Algoritmo: o que é e como funciona?

Em termos simples, um algoritmo é um conjunto de etapas definidas e projetadas para realizar um objetivo específico. Nesse caso, pode ser caracterizado por um processo simples, como uma receita de bolo. Mas também pode sinalizar uma série complexa de operações usadas no aprendizado de máquina para analisar grandes conjuntos de dados e fazer previsões. 

No contexto do machine learning, os algoritmos são essenciais, pois facilitam o processo de aprendizado das máquinas, ajudando-as a identificar padrões e a tomar decisões com base nos dados.

Já no universo do Marketing Digital, o algoritmo está presente nas redes sociais e funciona como uma programação que pré-define o que o usuário vai ver na sua linha do tempo. Essa escolha não é arbitrária e se baseia nas preferências de busca, curtidas e compartilhamento do usuário em questão. 

Abaixo, você confere os principais tópicos que serão abordados neste artigo sobre algoritmos. Boa leitura! 

O que é um algoritmo?  

Antes de ir para a explicação propriamente dita, vale assistir ao vídeo em que Danielli Sousa, Solution Engineer da Salesforce, sobre dados e a sua importância para os negócios de hoje: 

Podemos definir um algoritmo como uma sequência de raciocínios, instruções ou operações para alcançar um objetivo, sendo necessário que os passos sejam finitos e operados sistematicamente. Um algoritmo, portanto, conta com a entrada (input) e saída (output) de informações mediadas pelas instruções.

Desse modo, alguns exemplos de algoritmos que podemos citar são: receitas culinárias, manual de instrução de aparelhos, funções matemáticas e até mesmo páginas da Web – como este artigo de blog que você está lendo agora! 

Novamente, vamos nos ater ao exemplo da receita culinária. Pense só: ela tem os ingredientes necessários (dados de entrada), passo a passo para realizar a receita (processamento ou instruções lógicas) e atinge um objetivo final (o output ou resultado, que seria o prato finalizado). 

É fundamental compreender que o algoritmo se justifica no resultado que ele almeja alcançar, logo, deve ter um objetivo específico. Uma sequência de instruções simples pode se tornar mais complexa conforme a necessidade de considerar outras situações.

Sendo assim, o algoritmo vai crescendo e ficando mais complexo para englobar todos os cenários possíveis. Quando um programa de computador trava, por exemplo, é porque ele está recebendo informações que não foi programado para processar, ou seja, não foram considerados todos os cenários.

Além disso, as estruturas de um algoritmo são:

• variáveis: são as informações de entrada inseridas que determinam aonde o algoritmo poderá ir. As mais comuns são texto, inteiro, lógico e real;

• comandos de repetição: consiste no uso de “se” e “enquanto”, para que o algoritmo saiba o que fazer quando determinados processos ocorrerem e o que fazer se eles mudarem.

Com essas duas estruturas, o algoritmo fica mais completo e capaz de englobar múltiplas situações para permitir que o resultado final seja alcançado.

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Como funciona o algoritmo?

Antes de mais nada, é preciso entender que os algoritmos funcionam por meio de uma série de etapas bem definidas, cada uma contribuindo para o objetivo final. Aqui, detalhamos os estágios típicos envolvidos no funcionamento de um algoritmo:

• Entrada: falamos rapidamente dela. Ela caracteriza a primeira etapa que envolve a definição das entradas que o algoritmo vai usar. As entradas são os dados com os quais o algoritmo trabalha. Pode ser qualquer coisa, desde um único valor até uma estrutura de dados complexa.

• Processamento: essa é a fase central em que o algoritmo executa operações nas entradas usando uma série de etapas computacionais. Essa fase é orientada por cálculos lógicos e aritméticos para processar os dados de forma eficaz. Na fase de processamento, geralmente há sub etapas cruciais:

• Tomada de decisões: em vários pontos durante o processamento, as decisões precisam ser tomadas com base em determinadas condições. Essa sub etapa envolve o direcionamento do fluxo do algoritmo com base em declarações condicionais, levando a diferentes caminhos no algoritmo.

• Laço de repetição: em muitos algoritmos, determinadas etapas precisam ser repetidas várias vezes até que uma condição específica seja atendida. O laço de repetição permite que o algoritmo execute as mesmas etapas repetidamente, otimizando o processo e economizando tempo.

