle) ÷ vendas controle × 100Como as regiões de cada grupo são definidas de antemão e a linha de base é modelada, o geo-lift mede o efeito causado pela campanha, e as conversões que apenas vieram depois de um anúncio ficam fora da conta.
Há uma coerência rara nesse desenho. A mesma base transacional que indica onde ativar, com vendas, visitas, unidades por SKU e participação em granularidade fina, é o sinal de resultado que o geo-lift lê ao fim da campanha. A mídia comprada por lugar passa a ser medida por lugar, com os mesmos dados nas duas pontas.
Limites e cuidados apontados pelo autor
Nada disso faz do modelo uma solução sem arestas. O artigo é explícito sobre as condições em que ele funciona bem e sobre os pontos que ainda exigem atenção, que são quatro.
- 01Sinal
Nem todo anúncio traz uma boa coordenada.
A localização estimada pelo IP é grosseira, e alguns vendedores de inventário truncam as coordenadas. Por isso o modelo filtra os pedidos pela origem, pela precisão e pela idade da leitura, e deixa de dar lance quando o sinal não sustenta a decisão, abrindo mão de parte do alcance em troca de precisão.
- 02Dado
O enriquecimento depende da qualidade da base.
A cobertura dos SKUs concorrentes varia de loja para loja. Uma captura incompleta pode distorcer a participação local e, com ela, a escolha entre conquistar e defender.
- 03Privacidade
Localização também é assunto da LGPD.
O risco aparece quando o dado é guardado e associado a alguém. O modelo processa o sinal de forma efêmera, sem ID, sem histórico e sem retenção, o que não dispensa uma análise jurídica de cada fonte de inventário.
- 04Fraude
Coordenadas podem ser falsificadas.
Checagens de coerência, listas de fornecedores confiáveis e análises de plausibilidade reduzem o problema, como em qualquer compra de mídia em leilão.
Para quem planeja mídia, a principal consequência do estudo é uma mudança de pergunta. Em vez de procurar pessoas específicas, a marca escolhe os lugares em que sua mensagem faz sentido, usa o que se vende em cada um para decidir o papel da campanha e mede o resultado nesses mesmos lugares. Com o identificador cada vez mais raro, é uma forma de manter a precisão sem carregar o risco de saber quem é cada um. No fim, a corredora do Ibirapuera vê o anúncio do tênis de corrida, e ninguém na cadeia de compra precisou descobrir quem ela é.