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IAB Next: Algoritmos podem ficar viciados e tomar decisões de mídia enviesadas

Imagem: Divulgação

Dados hoje são vitais em qualquer estratégia de marca, e os algoritmos que tomam decisões de entrega de mídia podem muitas vezes parecer que — sozinhos — encontram os melhores caminhos para as campanhas. Mas, se não forem revistos, testados e analisados continuamente, há o risco de a máquina “se viciar” em determinados perfis ou bolhas e trazer resultados enviesados.

Esse foi um dos pontos discutidos no painel “Dados e maturidade digital”, do IAB Next, que contou com a participação de Denis Onish, da FCA, Leonardo Neressi, da consultoria de dados DP6, e mediado por Denys Fehr, da consultoria de business intelligence Just Little Data.

Pela primeira vez totalmente digital, a série de eventos do IAB vai até este mês e tem o UOL AD_LAB como um dos patrocinadores. O próximo encontro será nesta quinta (15), sobre o futuro do streaming.

Veja insights dos participantes sobre o Dados e maturidade digital:

Para Leonardo Neressi, CIO da DP6, algoritmos das plataformas de mídia e machine learnings são ferramentas poderosas para otimizar investimentos e personalizar entregas de conteúdo. No entanto, não se pode confundir inteligência e automatização da máquina com autonomia, sob o risco de se perder o controle da campanha.

“A gente tem que tomar cuidado para não viciar o algoritmo e ao mesmo tempo não se viciar. Toda vez que colocamos investimento nisso, parece que um mundo mágico se abriu, tudo faz sentido, o resultado vem, sem que se precise fazer nada. Mas dura pouco, porque viramos reféns do algoritmo. Você não sabe que vieses de decisão ele está tomando. Tem que se tomar cuidado para não terceirizar a estratégia para a máquina. A não ser que você revise sempre com testes e analytics, aquilo vai tomar decisões por conta própria e uma hora vai virar um monstro.”

Leonardo Neressi, CIO da DP6

Segundo ele, essa ideia fica mais clara quando se testa a segmentação de uma campanha com base em personas, por exemplo. “À medida que essa sementinha é colocada, você descobre acertos, erros. Mirei num nicho, acertei outro.” E com isso vão sendo feito ajustes.

O problema é não repassar os números. “Igual quando se define regra para aprovação de crédito e ninguém revisa por anos. Em 10 anos, você está recusando clientes bons, perdendo dinheiro, por não estudar em detalhe”

Na opinião de Denis Onish, media manager da FCA, para resolver a questão, é importante reservar investimento não só para testes de mídia, como também para testes de algoritmos.

“Se você não testa, está confiando cegamente no algoritmo, porque está entregando a responsabilidade para que a máquina faça tudo. A partir do momento em que você testa, abre um leque de possibilidades. Do mesmo jeito que é importante ter um budget para teste de mídia, é preciso também ter para teste de algoritmo, para entender o tipo de camada que vem.”

Denis Onish, media manager da FCA

Para exemplificar, o executivo conta que, quando a FCA lançou um modelo de carro sedan, pensou numa segmentação voltada a pessoas que têm filhos. Mas, ao testar, encontrou aderência relevante entre pessoas em busca de imóveis.

Outro teste foi mais radical. “A gente num determinado momento resolveu parar de otimizar para gerar lead, ou seja, a gente disse para a máquina: deixa o usuário livre.” Com isso, ele diz, a quantidade de leads surpreendentemente aumentou. Conclusão: o algoritmo estava viciado. “Esse é um assunto hoje pouco trabalhado, as pessoas têm pouca consciência em relação a viciar o algoritmo. Sugiro que façam mais testes, vocês terão surpresas incríveis.”


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