• Saída: depois de processar as entradas através de várias etapas computacionais e condicionais, o algoritmo produz uma saída. Essa saída é o resultado das operações do algoritmo e é usada para resolver o problema ou executar a tarefa em questão.

• Término: um algoritmo deve ter um ponto de parada definido para garantir que não seja executado indefinidamente. Quando todas as etapas são executadas com sucesso e a saída é produzida, o algoritmo atinge seu ponto de término.

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Quais são os tipos de algoritmos? 

Compreender os diferentes tipos de algoritmo pode ajudar a selecionar o mais adequado para resolver um problema específico. De modo geral, podemos categorizar os algoritmos com base em seus casos de uso e em suas estratégias estruturais ou de solução de problemas:

Casos de uso de algoritmos

• Algoritmos de pesquisa: projetados para recuperar informações armazenadas em alguma estrutura de dados, por exemplo, o algoritmo de pesquisa binária usado para encontrar um item específico em uma lista ordenada.

• Algoritmos de classificação: reorganizam os elementos de um conjunto de dados em uma ordem específica, como o quicksort e o mergesort, que são eficientes para classificar grandes conjuntos de dados.

• Algoritmos de grafos: lidam com grafos, que são estruturas matemáticas usadas para representar relações de pares entre objetos, por exemplo, o algoritmo de Dijkstra encontra o caminho mais curto entre os nós em um grafo.

Estratégias estruturais ou de solução de problemas

• Algoritmos de programação dinâmica: são implementados para resolver problemas dividindo-os em problemas menores. Eles evitam o trabalho redundante lembrando-se dos resultados anteriores, usando uma técnica chamada de memorização.

• Algoritmos de força bruta: ao tentar todas as soluções possíveis até que a correta seja encontrada, os algoritmos de força bruta podem ser eficazes, mas consomem muito tempo em problemas complexos.

• Algoritmos recursivos: chamam a si mesmos com valores de entrada menores e usam os resultados dessas chamadas para resolver o problema atual. Um exemplo clássico é a função fatorial, em que o fatorial de um número n é calculado como n multiplicado pelo fatorial de (n-1).

• Algoritmos gulosos: fazem escolhas localmente ótimas em cada etapa com a esperança de encontrar o ótimo global. Um exemplo é o algoritmo de codificação de Huffman, usado para compactação de dados sem perdas.

• Algoritmos de divisão e conquista: esses algoritmos dividem o problema em problemas menores, resolvem-nos de forma independente e, em seguida, combinam suas soluções para resolver o problema original. O algoritmo mergesort é um exemplo clássico de uma estratégia de dividir e conquistar.

• Algoritmos de retrocesso: funcionam tentando soluções diferentes e voltando atrás para encontrar a solução correta quando se chega a um beco sem saída. Os solucionadores de Sudoku geralmente usam algoritmos de retrocesso.

• Algoritmos aleatórios: usam números aleatórios para tomar decisões durante a execução, o que significa que eles podem gerar resultados diferentes em execuções diferentes. O quicksort é um exemplo em que a randomização pode ser usada para melhorar o desempenho em média.

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Quais são os principais benefícios de entender o funcionamento do algoritmo? 

Agora que você já entendeu o que é um algoritmo e como, por meio de comandos, ele permite que “A + B + C” resulte em “D”, é preciso conhecer os benefícios proporcionados pela adoção do modelo. Mas antes, que tal conferir a fala de Kevin Slavin, empresário especializado no ramo digital, sobre o assunto? 

Mediação

Entender o funcionamento do algoritmo permite que você compreenda as formas de mediação que ocorrem por meio da tecnologia. Atualmente, diversas polêmicas estão relacionadas a como as grandes empresas de tecnologia têm usado os algoritmos para impactar a vida das pessoas.

Um dos casos mais famosos é o algoritmo da Meta, por exemplo, que define o que será exibido no feed de cada usuário. Apesar de muito criticado, pois o algoritmo pode ser alterado para determinados fins, o recurso proporciona uma mediação mais verticalizada sobre o que é exibido para cada usuário.

Dessa forma, assuntos mais comentados tendem a aparecer para mais pessoas, mas também estão relacionados com preferências, histórico, comportamento etc. Portanto, um dos benefícios atualmente é que o algoritmo busca fazer essa mediação mais equilibrada entre tudo que está disponível online e filtrar o que é mais relevante de ser exibido.

