Segundo o relatório State of Programmatic 2024 da IAB, 68% dos advertisers globais já redirecionaram parte do budget de campanhas behavioral para contextual targeting, antecipando a depreciação completa de third-party cookies no Chrome (prevista para implementação gradual ao longo de 2025).
E você, como publisher que opera com Header Bidding e múltiplos SSPs, provavelmente já percebeu sinais dessa transição: CPMs ligeiramente mais baixos em segmentos que antes pagavam premium, fill rate oscilante em horários específicos, e relatórios de SSPs mencionando “contextual bid requests” com frequência crescente.
Mas a maioria dos publishers ainda trata essa mudança como “problema futuro”.
A realidade é que a transição de behavioral para contextual não é um evento pontual que vai acontecer quando o Chrome desligar cookies. É um processo gradual que já está afetando seu CPM hoje, porque DSPs estão testando estratégias contextual em paralelo, dividindo budget entre os dois modelos e priorizando inventários que funcionam bem em ambos os cenários.
Publishers que entendem as diferenças estruturais entre contextual e behavioral targeting, e mais importante, que sabem como preparar seus inventários para maximizar receita em ambos os modelos, estão mantendo CPMs estáveis ou crescentes. Publishers que ignoram a transição estão vendo erosão de 15-25% nos CPMs ano a ano, sem entender a causa raiz.
Este artigo vai dissecar as duas abordagens de targeting, analisar os trade-offs técnicos e financeiros de cada uma, e apresentar o framework de preparação de inventário que permite a você capturar demanda premium independentemente do modelo de targeting que o DSP escolher.
A mudança estrutural que está remodelando a programática brasileira
Antes de comparar os dois modelos, é essencial entender por que essa transição está acontecendo e por que ela é irreversível, independentemente de regulamentações locais como a LGPD.
O fim dos third-party cookies não é regulatório, é produto
A narrativa comum é que cookies de terceiros estão “morrendo por causa da privacidade” (GDPR, LGPD, CCPA). Essa é apenas metade da história. A verdadeira pressão vem dos browsers, não dos reguladores.
O Safari bloqueou third-party cookies desde 2020 via Intelligent Tracking Prevention (ITP). O Firefox bloqueou desde 2019 via Enhanced Tracking Protection (ETP). Juntos, eles representam 25-30% do tráfego de publishers brasileiros. O Chrome, com 65% de market share, anunciou depreciação gradual ao longo de 2025.
Isso significa que até o final de 2025, 90-95% do tráfego global não terá third-party cookies funcionais. Não é questão de “se”, é questão de “quando você vai se adaptar”.
O que isso significa para receita programática hoje
Muitos publishers acham que “ainda tenho tempo porque o Chrome não deprecou totalmente”. O problema é que DSPs não esperam a depreciação total para mudar estratégia. Eles testam e otimizam agora, enquanto ainda têm cookies disponíveis como baseline.
O comportamento típico de um DSP em 2025 é:
- 60-70% do budget ainda usa behavioral targeting (enquanto cookies funcionam)
- 30-40% do budget já foi migrado para contextual targeting (testando performance)
- Inventários que performam bem em contextual recebem bid floors mais altos
Se o seu inventário não está preparado para contextual, você está competindo apenas pelos 60-70% de budget que ainda dependem de cookies. Quando a depreciação se completar, você perde acesso aos 30-40% de budget que já migraram. O resultado? Queda de 25-40% no fill rate e CPM correspondente.
Anatomia do behavioral targeting: O modelo que construiu a programática (e suas vulnerabilidades estruturais)
Behavioral targeting é o modelo dominante desde que a RTB (Real-Time Bidding) se consolidou no final dos anos 2010. Entender como funciona é essencial para entender por que ele está sendo substituído.
Como funciona tecnicamente
Behavioral targeting depende de third-party cookies para criar perfis de usuário ao longo do tempo. O fluxo básico é:
- Coleta de dados comportamentais: Um DSP ou DMP (Data Management Platform) planta um cookie no navegador do usuário quando ele visita sites parceiros. Esse cookie rastreia páginas visitadas, produtos visualizados, tempo de permanência, conversões.
