29 Mar 2026 · Mitos Desmentidos

O Funil de Marketing Não Existe

O que 250 estudos empíricos, o Google e 128 anos de repetição revelam sobre o modelo mais usado e menos comprovado do marketing.

Mitos Desmentidos

TL;DR

O modelo AIDA foi criado em 1898 para escrever anúncios de jornal. Em 1999, a maior meta-análise sobre o tema (Vakratsas e Ambler, 250+ estudos) concluiu que "há pouca evidência empírica para sustentar a existência de uma hierarquia publicitária." Em 2020, o Google documentou que a jornada de compra real se parece com um loop caótico. A ciência é clara. O mercado continua desenhando funis.

A Slide Mais Repetida do Marketing

Abra uma apresentação de qualquer agência de marketing do mundo. Slide 3 ou 4: o funil. Awareness no topo, conversão na base. Setas apontando para baixo. Limpo, simétrico, reconfortante.

O funil aparece em decks de estratégia, planos de mídia e dashboards. Empresas de software constroem produtos inteiros ao redor dele. Carreiras dependem de "otimizar" cada etapa.

O problema: o modelo tem 128 anos.

Em 1898, Elias St. Elmo Lewis, um executivo de publicidade americano, publicou anonimamente na revista Printers' Ink uma fórmula para copy eficaz: "atrair atenção, manter interesse, criar desejo." Depois, adicionaram a etapa "ação." Nasceu o modelo AIDA.

Lewis escrevia sobre anúncios de jornal. Sobre copy. Sobre venda por correspondência. A fórmula funcionava como guia para estruturar textos persuasivos. Razoável para sua época. O modelo foi criado antes do rádio, antes da televisão, antes da internet. Antes de a neurociência entender como humanos realmente tomam decisões.

Mas então aconteceu algo que Lewis nunca antecipou: profissionais de marketing transformaram uma fórmula de copywriting em teoria universal sobre como consumidores se comportam. O AIDA virou o esqueleto do "funil de marketing." E o funil virou religião.

Genealogia de um Mito

O modelo AIDA inspirou uma família inteira de modelos hierárquicos. Em 1961, Lavidge e Steiner publicaram o modelo "Hierarquia de Efeitos," propondo seis estágios sequenciais: Consciência, Conhecimento, Simpatia, Preferência, Convicção, Compra. Primeiro o cognitivo, depois o afetivo, depois o conativo. Pensar, sentir, agir. Sempre nessa ordem.

Colley (1961) propôs o modelo DAGMAR. Rogers (1962) criou o Modelo de Adoção de Inovação. Cada modelo novo era uma variação da mesma premissa fundamental: consumidores se movem por estágios mentais previsíveis e sequenciais, e o trabalho da publicidade é empurrá-los de um estágio para o próximo.

Essa premissa tem nome na academia: "hierarquia de efeitos." E durante décadas, foi o framework padrão para planejamento publicitário, compra de mídia e mensuração de campanhas.

A lógica parece intuitiva. Primeiro as pessoas precisam saber que sua marca existe (awareness). Depois precisam gostar dela (consideração). Depois precisam preferi-la (preferência). Aí compram (ação). Limpo. Linear.

Errado.

128 anos separam o modelo AIDA (1898) do marketing moderno. Nenhuma outra disciplina de negócios opera com um framework tão antigo como base.

O que 250 Estudos Revelam

Em 1999, Demetrios Vakratsas e Tim Ambler publicaram uma das meta-análises mais relevantes da história do marketing. No Journal of Marketing, revisaram mais de 250 estudos empíricos sobre como a publicidade realmente funciona. A conclusão foi devastadora para os modelos hierárquicos:

"Uma revisão da literatura empírica encontrou pouca evidência para sustentar a existência de uma hierarquia publicitária." Vakratsas & Ambler, "How Advertising Works: What Do We Really Know?", Journal of Marketing, 1999

Mais de 250 estudos. A melhor evidência disponível na época. E a conclusão: a hierarquia que sustenta o funil não tem base empírica sólida.

