A otimização de marketing deveria orientar decisões melhores, mas a maioria das equipes ainda luta para provar impacto. Uma pesquisa da Gartner apontou que 70% dos profissionais de marketing enfrentam desafios moderados a significativos ao medir ROI, e 66% têm dificuldade para demonstrar o impacto das campanhas para stakeholders-chave.

Equipes de Comunicações, Mídia, Entretenimento e Games (CMEG) sentem essa pressão todos os dias. Social, search, programática e analytics de web vivem em sistemas diferentes. Os relatórios seguem reativos. Mudanças de orçamento acontecem depois que a performance já caiu.

Os AI Agents da Indicium para Traffic & Ads Performance Intelligence fecham essa lacuna. Eles unificam dados de marketing cross-channel em uma plataforma governada no Databricks Lakehouse, com Unity Catalog. Além disso, adicionam otimização orientada por IA, com insights preditivos e recomendações automatizadas, pensadas para ambientes de mídia em escala enterprise.

CMEG global consolida dashboards em uma fonte da verdade na Databricks 

Essa lacuna de mensuração — a falta de uma visão unificada entre canais e de sinais claros sobre o que impulsiona o ROI — aparece no dia a dia.

Uma organização global de CMEG operava a performance de anúncios em dashboards separados de parceiros e não tinha visibilidade para otimizar com rapidez. As equipes de SEO também perdiam oportunidades de melhorar artigos com baixa performance com base em impressões, CTR e posição.

A Indicium e a Databricks resolveram isso ao construir uma plataforma de dados governada que centralizou fontes diversas em uma base única e confiável. Sobre essa base, o time entregou dois produtos de dados, Ads Performance e Traffic & SEO, para padronizar métricas e tornar a performance visível em um só lugar.

Essa fundação destravou a otimização de marketing orientada por IA. Com dados limpos e governados, os agentes de IA da Indicium para Traffic & Ads Performance Intelligence rodam diretamente na Databricks e transformam sinais multicanal em decisões. Insights de performance de anúncios e SEO deixaram de ser fragmentados e manuais para se tornarem automatizados e confiáveis, e a plataforma está pronta para evoluir e conectar dados de múltiplas fontes em um único ambiente.

O modelo de referência para otimização de marketing multicanal 

A otimização de marketing cross-channel funciona quando as equipes operam sobre uma base governada única e agem rapidamente a partir dos sinais. Os agentes de IA da Indicium para Traffic & Ads Performance Intelligence colocam esse modelo em prática na Databricks.

Primeiro, unifique dados de social, search, programática e web analytics dentro de um Databricks Lakehouse e governe tudo com Unity Catalog. Isso cria um conjunto consistente de definições para investimento, engajamento, conversão e ROI — a base em que todos os canais podem confiar.

Depois, use Agent Bricks para executar agentes de IA que realizam continuamente três tarefas: prever engajamento de audiência e propensão à conversão, estimar eficiência de investimento em mídia e ROI antes que o orçamento seja desperdiçado, e recomendar ações concretas de otimização entre canais.

Por fim, operacionalize o resultado. As equipes param de puxar relatórios e passam a executar um ciclo contínuo: monitorar sinais iniciais, aplicar ações recomendadas, validar ganhos e repetir. É assim que a otimização de marketing se torna um sistema, não uma análise pontual.

Resultados que as equipes de marketing conseguem comprovar

Os AI Agents para Traffic & Ads Performance Intelligence transformam dados cross-channel em decisões acionáveis, com governança, velocidade e impacto. 

• Decisões mais rápidas: inteligência de performance em tempo real substitui relatórios manuais e atrasados.
• Investimento em mídia mais inteligente: previsão de eficiência de gasto e ROI antes que o orçamento seja desperdiçado.
• Maior impacto em conversão: previsão de engajamento e propensão à conversão para otimizar resultados.
• Sinais de performance governados: um único lakehouse com Unity Catalog mantém definições consistentes entre equipes e canais.
• Otimização contínua em escala: agentes de IA recomendam ações concretas entre canais, tornando a otimização consistente.

Comece com um caso de uso. Escale por todo o funil.

Equipes de CMEG precisam de um sistema de otimização repetível, baseado em dados confiáveis e capaz de gerar ação entre canais.

Os agentes de IA da Indicium para Traffic & Ads Performance Intelligence, construídos na Databricks, oferecem esse ponto de partida: unifique dados de marketing e tráfego em um Databricks Lakehouse governado com Unity Catalog para prever resultados, otimizar investimentos e impulsionar melhorias contínuas.

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