Automação

Os programas são compostos por sequências de algoritmos. Dessa forma, é essa sistematização que viabiliza todo tipo de softwares que facilitam a vida e também permitem a automação dos processos.

A partir do Machine Learning, os processos são aprendidos pelas máquinas e reproduzidos, consistindo em um algoritmo complexo que faz a entrada e o processamento dos dados, em que a saída torna-se a entrada de uma estrutura e, assim, sequencialmente, fornecendo lógica e capacidade de aprendizado aos softwares.

Evolução

A evolução humana nas últimas décadas está totalmente atrelada à ideia de algoritmos. Aparelhos como smartphones, computadores, smart TVs e tablets funcionam com sistemas baseados em algoritmos.

Conforme novos comandos e possibilidades de uso surgem, significa que mais aprimorados e complexos estão os níveis de instrução de um algoritmo. Assim como a tecnologia em si, as aplicações estão difundidas em diferentes áreas, como marketing, vendas, relacionamento, compras online, logística, financeiro etc.

Um exemplo inédito de uso de um algoritmo é o VITAL, que, desde 2014, faz parte da direção da Deep Knowlegde Ventures, uma empresa de capital de risco de Hong Kong.

Com direito a voto no conselho, o algoritmo faz recomendações de investimentos após a análise de grandes quantidades de dados e testes clínicos.

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Como os algoritmos podem melhorar a estratégia das empresas?

Com tudo que vimos até aqui, é possível perceber que os algoritmos ganham contornos bastante complexos conforme seu uso em áreas mais robustas, como o Marketing Digital, Vendas e o Atendimento ao Cliente. Por exemplo, atualmente, o modelo de algoritmos pode ser unido a aprendizados de máquina para gerar resultados mais completos em diferentes frentes do marketing.

A seguir, destacamos algumas formas de usar o conhecimento em algoritmos nas estratégias digitais.

Selecione os canais mais adequados

Se o gestor de marketing conhece a estratégia da empresa e os critérios considerados pelos algoritmos dos diferentes canais sociais, é possível elencar em quais plataformas a solução proposta por ela pode ser mais eficaz e gerar melhores resultados.

Por exemplo, se a estratégia de marketing se baseia em engajamento, o Facebook e o Instagram ganham destaque. Por outro lado, se o objetivo passa por muitas publicações de teor mais urgente, o X e o TikTok podem ser mais interessantes. 

Então, conhecendo como cada plataforma funciona, junto com outros critérios estratégicos de cada empresa, é possível elencar qual delas tende a contribuir mais com a presença online da marca.

Crie conteúdos de qualidade

Uma coisa é certa: a criação de conteúdo de qualidade difere estratégias competitivas de tiros no escuro. Afinal, independentemente do canal usado e buyer persona, as diferentes empresas têm um objetivo em comum: melhorar a experiência do usuário.

Dessa forma, torna-se indispensável que haja qualidade e relevância nos conteúdos criados para as diferentes plataformas, principalmente se há investimento em Marketing de Conteúdo – além de, claro, considerar as estratégias de SEO para executá-los.

Por exemplo, uma campanha divulgada no Instagram e no TikTok deve considerar as particularidades do algoritmo de cada rede para ser mais interessante e, assim, ganhar um destaque maior.

Monitore as atualizações do algoritmo de cada rede social

Os algoritmos passam por constantes mudanças para aprimorar a experiência do usuário e evitar práticas negativas, como o black hat ou shadow ban. Estima-se, por exemplo, que o Google faça mais de 500 alterações por ano no algoritmo PageRank.

Apesar de ser difícil conhecer todas as mudanças nos algoritmos, as mais importantes são sempre divulgadas, e é fundamental que os profissionais de marketing conheçam essas particularidades para adequar e aprimorar as estratégias online e não perder resultados.

Ao falar de algoritmo, é importante conhecer que se trata de um sistema lógico, realizando instruções sequencialmente até alcançar um resultado. Apesar da complexidade de modelos mais modernos, entender o que é e como ele funciona ajuda a compreender seu impacto em uma estratégia digital.

A seguir, elencamos exemplos de algumas redes sociais para explicar como o algoritmo funciona dentro de cada uma delas. 