Vakratsas e Ambler descobriram que os efeitos da publicidade não seguem uma sequência fixa. Às vezes cognição precede afeto. Às vezes afeto precede cognição. Às vezes o comportamento vem primeiro e as atitudes são racionalizadas depois. A ordem depende da categoria de produto, do nível de envolvimento, da experiência prévia do consumidor e de dezenas de outras variáveis contextuais.

Em 2001, William Weilbacher publicou um ataque direto aos modelos hierárquicos. Seu argumento: a hierarquia de efeitos se tornou um mito autoperpetuante. Profissionais medem o que o modelo manda medir (awareness, consideração, preferência), o que cria a ilusão de que o modelo funciona. Raciocínio circular disfarçado de evidência.

Ehrenberg inverteu a lógica

Andrew Ehrenberg, um dos pesquisadores empíricos mais rigorosos da história do marketing, propôs uma alternativa. Seu modelo ATR (Awareness-Trial-Reinforcement) inverteu a lógica: publicidade não persuade pessoas a comprar. Publicidade torna marcas familiares. A compra acontece por distribuição, disponibilidade e contexto. Depois de comprar, publicidade reforça a escolha já feita.

O modelo ATR de Ehrenberg

Awareness: Publicidade cria e refresca estruturas de memória. A marca se torna familiar, reconhecível.

Trial: A compra acontece quando a ocasião surge e a marca está disponível, física e mentalmente. Distribuição e saliência determinam o trial, não uma "jornada" sequencial.

Reinforcement: Depois da compra, publicidade reforça a escolha. O consumidor se sente validado. A recompra se torna mais provável.

Sem funil. Sem etapas sequenciais. Saliência, disponibilidade e reforço.

Byron Sharp, diretor do Ehrenberg-Bass Institute e autor de How Brands Grow, construiu sobre a base de Ehrenberg. A pesquisa de Sharp, cobrindo centenas de marcas em múltiplas categorias e geografias, chegou a uma conclusão direta: marcas crescem primariamente por aumento de penetração (aquisição de compradores novos e inativos), não por movimentar clientes existentes dentro de um funil.

O funil implica lealdade como objetivo final. Os dados de Sharp mostram que lealdade é, em grande parte, um artefato estatístico de market share. Marcas maiores têm compradores ligeiramente mais leais. Marcas menores têm compradores ligeiramente menos leais. Essa é a lei do Double Jeopardy. Lealdade segue penetração. O contrário nunca se sustentou nos dados.

O Google Encontrou o Caos

Em 2020, a equipe de pesquisa do Google, em parceria com The Behavioural Architects, publicou "Decoding Decisions: Making Sense of the Messy Middle." O estudo envolveu 310.000 cenários de compra simulados em cinco categorias: serviços financeiros, bens de consumo, varejo, viagem e utilidades.

A descoberta: entre o gatilho (o momento em que uma necessidade surge) e a decisão de compra, o funil não aparece. O que aparece é o que chamaram de "messy middle": um loop caótico entre dois modos mentais. Exploração (expandir opções) e avaliação (restringir opções).

Consumidores não se movem sequencialmente de awareness para consideração para compra. Eles circulam. Voltam. Descobrem uma marca, esquecem, redescobrem, comparam, se distraem, voltam três semanas depois, leem uma avaliação, veem um anúncio, perguntam para um amigo e compram com base no que está mais mentalmente disponível no momento da decisão.

Seis vieses cognitivos dominaram o messy middle: heurísticas de categoria, poder do agora, prova social, viés de escassez, viés de autoridade e o poder do gratuito. Esses vieses não operam em sequência. Disparam simultaneamente, contextualmente, de forma imprevisível.

87% da preferência do consumidor foi capturada por uma seguradora fictícia (sem qualquer awareness prévia) quando turbinada com vantagens nos seis vieses cognitivos. O funil diz que awareness é pré-requisito. Os dados do Google dizem o oposto.

O resultado mais marcante: uma marca fictícia de cereal, com zero de awareness prévia, ainda capturou 28% da preferência dos consumidores quando turbinada com avaliações cinco estrelas e uma oferta de 20% extra grátis. Uma seguradora fictícia chegou a 87%.

O funil afirma que awareness é o primeiro passo obrigatório. Os dados do Google mostram que contexto e vieses cognitivos podem anular awareness inteiramente.

