#021 - O ChatGPT Ads chegou ao Brasil, Mas o Preço Assuta

O ChatGPT começou a exibir anúncios no Brasil em 4 de agosto. O anúncio aparece separado da resposta, mas entra depois que o usuário já explicou o que procura, quanto entende do problema e qual decisão tenta tomar.

Essa mudança abre um inventário publicitário diferente da busca e do feed. Enquanto a OpenAI vende o momento de intenção, a Anthropic monta a própria equipe de chips e recalibra os filtros que decidem quais perguntas o Fable 5 pode responder. A conversa virou ponto de venda.

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O Brasil entrou cedo porque já está entre os três maiores mercados do ChatGPT em usuários ativos semanais. Em maio, a OpenAI anunciou que ampliaria os testes para Brasil, México, Reino Unido, Japão e Coreia do Sul. A operação local começou menos de três meses depois, antes de existir qualquer benchmark público brasileiro de custo por clique, conversão ou retorno sobre mídia.

Os anúncios aparecem para usuários maiores de 18 anos nos planos Free e Go. Assinantes dos planos Plus, Pro, Business, Enterprise e Education continuam sem publicidade. A peça fica separada visualmente da resposta e recebe identificação própria. Segundo a OpenAI, o anunciante não recebe conversas, memórias ou dados pessoais do usuário.

A separação visual preserva a independência da resposta na interface. O anúncio ainda entra depois que a pessoa já descreveu o problema dentro da conversa. Em uma busca tradicional, o anunciante costuma receber algumas palavras digitadas. No ChatGPT, o sistema pode ter contexto sobre a tarefa, as condições da compra e as dúvidas que ainda impedem uma decisão.

Imagine alguém pedindo ajuda para escolher um CRM para uma equipe de 12 vendedores, com WhatsApp, distribuição automática de leads e orçamento limitado. A consulta carrega muito mais intenção que "melhor CRM". O inventário da OpenAI nasce perto desse tipo de contexto. É isso que pode tornar o canal valioso, caso a empresa consiga preservar a confiança do usuário e provar resultado para quem compra mídia.

A OpenAI afirma que os anúncios não influenciam as respostas. Também diz que não otimiza o ChatGPT para aumentar o tempo de uso. Essas promessas serão testadas na prática. Se uma recomendação orgânica favorecer o mesmo produto anunciado logo abaixo, a distinção técnica pode existir e ainda assim parecer frágil para quem está lendo.

Na fase brasileira, as marcas recebem dados de visualizações e cliques. Ainda falta o que decide orçamento recorrente: comparação de aquisição, qualidade do lead e venda atribuída. A OpenAI já avançou a oferta em outros mercados com compra por CPC, além do CPM inicial, parceiros de mídia e um Ads Manager em beta. Isso indica o desenho provável da plataforma, sem garantir que todos esses recursos estejam liberados agora para qualquer anunciante no Brasil.

Também muda a criação. Uma peça de feed interrompe alguém que estava vendo outra coisa. Uma peça dentro do ChatGPT aparece quando a pessoa já está tentando resolver uma tarefa (Vou falar mais disso na minha opinião no final da news). O criativo precisa responder ao contexto com precisão.

O piloto deve ser tratado como aprendizado de canal. Reserve um orçamento que possa perder sem distorcer a operação e compare o tráfego com Google e Meta pela mesma janela de conversão. Registre impressão, clique, lead qualificado, venda e receita. Se a OpenAI entregar apenas clique barato, o inventário ainda não provou nada. Se trouxer gente que chega à página com o problema explicado e pronta para avançar, o contexto anterior ao clique virou uma nova vantagem de mídia.

Fontes: OpenAI, Testing ads in ChatGPT, OpenAI, New ways to buy ChatGPT ads, Propmark, piloto de anúncios no Brasil, Meio & Mensagem, formato e privacidade, Digiday, expansão internacional

A Anthropic confirmou que está formando uma equipe interna de silício. As primeiras vagas abertas são para Silicon Engineer e Technical Program Manager, Silicon. O objetivo declarado é codesenhar chips e modelos para que o Claude rode com mais velocidade e eficiência.

