O retail media sempre teve uma vantagem sobre o resto da publicidade digital: ele fica ao lado da compra. No unBoxed 2026, a Amazon acrescentou uma segunda vantagem. Colocou um agente de IA na frente de quase tudo o que um anunciante faz em sua plataforma, da compra ao criativo e à mensuração.
O que aconteceu
O resumo da própria Amazon, The 11 biggest takeaways from unBoxed 2026, lista os anúncios. A peça central é o Amazon Ads Agent, uma experiência de compra unificada que junta o antigo DSP e o Ads Console e abrange Sponsored ads, Full-Funnel Campaigns e DVA+, com uma experiência de IA conversacional em beta fechado ampliado.
As Full-Funnel Campaigns permitem que a IA gerencie mix de canais, criativos, públicos e otimização em vídeo, display e áudio. A Amazon diz que os participantes do beta tiveram retorno sobre o investimento em anúncios de longo prazo 67% maior e custo 29% menor para adquirir clientes novos para a marca. As ferramentas de criativos com IA dentro do Ads Agent geram anúncios de display e vídeo a partir de ativos de produto existentes; a Amazon diz que os anunciantes que as usaram tiveram até 71% mais cobertura de produtos e até 15% de crescimento em vendas em comparação com seus resultados anteriores.
Na mensuração, o Ads Agent dá acesso a quase 1.000 métricas por meio de consultas conversacionais, produzindo análises de negócio com visualizações e benchmarks de pares. Uma AMC Expert Tool transforma pedidos em linguagem natural em SQL do Amazon Marketing Cloud. A Amazon também anunciou um Ads MCP Server (Lite) para que agentes externos possam trabalhar com a Amazon Ads, as Branded Conversations, para apresentar os diferenciais da marca dentro do Alexa for Shopping, e os Sponsored Services, com o Yelp como parceiro âncora para serviços locais. Todos os números de desempenho são da própria Amazon.
Por que isso importa
Duas mudanças se destacam.
A primeira é que a interface com a plataforma de anúncios está virando uma conversa. Pedir uma análise de negócio em linguagem simples, abrangendo quase mil métricas, elimina muito trabalho braçal. Também significa que a pergunta que você faz molda a resposta que recebe. Analistas costumavam passar horas decidindo qual recorte dos dados era justo. Uma caixa de chat facilita pular essa etapa.
A segunda é que a plataforma está assumindo o funil completo. Quando a IA escolhe o mix de canais, os criativos e os públicos, e a mesma plataforma mede o resultado, os anunciantes precisam ter clareza sobre quais decisões estão delegando e como vão verificar os resultados.
O que minha pesquisa diz
Escrevi sobre essa tensão na mensuração no e27, em Every dashboard is green. So why can't anyone say what worked? Ferramentas de relatório melhores não produzem automaticamente uma compreensão melhor. A análise em linguagem natural vai tornar os dashboards ainda mais fáceis de produzir. A disciplina de perguntar “comparado com o quê?” se torna mais importante, e não menos.
No lado criativo, nossa pesquisa tem se concentrado em prever o desempenho e explicá-lo. Em Fusing Predictive and Large Language Models for Actionable Recommendations in Creative Marketing (ACM TOIS 2025), combinamos a previsão de desempenho com LLMs para que uma nota de criativo se torne uma recomendação acionável. Gerar display e vídeo a partir de ativos de produto em escala é poderoso, mas a geração é só metade do ciclo. A outra metade é saber em qual variante apostar e por quê, e esse conhecimento deve pertencer à marca, não apenas ao otimizador da plataforma.
Há também a questão da cauda longa. A Amazon diz que os anunciantes que usaram suas ferramentas de criativos com IA alcançaram maior cobertura de produtos. Na minha visão, a cauda longa é onde a IA paga o que custa: os milhares de SKUs e públicos de nicho para os quais nenhuma equipe humana jamais escreveria anúncios individuais. Discuti a otimização de cauda longa e de fundo de funil na Forbes em Low-Funnel Ad Optimization On Social Media Platforms. A oportunidade é real, desde que o controle de qualidade escale junto.
O que as equipes de retail media devem fazer agora
- Defina seu mapa de delegação. Documente quais alavancas o Ads Agent pode controlar (lances, mix de canais, variantes de criativos) e quais precisam de aprovação humana.
- Faça perguntas melhores à análise conversacional. Sempre peça a comparação: com o período anterior, com um grupo de controle, com um benchmark de pares, e registre qual delas você usou.
- Use criativos com IA para ganhar cobertura e depois faça a poda. Gere ativos para a cauda longa de produtos, mas revise o desempenho e aposente as variantes fracas em uma rotina definida.
- Mantenha seu próprio registro de resultados. Exporte os resultados que importam para sua própria análise, para poder comparar a Amazon com outros canais na mesma base.
- Explore o MCP com cuidado. Conectar seus próprios agentes à Amazon Ads é eficiente, mas dê a eles as permissões mais restritas que funcionem.
A Amazon fez a plataforma de anúncios responder. As equipes que mais vão aproveitar isso serão as que continuarem fazendo perguntas difíceis a ela.
Perguntas frequentes
O que é o Amazon Ads Agent?
Anunciado no unBoxed 2026, é uma experiência de compra unificada que junta o antigo DSP e o Ads Console da Amazon, abrangendo Sponsored ads, Full-Funnel Campaigns e DVA+, com uma experiência de IA conversacional em beta fechado ampliado.
Quais resultados a Amazon relata para as Full-Funnel Campaigns?
A Amazon diz que os participantes do beta tiveram retorno sobre o investimento em anúncios de longo prazo 67% maior e custo 29% menor para adquirir clientes novos para a marca. Os números são da própria Amazon.
Como os anunciantes devem usar criativos de anúncios gerados por IA na Amazon?
Use-os para cobrir mais produtos e públicos do que uma equipe humana conseguiria, mas revise o desempenho regularmente, aposente as variantes fracas e mantenha seu próprio registro de quais criativos funcionaram e por quê.
Fontes
- The 11 biggest takeaways from unBoxed 2026 — Amazon Ads, 30 September 2026