O que a Publicis realmente está comprando por US$ 2,2 bi: notas sobre o acordo com a LiveRamp

Uma nota rápida antes de começar: este post foi em grande parte pesquisado e escrito com IA. Usei um chat de IA para testar o argumento, pressionar minhas próprias hipóteses e montar a análise. Estou publicando assim de propósito, porque o ponto do post não é apenas o acordo Publicis-LiveRamp. É também uma pequena demonstração de como a análise da indústria está mudando quando a IA consegue ajudar a pesquisar, questionar e escrever muito rápido.

No fim de semana, vi a notícia de que a Publicis fechou um acordo para adquirir a LiveRamp por cerca de US$ 2,2 bi.

No comunicado, esse framing aparece de forma bem clara. Arthur Sadoun conecta a compra da Epsilon à ideia de ajudar clientes a retomar o controle dos seus dados frente aos walled gardens. Acho um bom ponto de partida, mas não a história inteira.

Minha primeira reação provavelmente não foi a reação que o press release queria provocar.

Eu não pensei: uau, isso muda tudo.

Pensei: isso realmente importa quando a publicidade já é dominada por walled gardens?

Porque esse é o ponto de partida honesto, certo? Uma grande parte da publicidade digital já acontece dentro de ecossistemas fechados enormes: search, vídeo, social, retail, marketplaces, super-apps e commerce networks.

Quando falo em walled gardens, quero dizer ecossistemas fechados que controlam inventário, identidade, leilão, lógica de otimização e interface de mensuração.

Eles têm dados de login, dados de compra, dados de exposição, sistemas de bidding, ferramentas criativas, conversion APIs e seus próprios dashboards de mensuração.

Então por que alguém deveria se importar quando um holding de agências compra uma plataforma de data collaboration e identidade?

Isso é infraestrutura estratégica, ou apenas uma forma cara de lutar uma batalha que os walled gardens já venceram?

Ainda estou pensando na resposta, mas minha leitura atual é esta:

A Publicis não está comprando uma forma de substituir os walled gardens. Está comprando uma posição mais forte no mundo bagunçado que existe fora deles.

Esse mundo ainda importa. Mas importa de um jeito mais limitado, mais fragmentado e mais prático do que a indústria às vezes gosta de admitir.

Primeiro, o acordo ainda não está fechado

Um ponto pequeno, mas importante: em 18 de maio de 2026, essa aquisição ainda não está concluída.

A Publicis assinou um acordo para adquirir a LiveRamp. O preço anunciado é de US$ 38,50 por ação em dinheiro, representando cerca de US$ 2,167 bi em enterprise value e US$ 2,546 bi em total equity value, incluindo US$ 379 mi de net cash adquirido. O fechamento é esperado antes do fim de 2026, sujeito a aprovações e às condições normais de closing. O comunicado da LiveRamp para investidores diz a mesma coisa.

Essa distinção importa porque mercado, reguladores, clientes, concorrentes e parceiros atuais da LiveRamp ainda têm tempo para reagir.

Também importa porque a LiveRamp foi útil, em parte, por conseguir se posicionar como uma camada relativamente neutra de data collaboration. Se essa camada passa a pertencer a um holding de agências, outros atores naturalmente vão fazer perguntas desconfortáveis sobre neutralidade, preço, governança e data firewalls.

Não estou dizendo que essas perguntas não possam ser respondidas. Provavelmente podem, por contrato, operação e tecnologia.

Mas confiança não é apenas um problema de contrato. Também é um problema de percepção.

E em advertising, percepção costuma virar estratégia.

A narrativa fácil é simples demais

A narrativa fácil é:

Publicis concorda em comprar LiveRamp, então Publicis agora tem uma identity layer poderosa, então Publicis consegue competir melhor contra os walled gardens.

Acho que isso é parcialmente verdade, mas limpo demais.

Os walled gardens não são fortes porque têm um ID mágico. São fortes porque controlam todo o operating environment.

Eles sabem quem é o usuário.

Sabem o que o usuário fez dentro da plataforma.

Controlam o leilão.

Controlam o inventário.

Controlam a interface de mensuração.

Podem empurrar anunciantes para produtos de compra automatizada em que a própria plataforma vira otimizador, provedor de mensuração e motor de recomendação.

Isso é um tipo de poder muito diferente de identity resolution na open web.