A Anthropic quer codesenhar chip e modelo. Hoje, um laboratório treina o modelo dentro das limitações do hardware disponível. Com uma equipe própria, a empresa pode ajustar quais operações o modelo executa e como o chip as processa. Esse controle pesa na latência de uma resposta, na capacidade disponível e no custo de servir cada milhão de tokens.

A empresa ainda não apresentou um chip. Também não revelou cronograma, fabricante, investimento ou especificações. Por enquanto, existem vagas abertas e uma confirmação pública. Qualquer promessa de Claude mais barato seria chute.

O tamanho da aposta faz sentido quando se olha a escala. Em abril, a Reuters informou que a receita anualizada da Anthropic havia passado de 30 bilhões de dólares, ante cerca de 9 bilhões no fim de 2025. Quando bilhões de chamadas atravessam a mesma infraestrutura, uma melhoria pequena no custo de inferência vira uma diferença relevante no caixa. Para quem vende API, o chip determina margem.

A OpenAI já anunciou o Jalapeño, desenvolvido com a Broadcom. O Google opera modelos em TPUs próprias. A Anthropic entra numa corrida em que os maiores laboratórios procuram reduzir a dependência de um único fornecedor e adaptar a infraestrutura ao comportamento dos próprios modelos.

A Anthropic afirmou que continuará usando uma estratégia multichip com AWS, Google, Nvidia e AMD. O silício interno deve entrar como mais uma opção dentro desse conjunto. Essa escolha protege a empresa durante o desenvolvimento: ela consegue testar uma arquitetura própria sem colocar toda a capacidade do Claude numa única aposta.

Fontes: Ars Technica, Business Insider, Reuters, vaga para Silicon Engineer e vaga para Technical Program Manager, Silicon.

Perguntar sobre um exame laboratorial, revisar sintomas para uma consulta ou estudar um mecanismo biológico podia tirar o usuário do Fable 5 sem aviso. Um classificador de segurança identificava risco na pergunta e redirecionava a conversa para o Opus 5. A Anthropic afirma ter reduzido esses redirecionamentos em cerca de 85% depois de treinar novamente o filtro.

O número mede uma mudança concreta de produto. O usuário escolhia o Fable 5, mas recebia outro modelo quando a camada de segurança suspeitava de uso perigoso. Esse desvio atingia pedidos legítimos em educação, análise de exames, atendimento clínico e pesquisa. A proteção contra uso duplo acabava cobrando utilidade de quem estava tentando entender a própria saúde ou executar uma tarefa profissional permitida.

A Anthropic reescreveu a constituição que orienta o classificador e submeteu as regras à revisão de especialistas. Depois criou novos dados e treinou o filtro outra vez. O objetivo foi separar melhor uma pergunta clínica comum de um pedido que aumenta capacidade para produzir dano biológico.

Algumas fronteiras continuam fechadas. Consultas sobre virologia, toxicologia e desenho molecular ainda podem ser enviadas ao Opus 5. São campos em que uma resposta tecnicamente correta pode servir tanto à pesquisa quanto ao desenvolvimento de agentes perigosos. A Anthropic também reconhece que o Fable 5 supera especialistas em algumas tarefas biológicas complexas e pode ampliar a capacidade de atores maliciosos. O filtro ficou mais seletivo, sem desaparecer.

Os 85% são um dado interno da Anthropic. Até a publicação desta edição, nenhuma auditoria independente havia reproduzido o teste, inspecionado a amostra ou confirmado a taxa. A cobertura do The Next Web contextualiza a mudança. O percentual continua sendo uma alegação do fornecedor.

Fontes: Anthropic, melhoria das salvaguardas de biologia, The Next Web, Anthropic, Fable 5 e Mythos 5 e Anthropic Transparency Hub.

