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Como as big techs usam seus dados para publicidade direcionada

Big techs transformam dados de navegação em receita publicitária de mais de US$ 400 bilhões ao ano, ampliando debates sobre privacidade e regulação

Big techs e dados pessoais: como plataformas digitais transformam o comportamento online em receita publicitária (JUSTIN TALLIS/AFP/Getty Images)
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  • Big techs transformam ações simples no digital em dados para publicidade, estimando-se mercado global superior a US$ 400 bilhões por ano; no Brasil, publicidade digital movimentou cerca de R$ 42,7 bilhões em 2025 e a Meta projeta receita global de US$ 243,46 bilhões em 2026.
  • Os dados coletados vão além do que o usuário digita: há informações explícitas (nome, e-mail, endereço) e implícitas (tempo de navegação, velocidade de rolagem, localização, modelo de dispositivo, nível de bateria) que alimentam o perfil do usuário.
  • Essas informações geram dinheiro ao permitir anúncios cada vez mais personalizados, com algoritmos de IA que prevêem compras futuras e elevam o tempo de permanência nas plataformas, aumentando a exposição a anúncios.
  • O mercado também atua no varejo online, com retail media: plataformas como a Amazon exibem sugestões com base no histórico de navegação, conectando dados de usuários a padrões de compra.
  • Existem riscos e pressões regulatórias: dark patterns dificultam a recusa de cookies; Irlanda investiga a Meta por isso; no Brasil, tramita o PL 1.421/2026 para restringir design manipulativo; medidas para reduzir a exposição incluem revisar permissões, usar bloqueadores de rastreadores e ajustar configurações de privacidade.

O uso de dados pelas grandes plataformas digitais transformou ações simples em informações valiosas para a publicidade. Google, Meta, Amazon, Apple, Microsoft e ByteDance coletam sinais do comportamento online para prever desejos e aumentar vendas. No Brasil, o mercado publicitário digital atingiu 42,7 bilhões de reais em 2025, conforme estudo do IAB Brasil com o Ibope.

Mesmo quando o usuário não gasta nada, seus registros ajudam as plataformas a entender o que oferecer, a quem e quando. O objetivo é elevar a eficiência dos anúncios, aumentando a probabilidade de cliques e compras, com bases de dados cada vez mais segmentadas.

Dados coletados vão além do que o usuário digita ou publica. Informações explícitas como nome e cartão coexistem com sinais implícitos como tempo de permanência, rolagem, localização e modelo do aparelho. Cookies, pixels e SDKs ampliam o painel de rastreamento.

Quais dados as big techs coletam

Direto do perfil: nome, e-mail, endereço e informações de pagamento. Implícitos como histórico de navegação, geolocalização e uso de apps ampliam o valor da publicidade. A ligação entre contas permite cruzar atividades em plataformas distintas.

Rastreamamento contínuo ocorre em segundo plano. Cookies, pixels e SDKs registram visitas mesmo fora das redes sociais, conectando ações entre sites e apps. Um exemplo: um pixel de uma loja informa a visita, abastecendo anúncios subsequentes.

A partir daí, o dinheiro entra pela publicidade direcionada. Anunciantes pagam mais por alcançar perfis com maior probabilidade de conversão, gerando receita expressiva para as plataformas. O varejo online também usa esse modelo, com retail media.

Como a IA mudou a publicidade

A IA permitiu segmentação mais precisa. Algoritmos analisam pesquisa, tempo de conteúdo e links ignorados para prever compras futuras. Um padrão de busca e navegação pode acionar anúncios de colchões, cadeiras ergonômicas e fisioterapia.

Sistemas de recomendação priorizam conteúdos que mantêm o usuário por mais tempo, ampliando anúncios vistos e dados gerados. Quanto mais a pessoa usa, maior a capacidade de previsão da IA, elevando a relevância das sugestões.

Dark patterns e regulação

Alguns recursos de privacidade são dificultosos de alterar. Botões de aceitar cookies costumam estar mais visíveis que os de recusar, facilitando o consentimento indevido. Medidas regulatórias já foram propostas na UE e no Brasil.

A Irlanda abriu investigação sobre a Meta quanto a dark patterns. No Brasil, tramita o PL 1.421/2026 para proibir designs manipulativos e exigir transparência na coleta de dados. A regulamentação busca reduzir a retenção artificial de usuários.

Privacidade e medidas práticas

A LGPD exige consentimento e transparência, mas a fiscalização enfrenta limites práticos. Profissionais da USP destacam que serviços gratuitos financiados por dados tornaram o negócio das plataformas. Medidas simples ajudam a reduzir a exposição.

Revisar permissões de apps no celular, desativar acesso desnecessário a câmera, microfone e localização é o primeiro passo. Navegadores com bloqueio de rastreadores e auditorias de privacidade nas plataformas reduzem o compartilhamento de dados.

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