McKinsey e BCG Concordam (Cada Um do Seu Jeito)

Já em 2009, a McKinsey havia publicado pesquisa questionando o funil. David Court, Dave Elzinga, Susan Mulder e Ole Jørgen Vetvik propuseram a "Consumer Decision Journey" (CDJ): em vez de um estreitamento linear, consumidores partem de um conjunto inicial de consideração e avaliam ativamente, podendo adicionar marcas durante o processo. O funil assume que consumidores começam com muitas opções e eliminam. Na realidade, consumidores frequentemente começam com poucas marcas em mente e acrescentam durante a avaliação. A jornada não é um estreitamento. É um vaivém dinâmico.

Em 2025, a BCG publicou "It's Time for Marketers to Move Beyond the Linear Funnel." O argumento: jornadas de consumo giram em torno de quatro comportamentos (streaming, scrolling, searching, shopping) que ocorrem ao longo de toda a jornada, se sobrepondo e influenciando múltiplos estágios simultaneamente. A BCG propôs substituir o funil por "mapas de influência" que reconhecem que alcance por si só não garante influência.

A BCG identificou três fatores que determinam influência real: o nível de atenção do consumidor naquele momento, a relevância do conteúdo para as necessidades do consumidor e o grau de confiança na plataforma. Nenhum desses fatores é sequencial. Todos são contextuais.

Por que o Funil Sobrevive Mesmo Assim

Se a evidência contra o funil é tão esmagadora, por que todo departamento de marketing ainda o usa?

Três razões.

Conveniência organizacional. O funil mapeia perfeitamente a estrutura departamental. O time de marca cuida do topo. O time de performance cuida da base. Métricas são atribuídas a estágios. Orçamentos são alocados por estágios. O funil não descreve como consumidores se comportam. Descreve como empresas se organizam.

Infraestrutura de mensuração. Ecossistemas inteiros de tecnologia de marketing foram construídos em torno dos estágios do funil. Sistemas de CRM rastreiam "leads" movendo-se por etapas. Modelos de atribuição atribuem crédito a touchpoints em cada estágio. Fornecedores de dashboard vendem "visualização de funil." A infraestrutura cria a realidade que afirma medir. Remova o funil e bilhões de dólares em martech ficam mais difíceis de justificar.

Conforto cognitivo. O funil reduz ansiedade. Marketing é caótico, imprevisível e impossível de controlar completamente. O funil promete: siga estas etapas, otimize cada estágio e os resultados virão. É um cobertor de segurança para uma indústria que lida mal com incerteza.

Mark Ritson, na Marketing Week, capturou a tensão com precisão: "Relatos da morte do funil de vendas são muito exagerados." O argumento dele é nuançado. O funil, como modelo mental simplificado para discussão estratégica, ainda tem utilidade. O erro é confundir o modelo com a realidade. O mapa não é o território.

Ritson tem razão parcial. Modelos são simplificações úteis. Mas quando a simplificação distorce tanto o fenômeno que leva a decisões erradas de alocação de orçamento, separação artificial entre "marca" e "performance," e mensuração de proxies em vez de resultados reais, a simplificação deixa de ser útil.

O que Fazer em Vez de Otimizar Funis

Se o funil é uma representação imprecisa de como consumidores realmente se comportam, o que profissionais de marketing devem fazer?

A evidência aponta para um conjunto diferente de prioridades:

1. Maximizar disponibilidade mental. O trabalho de Sharp e Romaniuk no Ehrenberg-Bass Institute mostra que as marcas com maior probabilidade de serem escolhidas são as que vêm à mente com mais facilidade em uma situação de compra. Isso depende de ativos distintivos, comunicação consistente e alcance amplo. Otimização de funil não produz esse resultado.

2. Maximizar disponibilidade física. Estar presente no ponto de compra, seja físico ou digital. Distribuição, presença em prateleira, visibilidade em busca e disponibilidade em plataformas importam mais do que mover pessoas por estágios abstratos.

