a16z: A IA também não consegue escapar à publicidade, por trás há uma enorme pressão de monetização

Autor: Bryan Kim

Tradução: Deep潮 TechFlow

Deep潮 Introdução: A internet é uma maravilha de acesso universal às oportunidades, exploração e conexão. E a publicidade paga por essa maravilha. Como há muito defende Marc, “se você adota uma postura principista em relação à publicidade, também está adotando uma postura em relação ao acesso amplo.” A publicidade é a razão de termos coisas boas.

Portanto, o anúncio do OpenAI na semana passada de planejar exibir anúncios para usuários gratuitos pode ser a maior novidade “não notícia” até 2026. Porque, claro, se você tem acompanhado, sinais de que isso acontecerá estão por toda parte. Fidji Simo ingressou na OpenAI em 2025 como CEO de aplicações, muitos interpretam isso como uma implementação de publicidade, como ela fez no Facebook e no Instacart. Sam Altman tem antecipado a introdução de anúncios em podcasts de negócios. Analistas de tecnologia como Ben Thompson quase desde o lançamento do ChatGPT vêm prevendo anúncios.

Mas a principal razão pela qual os anúncios não são surpreendentes é que eles são a melhor forma de levar serviços de internet ao maior número possível de consumidores.

A cauda longa dos usuários de LLM

“Crenças de luxo” (Luxury beliefs), um termo popularizado há alguns anos, refere-se à adoção de certas posições não por motivos principistas, mas por razões de aparência. Existem muitos exemplos assim na tecnologia, especialmente em relação à publicidade. Apesar de toda a retórica moral contra “vender dados!”, “rastrear!” ou “colher atenção”, a internet sempre funcionou com base em publicidade, e a maioria das pessoas gosta desse modelo. A publicidade na internet criou um dos maiores “bens públicos” da história, a um custo quase insignificante — ocasionalmente, você precisa ver anúncios de gatos dormindo ou de hortas em sala de estar hidropônicas. Aqueles que dizem que isso é ruim geralmente querem te convencer de algo.

Qualquer entusiasta da história da internet sabe que a publicidade é a parte central da monetização final das plataformas: Google, Facebook, Instagram e TikTok começaram de forma gratuita e depois encontraram monetização por meio de anúncios direcionados. A publicidade também pode ser uma forma de complementar o ARPU de assinantes de baixo valor, como no caso da mais recente opção de assinatura mensal de 8 dólares da Netflix, que introduziu anúncios na plataforma. A publicidade faz um excelente trabalho em treinar as pessoas a esperar que a maior parte do conteúdo na internet seja gratuita ou de custo muito baixo.

Agora, podemos ver esse padrão emergindo em laboratórios de ponta, empresas de modelos especializados e pequenas empresas de IA de consumo. Nossa pesquisa com empresas de assinatura de IA de consumo mostra que converter usuários em assinantes é um verdadeiro desafio para todas elas:

Então, qual é a solução? Como aprendemos com histórias de sucesso do passado, a publicidade costuma ser a melhor maneira de expandir um serviço para bilhões de usuários.

Para entender por que a maioria das pessoas não paga por assinaturas de IA, é útil compreender o que elas fazem com IA. No ano passado, a OpenAI divulgou dados sobre isso.

Resumidamente, a maioria usa IA para produtividade pessoal: escrever e-mails, pesquisar informações, obter aconselhamento ou sugestões. Enquanto isso, buscas de alto valor, como programação, representam uma pequena fração do total de consultas. Sabe-se que programadores são alguns dos usuários mais fiéis de LLM, alguns até ajustando seus horários de sono para otimizar o uso diário. Para esses usuários, uma assinatura de 20 ou 200 dólares por mês não parece excessiva, pois o valor que obtêm (equivalente a uma equipe eficiente de estagiários de software) pode ser várias ordens de magnitude maior que o custo da assinatura.

Por outro lado, para usuários que fazem consultas gerais, sugestões ou até ajuda na escrita, pagar por respostas a perguntas como “Por que o céu é azul?” ou “Quais foram as causas da Guerra do Peloponeso?” é um peso demais. Antes, o Google Search fornecia respostas suficientemente boas de graça. Mesmo em casos de ajuda na escrita (alguns usam para tarefas de e-mail e rotineiras), muitas vezes não é suficiente para justificar uma assinatura pessoal. Além disso, a maioria das pessoas não precisa de modelos avançados ou recursos premium: você não precisa do melhor modelo de raciocínio para escrever um e-mail ou sugerir uma receita.

Vamos recuar e admitir algo: o número absoluto de pessoas pagando por produtos como o ChatGPT ainda é grande — entre 5% e 10% de 800 milhões de usuários ativos semanais. Isso equivale a 40 a 80 milhões de pessoas! E o preço de 200 dólares para a versão Pro é cerca de dez vezes o limite que imaginamos para assinaturas de software para consumidores. Mas, se quisermos alcançar um bilhão de usuários (ou mais) com o ChatGPT de graça, precisaremos de produtos além de assinaturas.

A boa notícia é que as pessoas realmente gostam de publicidade! Pergunte a um usuário comum do Instagram, e ele provavelmente dirá que os anúncios são muito úteis: eles encontram produtos que realmente querem e precisam, e fazem compras que melhoram suas vidas. Classificar publicidade como exploração ou intrusiva é um retrocesso: talvez tenhamos essa sensação com anúncios de TV, mas, na maioria das vezes, a publicidade direcionada é bastante relevante.

Aqui, uso a OpenAI como exemplo (pois, em termos de transparência sobre tendências de uso, eles têm sido um dos laboratórios mais honestos). Mas essa lógica se aplica a todos os laboratórios de ponta: se quiserem expandir para bilhões de usuários, acabarão por precisar de algum tipo de publicidade. O modelo de monetização para consumidores na IA ainda não está resolvido. Na próxima seção, apresentarei algumas abordagens possíveis.

