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Desafiando a tendência do “AI slop” — termo em inglês que sugere conteúdos de baixa qualidade criados em massa com IA —, a pesquisa “AI slop ou não? Navegando pelos riscos e oportunidades da proximidade de anúncios com conteúdos gerados por IA”, revela que anúncios podem, sim, performar de forma positiva quando posicionados ao lado de diferentes tipos de conteúdo gerado por IA.
Conduzido pela OM Media Trials, unidade de pesquisa da Omnicom Media, a pedido da Zefr, empresa global de tecnologia para verificação de qualidade em mídia digital, o estudo avaliou como consumidores dos Estados Unidos e Canadá reagiam à proximidade entre anúncios e diferentes categorias de conteúdo gerado por inteligência artificial.
Edvaldo Silva, diretor regional da Zefr na América Latina, destaca que o mais surpreendente do levantamento foi perceber que o problema não está necessariamente no conteúdo gerado por IA em si, mas na incapacidade do mercado de diferenciar contextos de risco e de valor.
“A indústria criou uma narrativa muito ampla em torno do chamado ‘AI slop’, como se todo conteúdo produzido com inteligência artificial fosse automaticamente inadequado para marcas. Porém, os dados mostram exatamente o contrário”, enfatiza.
A pesquisa mostra ainda que há uma diferença significativa entre essas publicações e materiais generativos com experiências criativas, envolventes ou alinhadas às marcas, e que existem ambientes gerados por IA que aumentam percepção de inovação, lembrança de marca e engajamento quando existe alinhamento contextual e transparência.
Transparência melhora resultados
Outro ponto que chamou a atenção nos resultados do estudo, segundo Silvia, é que o público não rejeita a IA de forma absoluta; pelo contrário: 41% afirmam ter uma percepção mais positiva das marcas quando existe sinalização clara do uso da tecnologia.
“O consumidor não está punindo necessariamente a IA; ele está reagindo à falta de transparência e ao contexto inadequado. Isso muda completamente a forma como o mercado deve olhar para brand suitability, ou seja, o alinhamento do conteúdo e contexto da publicidade com os valores e padrões de uma marca, daqui para frente”, analisa.
Por outro lado, a pesquisa revela que 32% das pessoas não conseguem distinguir o que é conteúdo gerado por IA por humanos e que, quando isso acontece, há uma queda imediata de ao menos 3 pontos em indicadores como favorabilidade, confiança e intenção de compra.
Segundo Silva, esse dado mostra que o principal risco deixou de ser apenas o conteúdo inadequado e passou a ser o impacto na confiança digital.
“Quando o consumidor já não consegue distinguir claramente o que é real e o que é sintético, qualquer associação de marca passa a carregar um nível maior de sensibilidade reputacional”, complementa.
Além disso, o levantamento indica que 81% das pessoas afirmam que existe pelo menos um tipo de material gerado por IA considerado inadequado para associação com marcas e que a responsabilidade é compartilhada entre todo o ecossistema, incluindo marcas, plataformas e criadores de conteúdo. O estudo mostra ainda que consumidores no Canadá são mais sensíveis à proximidade entre marcas e conteúdos gerados por IA do que os consumidores nos Estados Unidos.
Ao mesmo tempo, a pesquisa mostra que o problema não é simplesmente a presença da IA, mas a ausência de governança contextual. Conteúdos criativos, transparentes e alinhados aos valores da marca podem gerar resultados muito positivos. Já ambientes confusos, sensacionalistas ou percebidos como artificiais tendem a ampliar risco reputacional.
“Por isso, o mercado começa a migrar de uma lógica simples de bloqueio para uma lógica muito mais sofisticada de interpretação de contexto e adequação de ambiente”, avalia Silva.
Neste sentido, estudo indica que em categorias como sátira, humor e expressões criativas visuais, a proximidade de anúncios com conteúdos de IA gerou aumento médio de dez pontos em lembrança de marca e percepção de inovação, com 62% dos consumidores apoiando esse tipo de uso.
Impacto no Brasil
Apesar de a pesquisa ter sido feita com consumidores apenas do Canadá e Estados Unidos, o executivo da Zefr, pontua que o impacto para o mercado brasileiro é relevante, uma vez que o Brasil está entre os países com maior consumo de redes sociais e produção de conteúdo digital do mundo, e é um ambiente extremamente dinâmico, onde tendências, creators e formatos se espalham rapidamente.
“Isso faz com que conteúdos produzidos por IA cresçam em velocidade muito maior do que a capacidade tradicional das marcas de controlar contexto e adjacência”, acrescenta.
Na visão de Silva, a pesquisa ajuda a mostrar que bloquear toda a categoria de IA pode ser uma decisão ineficiente e até prejudicial para a performance. Para ele, o mercado brasileiro já tem percebido que o desafio não é impedir a presença da IA nas campanhas, mas desenvolver inteligência suficiente para entender quais ambientes geram valor e quais representam risco reputacional.
“Isso muda a lógica de brand safety tradicional, baseada apenas em palavras-chave ou listas de bloqueio, para algo voltado mais ao brand suitability”, diz o executivo, ressaltando que o estudo reforça ainda uma discussão muito atual no Brasil sobre transparência digital, confiança e responsabilidade das plataformas.
Metodologia
Para chegar a esses resultados, o levantamento direcionou os participantes da pesquisa para uma versão mobile controlada de uma plataforma popular de vídeos para navegar por cards de vídeo. Durante a navegação, um anúncio de teste ou controle foi exibido aleatoriamente logo após o conteúdo atribuído, criado por IA ou por humanos.
Dessa forma, a metodologia do estudo comparou ambientes distintos de conteúdo, desde materiais percebidos como criativos, humorísticos e inovadores até conteúdos considerados enganosos, confusos ou associados à baixa qualidade. A partir disso, foram medidos indicadores ligados à percepção de marca, favorabilidade, intenção de compra, lembrança publicitária e sensação de confiança.
O estudo também avaliou a reação do público quando havia transparência explícita sobre o uso da tecnologia.
“Isso permitiu entender não apenas risco reputacional, mas também os impactos reais de performance, algo extremamente importante para marcas que hoje precisam decidir como atuar em plataformas dominadas por conteúdo generativo em escala. Tivemos cerca de 10 mil exposições medidas”, revela Silva.
*Fonte: Meio&Mensagem
