O ponto de partida dessa transforma\u00e7\u00e3o est\u00e1 na r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o da compra de m\u00eddia. Thomas Qu\u00e9lin destacou um desenvolvimento importante: os algoritmos e a automa\u00e7\u00e3o se tornaram os recept\u00e1culos da maioria dos investimentos em publicidade. Hoje, quase 80% dos investimentos em m\u00eddia no varejo concentram-se em campanhas do Google Performance Max, que s\u00e3o campanhas automatizadas e orientadas por IA. Essa predomin\u00e2ncia tornou menos relevante a matriz tradicional de marketing de precis\u00e3o baseada em audience e targeting de palavras-chave. Diante de algoritmos que n\u00e3o favorecem um anunciante em detrimento de outro e n\u00e3o criam vantagens comparativas, os anunciantes precisam trabalhar em seus ativos propriet\u00e1rios, especialmente ativos criativos.<\/p>\n
O ambiente do Google, muito al\u00e9m de sua percep\u00e7\u00e3o inicial como um mecanismo de pesquisa baseado em texto, tornou-se um ecossistema de \u201cfunil completo\u201d. Isso significa que a qualidade dos ativos criativos \u00e9 fundamental para captar a aten\u00e7\u00e3o do consumidor em cada est\u00e1gio de sua jornada. Um estudo da Nielsen confirma que a qualidade criativa \u00e9 o fator mais influente no desempenho das campanhas digitais. No entanto, essa import\u00e2ncia cada vez maior da criatividade vem acompanhada de um desafio: plataformas como o Google Ads s\u00e3o \u201cfamintas por ativos\u201d, exigindo at\u00e9 20 imagens e 5 v\u00eddeos por campanha do Performance Max. Para uma marca internacional, isso se traduz na necessidade de produzir um volume colossal de cria\u00e7\u00f5es, o que sobrecarrega seriamente os or\u00e7amentos tradicionais e os recursos de produ\u00e7\u00e3o. Portanto, o objetivo \u00e9 claro: produzir mais ativos, mais rapidamente e a um custo menor. A ado\u00e7\u00e3o da IA pode reduzir o custo da produ\u00e7\u00e3o de ativos digitais em escala por um fator de tr\u00eas ou quatro para grandes marcas.<\/p>\n
Etienne Roure detalhou como a IA generativa se integra de forma transformadora em cada est\u00e1gio da cadeia de valor criativa. Na fase de design, a IA acelera a cria\u00e7\u00e3o (por exemplo, gerando pain\u00e9is de humor hiperpersonalizados), permitindo uma redu\u00e7\u00e3o de tempo de 40-50% nesses tipos de tarefas recorrentes e colabora\u00e7\u00e3o em tempo real com os clientes. A fase de produ\u00e7\u00e3o \u00e9 onde a IA generativa realmente libera todo o seu potencial. A IA facilita a gera\u00e7\u00e3o de ativos em grande escala e reduz drasticamente os custos. Seja integrando produtos em ambientes totalmente gerados por IA, vestindo modelos digitais ou inserindo elementos 3D em cenas 2D, a IA oferece flexibilidade e efici\u00eancia sem precedentes. Por fim, para p\u00f3s-produ\u00e7\u00e3o e adapta\u00e7\u00e3o de conte\u00fado, a IA generativa pode ser facilmente integrada para automatizar parte do processo. Por exemplo, a partir de um \u00fanico \u201ckey visual\u201d, ela pode gerar dezenas de varia\u00e7\u00f5es diferentes, de banners a v\u00eddeos, para alimentar todas as plataformas de m\u00eddia.<\/p>\n
No entanto, a integra\u00e7\u00e3o da IA n\u00e3o \u00e9 isenta de restri\u00e7\u00f5es, e o Artefact obteve insights valiosos do campo.<\/p>\n
Primeiro, a maturidade das diferentes modalidades de IA geradora varia enormemente. N\u00e3o \u00e9 de surpreender que o texto seja o mais avan\u00e7ado, seguido pela imagem (80% usabilidade comercial), enquanto o v\u00eddeo \u00e9 menos maduro (embora ainda seja recomend\u00e1vel testar e monitorar os desenvolvimentos).<\/p>\n
Outro aprendizado crucial \u00e9 o uso de g\u00eameos digitais de produtos. A cria\u00e7\u00e3o de vers\u00f5es em 3D permite que eles sejam perfeitamente integrados a ambientes gerados por IA, evitando qualquer deteriora\u00e7\u00e3o visual e permitindo a replica\u00e7\u00e3o de condi\u00e7\u00f5es de \u201csess\u00e3o de fotos virtuais\u201d.<\/p>\n
Apesar desses avan\u00e7os, \u00e9 essencial entender que a IA generativa n\u00e3o \u00e9 uma solu\u00e7\u00e3o totalmente autom\u00e1tica. A p\u00f3s-produ\u00e7\u00e3o humana \u00e9 indispens\u00e1vel para corrigir \u201calucina\u00e7\u00f5es\u201d, integrar elementos legais ou de marca e, o mais importante, instilar o toque criativo que somente os seres humanos podem oferecer. A IA pode aumentar a criatividade, mas n\u00e3o far\u00e1 com que uma pessoa n\u00e3o criativa seja criativa.<\/p>\n
Os resultados concretos dessas abordagens s\u00e3o convincentes. Um grande player de luxo, por exemplo, reduziu o custo de produ\u00e7\u00e3o de um ativo de 14.000 euros para apenas 4.000 euros gra\u00e7as \u00e0 IA. A fase de sess\u00e3o de fotos pode ser completamente eliminada com o uso de g\u00eameos digitais. Outro caso, com uma empresa europeia de suprimentos para jardinagem, demonstrou a capacidade da IA de criar pipelines de produ\u00e7\u00e3o personalizados para integrar packshots em atmosferas de IA muito espec\u00edficas e gerar varia\u00e7\u00f5es automaticamente.<\/p>\n
Essas inova\u00e7\u00f5es se traduzem diretamente em desempenho de m\u00eddia mensur\u00e1vel. Os testes A\/B realizados pelo Artefact no ambiente do Google Ads revelaram melhorias significativas. No setor hoteleiro, foi observado um aumento de 25% no ROAS (Return On Ad Spend). No setor de cloud, o CPA (custo por aquisi\u00e7\u00e3o) diminuiu 20%, e as taxas de convers\u00e3o melhoraram drasticamente.<\/p>\n
Em resumo, a IA generativa n\u00e3o \u00e9 mais apenas uma tend\u00eancia a ser observada, mas um imperativo estrat\u00e9gico para marcas e ag\u00eancias. Ela permite atender \u00e0 crescente demanda dos algoritmos do Google por ativos criativos, reduzir os custos de produ\u00e7\u00e3o e, acima de tudo, otimizar significativamente o desempenho das campanhas de m\u00eddia. \u00c9 uma dire\u00e7\u00e3o ousada, mas indispens\u00e1vel, que os especialistas da Artefact incentivam todas as empresas a explorar para permanecerem competitivas nessa nova era do marketing digital.<\/p>\n
Assista ao replay da apresenta\u00e7\u00e3o<\/strong>:<\/p>\n