3. Investir em alcance sobre targeting de frequência. A análise de Binet e Field dos dados de eficácia do IPA mostra que campanhas de alcance amplo superam consistentemente campanhas estreitamente segmentadas. O funil encoraja targeting restrito em cada estágio. A evidência diz: alcance o máximo possível de compradores da categoria.

4. Projetar para contexto, não para sequência. A pesquisa do Google sobre o messy middle mostra que vieses cognitivos e fatores contextuais determinam a escolha. Garanta que sua marca esteja presente, crível e fácil de escolher em todos os momentos possíveis de decisão. Não apenas no "estágio certo."

5. Parar de medir o funil, começar a medir resultados. Em vez de rastrear awareness → consideração → conversão como cadeia causal, meça resultados de negócio diretamente: market share, penetração, share of voice, poder de precificação. Essas são as métricas que compõem valor real.

Diagnóstico: sua estratégia depende do funil?

O Modelo e a Realidade

Elias St. Elmo Lewis escreveu uma fórmula para anúncios de jornal em 1898. Era prática, limitada e específica para seu contexto. Ao longo de 128 anos, a indústria de marketing inflou essa fórmula em uma teoria universal sobre comportamento do consumidor, construiu ecossistemas de tecnologia trilionários ao redor dela e organizou departamentos inteiros para servi-la.

A ciência está clara há pelo menos 25 anos: consumidores não se movem por estágios sequenciais. Eles circulam, pulam etapas, voltam atrás. Compram com base no que é familiar, no que está disponível e no que seu contexto torna fácil.

O funil não descreve como as pessoas compram. Descreve como profissionais de marketing gostariam que as pessoas comprassem.

Uma ferramenta que distorce a realidade ao ponto de orientar alocações erradas de orçamento, separar artificialmente marca de performance e criar métricas que medem a si mesmas em vez de resultados reais: essa ferramenta deixou de ser um modelo útil. Virou obstáculo.

Os dados existem. A evidência existe. A escolha de usar ou ignorar é sua.

Referências

Pesquisa Acadêmica

  • Vakratsas, D. & Ambler, T. (1999). "How Advertising Works: What Do We Really Know?" Journal of Marketing, 63(1), 26-43.
  • Weilbacher, W. (2001). "Point of View: Does Advertising Cause a 'Hierarchy of Effects'?" Journal of Advertising Research, 41(6), 19-26.
  • Lavidge, R. & Steiner, G. (1961). "A Model for Predictive Measurements of Advertising Effectiveness." Journal of Marketing, 25(6), 59-62.
  • Ehrenberg, A. (2000). "Repetitive Advertising and the Consumer." Journal of Advertising Research, 40(6), 39-48.
  • Lewis, E. St. Elmo (1898). Formulação original publicada anonimamente em Printers' Ink, 9 de fevereiro de 1898.

Livros

  • Sharp, B. (2010). How Brands Grow: What Marketers Don't Know. Oxford University Press.
  • Sharp, B. & Romaniuk, J. (2021). How Brands Grow Part 2. Oxford University Press.
  • Binet, L. & Field, P. (2013). The Long and the Short of It: Balancing Short and Long-Term Marketing Strategies. IPA.
  • Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.

Pesquisa de Mercado

  • Google & The Behavioural Architects (2020). "Decoding Decisions: Making Sense of the Messy Middle."
  • Court, D., Elzinga, D., Mulder, S. & Vetvik, O.J. (2009). "The Consumer Decision Journey." McKinsey Quarterly.
  • BCG (2025). "It's Time for Marketers to Move Beyond the Linear Funnel."
  • Ritson, M. (2017, 2025). Colunas sobre o funil de marketing. Marketing Week.

Diego Isaac é estrategista de marcas. Escreve sobre o que a ciência do marketing diz que funciona e sobre o que o mercado insiste em ignorar.

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Myths Debunked

TL;DR

The AIDA model was created in 1898 to write newspaper ads. In 1999, the largest meta-analysis on the topic (Vakratsas and Ambler, 250+ studies) concluded that "a review of the empirical literature found little evidence to support the existence of an advertising hierarchy." In 2020, Google documented that the actual purchase journey looks more like a chaotic loop than a funnel. The science is clear. The market keeps drawing funnels.