Então não, eu não acho que Publicis + LiveRamp vire de repente um substituto real para os grandes walled gardens. Se um anunciante precisa de performance dentro de um desses ecossistemas, ele ainda vai precisar desse ecossistema. Se uma marca quer aparecer em um grande feed de short-form video, em resultados de marketplace search, em premium video ou em uma retail media network, o dono da plataforma ainda importa.

A pergunta melhor não é:

A LiveRamp pode ajudar a Publicis a vencer os walled gardens?

A pergunta melhor é:

Que problemas os anunciantes ainda têm justamente porque os walled gardens são tão fortes?

É aí que o acordo fica mais interessante.

Por que anunciantes ainda precisam de mensuração fora das plataformas

Se você é um anunciante pequeno que investe principalmente em uma ou duas plataformas, talvez a resposta seja: você não precisa de muito mais.

Você pode confiar o suficiente no dashboard de cada plataforma, otimizar dentro dela e seguir em frente. Não é perfeito, mas para muitos negócios é bom o bastante.

Mas anunciantes maiores têm outro problema.

Eles não precisam saber apenas se uma plataforma diz que performou bem.

Eles precisam saber:

• Essa mídia realmente gerou vendas incrementais?
• A plataforma está levando crédito por demanda que teria acontecido de qualquer jeito?
• Qual é o overlap entre plataformas?
• O que acontece se movemos budget de um ecossistema para outro?
• Qual é o reach e frequency combinados em premium video, retail media, social, search, commerce e open web?
• Estamos investindo pouco em efeitos de marca de longo prazo porque a atribuição de curto prazo faz um canal parecer melhor?

Nenhum walled garden consegue responder essas perguntas honestamente para o plano inteiro.

Não porque as pessoas dentro dessas empresas sejam ruins. Esse não é meu ponto.

O problema é o incentivo estrutural.

Cada plataforma enxerga seu próprio mundo com mais clareza. Cada plataforma é recompensada quando anunciantes gastam mais dentro daquele mundo. A mensuração de cada plataforma é, por definição, centrada na plataforma.

Então, quando um anunciante soma o impacto reportado por todas as plataformas, o total pode facilmente ficar mais bonito que a realidade. Todo mundo recebe parte do crédito. Às vezes todo mundo recebe crédito demais.

É por isso que anunciantes ainda se importam com independent measurement, marketing mix modeling, incrementality testing, holdouts, clean rooms e data collaboration.

Não porque qualquer uma dessas coisas seja perfeita.

Porque a alternativa é deixar cada vendedor corrigir a própria prova.

A open web ainda importa, mas não do jeito antigo

Acho que é aqui que a conversa fica confusa.

Quando as pessoas dizem que "a open web ainda importa", pode soar como se estivessem dizendo que a open web vai voltar ao centro da publicidade digital.

Não acho isso realista.

O antigo modelo de identidade da open web foi construído em cima de cookies, device IDs, pixels e uma atitude bastante casual sobre cross-site tracking. Esse mundo vem encolhendo há anos.

O Intelligent Tracking Prevention do Safari mudou o que o cross-site tracking podia fazer. O App Tracking Transparency da Apple tornou o consentimento muito mais explícito em apps iOS. Ad blockers, private browsing, premium subscriptions, regulação de privacidade e uso sem login reduzem o que pode ser observado e combinado. A direção geral dos browsers também tem ido para mais escolha do usuário e menos tracking invisível, mesmo que o caminho exato continue mudando.

Então eu teria cuidado com qualquer história que faça "common ID" soar como se a indústria estivesse voltando para 2018.

Não está.

A open web ainda importa, mas não porque dá aos anunciantes uma visão universal de todo mundo.

Ela importa porque faz parte de um sistema maior e fragmentado:

• ambientes de publishers com usuários logados
• retail media networks com dados de compra
• plataformas CTV com identidade no nível da conta
• commerce media partnerships
• dados de CRM da marca
• clean rooms
• sinais contextuais
• mensuração agregada

Isso é muito diferente de "colocar um cookie e seguir o usuário por toda parte."

É menos completo.

É mais caro.

É mais difícil de explicar.

E provavelmente é mais realista.

Chatbots de IA fazem a open web importar menos como destino

Existe outra camada que deixa a pergunta sobre a open web ainda mais difícil.