Marketing e o algoritmo: o epicentro da personalização digital

Tudo começou com os algoritmos nas redes sociais, como Instagram – que logo impulsionaram as estratégias de marketing digital e se expandiram para tudo: buscadores, sites, tráfego pago, CRM e diversos outros tipos de táticas que usam da segmentação de clientes e da personalização. 

Portanto, no marketing, os algoritmos impulsionam a personalização em larga escala. Por meio de inteligência artificial e aprendizado de máquina, as plataformas conseguem prever quais anúncios têm maior probabilidade de gerar engajamento ou conversão para cada usuário individual. 

Isso se traduz em campanhas mais eficientes e com melhor retorno sobre investimento, já que as mensagens são exibidas para pessoas com maior interesse ou predisposição à compra.

O Google, por exemplo, usa algoritmos complexos para classificar e ranquear páginas da web com base em relevância, autoridade e qualidade do conteúdo. Compreender essas lógicas é essencial para que as empresas criem conteúdos otimizados e consigam maior visibilidade nos resultados de busca, atraindo tráfego orgânico qualificado.

Outro aspecto crucial é que os algoritmos não operam de forma neutra. Eles reforçam certos comportamentos e padrões de consumo, o que pode moldar, inclusive, o tipo de conteúdo que as marcas produzem. 

Desse modo, para serem favorecidas, empresas muitas vezes adaptam suas mensagens a formatos mais atrativos para os algoritmos (vídeos curtos, conteúdos interativos ou postagens com alta taxa de engajamento são exemplos disso). Assim, a influência dos algoritmos vai além da distribuição do conteúdo: ela impacta diretamente a forma como ele é criado.

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Vendas e o algoritmo: conversões mais estratégicas

No contexto de vendas, os algoritmos são amplamente utilizados para classificação de leads. Isso significa que, com base em características como histórico de navegação, interações anteriores e dados demográficos, é possível prever quais leads têm maior probabilidade de conversão. 

Ao classificar esses leads em categorias como “quente”, “morno” ou “frio”, as equipes comerciais conseguem priorizar seus esforços nos contatos mais promissores, aumentando a eficiência e reduzindo o ciclo de vendas.

Além disso, os algoritmos podem ser usados para sugerir produtos ou serviços personalizados com base no comportamento do cliente. Por meio de técnicas como clustering (agrupamento) e redes neurais, é possível identificar padrões de consumo e recomendar itens que façam sentido dentro do perfil de cada consumidor. 

Outra aplicação importante está na análise preditiva de comportamento, que ajuda as empresas a antecipar abandonos de carrinho, queda de engajamento ou até cancelamentos de serviço, por exemplo. Com base nesses sinais, é possível disparar ações automáticas – como um desconto personalizado ou um lembrete com base no histórico do cliente – que ajudam a recuperar vendas e fidelizar o consumidor.

Em resumo, o uso de algoritmos em vendas vai muito além da automação: trata-se de uma forma de tomada de decisão baseada em dados, capaz de aumentar a assertividade, personalizar a comunicação e impulsionar os resultados de forma consistente. 

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Atendimento ao Cliente e algoritmo: melhorando a experiência de quem compra e reduzindo o churn

Com a aplicação de modelos inteligentes, é possível tornar o atendimento mais ágil, personalizado e eficiente, melhorando a experiência do cliente e, ao mesmo tempo, otimizando os recursos internos. 

Entre os usos mais relevantes desses algoritmos estão a redução do churn e o roteamento inteligente de casos, que garante que cada solicitação seja direcionada ao agente ou canal mais adequado, desonerando o sistema de help desk e a abertura de tickets no sistema de chamados da sua empresa. 

A redução do churn é uma das maiores prioridades para empresas que dependem de receita recorrente ou de um relacionamento contínuo com o cliente. Portanto, nesse cenário, os algoritmos preditivos devem analisar uma série de variáveis, como: tempo de resposta, nível de satisfação, frequência de contato, e até o tom das interações. 

Com essa informação, é possível criar alertas e disparar ações preventivas, como oferecer benefícios personalizados, reforçar o suporte ou escalar o caso para um atendimento mais especializado – ou seja, rotear o atendimento para setores com a expertise necessária para lidar com o problema do cliente. 

Dessa forma, no roteamento de casos, os algoritmos desempenham um papel essencial ao garantir que as solicitações dos clientes sejam direcionadas para o agente ou departamento mais capacitado para resolver aquele tipo específico de demanda. 