A Anthropic contratou um chefe de produto só para o setor jurídico. Robert Mahari assumiu o cargo de Head of Claude for Legal. Ele foi diretor associado do CodeX, centro de informática jurídica de Stanford, e tem formação conjunta em direito e inteligência artificial por MIT e Harvard. A nomeação mostra que o Claude começa a ganhar liderança própria por vertical, em vez de depender de um produto genérico para todos os setores. Fontes: Law.com via Google News e Stanford.

A ByteDance treina um modelo de até 10 trilhões de parâmetros. Fontes ouvidas pelo Financial Times dizem que o novo sistema tem cerca de três vezes o tamanho do Kimi K3 e supera a estimativa de 8 trilhões de parâmetros atribuída ao Mythos 5. A contagem de parâmetros não mede inteligência sozinha. Ela mostra quanto a dona do TikTok está disposta a gastar para disputar a fronteira. Fonte: Financial Times via Techmeme.

Um pedido de backup terminou com o perfil inteiro do desenvolvedor apagado. Segundo o relato publicado no Reddit e repercutido pelo Tom's Hardware, o Opus 5 confundiu o caminho Unix /c/Users/ com uma pasta temporária e executou rm -rf no diretório do usuário. Depois respondeu "Sorry, typo". O caso não passou por auditoria da Anthropic. O aviso prático é direto: backup e permissão de apagar nunca devem morar na mesma execução sem confirmação humana. Fonte: Tom's Hardware.

A Bloom Security saiu do modo fechado com 20 milhões de dólares. A empresa de Tel Aviv monitora agentes de IA, extensões e outros softwares que agem no computador do funcionário. A rodada seed mostra que segurança de endpoint está ganhando uma categoria própria para IA, com foco no que o agente executa depois de receber acesso. Fonte: Axios via Techmeme.

Timothy Gowers diz que o GPT-5.6 Pro resolveu dois problemas na primeira tentativa. O medalhista Fields contou que já havia dedicado tempo considerável aos dois problemas. A nova onda de resultados deixa matemáticos divididos sobre verificação, atribuição e o valor de uma prova produzida tão depressa. Fonte: The Decoder.

Estamos fazendo algo muito insano no ChatFunnel: ensinando modelos de inteligência artificial a compreender quando uma pessoa realmente tem intenção de compra em conversas no Instagram e no WhatsApp.

A palavra é que eu destaco é INTENÇÃO.

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Deixe-me explicar.

Quando anunciamos no Meta Ads, por exemplo, apresentamos um anúncio de interrupção. Você está lá, de boa, assistindo a gatinhos fofinhos, mulheres rebolando ou lances de futebol. De repente, aparece um anúncio sem nenhuma conexão com o que você estava vendo e convida você a comprar algo ou se inscrever em um evento.

O anunciante precisa ser muito bom em chamar sua atenção, tirar você desse fluxo de entretenimento e levar você para uma zona de conversão.

Por outro lado, temos o Google Ads, que, em sua essência, é formado por anúncios de busca. Podemos considerar esse tipo de anúncio melhor do que o primeiro porque, aqui, a pessoa está buscando algo ativamente. Por exemplo: "Melhor CRM com IA".

Nesse caso, eu poderia colocar um anúncio do ChatFunnel para aparecer somente para pessoas que estivessem pesquisando termos que considero importantes para gerar vendas.

Agora, quando olhamos mais a fundo para o novo ChatGPT Ads, chegamos a outro patamar de publicidade, que chamei de Anúncios de Intenção.

É quando uma pessoa demonstra que realmente quer comprar algo e o ChatGPT recomenda uma solução.

Funciona mais ou menos assim.

Ainda usando o ChatFunnel como exemplo, algum usuário poderia perguntar ao ChatGPT:

"GPT, estou com um problema no controle dos leads da minha empresa. Não estou conseguindo medir minhas conversões nem os resultados dos vendedores. Qual ferramenta pode me ajudar a resolver isso?"

Voilà: o ChatGPT apresenta milagrosamente o ChatFunnel como a solução para o problema que essa pessoa acabou de descrever.

Isso é insano para mim. Se funcionar da forma como esperamos, será o melhor canal de aquisição ao nosso alcance.

Viva o capitalismo e a livre concorrência.

Abraços,
Mateus Dias

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