As pessoas estão recebendo cada vez mais respostas diretamente de chatbots de IA e experiências de busca assistidas por IA. Elas fazem uma pergunta, recebem uma resposta sintetizada, talvez façam uma pergunta de acompanhamento e muitas vezes nunca visitam os sites originais.

Não digo isso com cara feliz.

Eu também tenho um site. Escrevo posts longos. Me importo com as pessoas encontrando a fonte original, lendo o argumento completo e construindo uma relação com a pessoa por trás da página. Então, se a open web deixa de ser tanto um destino, isso me afeta diretamente também.

Mas prefiro trabalhar com a realidade do que tentar negociar com ela.

A realidade parece ser esta: para muitas perguntas informacionais, a jornada do usuário está mudando de "search -> click -> read" para "ask -> answer -> maybe click if needed."

Isso muda o papel da open web de três formas.

Primeiro, reduz o papel da open web como destino. O website ainda existe, mas o usuário pode receber a resposta em outro lugar.

Segundo, cria um novo blind spot de mensuração. Se uma resposta de IA influencia o que alguém acredita, compara ou compra, como um anunciante mede essa influência? Não é uma impressão normal. Não é um clique normal. Não é capturado de forma limpa por atribuição de plataforma ou por identity graphs da open web.

Terceiro, empurra mais valor para lugares onde os dados ainda estão mais perto da transação ou da relação logada: retail media, CTV, commerce environments, publisher subscriptions, loyalty programs e first-party data de marca.

Isso importa para esse acordo porque torna a velha história da "open web identity layer" ainda menos convincente. Se usuários passam mais discovery time dentro de interfaces de resposta com IA, a open web não é apenas mais difícil de identificar entre sites. Ela também é menos visitada.

Isso não torna a LiveRamp irrelevante. Muda para que a LiveRamp é relevante.

O valor é menos reconstruir uma jornada universal do usuário na open web e mais ajudar marcas, retailers, publishers, plataformas CTV e commerce partners a colaborar onde ainda existe dado consentido e de alta qualidade.

É uma afirmação menor, e acho mais crível.

O problema do common ID é real

Essa é a parte que eu gostaria que a indústria falasse com mais clareza.

Common IDs são úteis, mas não são mágicos.

Um match não é a verdade.

Um usuário addressable não é o mesmo que um usuário reachable.

Um usuário reachable não é necessariamente o usuário certo.

E um usuário que pode ser medido não necessariamente representa os usuários que mais importam.

Esse último ponto é importante.

As pessoas que bloqueiam anúncios, fazem opt out do tracking, usam browsers focados em privacidade, pagam por assinaturas sem anúncios ou vivem principalmente dentro de apps fechados não são distribuídas ao acaso. Elas podem ser mais jovens, mais ricas, mais urbanas, mais técnicas, mais conscientes sobre privacidade ou simplesmente mais valiosas para certas marcas.

Então a população não medida não é apenas "missing data."

Pode ser data sistematicamente diferente.

Isso cria um problema de selection bias.

Se sua mensuração enxerga principalmente pessoas mais fáceis de trackear, você pode acabar otimizando para a parte visível do mercado enquanto perde a parte invisível que talvez valha mais.

É por isso que fico desconfortável quando identity vendors falam de coverage de um jeito limpo demais. Não duvido que muitas afirmações técnicas sejam verdadeiras dentro das definições deles. Mas a pergunta operacional é diferente:

Quanto do meu target audience eu consigo realmente alcançar, combinar, medir e confiar para esta campanha específica, neste mercado específico, nestes canais específicos?

A resposta normalmente é muito menos elegante do que o sales deck.

Alguns números reais ajudam aqui. A documentação da LiveRamp diz que match rates variam por tipo de identificador de entrada, qualidade dos dados, metodologia de matching, nível de precisão, plataforma de destino e janelas de lookback, que podem ser de apenas 30 dias em alguns destinos. Uma plataforma também pode separar "matched" de "reachable": a documentação de Matched Audiences do LinkedIn explica que o last audience count deduplica entradas de origem e remove membros que fizeram opt out. Em mobile app identity, o benchmark da Adjust para Q2 2025 coloca o opt-in de ATT em 35% entre usuários que viram o prompt, o que significa que a taxa sobre todos os usuários de iOS é menor quando os apps não mostram o prompt. E a pesquisa da YouGov em 48 mercados mostra que ferramentas de ad-blocking e anti-tracking são comuns o suficiente para serem um problema real de cobertura, não um caso extremo.

