Primeiras Impressões do GPT Ads: a Nova Plataforma de Anúncios da OpenAI Ainda Está Crua

O GPT Ads parece menos uma revolução publicitária e mais um beta que escapou cedo demais

A primeira sensação ao entrar no GPT Ads é curiosa: você espera encontrar algo radicalmente novo, quase uma nova categoria de mídia paga, mas o que aparece na tela ainda lembra uma versão muito inicial de qualquer Ads Manager que a gente já conhece.

Isso não é necessariamente ruim.

Toda plataforma de anúncios nasce limitada. O Meta Ads não virou Meta Ads em um dia. O Google Ads também passou anos ficando mais sofisticado, mais automatizado e, sejamos honestos, mais confuso. A diferença é que quando a OpenAI lança uma plataforma de ads, a expectativa não é "mais um gerenciador de campanha". A expectativa é: "ok, vocês são a empresa que está reinventando a interface da internet; agora me mostrem como anúncios funcionam dentro de uma conversa".

E aí vem a primeira quebra de expectativa: por enquanto, o GPT Ads é simples. Muito simples.

A OpenAI oficialmente posiciona o produto como beta, com fluxos básicos de criação, gestão e relatório de campanhas, além de recursos ainda em evolução. O Ads Manager Beta permite criar campanhas, acompanhar impressões, cliques, gastos e exportar dados, mas a própria documentação reconhece que algumas capacidades ainda são limitadas e serão adicionadas com o tempo.

Na prática, minha impressão foi: isso aqui ainda não é uma máquina de performance. É um laboratório pago.

A segmentação ainda parece rasa demais para quem vem de Google, Meta ou LinkedIn Ads

Como esperado, ainda não existem muitas opções de segmentação.

E esse é provavelmente o ponto que mais vai frustrar quem está acostumado com Google Ads, Meta Ads Manager, LinkedIn Campaign Manager ou qualquer plataforma com anos de dados comportamentais, públicos, lookalikes, listas, exclusões, remarketing, camadas demográficas e eventos de conversão.

No GPT Ads, pelo que testei, a lógica ainda parece muito mais apoiada em contexto do que em segmentação tradicional. Isso faz sentido para o produto. Afinal, o diferencial do ChatGPT não é saber que alguém tem 34 anos, mora em tal cidade e clicou em tal banner há 8 dias. O diferencial é entender o que a pessoa está tentando resolver naquele momento.

Só que existe uma diferença enorme entre "contexto conversacional" como promessa e "controle de mídia" como ferramenta de trabalho.

Para um anunciante pequeno ou médio, controle importa. Você não quer apenas aparecer em conversas vagamente relacionadas ao seu mercado. Você quer saber em quais intenções, com quais criativos, para quais ofertas, com qual CPA, ROAS ou taxa de lead qualificado.

Hoje, a plataforma ainda não passa essa sensação de controle fino.

Guias de mercado descrevem essa lógica de "context hints" — frases que indicam conversas, temas ou intenções relevantes — mas que não funcionam como palavras-chave tradicionais. Isso reforça a ideia de que o GPT Ads não deve ser tratado como Google Search com outra interface.

Ainda não dá para pensar em GPT Ads como campanha de conversão

Outro ponto que me chamou atenção: na minha experiência, ainda não encontrei uma estrutura madura de campanhas orientadas a conversão. O que apareceu foi basicamente objetivo de alcance e cliques.

Isso muda bastante a conversa.

Quando uma plataforma só me dá alcance e clique, ela está dizendo: "eu consigo gerar tráfego ou exposição, mas ainda não quero prometer otimização de negócio". Para awareness, descoberta de categoria e testes iniciais, tudo bem. Para performance pesada, ainda fica curto.

A OpenAI já fala em CPC, medição por pixel e Conversions API para entender ações posteriores ao clique, como compra, lead ou cadastro. Mas existe uma diferença importante entre medir conversão e otimizar campanha nativamente para conversão. A própria OpenAI diz que o Ads Manager está em beta e que continua expandindo formas de comprar, medir e otimizar campanhas.

Esse detalhe é crucial para qualquer gestor de tráfego.

Um pixel instalado não transforma automaticamente uma plataforma em canal de performance. O que transforma é volume, aprendizado, estabilidade de entrega, clareza de atribuição e capacidade de otimização. E nisso o GPT Ads ainda parece estar no começo.

O bug da logo foi pequeno, mas simbolicamente grande

Durante o setup, a plataforma deu bug na hora de trocar a imagem da logo, dizendo que eu não era admin da conta.

Parece detalhe. Mas não é.

Quem trabalha com mídia paga sabe que plataforma de ads precisa transmitir confiança operacional. Não é só criar campanha. É billing, permissão, revisão, criativo, tracking, política, histórico de alteração, aprovação, contestação, suporte e governança.