- Criação de segmentos de audiência: Após coletar dados de múltiplos sites, o DSP agrupa usuários em segmentos (ex: “in-market para compra de automóveis”, “viajantes frequentes”, “interessados em investimentos”).
- Targeting cross-site: Quando esse usuário visita seu site, o DSP reconhece o cookie, identifica que ele pertence a um segmento premium, e faz uma oferta alta (bid) para mostrar um anúncio relevante.
A vantagem é óbvia: o anúncio não depende do conteúdo da sua página, depende do histórico de comportamento do usuário. Um usuário pesquisando carros no Webmotors pode ver anúncios de seguros automotivos no seu blog de culinária, porque o DSP sabe que ele está “in-market”.
Por que gera CPMs altos (quando funciona)
Behavioral targeting permite precision advertising. Um advertiser que vende seguros automotivos paga 8-15 dólares de CPM para alcançar usuários “in-market para compra de carro”, mas paga apenas 0.80-2.00 dólares de CPM para alcançar usuários genéricos.
Para você, como publisher, isso significa que seu inventário vale 5-10x mais quando DSPs conseguem aplicar behavioral targeting, mesmo que seu conteúdo não tenha relação direta com o produto anunciado.
As vulnerabilidades que matam o modelo
Behavioral targeting tem três fragilidades estruturais que justificam a transição:
Dependência de escala de dados: Para criar segmentos precisos, DSPs precisam rastrear usuários em centenas ou milhares de sites. Com bloqueio de cookies em Safari e Firefox, a cobertura caiu de 95% para 40-50% do tráfego. Segmentos baseados em dados fragmentados perdem precisão, reduzindo ROI para advertisers.
Vulnerabilidade a ad blockers e privacy tools: Usuários que usam extensions de bloqueio de rastreamento (Privacy Badger, uBlock Origin, Ghostery) quebram o behavioral targeting completamente. Esses usuários representam 25-35% do tráfego em publishers técnicos ou de tecnologia.
Percepção negativa de privacidade: Mesmo usuários que não usam ad blockers estão rejeitando cookies via CMPs. Com consent rate média de 40-45%, você está gerando receita behavioral apenas em 40-45% da audiência. Os outros 55-60% veem anúncios contextuais genéricos (CPM 60-75% menor).
Anatomia do contextual targeting: O modelo que está retornando (e suas vantagens estruturais)
Contextual targeting não é novidade. É o modelo original de publicidade online, usado antes de cookies de terceiros se tornarem dominantes. A diferença é que agora ele voltou com sofisticação técnica muito maior.
Como funciona tecnicamente
Contextual targeting analisa o conteúdo da página em tempo real para determinar relevância, sem precisar saber quem é o usuário. O fluxo básico é:
- Análise semântica da página: Quando uma impressão é disponibilizada (ad request), o SSP ou DSP usa NLP (Natural Language Processing) para analisar título, subtítulos, corpo do texto, e metadados da página.
- Classificação em categorias IAB: O conteúdo é classificado em categorias padronizadas (IAB Content Taxonomy v3.0), como “Automotive > Car Buying”, “Finance > Personal Finance > Insurance”, “Travel > Adventure Travel”.
- Matching com campanhas relevantes: Advertisers configuram campanhas para disparar em categorias específicas. Se sua página foi classificada como “Automotive > Car Buying”, um advertiser de seguros automotivos pode licitar, mesmo sem saber quem é o usuário.
A diferença crítica é que o targeting acontece no momento da impressão, baseado no contexto atual, não no histórico comportamental do usuário.
Por que não exige cookies (e é privacy-compliant por design)
Contextual targeting não coleta, armazena ou processa dados pessoais do usuário. Ele analisa apenas o conteúdo público da página. Isso significa:
- Funciona independentemente de consent rate (mesmo se 100% dos usuários rejeitarem cookies)
- Não é bloqueado por Safari ITP ou Firefox ETP
- Não exige compliance complexo com LGPD (análise de conteúdo não é dado pessoal)
- Não gera percepção negativa de “rastreamento invasivo”
Para publishers operando em mercados com baixa consent rate (Brasil está em 40-45%), contextual targeting é a única forma de monetizar a maioria da audiência com CPMs acima de anúncios genéricos.
