A Bloomberg quer que a segmentação contextual funcione também no vídeo em direto

A Bloomberg quer levar a lógica da segmentação contextual para além do display e aplicá-la também ao vídeo em direto. O movimento parte de uma realidade evidente para o publisher: a empresa produz horas de conteúdo em direto todos os dias, entre o seu canal de televisão e a rede global de publicações de notícias e negócios, e procura agora que esse inventário possa ser ativado com um nível maior de precisão contextual.

Kym Nicholas, responsável pela equipa global de media planning and campaign management da Bloomberg, explicou ao AdExchanger que o grupo liga anunciantes à audiência da Bloomberg através de nove plataformas, desde TV e vídeo digital até newsletters e branded content. Neste contexto, os compradores exigem simultaneamente alcance cross-platform, granularidade na segmentação, medição precisa e menor exposição ao desperdício programático.

Para responder a essa pressão, a Bloomberg está a implementar novas ferramentas de audiência, novas capacidades de targeting para vídeo e uma estrutura renovada de revenue operations que integra planeamento, ad ops e client services numa única função de “client success”. Nicholas sublinha ainda que, pelo tipo de serviço que o grupo oferece, a Bloomberg trabalha quase exclusivamente com acordos diretos IO e programmatic guaranteed, e não com programática aberta.

A base desta abordagem é a Bloomberg AiQ, uma plataforma proprietária de audiência e conteúdo lançada em 2017, que analisa preferências de conteúdo e formatos para sugerir patrocínios de newsletters, franquias editoriais ou séries de vídeo alinhadas com cada briefing. Até agora, esta precisão contextual aplicava-se sobretudo ao display. Em 2025, a Bloomberg introduziu a AdService, uma ferramenta desenhada para levar essa inteligência contextual ao vídeo, analisando em tempo quase real descrições, legendas e outros sinais para detetar keywords e temas e associar anúncios dinamicamente ao conteúdo.

O próximo passo é estender estas capacidades à produção de vídeo em direto quase 24/7 da Bloomberg. Ainda assim, a empresa deixa claro que o contextual targeting em vídeo não será o modo por defeito. Kym Nicholas sublinha que a Bloomberg não quer “targeting por fazer targeting”: quando a audiência principal já corresponde ao briefing do anunciante, o grupo prefere manter uma segmentação mais ampla para maximizar o alcance.

Quando é necessária maior precisão — por exemplo, para um subconjunto específico de business decision-makers — a Bloomberg recorre tanto a adyacências contextuais como a targeting baseado em first-party data. A outra dimensão central do projeto é a medição. O grupo afirma já ter uma grande quantidade de dados sobre o desempenho das suas plataformas, mas considera que o verdadeiro desafio é unificar essas fontes de informação de forma rápida e consistente em múltiplos formatos e objetivos de marca e performance.

É aqui que a inteligência artificial começa a entrar, embora ainda com foco em melhorar fluxos de trabalho e não em substituir planners. A Bloomberg está a testar funcionalidades de IA em ferramentas internas e plataformas de colaboração para identificar mais rapidamente franquias editoriais adequadas a um briefing ou detetar oportunidades contextuais que poderiam passar despercebidas.

A ambição de longo prazo passa por reduzir o reporting manual e evoluir para dashboards em tempo real que cubram as nove plataformas do grupo. Mas a empresa insiste que qualquer nova capacidade baseada em IA tem de encaixar na estrutura atual, onde PCM, ad ops e client services já operam de forma integrada.

No fundo, a Bloomberg procura demonstrar que o vídeo em direto não tem de ser apenas uma proposta de alcance massivo, podendo também suportar uma camada mais sofisticada de segmentação contextual e medição — aproximando o live video da precisão típica do display, sem perder a escala que o torna valioso para os anunciantes.