Quando um bug simples de permissão aparece logo no onboarding, a sensação é: "ok, isso aqui ainda está bem beta mesmo".

E tudo bem estar beta. O problema é quando um produto beta começa a falar com budgets de gente grande.

A OpenAI parece querer os grandes primeiro, mesmo abrindo a porta para os menores

Esse é um ponto que me incomodou.

A OpenAI comunica que o Ads Manager self-serve torna a compra mais acessível para empresas de diferentes tamanhos, de SMBs a marcas globais. Também diz que está abrindo gradualmente o acesso enquanto testa e refina a experiência.

Mas, na prática, a sensação de mercado ainda é bem enterprise.

O investimento recomendado que apareceu no meu radar gira em torno de campanhas a partir de US$ 200 mil. Isso já muda completamente o perfil de anunciante. Não é o pequeno empreendedor testando R$ 100 por dia. É marca grande, agência grande, empresa com orçamento de inovação e verba para errar.

E talvez faça sentido para a OpenAI neste momento.

Plataforma nova precisa de controle. Se abrir demais, vem spam, golpe, afiliado agressivo, produto duvidoso, promessa milagrosa e todo o lixo que já vimos em outras redes. Só que existe uma tensão: se o canal nasce apenas com grandes anunciantes, a diversidade de oferta pode ficar limitada. E se a diversidade fica limitada, a promessa de "relevância conversacional" começa a depender demais de quem tem dinheiro para entrar primeiro.

É aí que mora o risco.

O medo das pessoas não é ver anúncio. É não saber onde termina a resposta e começa o anúncio

Lendo Reddit e outras discussões, a preocupação mais forte não é simplesmente "odeio ads".

Isso existe, claro. Sempre vai existir.

Mas o medo real é outro: as pessoas têm medo de que anúncios contaminem as respostas com vieses.

A OpenAI afirma que os anúncios são separados das respostas, claramente rotulados como patrocinados e que não influenciam o que o ChatGPT responde. Também afirma que os anunciantes não têm acesso às conversas, histórico, memórias ou detalhes pessoais, recebendo apenas dados agregados de performance, como visualizações e cliques.

Mesmo assim, a reação pública mostra uma desconfiança compreensível. Em discussões no Reddit, usuários falam abertamente sobre medo de respostas "direcionadas" por anunciantes, recomendações pagas disfarçadas de ajuda e perda da confiança na ferramenta.

E aqui está o ponto central: o ChatGPT não é uma timeline.

No Instagram, o usuário já espera interrupção. No Google, ele já entende que links patrocinados aparecem junto dos resultados. No TikTok, o feed inteiro é uma mistura de entretenimento, venda, influência e algoritmo.

Mas no ChatGPT, a expectativa psicológica é diferente.

A pessoa conversa com a ferramenta como se estivesse pedindo ajuda a um consultor, professor, analista, terapeuta informal, programador, planejador de viagem ou estrategista. A relação é mais íntima. Por isso, qualquer sinal de interferência comercial pesa mais.

Não basta o anúncio ser rotulado. Ele precisa ser percebido como separado.

Testei Claude, Gemini e GPT para montar os anúncios — e o GPT foi melhor

Uma coisa curiosa: eu usei Claude, Gemini e o próprio GPT para me ajudar a configurar os anúncios, usando a documentação como referência e também o que as pessoas estavam falando no Reddit.

O GPT foi melhor.

Isso não deveria surpreender ninguém, mas é interessante na prática. Quando a tarefa envolve interpretar documentação da OpenAI, estruturar campanha para uma plataforma da OpenAI e organizar contexto de criativo para uma lógica conversacional, o GPT naturalmente pareceu mais alinhado.

Não quer dizer que Claude e Gemini foram ruins. Eles ajudaram. Mas o GPT conectou melhor a documentação, os comentários de usuários, as dúvidas de setup e a lógica de campanha.

Isso me fez pensar em uma coisa: talvez a primeira grande vantagem do GPT Ads não esteja só na mídia, mas no workflow.

Se a plataforma evoluir para permitir que o próprio ChatGPT ajude a criar, revisar, adaptar e diagnosticar campanhas dentro do Ads Manager, aí sim o jogo muda. Não porque o anúncio aparece no chat, mas porque a operação de mídia pode ficar muito mais rápida.

Hoje, porém, essa integração ainda parece mais promessa do que realidade.

A revisão manual do negócio é o ponto mais estranho de todos

Aqui entra a pergunta que ficou martelando na minha cabeça:

Por que caralhos uma empresa pioneira em IA está fazendo revisão manual?