Isso reduz o tempo de espera, evita transferências desnecessárias e aumenta a taxa de resolução no primeiro contato. Além disso, com o uso de inteligência artificial, o sistema pode aprender continuamente com os atendimentos anteriores, tornando o roteamento cada vez mais preciso.

Outro benefício importante é a automatização do atendimento inicial, especialmente com o uso de chatbots inteligentes que utilizam algoritmos de PNL para compreender as perguntas dos clientes e responder com assertividade.

Esses bots conseguem solucionar questões simples de forma autônoma e, quando necessário, encaminham o caso para um atendente humano com todo o histórico da conversa, facilitando a continuidade do atendimento e aumentando a satisfação do cliente.

Em resumo, o uso de algoritmos no atendimento ao cliente não apenas melhora a eficiência operacional, como também contribui diretamente para a fidelização. Ao prever o churn e direcionar melhor os casos, as empresas conseguem oferecer um serviço mais inteligente, empático e resolutivo. 

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Algoritmos na IA: como funcionam?

Da mesma forma que os algoritmos são fundamentais para o Marketing Digital como um todo, eles também o são para o funcionamento – e popularização – da inteligência artificial. Isso porque os algoritmos são a base para a construção de modelos de IA. Isso ocorre a partir do processamento de grande quantidade de dados, análise de padrões e tomada de decisão a partir dos padrões analisados.

Nesse contexto, entram as redes neurais, as quais são consideradas uma das áreas mais populares de Inteligência Artificial. Elas funcionam a partir de um algoritmo inspirado no cérebro humano.

Portanto, as redes neurais são amplamente utilizadas em tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e sistemas de recomendação. Outro algoritmo popular na IA são os algoritmos genéticos que são algoritmos matemáticos que têm como inspiração os mecanismos de evolução natural e recombinação genética.

Os algoritmos genéticos são usados para otimizar problemas corriqueiros da sociedade, como na área de finanças em identificar fraudes, ou também no contexto de busca por soluções para problemas relacionados à área da tecnologia.

Atualmente, a IA tem sido aplicada em uma ampla variedade de setores e tem trazido benefícios significativos. Por exemplo, na indústria automotiva, a IA é usada em veículos autônomos para tomar decisões em tempo real com base em informações do ambiente.

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Qual é o futuro dos algoritmos?

Quando pensamos no futuro dos algoritmos, o que vem à sua mente? Bem, podemos dizer que o futuro já chegou e se expressa através dos chatbots e agentes de inteligência artificial. 

Definitivamente, essa é uma das tendências de uso de algoritmos como modelo de IA mais falado atualmente e que certamente ganhará cada vez mais espaço em diferentes modelos de negócio.

O Gemini do Google é um exemplo disso. A ferramenta do Google utiliza redes neurais artificiais e aprendizado de máquina, dentre outras funções, para criar códigos com base em exemplos já existentes.

Mas qual o impacto dessa inovação na indústria de software, seguindo o exemplo de criação de código que mencionamos? O principal diferencial é a otimização de tempo e recursos, além disso, IAs como o Google Bard podem ajudar na criação de códigos de maior qualidade e com maior eficiência.

Então, o futuro dos algoritmos certamente é muito promissor, tendo em vista que grandes empresas como Google, OpenAI e a própria Microsoft estão investindo cada vez mais em fornecer diferentes produtos que tenham como base o uso de IAs. O mesmo pode ser dito da Salesforce e do Agentforce, o agente autônomo de IA que visa automatizar e otimizar processos de vendas, atendimento ao cliente e marketing. 

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FAQ: saiba mais sobre algoritmo

O que é um algoritmo e exemplos?

Um algoritmo é uma sequência finita de passos ou instruções que, quando seguidos, permitem resolver um problema ou realizar uma tarefa. É como um passo a passo ou receita culinária, onde cada passo é importante para o resultado final. 

Quais são os 3 tipos de algoritmos?

Os três tipos mais utilizados de algoritmos são a descrição narrativa, o fluxograma e o pseudocódigo (também conhecido como Linguagem Estruturada ou portugol).

O que são algoritmos?

Os algoritmos são sequências de instruções ou operações para alcançar um objetivo. Ele tem a entrada (input) e saída (output) de informações mediadas por essas regras. 

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