Então um headline de 60% de match rate em um ambiente não é uma verdade de mensuração cross-web-and-app de 60%. Em alguns planos cross-platform reais, eu não ficaria surpreso se a addressability efetiva ficasse mais perto de 15-35% depois de somar limites de browsers, consentimento em apps, ad blockers, ferramentas anti-tracking, usuários sem login, deduplicação e reachability. Isso não é um benchmark universal. É uma hipótese de planejamento que precisa ser testada.

Então por que clean rooms ainda importam?

Porque uma resposta parcial pode ter valor se a alternativa é nenhuma resposta.

Clean rooms não são interessantes porque tornam a mensuração perfeita. São interessantes porque permitem certos tipos de colaboração sob as restrições modernas de privacidade.

Retail media é o exemplo mais fácil.

Um retailer pode saber quem comprou o produto.

Uma marca pode saber quem faz parte do CRM ou da audiência de loyalty.

Uma plataforma de media ou publisher pode saber quem viu o anúncio.

Ninguém quer vazar informação pessoal bruta para todo mundo. Reguladores também não querem isso. Clean rooms viram o ambiente controlado onde as partes podem combinar, analisar e medir sob regras acordadas.

É completo?

Não.

É clean no sentido cotidiano da palavra?

Também não. Qualquer pessoa que já trabalhou com dados reais sabe que "clean" está carregando muito peso emocional aí. :)

Mas em retail media, CTV e first-party data activation, clean rooms conseguem responder perguntas que seriam impossíveis ou inseguras de responder de outra forma.

Esse é o valor prático.

Não perfeição.

Permissão.

O que a Publicis realmente está comprando

Então, quando olho para esse acordo, não vejo a Publicis comprando "a identity layer da internet."

Isso soa grande demais.

Vejo a Publicis comprando algumas coisas mais práticas:

A escala importa aqui. A EMARKETER prevê que o gasto com retail media nos EUA chegará a US$ 69,33 bi em 2026, e o IAB/PwC reportou US$ 63,4 bi em commerce media em 2025 e US$ 78 bi em digital video, incluindo CTV, social video, online video e short-form video. Esses canais não são mais laterais.

1. Um papel mais forte em retail media e commerce measurement

Retail media continua crescendo porque retailers têm algo que anunciantes querem muito: dados de compra. A LiveRamp tem sido importante para ajudar marcas e retailers a colaborar em torno desses dados. Isso é estrategicamente útil.

2. Um papel mais forte em CTV e ambientes autenticados

CTV é fragmentado. Não é um jardim limpo. São muitas salas, contas, apps, devices, publishers, plataformas, bundles e sistemas de mensuração. Identidade e data collaboration ainda importam ali, mesmo que seja messy.

3. Uma camada mais profunda de first-party data activation

Marcas com CRM, loyalty, transações ou customer data reais precisam de formas de ativar e medir esses dados sem jogá-los no aberto. A LiveRamp ajuda nisso.

4. Uma posição defensiva quando a compra em plataformas fica mais automatizada

Se as plataformas continuam automatizando mais do buying process, agências precisam justificar seu papel em outro lugar: strategy, data, measurement, experimentation, integration e operating model. Controlar mais da data collaboration layer ajuda.

5. Uma história de agentes de IA com um data substrate real por baixo

A Publicis está enquadrando o acordo em parte em torno de agentic transformation, e eu fico cauteloso quando uma aquisição estratégica vem embrulhada na frase do ano.

Mas a lógica por baixo faz sentido. Agentes de IA sem trusted data access são, em grande parte, workflow demos. Identity, clean rooms, permissions e data collaboration são o substrate que torna agentic media planning, activation e measurement real em vez de teatral.

Nesse ponto, o framing faz sentido para mim, mesmo que a linguagem esteja na moda.

O risco é confiança

O risco óbvio é integração.

Comprar data assets é uma coisa. Fazer esses assets funcionarem juntos em equipes, clientes, mercados, produtos, restrições legais e workflows reais de campanha é outra bem diferente.

Mas o risco mais profundo é confiança.

O valor da LiveRamp dependeu em parte da crença de que ela podia se sentar entre muitas partes. Se algumas dessas partes agora a veem como propriedade de um concorrente, talvez continuem usando, mas vão olhar alternativas com mais atenção.