A revisão do negócio para rodar anúncios ainda está demorando muito. E, pelo que a experiência indica, existe um processo manual relevante no meio.

A própria documentação e guias de mercado apontam etapas de verificação, aprovação e espera. Setup descrito como um fluxo com detalhes de negócio, configuração de conta, verificação de identidade via Persona e período de revisão — com verificação manual e espera de alguns dias úteis para aprovação da conta.

Eu entendo o motivo racional.

Anúncios dentro de IA são sensíveis. Se a OpenAI aprova qualquer anunciante, ela arrisca colocar scam, suplemento milagroso, promessa financeira, produto regulado, saúde duvidosa ou propaganda enganosa dentro de uma interface em que o usuário confia muito mais do que confia em um banner.

Então sim, revisão manual pode ser prudência.

Mas ainda soa estranho.

Uma empresa que vende automação cognitiva, raciocínio automatizado, agentes, APIs e modelos capazes de revisar código, contrato, imagem, texto e dados em escala não deveria ter uma camada de triagem muito mais inteligente, rápida e transparente?

Talvez a resposta seja legal. Talvez seja compliance. Talvez seja risco reputacional. Talvez seja simplesmente porque o produto está cru.

Mas a pergunta fica.

O GPT Ads pode ser poderoso, mas ainda não é para todo mundo

Minha impressão inicial é que o GPT Ads tem potencial real, principalmente para categorias em que o usuário está pesquisando, comparando e tentando tomar uma decisão.

B2B SaaS, educação, viagens, serviços locais de maior valor, softwares, consultorias, ferramentas de produtividade, produtos complexos e ofertas que exigem explicação podem se beneficiar mais cedo.

Já para e-commerce de impulso, produto barato, CPA apertado e operação dependente de escala, eu teria muito mais cautela.

O Reddit já mostra gente tentando entender CTR, qualidade de clique e benchmarks iniciais. Um post recente em r/PPC compartilhou dados muito preliminares de três grupos de anúncio com CTRs de 0%, 1,15% e 2,4%, deixando claro que a amostra era pequena demais para conclusão estatística. O mais interessante não é o número em si, mas a incerteza: ninguém sabe ainda o que é bom, ruim ou normal nesse inventário.

Isso resume bem o momento.

Todo mundo está olhando para a plataforma tentando descobrir se está vendo o começo de um novo Google Ads ou apenas mais um canal caro de awareness.

Conclusão: o GPT Ads decepcionou bastante — pelo menos neste primeiro contato

Depois de configurar as primeiras campanhas, minha impressão honesta é: o GPT Ads decepcionou bastante.

Eu esperava mais da empresa pioneira em inteligência artificial. Não necessariamente uma plataforma perfeita, porque qualquer produto novo começa com limitações. Mas esperava uma experiência mais inteligente, mais fluida, mais alinhada com o que a própria OpenAI parecia representar.

O que encontrei foi uma plataforma de anúncios que, em muitos momentos, parece saída dos anos 2000. Lembra o Google Ads antigo — quando ainda se chamava Google AdWords — só que com uma camada de IA por trás da promessa, não necessariamente da operação.

Poucas opções de segmentação. Objetivos de campanha ainda básicos. Fluxo de configuração limitado. Bugs em permissões simples, como a troca da logo da conta. Revisão manual demorando. Pouca clareza sobre como o sistema realmente entende contexto, intenção e qualidade de tráfego.

E esse é o ponto mais frustrante: o GPT Ads não deveria parecer apenas mais um Ads Manager. Ele deveria parecer a evolução natural da publicidade em uma internet mediada por IA.

Por enquanto, não parece.

Parece um beta muito inicial, com potencial enorme, mas ainda preso a uma lógica antiga de mídia paga: subir campanha, escolher objetivo simples, esperar aprovação, acompanhar cliques e torcer para os dados começarem a fazer sentido.

Mesmo assim, já configurei as primeiras campanhas e vou monitorar tudo de perto. Quero entender não só os números óbvios — impressões, CTR, CPC e tráfego — mas principalmente a qualidade real das visitas, a intenção dos usuários, o comportamento pós-clique e se existe algum diferencial prático em anunciar dentro de uma experiência conversacional.

Em breve, vou divulgar os insights que a estratégia utilizada trouxe: o que funcionou, o que não funcionou, onde o GPT Ads parece promissor e onde, pelo menos até agora, ainda parece mais hype do que revolução.

Minha conclusão inicial é simples: o GPT Ads merece ser observado, mas ainda não merece ser idolatrado.

A OpenAI tem nas mãos a chance de criar uma nova categoria de publicidade. Mas, neste primeiro contato, a sensação é que ela entregou uma plataforma com ambição de futuro e execução de passado.

Referências consultadas

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Escrito por

Paulo Victor Fraga

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