Retail Media deixou de ser apenas uma extensão do e-commerce. No Brasil, está se transformando em uma infraestrutura de mídia baseada em dados, transações e contexto de compra. O próximo passo pode ser ainda mais relevante: combinar os dados do varejista com inteligência territorial para decidir não apenas para quem anunciar, mas onde, quando e em qual contexto a mensagem tem maior aderência.
Em 2025, a publicidade digital movimentou R$ 42,7 bilhões no Brasil, crescimento de 12,7% em relação ao ano anterior. Dentro desse mercado, Retail Media alcançou R$ 4,8 bilhões, avançando 37%, quase três vezes o ritmo de crescimento do investimento digital total. Os números são do Digital Adspend 2026, produzido pelo IAB Brasil em parceria com a IBOPE.
Isso significa que aproximadamente R$ 11 de cada R$ 100 investidos em publicidade digital no país já passaram por Retail Media em 2025. Mais importante do que o tamanho atual é a velocidade com que o modelo avança.
O varejo está se tornando uma empresa de mídia
Durante décadas, o varejista monetizou principalmente a diferença entre compra e venda de produtos. O Retail Media acrescenta uma nova camada ao modelo: monetizar audiência, dados, intenção de compra e pontos de contato com o consumidor.
Marketplaces, aplicativos, sites, programas de fidelidade, mecanismos de busca internos, telas de lojas, totens, displays, aplicativos de entrega e até o espaço físico passam a formar inventário de mídia.
O próprio IAB Brasil divide esse ecossistema em três grandes ambientes: Onsite, dentro dos canais digitais do varejista, In-Store, dentro da loja física, e Offsite, quando os dados e audiências do varejista são utilizados para ativar campanhas em ambientes externos.
A vantagem estrutural é a proximidade com a transação. Diferentemente de boa parte da mídia tradicional, o varejista consegue observar sinais como pesquisa por produto, categoria visitada, itens adicionados ao carrinho, recorrência, ticket, resposta a promoções e compra efetiva. Com governança e respeito à legislação de proteção de dados, esses sinais agregados permitem construir audiências e medir resultados muito mais próximos da decisão de compra.
O McDonald’s mostra que Retail Media está saindo do marketplace
Um dos movimentos mais recentes ajuda a dimensionar essa transformação. Em setembro de 2026, o McDonald’s começou a testar sua própria rede de mídia em aproximadamente 450 restaurantes operados pela companhia nos Estados Unidos.
Aplicativo, totens de autoatendimento, painéis digitais e outros pontos de contato passam a ser considerados potenciais ativos de mídia. A companhia trabalha com uma oportunidade estimada em aproximadamente US$ 1 bilhão.
O caso é importante porque amplia a definição de Retail Media. Uma rede de restaurantes, farmácias, academias, postos de combustível, shopping centers ou supermercados possui algo que plataformas exclusivamente digitais não possuem da mesma forma: localização física, frequência, contexto de consumo e relação direta entre território e comportamento.
Do Retail Media para o Commerce Media
Outro sinal apareceu no Brasil em setembro de 2026. O Mercado Ads apresentou ao mercado sua visão de evolução do Retail Media para o chamado Commerce Media. A proposta é utilizar dados de comportamento e intenção de compra para conectar construção de marca, exposição publicitária e conversão mesmo fora do ambiente imediato do varejo.
A fronteira entre mídia e comércio começa, portanto, a ficar menos rígida. Uma exposição em streaming, uma ação com creator, uma tela em loja, uma busca dentro de marketplace e uma compra podem fazer parte de uma mesma arquitetura de mensuração.
Isso aumenta o valor dos dados, mas também aumenta a complexidade da decisão.
O problema: conhecer a compra não significa conhecer o território
Os dados proprietários do varejo respondem muito bem a perguntas como: quem comprou, o que comprou, quando comprou, quanto gastou e com que frequência voltou.
Mas existe outra camada de perguntas estratégicas.
Quem mora na área de influência daquela loja? Qual é a distribuição etária? Qual é a renda do entorno? Quantos domicílios existem? A região é predominantemente residencial ou possui forte circulação de trabalhadores? Quais concorrentes estão próximos? Quais categorias comerciais predominam? O perfil de uma unidade é realmente semelhante ao de outra unidade da mesma rede? Uma campanha nacional deveria exibir exatamente a mesma mensagem em todas elas?
É aqui que Retail Media pode encontrar a inteligência territorial.
Retail Media + geomarketing: a próxima camada de segmentação
O Brasil dispõe hoje de uma base pública bastante detalhada para análises territoriais. O Censo Demográfico 2022 do IBGE disponibiliza agregados e malhas geoespaciais por setores censitários, permitindo análises locais de população, domicílios, rendimento e características urbanas.
Quando essas informações são combinadas com localização dos pontos de venda, concorrentes, equipamentos urbanos, mobilidade, comportamento digital e dados proprietários da empresa, cada loja deixa de ser apenas um endereço.