Modelos potenciais de monetização de IA

Minha regra geral na criação de aplicações de consumo é que, antes de introduzir publicidade, você precisa de pelo menos 10 milhões de usuários ativos semanais. Muitos laboratórios de IA já atingiram esse limite.

Sabemos que unidades de publicidade estão prestes a chegar ao ChatGPT. Como podem ser essas unidades, e que outros modelos de publicidade e monetização de LLMs são viáveis?

1. Anúncios de maior valor, baseados em busca e intenção: a OpenAI confirmou que esse tipo de anúncio (receitas de receitas, recomendações de hotéis, etc.) será lançado para usuários gratuitos e de baixo custo. Esses anúncios serão diferenciados das respostas do ChatGPT e claramente marcados como patrocinados.

Com o tempo, esses anúncios podem parecer mais como sugestões: você indica a intenção de comprar algo, e o sistema executa toda a solicitação, escolhendo entre conteúdo patrocinado e não patrocinado. Em muitos aspectos, esses anúncios lembram os primeiros formatos de publicidade dos anos 90 e 2000, bem como os anúncios patrocinados do Google, que aprimoraram o conteúdo de SEO patrocinado (vale notar que o Google ainda obtém a maior parte de sua receita de publicidade, tendo entrado no mercado de assinaturas apenas após mais de 15 anos de história).

2. Anúncios contextuais ao estilo Instagram: Ben Thompson aponta que a OpenAI deveria ter introduzido anúncios mais cedo na resposta do ChatGPT. Assim, os usuários não pagantes se acostumariam mais cedo com anúncios (quando eles já têm uma vantagem real na capacidade do Gemini).

Além disso, isso daria à OpenAI uma vantagem na construção de produtos publicitários realmente eficazes, que antecipam o que você quer, ao invés de fornecer anúncios oportunistas baseados em consultas de intenção. Plataformas como Instagram e TikTok oferecem experiências de publicidade surpreendentes, mostrando produtos que você nem sabia que precisava, mas que se tornam urgentes. Muitos acham esses anúncios úteis, não invasivos.

Dado o volume de informações e memórias pessoais que a OpenAI possui, há uma oportunidade significativa de criar produtos de publicidade semelhantes ao ChatGPT. Claro, há diferenças na experiência de uso: será que é possível transferir a experiência mais “relaxada” do Instagram ou TikTok para um modelo mais envolvente, focado na participação? Essa é uma questão mais difícil, mas também mais lucrativa.

3. Parcerias comerciais: no ano passado, a OpenAI anunciou uma parceria com plataformas de mercado e varejistas para oferecer checkout instantâneo, permitindo compras diretas na conversa. Pode-se imaginar isso como uma vertical de compras dedicada, onde o sistema busca ativamente roupas, itens para casa ou produtos raros que você acompanha, e os provedores de modelos recebem uma comissão por esse mercado.

4. Jogos: os jogos muitas vezes são esquecidos ou considerados como seus próprios formatos de publicidade. Ainda não sabemos exatamente como eles se encaixariam na estratégia de anúncios do ChatGPT, mas vale mencionar. Anúncios de instalação de aplicativos (muitos deles jogos mobile) têm sido uma grande parte do crescimento de anúncios no Facebook por anos, e os jogos são altamente lucrativos, o que sugere que uma grande quantidade de orçamento publicitário pode ser direcionada para esse setor.

5. Leilões baseados em lances por objetivos: para fãs de algoritmos de leilão (ou para quem quer migrar para LLMs, como otimização de taxas de gás na blockchain), essa é uma ideia interessante. Se você pudesse definir uma recompensa (por exemplo, 10 dólares para um alerta imobiliário em Noe Valley) e fazer o modelo investir uma quantidade significativa de cálculo em resultados específicos, como seria? Você obteria uma discriminação de preços perfeita, baseada no valor que a consulta tem para você, e também garantiria melhores resultados para buscas importantes, com raciocínio mais elaborado.

Poke é um exemplo disso: as pessoas precisam negociar explicitamente uma assinatura com o chatbot (embora isso não reflita custos de cálculo, é uma demonstração interessante de como poderia ser). Em certos aspectos, isso já funciona em alguns modelos: Cursor e ChatGPT têm roteadores que escolhem o modelo com base na complexidade da consulta. Mas, mesmo assim, você não pode escolher exatamente quanto de cálculo será dedicado a uma questão específica. Para usuários altamente ativos, poder definir o valor em dólares que uma questão tem para eles pode ser bastante atraente.

6. Assinaturas de entretenimento e companheiros de IA: os usuários de IA mostram-se dispostos a pagar por dois principais casos de uso: codificação e companheiros. CharacterAI tem um dos maiores números de WAU entre as empresas de IA não laboratoriais. Eles podem cobrar uma assinatura de 9,99 dólares por oferecer uma combinação de companhia e entretenimento. Mas, mesmo que as pessoas paguem por produtos de companhia, ainda não vimos produtos que cruzem a barreira de monetização confiável via publicidade.

7. Precificação por uso de tokens: na área de ferramentas criativas de IA e codificação, a precificação por tokens é um modelo comum de monetização. Tornou-se uma estratégia atraente para empresas com usuários avançados, permitindo cobrar mais conforme o uso.

A monetização na IA ainda é uma questão não resolvida, e a maioria dos usuários ainda desfruta da camada gratuita do seu LLM preferido. Mas isso é apenas temporário: a história da internet mostra que a publicidade sempre encontra um caminho.