Marketing's Most Repeated Slide

Open a presentation from any marketing agency in the world. Slide 3 or 4: the funnel. Awareness at the top, conversion at the bottom. Arrows pointing down. Clean, symmetrical, comforting.

The funnel appears in strategy decks, media plans, and dashboards. Software companies build entire products around it. Careers depend on "optimizing" each stage.

The problem: the model is 128 years old.

In 1898, Elias St. Elmo Lewis, an American advertising executive, published anonymously in Printers' Ink a formula for effective copy: "attract attention, maintain interest, create desire." Later, the "action" step was added. The AIDA model was born.

Lewis was writing about newspaper ads. About copy. About selling by mail. The formula worked as a guideline for persuasive text structure. Reasonable for its time. The model was created before radio, before television, before the internet. Before neuroscience understood how humans actually make decisions.

But then something happened that Lewis never anticipated: marketers turned a copywriting formula into a universal theory of consumer behavior. AIDA became the skeleton of the "marketing funnel." And the funnel became religion.

Genealogy of a Myth

The AIDA model inspired an entire family of hierarchical models. In 1961, Lavidge and Steiner published the "Hierarchy of Effects" model, proposing six sequential stages: Awareness, Knowledge, Liking, Preference, Conviction, Purchase. Cognitive first, then affective, then conative. Think, feel, do. Always in that order.

Colley (1961) proposed the DAGMAR model. Rogers (1962) created the Innovation Adoption Model. Each new model was a variation of the same fundamental premise: consumers move through predictable, sequential mental stages, and advertising's job is to push them from one stage to the next.

This premise has a name in academia: "hierarchy of effects." For decades, it served as the default framework for advertising planning, media buying, and campaign measurement.

The logic sounds intuitive. First, people need to know your brand exists (awareness). Then they need to like it (consideration). Then they need to prefer it (preference). Then they buy (action). Clean. Linear.

Wrong.

128 years separate the AIDA model (1898) from modern marketing. No other business discipline operates with a framework this old as its foundation.

What 250 Studies Reveal

In 1999, Demetrios Vakratsas and Tim Ambler published one of the most significant meta-analyses in marketing history. In the Journal of Marketing, they reviewed over 250 empirical studies on how advertising actually works. The conclusion was devastating for hierarchy models:

"A review of the empirical literature found little evidence to support the existence of an advertising hierarchy." Vakratsas & Ambler, "How Advertising Works: What Do We Really Know?", Journal of Marketing, 1999

Over 250 studies. The best available evidence at the time. And the conclusion: the hierarchy underpinning the funnel has no solid empirical foundation.

Vakratsas and Ambler found that advertising effects don't follow a fixed sequence. Sometimes cognition precedes affect. Sometimes affect precedes cognition. Sometimes behavior comes first and attitudes are rationalized afterward. The order depends on product category, level of involvement, the consumer's prior experience, and dozens of other contextual variables.

In 2001, William Weilbacher published a direct attack on hierarchy models. His argument: the hierarchy of effects has become a self-perpetuating myth. Marketers measure what the model tells them to measure (awareness, consideration, preference), creating the illusion that the model works. Circular reasoning disguised as evidence.

Ehrenberg Inverted the Logic

Andrew Ehrenberg, one of the most rigorous empirical researchers in marketing history, proposed an alternative. His ATR model (Awareness-Trial-Reinforcement) inverted the logic: advertising doesn't persuade people to buy. Advertising makes brands familiar. Purchase happens through distribution, availability, and context. After buying, advertising reinforces the choice already made.

Ehrenberg's ATR Model

Awareness: Advertising creates and refreshes memory structures. The brand becomes familiar, recognizable.

Trial: Purchase happens when the occasion arises and the brand is available, both physically and mentally. Distribution and salience determine trial, not a sequential "journey."

Reinforcement: After purchase, advertising reinforces the choice. The consumer feels validated. Repurchase becomes more likely.

No funnel. No sequential stages. Salience, availability, and reinforcement.

Byron Sharp, director of the Ehrenberg-Bass Institute and author of How Brands Grow, built on Ehrenberg's foundation. Sharp's research, spanning hundreds of brands across multiple categories and geographies, reached a direct conclusion: brands grow primarily by increasing penetration (acquiring new and lapsed buyers), not by moving existing customers through a funnel.