Ela passa a ter uma assinatura territorial.
Imagine uma rede com 500 lojas. Duas unidades podem vender volumes semelhantes de determinado produto, mas estar inseridas em territórios completamente diferentes. Uma pode estar cercada por famílias de renda média com crianças, outra em uma região corporativa com grande população flutuante durante o dia.
Comprar o mesmo inventário e apresentar a mesma comunicação nos dois pontos significa ignorar parte relevante do contexto.
Da segmentação de pessoas para a segmentação de contextos
A lógica tradicional da publicidade digital procura identificar audiências. A inteligência territorial acrescenta uma segunda dimensão: identificar contextos.
Uma campanha pode ser planejada considerando simultaneamente perfil da audiência, perfil demográfico do entorno, renda, densidade populacional, concentração de empresas, presença de concorrentes, categorias comerciais próximas, horários de circulação, histórico de vendas e resposta anterior às campanhas.
O resultado não precisa ser apenas uma audiência. Pode ser uma matriz que indique quais produtos, mensagens, formatos e períodos apresentam maior aderência potencial em cada cluster de lojas.
Um exemplo prático
Considere uma rede de farmácias com 1.000 unidades e telas digitais instaladas nos pontos de venda.
Uma indústria interessada em anunciar um produto infantil poderia selecionar unidades com maior presença de famílias e crianças na área de influência. Uma marca premium poderia avaliar regiões de maior renda e determinados padrões de consumo. Uma empresa de alimentação poderia priorizar unidades próximas a grandes concentrações de escritórios em determinados horários.
A lógica também funciona ao contrário. O varejista pode identificar quais características territoriais estão associadas a melhor desempenho de determinadas categorias e utilizar essa informação para construir pacotes de mídia mais aderentes para os anunciantes.
O Retail Media pode se tornar um problema de modelagem
À medida que aumenta o número de variáveis, decidir manualmente onde investir fica menos eficiente. Surge espaço para modelos estatísticos e inteligência artificial.
Uma estrutura analítica pode relacionar exposição publicitária, características da região, perfil da loja, histórico de vendas, sazonalidade, categoria, preço, promoções e conversão. A pergunta deixa de ser apenas “a campanha vendeu?” e passa a ser “quais condições explicam maior resposta à campanha?”.
Com volume e qualidade de dados suficientes, modelos podem estimar propensão, criar clusters de unidades, detectar padrões territoriais e comparar grupos expostos e não expostos. Isso aproxima Retail Media de uma disciplina de inteligência de mercado, e não apenas de mídia.
Como a UIN pode atuar nesse ecossistema
A UIN trabalha justamente na integração entre dados de mercado, inteligência artificial, análise territorial, concorrência e comportamento do consumidor.
Para projetos de Retail Media, a UIN pode construir áreas de influência para lojas e unidades físicas, mapear o perfil demográfico e econômico de cada território, identificar concorrentes e polos geradores de fluxo, criar clusters de lojas semelhantes, cruzar dados externos com informações internas disponibilizadas pelo cliente e desenvolver modelos para apoiar a seleção de regiões, unidades, produtos e públicos.
O objetivo não é substituir a plataforma de Retail Media. É acrescentar uma camada de inteligência anterior à ativação e posterior à mensuração.
Em vez de simplesmente comprar mídia em uma rede com centenas de pontos, a empresa pode perguntar: quais desses pontos concentram o contexto de mercado mais aderente ao meu produto?
E o próprio varejista pode fazer outra pergunta: como transformar o conhecimento sobre cada território em um ativo adicional para os anunciantes?
De inventário publicitário para inteligência de mercado
O crescimento de 37% do Retail Media brasileiro mostra que a discussão já não é experimental. O mercado começa agora a enfrentar uma etapa de maior maturidade, envolvendo padronização de métricas, transparência, first-party data e integração omnicanal, temas que estão inclusive no centro da agenda do Comitê de Retail Media do IAB Brasil em 2026.
A próxima vantagem competitiva pode não estar simplesmente em possuir mais telas ou mais espaços para anúncios.
Pode estar em saber qual tela, em qual território, diante de qual contexto e para qual perfil de consumidor deve receber determinada comunicação.
Quando mídia, transação, território e inteligência de mercado passam a conversar, Retail Media deixa de ser apenas um novo canal publicitário. Torna-se uma infraestrutura de decisão.
Fontes e referências
IAB Brasil e IBOPE, Digital Adspend 2026.
IAB Brasil, Guia de Retail Media para Varejistas.
IAB Brasil, Comitê de Retail Media 2026.
IBGE, Censo Demográfico 2022, Agregados e Malhas de Setores Censitários.
Meio & Mensagem, 24/09/2026, estratégia de Commerce Media do Mercado Ads.
Mundo do Marketing, 29/09/2026, McDonald’s Media Network.
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