Em 2026, o consumidor brasileiro não compra mais em linha reta. Ele descobre um produto num Reels às 23h, pesquisa no Google na manhã seguinte, pergunta para o ChatGPT à tarde, assiste a um review no YouTube no fim de semana e finaliza a compra num marketplace dias depois, muitas vezes sem clicar em nenhum anúncio rastreável no caminho. Essa jornada fragmentada, multidirecional e profundamente humana destruiu de vez a lógica do last-click e colocou uma pergunta incômoda na mesa de todo profissional de marketing: se o branding plantou a semente em cada um desses pontos de contato, por que ele ainda aparece como custo no relatório e não como investimento mensurável?
A tensão entre marca e performance nunca foi tão visível, nem tão cara de ignorar. Dados do relatório Brand and Performance Integration da Kantar e do Warc de 2025 revelam que 77,4% dos profissionais de marketing no Brasil acreditam que integrar branding e performance é essencial para o crescimento sustentável, mas apenas 37,4% afirmam conseguir executar essa integração de forma consistente. Esse abismo de 40 pontos percentuais não é um problema de vontade, é um problema de framework. E é exatamente esse framework que as marcas mais inteligentes do mercado brasileiro estão correndo para construir agora.
O colapso do last-click e a crise de identidade da mensuração de marca
O modelo de atribuição por último clique sempre foi uma convenção de conveniência, não uma verdade sobre como as pessoas decidem comprar. Ele foi criado numa era em que o funil era linear, os canais eram poucos e o consumidor tinha uma jornada previsível. Hoje, segundo o Google Consumer Insights Brasil de 2025, o consumidor brasileiro passa por uma média de 6,2 pontos de contato antes de converter em categorias de ticket médio como eletrônicos, moda e serviços financeiros, e mais de 9 pontos de contato em categorias como seguros e imóveis. Atribuir toda essa decisão ao último clique é como creditar ao garçom a autoria do jantar porque foi ele quem trouxe o prato.
O problema se aprofunda quando o consumidor começa a usar ferramentas de IA generativa como parte da jornada de descoberta e validação. Pesquisa da Comscore Brasil de março de 2026 indica que 41% dos usuários brasileiros de internet já utilizam alguma ferramenta de IA, como ChatGPT, Gemini ou Perplexity, para pesquisar produtos e serviços antes de comprar, e essas interações são invisíveis para os sistemas de rastreamento tradicionais. Isso significa que uma marca que investiu anos construindo autoridade, reputação e consistência de comunicação agora influencia decisões em canais onde nenhum pixel pode rastreá-la. A mensuração de branding no Brasil, portanto, não é apenas um desafio técnico, é uma questão filosófica sobre o que significa provar valor num ecossistema que deliberadamente esconde parte das suas pegadas.
Os frameworks de atribuição multicanal que estão emergindo no mercado brasileiro
A resposta que as marcas brasileiras mais avançadas estão construindo combina três camadas de mensuração que, juntas, começam a aproximar o modelo de medição da realidade da jornada do consumidor multicanal. A primeira camada é o Marketing Mix Modeling, o MMM, que voltou com força renovada depois que o ecossistema de cookies de terceiros começou a desmoronar. Empresas como Ambev, Mercado Livre e Magazine Luiza já operam com MMMs atualizados mensalmente, capazes de isolar a contribuição de mídia de marca de longo prazo versus ativação de curto prazo, separando o que a marca constrói do que a promoção converte. A Nielsen Brasil publicou em 2025 que marcas que implementaram MMM moderno reduziram em 23% o desperdício de verba em canais mal atribuídos dentro do primeiro ano de uso do modelo.
A segunda camada é o Brand Lift Measurement em tempo quase real, impulsionado pelas APIs do Meta, do Google e do TikTok, que permitem medir variações em métricas como lembrança de marca, consideração e intenção de compra durante e após campanhas, segmentadas por canal e por público. A terceira, e mais sofisticada, é a integração de dados de primeira parte com modelagem probabilística, onde marcas mapeiam sinais comportamentais proprietários, buscas orgânicas, engajamento, tráfego direto e NPS, para construir um índice de saúde de marca correlacionado com vendas futuras. O ROI de marca deixa de ser uma promessa qualitativa e passa a ser uma curva preditiva. Esse é o terreno onde o branding e a performance finalmente falam a mesma língua: o idioma dos dados.
Por que a maioria das marcas ainda falha na execução e o que fazer diferente
O gap entre crença e execução identificado na pesquisa, aqueles 40 pontos percentuais que separam quem acredita na integração de quem a pratica, tem uma causa estrutural clara: as empresas brasileiras ainda organizam suas equipes e seus orçamentos em silos que espelham a lógica do funil linear. O time de branding cuida do awareness, o time de performance cuida da conversão, e entre eles existe um vazio organizacional onde a atribuição multicanal deveria viver. Segundo o estudo State of Brand Management da ESPM e da ABP de 2025, 68% das empresas brasileiras com faturamento acima de R$ 50 milhões ainda não possuem uma função dedicada à integração de dados de marca e performance, e 54% não têm uma definição compartilhada entre os times sobre o que constitui uma métrica de marca válida para fins de investimento.
As marcas que estão superando esse obstáculo não estão apenas adotando novos modelos de atribuição, estão mudando a governança do dado e a cultura de decisão. Elas criam conselhos de medição cross-funcional que reúnem branding, mídia, analytics e finanças em torno de um scorecard único de saúde de marca, com KPIs que vão do share of search ao net brand equity score. Elas também trabalham com horizontes de tempo diferentes em paralelo, medindo o impacto imediato da ativação e o impacto acumulado da construção de marca em janelas de 12, 24 e 36 meses. A lição que o mercado brasileiro está aprendendo é que a atribuição multicanal de branding não é um problema de ferramenta, é um problema de visão. E visão, como toda competência estratégica, precisa ser desenvolvida intencionalmente, com método, com dados e com formação especializada.
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