The funnel implies loyalty as the end goal. Sharp's data shows loyalty is largely a statistical artifact of market share. Larger brands have slightly more loyal buyers. Smaller brands have slightly fewer. That's the Double Jeopardy law. Loyalty follows penetration. The reverse has never been sustained in the data.

Google Found the Chaos

In 2020, Google's research team, in partnership with The Behavioural Architects, published "Decoding Decisions: Making Sense of the Messy Middle." The study involved 310,000 simulated purchase scenarios across five categories: financial services, consumer packaged goods, retail, travel, and utilities.

Their finding: between the trigger (the moment a need arises) and the purchase decision, the funnel doesn't appear. What appears is what they called the "messy middle": a chaotic loop between two mental modes. Exploration (expanding options) and evaluation (narrowing options).

Consumers don't move sequentially from awareness to consideration to purchase. They loop. They circle back. They discover a brand, forget it, rediscover it, compare it, get distracted, come back three weeks later, read a review, see an ad, ask a friend, and buy based on whatever is most mentally available at the moment of decision.

Six cognitive biases dominated the messy middle: category heuristics, power of now, social proof, scarcity bias, authority bias, and the power of free. These biases don't operate in sequence. They fire simultaneously, contextually, unpredictably.

87% of consumer preference was captured by a fictional car insurer (with zero prior awareness) when supercharged with advantages across all six cognitive biases. The funnel says awareness is the prerequisite. Google's data says otherwise.

The most striking result: a fictional cereal brand with zero prior awareness still captured 28% of consumer preference when supercharged with five-star reviews and a 20% extra free offer. A fictional car insurer reached 87%.

The funnel claims awareness is the mandatory first step. Google's data shows that context and cognitive biases can override awareness entirely.

McKinsey and BCG Agree (Each in Their Own Way)

As early as 2009, McKinsey had published research questioning the funnel. David Court, Dave Elzinga, Susan Mulder, and Ole Jørgen Vetvik proposed the "Consumer Decision Journey" (CDJ): instead of a linear narrowing, consumers start with an initial consideration set and actively evaluate, potentially adding brands during the process. The funnel assumes consumers start with many options and eliminate. In reality, consumers often start with very few brands in mind and add options during evaluation. The journey is not a narrowing. It's a dynamic back-and-forth.

In 2025, BCG published "It's Time for Marketers to Move Beyond the Linear Funnel." Their argument: consumer journeys revolve around four behaviors (streaming, scrolling, searching, shopping) that occur across the entire journey, overlapping and influencing multiple stages simultaneously. BCG proposed replacing the funnel with "influence maps" that recognize reach alone doesn't guarantee influence.

BCG identified three factors that determine actual influence: the level of attention at a given moment, the relevance of marketing content to the consumer's needs, and the consumer's degree of trust in the platform. None of these factors are sequential. All are contextual.

Why the Funnel Survives Anyway

If the evidence against the funnel is this overwhelming, why does every marketing department still use it?

Three reasons.

Organizational convenience. The funnel maps neatly onto departmental structure. The brand team handles the top. The performance team handles the bottom. Metrics are assigned to stages. Budgets are allocated to stages. The funnel doesn't describe how consumers behave. It describes how companies are organized.

Measurement infrastructure. Entire ecosystems of marketing technology were built around funnel stages. CRM systems track "leads" moving through stages. Attribution models assign credit to touchpoints at each stage. Dashboard vendors sell "funnel visualization." The infrastructure creates the reality it claims to measure. Remove the funnel and billions of dollars in martech become harder to justify.

Cognitive comfort. The funnel reduces anxiety. Marketing is chaotic, unpredictable, and impossible to control completely. The funnel promises: follow these steps, optimize each stage, and results will follow. It's a security blanket for an industry that struggles with uncertainty.

Mark Ritson, writing in Marketing Week, captured the tension precisely: "Reports of the death of the sales funnel are greatly exaggerated." His argument is nuanced. The funnel, as a simplified mental model for strategic discussion, still has utility. The mistake is confusing the model for reality. The map is not the territory.