As limitações que afetam performance
Contextual targeting não é panaceia. Ele tem três limitações técnicas que impactam CPM:
Dependência de qualidade de conteúdo: Se sua página tem título genérico, texto curto, ou conteúdo ambíguo, a classificação contextual será imprecisa. Páginas classificadas como “General News” ou “Lifestyle > General” recebem CPMs 40-60% menores que páginas classificadas em categorias específicas como “Finance > Investment”.
Ausência de intent signal: Contextual sabe que o usuário está lendo sobre carros, mas não sabe se ele está pesquisando para comprar ou apenas curiosidade. Behavioral sabe que ele visitou 5 sites de concessionárias (signal de high intent). Advertisers pagam 30-50% menos por contextual em categorias de consideração longa (automóveis, imóveis, seguros).
Impossibilidade de frequency capping cross-site: Sem cookies, DSPs não sabem se já mostraram 10 anúncios para o mesmo usuário hoje. Isso pode gerar ad fatigue (reduzindo CTR e performance) ou desperdício de budget (advertiser paga por impressões redundantes, reduz bid no futuro).
A análise de trade-offs: Qual modelo favorece seu tipo de inventário
A transição de behavioral para contextual não afeta todos os publishers igualmente. O impacto no CPM depende de três variáveis: tipo de conteúdo, perfil de audiência, e estratégia de monetização.
Publishers que ganham com contextual targeting
Se você se encaixa em um desses perfis, a transição para contextual pode aumentar seu CPM médio:
Conteúdo vertical especializado: Publishers focados em nichos específicos (finanças pessoais, tecnologia, automóveis, saúde) têm vantagem natural. Cada página já está semanticamente alinhada com categorias IAB premium, recebendo licitações de advertisers dispostos a pagar 5-12 dólares de CPM por contexto relevante.
Exemplo: Um blog de investimentos com artigos sobre “como investir em ações” é classificado automaticamente como “Finance > Investment > Stocks”. Corretoras e fintechs licitam agressivamente nessa categoria, gerando CPMs de 8-15 dólares (mesmo sem saber quem é o usuário).
Conteúdo evergreen com intenção clara: Artigos de “how-to”, “guias de compra”, “comparativos de produtos” sinalizam intenção comercial mesmo sem behavioral data. Um artigo “Melhor seguro de carro 2025” atrai licitações premium de seguradoras via contextual, porque o contexto já indica high intent.
Audiência privacy-conscious: Se sua audiência rejeita cookies em massa (consent rate abaixo de 40%), você já está gerando a maior parte da receita via anúncios contextuais ou genéricos. Otimizar para contextual premium (via melhor classificação de conteúdo) pode aumentar CPM em 40-80% sem mudança em audiência.
Publishers que perdem com a transição (e como mitigar)
Se você se encaixa em um desses perfis, precisa de estratégia proativa para evitar queda de CPM:
Conteúdo generalista ou entretenimento: Sites de notícias gerais, fofoca, entretenimento, memes têm dificuldade com contextual. O conteúdo muda constanticamente, categorias são amplas (“Entertainment > General”), e não há signal claro de intenção comercial.
O CPM de contextual nessas categorias é 60-75% menor que behavioral. Se antes você monetizava usuários via perfil comportamental (independente do conteúdo), agora você compete apenas pela relevância da página atual.
Mitigação: Criar hubs verticais dentro do site. Se você é um portal de notícias, criar seções especializadas em “Finanças”, “Tecnologia”, “Automóveis” com conteúdo aprofundado. Essas seções geram classificação contextual premium, compensando parcialmente a perda do conteúdo generalista.
Dependência de retargeting: Se parte significativa da receita vinha de campanhas de retargeting (usuários que visitaram e-commerces vendo anúncios dos produtos que visualizaram), essa receita desaparece com cookies. Retargeting é 100% behavioral.
Mitigação: Diversificar fontes de receita para contextual premium e first-party data strategies. Se você tem cadastro ou login, pode criar segmentos proprietários (primeira parte) e vendê-los via clean rooms ou PMPs diretos com advertisers.
