Os recursos de Inteligência Artificial (IA) estão se espalhando para um número cada vez maior de áreas. Uma delas é melhorar vídeos de publicidade no YouTube.
A ideia é simples: usar modelos de linguagem grande (LLM) para analisar peças publicitárias e descobrir quais são os pontos que chamam mais atenção e os que precisam de melhoras.
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Publicidade e tecnologia
Uma das dificuldades eternas da publicidade é descobrir uma forma de maximizar o retorno de campanhas. E, nesse quesito, o marketing digital se tornou uma excelente fonte de dados.
Não à toa, o Google Ads – a ferramenta de anúncios mais popular do setor – cresce a cada ano. O lucro da plataforma cresce cerca de 6% ao ano, conforme dados de sua empresa-mãe Alphabet.
A publicidade digital tem vantagens importantes em relação à sua contraparte analógica: ela permite coletar dados de como o usuário se comporta ao assistir a um vídeo ou receber um anúncio estático.
Ele pulou imediatamente? Assistiu até a metade? Clicou em um link de call-to-action (CTA)? Criadores sabem de tudo isso.
Mas a maior vantagem das empresas de publicidade é o imenso banco de dados com o perfil de consumidores. Uma agência não precisa mais atirar no escuro e criar um vídeo sem saber se ele será visto por seu público-alvo.
Agora, uma publicidade de automóveis será servida a quem se interessa por automóveis. Não quer saber de games? Esses anúncios nunca serão exibidos para você.
Além disso, a forma de captar dados e montar perfis de publicidade vai além de monitorar o usuário quando ele assiste a uma propaganda. Levante a mão quem nunca conversou sobre um assunto aleatório e, em seguida, passou a receber anúncios relacionados em seus apps.
E a IA?
Mas os profissionais de marketing não estão satisfeitos. Eles acreditam (e com razão) que a tecnologia os pode ajudar a criar peças melhores.
É por isso que, ano após ano, surgem novas ferramentas de análise, ou mesmo captura, de dados. Uma delas, por exemplo, é a tecnologia de rastrear o movimento dos olhos do usuário. Com isso, profissionais podem descobrir quais partes de um anúncio chamaram mais atenção e quais distraem mais.
O problema dessa tecnologia é que ela é cara e difícil de usar. Além disso, podem resultar em problemas legais.
No Brasil, por exemplo, ela pode entrar em conflito com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), alerta o especialista em Segurança da Informação e executivo da Rainforest Technologies, Bruno Baldo. Ele cita, especificamente, os artigos 7, 11, 18 e 19 da lei.
“Usar câmeras para monitorar a retina de um usuário sem consentimento adequado e proteção de dados seria uma clara violação da LGPD, comprometendo a privacidade e os direitos dos indivíduos”, diz.
E é aí que as novas ferramentas de IA entram no jogo.
Um exemplo é o Jumbi.ai. O site foi desenvolvido para analisar propagandas de YouTube e identificar seus pontos fortes e fracos com IA.
Ele faz isso usando a tecnologia de rastreamento de olhos. Mas, em vez de mostrar o vídeo para uma audiência humana, quem o assiste é um modelo de linguagem treinado com dados de neurociência.
O resultado é um mapa de calor que pretende responder a três questões diferentes: atenção à marca, facilidade cognitiva e impacto da marca. O sistema dá uma nota para o vídeo, e mostra quais são os pontos fortes e quais precisam ser mudados.
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