Por Kenneth Corrêa Diretor de Estratégia - Agência 80 20 Marketing
A nova era digital chegou, moldando e transformando nossas interações diárias de maneiras (cada vez mais) inesperadas. Hoje, é comum interagir com assistentes virtuais que não apenas compreendem comandos de voz, mas também controlam dispositivos em nossa casa, como luzes e aparelhos, e até criam experiências de compra personalizadas com base nas nossas pesquisas na internet e conversas próximas ao celular. A tecnologia avança a passos rápidos, integrando-se ao nosso cotidiano e remodelando a maneira como nos comunicamos, consumimos e nos relacionamos.
Nesse cenário de transformações, a inteligência artificial (IA) se tornou uma tecnologia essencial para todos os setores, forçando as empresas a se reinventarem para acompanhar a revolução digital. No ambiente corporativo, a IA não só vem otimizando processos e aumentando a produtividade, mas também redefine a interação das marcas com seus públicos. A publicidade, um dos setores mais impactados, não ficou para trás.
Com o avanço da IA generativa, o marketing publicitário está passando por uma revolução sem precedentes. Ferramentas como GPT-4, DALL-E 3 e Gemini 1.5 são capazes de criar conteúdos originais, altamente personalizados e contextualizados, proporcionando experiências imersivas que se adaptam de maneira única às necessidades e preferências de cada consumidor. Essas inovações oferecem uma nova abordagem para campanhas publicitárias, mais dinâmicas e personalizadas, em contraste com os métodos tradicionais.
O que é a IA generativa?
Segundo a pesquisa “2024 Generative AI Marketing Industry Report”, da Social Media Examiner, 65% dos profissionais de marketing usam ferramentas de IA diariamente ou semanalmente, e 74% planejam aumentar seu uso no próximo ano. Esses programas são especialmente eficazes na criação de conteúdo, automação e personalização de anúncios.
A pesquisa da Salesforce também destaca como a IA tem ajudado os profissionais de marketing a gerar conteúdo direcionado, criar textos para landing pages, analisar interações com os clientes e até criar imagens, vídeos e músicas a partir de dados e parâmetros fornecidos.
A IA aprende padrões a partir de grandes volumes de dados e gera produções originais baseadas nesse aprendizado. Exemplos incluem o GPT-4, que gera textos, o DALL-E 3 e o Midjourney, que cria imagens a partir de descrições textuais. Essas tecnologias permitem a criação de conteúdos altamente personalizados em tempo real, acelerando a produção e oferecendo campanhas publicitárias mais alinhadas com as preferências dos consumidores, sempre com o controle estratégico do processo criativo.
IA generativa x marketing tradicional: quais os benefícios?
A principal vantagem desse sistema sobre as estratégias tradicionais é a capacidade de criar conteúdo individualizado em grande escala sem comprometer a qualidade ou a consistência. Plataformas como o Salesforce Einstein Copilot permitem a criação de dezenas de variações de um mesmo anúncio, ajustando tom, mensagem e elementos visuais para diferentes públicos, algo que manualmente levaria semanas. Além disso, soluções como o Anyword já integram recursos de teste A/B, otimizando as mensagens com base em dados em tempo real.
Na 80 20 Marketing, onde lidero a área de estratégia, utilizamos o Salesforce para desenvolver campanhas de inbound marketing para o Sebrae, enviando materiais personalizados de orientação a empreendedores e potenciais empresários, de acordo com suas necessidades e estágios empresariais.
Quem já está navegando nas campanhas de IA?
Diversas empresas já adotaram essa inovação em suas campanhas publicitárias. Um exemplo é a campanha "Nobody Cares" da Fiverr, que utilizou a tecnologia para criar um musical que aborda, de forma bem-humorada, como a IA deve ser vista como um dispositivo para potencializar o talento humano, e não para substituí-lo.
Outro exemplo interessante é a Virgin Voyages, que criou uma campanha com Jennifer Lopez, permitindo que os usuários criem convites personalizados para cruzeiros usando a inteligência artificial. Isso demonstra como esse sistema pode ser aplicado de forma criativa e envolvente.
Desafios da IA generativa
Como toda inovação, a IA generativa também enfrenta desafios. O maior obstáculo na sua integração não é técnico, mas estratégico. Muitas marcas começam a usar aplicativos como ChatGPT ou Midjourney sem uma visão clara de como elas se encaixam em sua estratégia de comunicação.
Em minha experiência com clientes, percebo que é essencial estabelecer diretrizes claras sobre tom de voz, valores da marca e limites éticos antes de começar a gerar conteúdo com a mesma. O Salesforce Einstein Copilot, por exemplo, já inclui recursos para manter a consistência da marca, mas ainda exige supervisão humana, o que eu altamente recomendo, quando se trata de IA generativa.
Outro desafio é a resistência de alguns profissionais de marketing, que podem estar receosos em relação ao uso desse recurso e hesitam em aprender o novo. No entanto, à medida que o mercado exige mais inovação e produtividade, muitos acabam cedendo e compreendendo que se aproximar da tecnologia e dominá-la é o caminho para se manter competitivo.
Medindo a eficácia para otimizar resultados
A mensuração da eficácia de anúncios criados com IA generativa é uma das áreas mais fascinantes do setor atualmente: a atribuição de marketing. Com o volume massivo de dados disponíveis hoje e o poder da ferramenta para análise preditiva, estamos superando as limitações dos modelos tradicionais de atribuição, como o last-click ou first-click, que ofereciam uma visão simplificada da jornada do consumidor.
Plataformas como Google Ads, Meta Ads e instrumentos de análise como Google Analytics ou Adobe Analytics já incorporam modelos de atribuição baseados em Machine Learning, ou Aprendizado de Máquinas, o motor da Inteligência Artificial, capazes de analisar padrões complexos de interação em múltiplos pontos de contato. Isso permite compreender não apenas qual anúncio gerou a conversão final, mas também toda a sequência de interações que levou a ela. A grande inovação é a capacidade de não apenas analisar dados passados, mas também prever o desempenho futuro de diferentes variações de anúncios.
Além disso, ela está ajudando a conectar o comportamento online com resultados offline, algo que sempre foi um desafio no marketing digital. Ferramentas avançadas de atribuição agora conseguem correlacionar campanhas digitais com vendas em lojas físicas, oferecendo uma visão verdadeiramente omnichannel do impacto da publicidade.
O mais empolgante é que estamos apenas começando a explorar o potencial da IA generativa nesse campo. Em breve, veremos sistemas capazes de simular cenários de campanhas e prever seus resultados com ainda mais precisão, permitindo otimizações em tempo real não só do conteúdo dos anúncios, mas também das estratégias de distribuição e do mix de canais. Isso representa uma mudança fundamental na forma como medimos e otimizamos o desempenho publicitário.