Ritson is partially right. Models are useful simplifications. But when a simplification distorts the phenomenon to the point of driving wrong budget allocation, artificially separating "brand" from "performance," and measuring proxies instead of actual outcomes, the simplification stops being useful.

What to Do Instead of Optimizing Funnels

If the funnel is an inaccurate representation of how consumers actually behave, what should marketers do?

The evidence points to a different set of priorities:

1. Maximize mental availability. Sharp and Romaniuk's work at the Ehrenberg-Bass Institute shows that the brands most likely to be chosen are the ones that come to mind most easily in a buying situation. This depends on distinctive assets, consistent communication, and broad reach. Funnel optimization doesn't produce this outcome.

2. Maximize physical availability. Be present at the point of purchase, whether physical or digital. Distribution, shelf presence, search visibility, and platform availability matter more than moving people through abstract stages.

3. Invest in reach over frequency targeting. Binet and Field's analysis of IPA effectiveness data shows that broad-reach campaigns consistently outperform tightly targeted ones. The funnel encourages narrow targeting at each stage. The evidence says: reach as many category buyers as possible.

4. Design for context, not for sequence. Google's messy middle research shows that cognitive biases and contextual factors determine choice. Ensure your brand is present, credible, and easy to choose at every possible moment of decision. Not just at the "right stage."

5. Stop measuring the funnel, start measuring outcomes. Instead of tracking awareness → consideration → conversion as a causal chain, measure business outcomes directly: market share, penetration, share of voice, pricing power. These are the metrics that compound real value.

Diagnostic: Does Your Strategy Depend on the Funnel?

The Model and Reality

Elias St. Elmo Lewis wrote a formula for newspaper ads in 1898. It was practical, limited, and specific to its context. Over 128 years, the marketing industry inflated that formula into a universal theory of consumer behavior, built trillion-dollar tech ecosystems around it, and organized entire departments to serve it.

The science has been clear for at least 25 years: consumers don't move through sequential stages. They loop, they skip, they circle back. They buy based on what's familiar, what's available, and what their context makes easy.

The funnel doesn't describe how people buy. It describes how marketers wish people bought.

A tool that distorts reality to the point of driving wrong budget allocations, artificially separating brand from performance, and creating metrics that measure themselves instead of actual results: that tool has stopped being a useful model. It has become an obstacle.

The data exists. The evidence exists. The choice to use or ignore it is yours.

References

Academic Research

  • Vakratsas, D. & Ambler, T. (1999). "How Advertising Works: What Do We Really Know?" Journal of Marketing, 63(1), 26-43.
  • Weilbacher, W. (2001). "Point of View: Does Advertising Cause a 'Hierarchy of Effects'?" Journal of Advertising Research, 41(6), 19-26.
  • Lavidge, R. & Steiner, G. (1961). "A Model for Predictive Measurements of Advertising Effectiveness." Journal of Marketing, 25(6), 59-62.
  • Ehrenberg, A. (2000). "Repetitive Advertising and the Consumer." Journal of Advertising Research, 40(6), 39-48.
  • Lewis, E. St. Elmo (1898). Original formulation published anonymously in Printers' Ink, February 9, 1898.

Books

  • Sharp, B. (2010). How Brands Grow: What Marketers Don't Know. Oxford University Press.
  • Sharp, B. & Romaniuk, J. (2021). How Brands Grow Part 2. Oxford University Press.
  • Binet, L. & Field, P. (2013). The Long and the Short of It: Balancing Short and Long-Term Marketing Strategies. IPA.
  • Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux.

Market Research

  • Google & The Behavioural Architects (2020). "Decoding Decisions: Making Sense of the Messy Middle."
  • Court, D., Elzinga, D., Mulder, S. & Vetvik, O.J. (2009). "The Consumer Decision Journey." McKinsey Quarterly.
  • BCG (2025). "It's Time for Marketers to Move Beyond the Linear Funnel."
  • Ritson, M. (2017, 2025). Columns on the marketing funnel. Marketing Week.

Diego Isaac is a brand strategist. He writes about what marketing science says works and what the market insists on ignoring.

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