Tráfego mobile com baixa qualidade de conteúdo: Páginas mobile otimizadas para velocidade muitas vezes sacrificam profundidade de conteúdo (texto curto, poucos parágrafos). Isso dificulta classificação contextual precisa, gerando categorização genérica e CPMs baixos.
Mitigação: Melhorar densidade semântica das páginas mobile sem prejudicar performance. Adicionar subtítulos descritivos, primeiros parágrafos mais densos em keywords relevantes, e metadados ricos (schema markup) que ajudam na classificação contextual.
Como preparar seu inventário para maximizar receita em ambos os cenários
A estratégia inteligente não é “apostar tudo em contextual” ou “resistir à mudança”. É preparar seu inventário para capturar demanda premium independentemente do modelo de targeting que o DSP escolher. Este é o framework de preparação que aplicamos:
Camada 1: Otimização de estrutura de conteúdo
Contextual targeting depende de sinais semânticos claros. Quanto mais específico e estruturado seu conteúdo, melhor a classificação e maior o CPM.
Títulos e H1s descritivos: Evite títulos clickbait ambíguos (“Você não vai acreditar no que aconteceu”). Use títulos descritivos que incluam a categoria IAB implícita (“Como escolher o melhor seguro automotivo em 2025”).
A diferença no CPM pode ser 3-5x. Um título ambíguo pode ser classificado como “General News” (CPM de 0.80-1.50 dólares). Um título descritivo é classificado como “Finance > Insurance > Auto Insurance” (CPM de 4-8 dólares).
Primeiros parágrafos com densidade semântica: DSPs analisam principalmente os primeiros 200-300 caracteres da página. Certifique-se de que esses parágrafos contenham keywords relevantes da categoria desejada, não apenas introdução genérica.
Uso de schema markup: Implemente schema.org do tipo Article com propriedades como “about” e “keywords”. Isso ajuda DSPs a entender o tópico da página sem depender apenas de NLP, melhorando precisão da classificação.
Camada 2: Taxonomia IAB e categorização explícita
Em vez de depender apenas da classificação automática dos DSPs, declare explicitamente as categorias IAB nas suas páginas.
IAB Content Taxonomy via meta tags: Adicione meta tags declarando a categoria IAB da página:
<meta name="iab-category" content="Finance/Insurance/Auto Insurance">Isso não garante que DSPs vão usar (alguns usam apenas análise própria), mas aumenta a precisão em SSPs que respeitam declaração do publisher.
Listas de bloqueio de categorias sensíveis: Se você publica conteúdo variado, use a ferramenta de brand safety do GAM para bloquear categorias de baixo CPM (ex: “Adult Content”, “Debated Sensitive Social Issues”) que podem contaminar a classificação de outras páginas.
Camada 3: Estratégia de first-party data
Mesmo sem third-party cookies, você pode criar segmentos proprietários baseados no comportamento dos usuários no SEU site (first-party data).
Segmentos de intenção interna: Se um usuário visitou 3+ páginas da sua seção de “Automóveis” nos últimos 7 dias, você pode classificá-lo como “Auto Intender” e vender esse segmento via PMPs diretos ou clean rooms.
A vantagem é que first-party data é privacy-compliant (você tem consentimento direto do usuário via CMP) e não depende de cookies de terceiros. Advertisers pagam premium (CPMs 30-60% maiores) por segmentos first-party precisos.
Integração com ID solutions: Adote soluções de identidade alternativa como Unified ID 2.0, ID5, ou LiveRamp ATS. Essas tecnologias permitem que DSPs façam targeting cross-site mesmo sem third-party cookies, usando identificadores baseados em email ou login.
Importante: Isso exige que parte da sua audiência tenha cadastro ou login. Não funciona para tráfego 100% anônimo.
Camada 4: Testes A/B de performance contextual
Antes da depreciação completa dos cookies, você tem a oportunidade de testar e otimizar para contextual enquanto ainda pode comparar com behavioral.