Na prática, a Publicis está pagando um premium por um asset cuja neutralidade fazia parte do moat, e cuja neutralidade fica mais difícil de acreditar quando a Publicis passa a possuí-lo.

A Publicis parece saber que essa preocupação existe. O comunicado diz que a LiveRamp continuará operando como uma plataforma neutra e interoperável, mantendo práticas comerciais padrão. É exatamente o tipo de linguagem que você inclui quando espera que clientes, parceiros e competidores perguntem se o asset continua confiável depois da mudança de dono.

Elas podem perguntar:

• Os data firewalls são fortes o suficiente?
• O pricing continuará neutro?
• As decisões de roadmap vão favorecer um ecossistema?
• A governança pode ser auditada?
• Devemos diversificar para outras soluções de clean room, cloud, publisher ou retail media?

São perguntas racionais.

É por isso que não acho que o acordo deva ser entendido apenas como "a Publicis ficou mais forte." Ele também pode empurrar o resto do mercado a reduzir dependência de uma plataforma que agora tem outra estrutura de propriedade.

Isso não é apenas uma questão de percepção. É uma pergunta de revenue risk para o próprio asset.

Em outras palavras, o asset fica mais poderoso e mais politicamente complicado ao mesmo tempo.

As duas coisas podem ser verdade.

Meu takeaway prático

Se eu fosse um anunciante olhando isso de fora, não mudaria minha filosofia de mensuração por causa de um único anúncio de aquisição.

Eu usaria isso como lembrete para ser mais disciplinado.

Trataria o ROAS reportado pelas plataformas como útil, mas não final.

Trataria common IDs como sinais parciais, não como verdade universal.

Investiria mais em dois blocos.

Mensuração: marketing mix modeling, incrementality testing, geo experiments, holdout design e clean room measurement onde a qualidade dos dados é realmente forte.

Capacidades: first-party data strategy, qualidade contextual e criativa, e padrões de mensuração para retail media / CTV.

E faria a todo parceiro de identity ou clean room algumas perguntas simples:

1. Que porcentagem do meu target audience você consegue realmente combinar?
2. Quanto desse match é determinístico e quanto é modelado?
3. Quais populações estão faltando?
4. Como você lida com iOS, ad blockers, usuários sem login e premium environments?
5. Que decisões eu deveria tomar com esses dados, e que decisões seria irresponsável tomar?

A última pergunta é a que eu mais gosto.

Boa mensuração não deveria apenas dizer o que você pode saber. Ela também deveria dizer o que você não deveria fingir que sabe.

Onde fico por enquanto

Acho que o acordo Publicis-LiveRamp importa.

Mas não porque derrota os walled gardens.

Importa porque o resto da publicidade está se tornando um conjunto de ambientes fragmentados, limitados por privacidade, parcialmente autenticados e parcialmente mensuráveis. Retail media, CTV, publisher data, commerce media e brand first-party data precisam de connective tissue.

A LiveRamp é uma das peças mais conhecidas desse connective tissue.

A Publicis está apostando que possuir mais dessa camada tornará o grupo mais valioso em um mundo onde media buying fica mais automatizado e controlado por plataformas.

É uma aposta defensável.

Também não é uma resposta mágica.

O futuro da mensuração provavelmente não será um universal ID que explica tudo. Deve ser um patchwork de clean rooms, aggregate models, experiments, parcerias com publishers e retailers, privacy-preserving APIs, sinais contextuais, superfícies de resposta com IA e julgamento humano de sempre.

Menos elegante que a versão de keynote.

Provavelmente mais perto da realidade.

Posso estar errado, claro. Quem trabalha mais perto de identity e clean rooms provavelmente vê detalhes que eu estou perdendo. Mas, de onde eu estou, a leitura mais honesta é esta:

Os walled gardens ainda dominam. Chatbots de IA tornam a open web menos central como destino. Common ID é menos confiável do que a linguagem comercial sugere. E ainda assim os anunciantes precisam de formas independentes de decidir para onde o dinheiro deve ir.

É por isso que esse acordo importa.

Não porque dá à Publicis um caminho ao redor dos walled gardens.

Mas porque dá à Publicis mais leverage em tudo aquilo que os walled gardens não conseguem responder por completo.

É isso, pessoal. Se você trabalha mais perto de identity resolution, clean rooms, retail media ou CTV measurement, eu adoraria saber onde você concorda ou discorda.

Ainda tentando entender.

Abraços, Chandler