Rádio enfrenta desafios no planejamento de mídia baseado em IA

À medida que os profissionais de marketing adotam amplamente ferramentas de IA baseadas em grandes modelos de linguagem, como ChatGPT, Gemini e Grok, para auxiliar na criação de modelos de mix de mídia, os vieses incorporados estão deixando o rádio em risco de ser excluído das recomendações de orçamento de publicidade, especialmente em campanhas políticas (importante no contexto americano desta análise), de conscientização e nacionais, a menos que sejam tomadas medidas imediatas para tornar o AM/FM visível dentro dos ecossistemas de IA.

A Futuri Media analisou mais de 20.000 modelos de mix de mídia gerados por IA e constatou que o rádio recebia uma parcela mínima – às vezes nenhuma – do gasto projetado das campanhas.

Segundo os achados da Futuri, os grandes modelos de linguagem mais usados estão priorizando canais como YouTube, TV conectada (CTV) e publicidade programática em display, enquanto marginalizam formatos de mídia tradicionais, como o rádio e a TV aberta. Entre os oito LLMs testados, o Claude da Anthropic e o Gemini do Google excluíram o rádio em 100% dos planos de mídia gerados.

No caso do rádio, há ainda um efeito de canibalização com os podcasts e streaming de áudio capturando 12% de share. Segundo a pesquisa, 70% de todos os planejamentos que incluem podcasts ou streaming, excluem totalmente o rádio AM/FM.

Particularmente importante no mercado americano, a participação média do rádio no gasto publicitário político recomendado pela IA foi de apenas 3%, comparada a 18% para CTV/OTT e percentuais de dois dígitos para display programático.

O problema central, de acordo com o estudo da Futuri, é que os sistemas de IA só recomendam canais que foram treinados para reconhecer como eficazes, mensuráveis e relevantes. Enquanto plataformas digitais fornecem grandes quantidades de dados estruturados, como métricas de engajamento, impressões e taxas de cliques, os dados de desempenho do rádio são escassos, inconsistentes ou completamente ausentes das fontes que as ferramentas de IA usam para aprender.

O viés, em efeito cascata, já está remodelando a forma como as campanhas são planejadas. À medida que as plataformas de IA orientam os anunciantes para vídeo digital e programática, esses canais continuam a gerar mais dados de desempenho, reforçando a crença da IA de que são superiores. Enquanto isso, o rádio vai perdendo relevância no modelo que a IA constrói sobre o mercado de mídia.

A Futuri enfatiza que a janela para reverter essa situação é curta e está se fechando rapidamente – cerca de dois anos.

Para enfrentar esse desafio, as soluções sugeridas incluem publicar estudos de caso e métricas de sucesso em formatos compatíveis e interpretáveis por IA, divulgar os dados de desempenho do rádio em veículos de negócios de referência e inserir esses resultados nos bancos de dados utilizados pelos principais fornecedores de Marketing Mix Modeling (MMM).

O relatório completo “Forensic Analysis on Radio and TV Revenue Loss in 2025” está disponível via Futuri.

Fonte: Radio Ink