Crie variações de páginas com títulos diferentes: Teste se títulos mais específicos geram CPM contextual maior. Use Google Optimize ou Optimizely para rodar experimentos onde 50% do tráfego vê título A e 50% vê título B, medindo CPM resultante.
Compare CPM de usuários com cookies vs sem cookies: No GAM, crie relatórios segmentados por “cookie status”. Compare o CPM de usuários que aceitaram cookies (receita behavioral + contextual) vs usuários que rejeitaram (apenas contextual). O gap é o quanto você está perdendo por não otimizar contextual.
Se o gap for maior que 60%, você tem oportunidade clara de otimização. Se o gap for menor que 30%, você já está capturando boa parte da receita contextual possível.
O futuro híbrido: Por que a resposta não é “ou um ou outro”
A narrativa de que “behavioral vai morrer e contextual vai dominar” é simplista. A realidade emergente é um ecossistema híbrido onde múltiplas estratégias coexistem, cada uma otimizada para contextos diferentes.
O que vai permanecer do behavioral
First-party behavioral targeting não vai desaparecer. Se um usuário está logado no seu site (via cadastro, newsletter, ou paywall), você pode rastrear comportamento interno sem third-party cookies. Grandes publishers (New York Times, Washington Post, Globo) já operam assim.
Cohort-based targeting (como Privacy Sandbox Topics API do Google) é uma forma de behavioral “anonymizado” que agrupa usuários em segmentos amplos (ex: “interessados em esportes”) sem revelar identidade individual. CPMs serão 20-40% menores que behavioral tradicional, mas 30-50% maiores que contextual puro.
O que vai dominar do contextual
Contextual targeting baseado em AI/NLP avançado vai se tornar o padrão para inventário open exchange (tráfego sem login). A sofisticação das ferramentas está aumentando rapidamente – DSPs como The Trade Desk e Xandr já usam modelos de linguagem para analisar não apenas keywords, mas sentimento, intenção, e até tom do conteúdo.
Isso significa que mesmo conteúdo generalista pode ser monetizado com contextual premium se a análise semântica for precisa o suficiente.
A estratégia vencedora é multi-camadas
Publishers que vão maximizar receita em 2025-2027 são aqueles que operam com 3 camadas simultâneas:
- Contextual otimizado: Para toda a audiência, gerando baseline de CPM de 3-6 dólares via classificação IAB precisa e conteúdo estruturado.
- First-party behavioral: Para usuários logados ou cadastrados (10-30% da audiência), gerando CPM premium de 8-15 dólares via segmentos proprietários.
- Cohort-based targeting: Para navegação anônima via Privacy Sandbox ou soluções similares, gerando CPM intermediário de 4-8 dólares.
A soma dessas três camadas mantém RPM total competitivo mesmo com depreciação total de third-party cookies.
Conclusão: A transição não é opcional, mas a vantagem competitiva é
Como vimos, a mudança de behavioral para contextual targeting não é uma escolha estratégica que você pode adiar ou ignorar. É uma realidade técnica determinada por decisões de browser vendors que já afetam 30-35% do tráfego hoje e afetarão 90-95% até o final de 2025.
Os 3 takeaways críticos:
- A transição já está afetando seu CPM hoje. DSPs estão dividindo budget entre behavioral e contextual agora, enquanto testam performance. Inventários não otimizados para contextual estão perdendo acesso a 30-40% do budget disponível.
- O impacto varia drasticamente por tipo de publisher. Conteúdo vertical especializado ganha com contextual. Conteúdo generalista precisa de estratégia proativa para mitigar perdas. A análise de trade-offs determina sua prioridade de otimização.
- A vantagem competitiva está na preparação antecipada. Publishers que otimizam estrutura de conteúdo, implementam first-party data, e testam performance contextual agora vão manter CPMs estáveis ou crescentes. Publishers que esperam a depreciação completa para reagir vão sofrer queda abrupta de 25-40% em receita.
O mercado programático brasileiro está em transição forçada. Mas transições criam oportunidades para quem se move primeiro. Publishers que tratam essa mudança como “otimização de monetização” em vez de “problema de compliance” vão capturar market share de receita dos concorrentes que ficaram esperando.
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