Antes de ampliar um anúncio com GenAI, a marca deve decidir se a peça entra como teste de aprendizado e classificar o uso como visível ou integrado. A escala só se justifica quando o efeito vem da marca, não de um artefato visual que chama atenção por si. A Kantar recomenda testar e aprender em escala no uso de GenAI em anúncios; o ponto é definir o que o teste precisa demonstrar antes de liberar verba.
Visível e integrado descrevem a percepção do público, não o fornecedor
A Kantar distingue uso óbvio de uso não óbvio de GenAI no anúncio final. O uso é óbvio quando o envolvimento da IA é notado pelo espectador comum, não apenas por diretores de arte; o não óbvio ocorre quando a IA está integrada a ponto de passar despercebida sem divulgação explícita. Essa classificação é uma decisão de leitura: a mesma ferramenta pode gerar uma peça visível ou integrada, e o rótulo deve ser atribuído antes do teste, não depois do resultado.
Na prática, a marca reúne uma pequena amostra de pessoas parecidas com o público-alvo e pergunta, sem citar IA, o que chama atenção e o que parece estranho na peça. Se a maioria aponta mãos, olhos, vozes ou cenários como artificiais, o uso tende ao visível; se ninguém menciona a origem e a execução parece natural, o uso tende ao integrado. A classificação não é elogio à tecnologia: é o ponto de partida para comparar efeitos.
Cut-through de marca é o primeiro filtro; economia de produção não basta
A Kantar relata que anúncios com GenAI usada de forma mais integrada tiveram melhor cut-through de marca, com mais de 40% no tier superior, enquanto peças com visuais distrativos ou não naturais, típicas de uso óbvio, foram pior. O mecanismo é simples: quando o artefato compete com a marca, a lembrança pode ficar no susto ou no estranhamento, não no produto. Por isso, produção mais barata ou rápida não é critério de escala.
Um exemplo hipotético: uma marca de café lança o mesmo filme de 15 segundos em duas versões. Na versão A, um personagem gerado por IA tem mãos inconsistentes e serve como piada central; na B, a IA só ajusta fundos e versões de idioma, sem artefato visível. As duas rodam no mesmo período, mídia, público e frequência, com exposição aleatória. O critério de parada é claro: se A gera riso, mas não supera B em lembrança de marca e de anúncio, A não escala; se B mantém ou melhora o cut-through sem depender do artefato, a marca pode ampliar o aprendizado, não a promessa de venda.
Valência emocional: o riso pode ser sobre o anúncio, não com o anúncio
A Kantar, com Affectiva–iMotions, indica que anúncios com GenAI evocam reações emocionais mais fortes, mas a positividade líquida é menor; o riso pode aparecer diante de um artefato estranho. O efeito não é automaticamente bom: a reação mais intensa pode ser desconforto disfarçado de graça. A pergunta decisiva é se a emoção acompanha a marca e a mensagem, ou se fica no estranhamento visual.
No teste hipotético do café, a leitura emocional precisa separar “rir com” de “rir de”. Se houver facial coding, comparar valência entre A e B; se não houver, usar resposta aberta curta e classificar comentários em positivos, negativos e ambíguos, sem tratar a classificação como equivalente à facial coding. A regra reproduzível: quando o riso ou a surpresa só aparece na versão com artefato e a valência é negativa ou ambígua, a peça não escala; quando a reação positiva acompanha a lembrança da marca, ela pode seguir como aprendizado.
O teste orienta aprendizado, mas não prova venda incremental
A Kantar recomenda testar e aprender em escala no uso de GenAI em anúncios, e a classificação visível/integrado ajuda a organizar esse aprendizado. Ainda assim, cut-through e valência emocional são diagnósticos criativos: não provam vendas incrementais, não substituem um teste de incrementalidade e não se generalizam automaticamente ao Brasil ou a todas as categorias. Categoria, público, mídia e contexto cultural podem mudar a leitura.
A decisão de escala deve separar diagnóstico de incrementalidade. Se o efeito vier da marca e não do artefato, a marca amplia a versão integrada como hipótese de comunicação; a ampliação não é certeza de desempenho. O limite é específico: o teste não mede receita incremental nem autoriza copiar o resultado para outro mercado sem nova leitura.
Fontes
- The state of GenAI in media and advertising: Momentum meets reality
- Rethinking AI-generated advertising: how real people really react
Para aprofundar
- Anúncios Digitais e Experiência do Usuário: Como Evitar Irritação e Aumentar Resultados
- ROI histórico ou mROI: qual canal deve receber o próximo aporte de mídia
Sinal / Publicidade & Mídia. Texto produzido com auxílio de IA e revisão editorial automatizada.
