Usar IA para criar anúncios em escala não deveria significar produzir dezenas de peças parecidas mais rápido. Na minha visão, o ganho real aparece quando a inteligência artificial ajuda a testar novos formatos, mensagens, variações e contextos sem descaracterizar aquilo que faz uma marca ser reconhecida.
Esse equilíbrio está ficando cada vez mais importante no tráfego pago.
Durante muito tempo, escalar campanhas significava principalmente aumentar orçamento, ampliar públicos ou abrir novos canais.
Hoje existe outra variável entrando com força:
escala criativa.
Meta, Google e outras plataformas estão incorporando recursos capazes de gerar imagens, textos, vídeos, adaptações de formato e variações criativas dentro das próprias ferramentas de mídia.
Isso reduz bastante o esforço operacional para criar alternativas.
Mas também cria um risco.
Se todo mundo tem acesso às mesmas tecnologias, produzir mais deixa de ser diferencial.
A questão passa a ser:
como produzir mais sem começar a parecer igual a todo mundo?
O que são criativos com IA no tráfego pago?
São anúncios criados, adaptados ou expandidos com apoio de inteligência artificial generativa, seja na produção de imagens, vídeos, textos, formatos ou variações de uma peça original.
Isso pode acontecer de várias formas.
A IA pode ajudar a:
criar variações de headline;
adaptar uma imagem para diferentes formatos;
gerar novos fundos;
transformar uma imagem estática em vídeo;
produzir versões de uma mensagem;
alterar enquadramentos;
adaptar criativos para diferentes canais;
testar novos conceitos;
acelerar desdobramentos de campanhas.
O Google já oferece geração e edição de imagens dentro do Google Ads, enquanto a Meta vem expandindo recursos de geração e adaptação de criativos diretamente em suas soluções de anúncios.
Para mim, isso deixa claro que IA criativa não é mais uma ferramenta paralela ao tráfego pago.
Ela está entrando dentro da própria operação de mídia.
Então criar anúncios vai ficar muito mais fácil?
Produzir anúncios, sim. Produzir bons anúncios, não necessariamente.
Essa diferença é fundamental.
Gerar vinte imagens ficou mais fácil.
Criar vinte ideias realmente diferentes continua sendo difícil.
Gerar dez headlines ficou mais rápido.
Encontrar dez argumentos relevantes para públicos diferentes continua exigindo entendimento do consumidor.
Criar cinco vídeos pode ficar mais barato.
Mas nenhum deles necessariamente terá uma mensagem forte.
É por isso que eu evitaria medir evolução criativa apenas pela quantidade de peças produzidas.
Volume criativo e diversidade criativa não são a mesma coisa.
O que significa ganhar escala criativa?
Escala criativa significa aumentar a capacidade de testar mensagens, formatos, contextos e hipóteses sem multiplicar o esforço da equipe na mesma proporção.
Imagine um e-commerce com uma campanha principal.
Antes, a equipe poderia produzir:
1 conceito;
3 formatos;
2 versões de texto.
Com IA, esse conceito pode gerar rapidamente:
novos enquadramentos;
variações de copy;
diferentes backgrounds;
formatos verticais;
formatos quadrados;
versões para vídeo;
traduções;
variações de produto.
Isso pode ser muito útil.
Mas eu faria uma distinção importante.
Se todas essas peças carregam exatamente a mesma ideia, ainda estamos testando principalmente execução.
Não necessariamente estratégia.
IA não substitui o conceito criativo
A IA consegue multiplicar uma ideia com enorme velocidade, mas a ideia continua precisando existir.
Esse é um ponto que eu considero central.
Uma campanha forte normalmente parte de algum tipo de hipótese:
“esse público valoriza praticidade.”
“esse consumidor está preocupado com durabilidade.”
“essa categoria é comprada principalmente para presente.”
“esse produto resolve uma dor que ainda não está clara.”
“esse diferencial precisa ser demonstrado visualmente.”
A IA consegue transformar isso em peças.
Mas alguém precisa decidir:
qual hipótese vale testar?
Se a equipe pula essa etapa, acaba usando inteligência artificial para produzir mais versões de uma comunicação genérica.
Onde a identidade de marca entra nisso?
Identidade de marca funciona como um sistema de decisão para aquilo que pode ou não variar.
Marca não é apenas:
logo.
cor.
fonte.
Ela também envolve:
tom de voz;
personalidade;
posicionamento;
promessa;
linguagem visual;
maneira de apresentar produtos;
assuntos que a marca domina;
assuntos que evita;
nível de formalidade;
relação com o consumidor.
Esse conceito se conecta diretamente ao que já discuti sobre branding semântico e posicionamento de marcas em ambientes de IA.
Quanto mais a IA participa da produção, mais importante fica deixar claro quem aquela marca é.
A IA pode descaracterizar uma marca?
Pode, principalmente quando recebe liberdade sem referências suficientes.
Alguns sinais aparecem rápido.
Cada anúncio parece pertencer a uma empresa diferente.
A fotografia muda completamente de estilo.
O tom passa de sofisticado para informal.
A linguagem comercial oscila.
O produto aparece em cenários que não combinam com o posicionamento.
As cores deixam de seguir qualquer lógica.
Os textos começam a usar clichês genéricos.
Individualmente, cada peça pode até parecer boa.
Mas o conjunto deixa de construir marca.
Esse é o problema.
Consistência significa deixar todos os anúncios iguais?
Não. Consistência de marca não deveria significar repetição visual.
Eu acho importante separar essas duas coisas.
Uma marca consistente pode ter:
fotografia de produto;
conteúdo de creator;
imagem conceitual;
carrossel;
vídeo curto;
demonstração;
depoimento;
oferta.
Tudo dentro da mesma campanha.
A identidade não precisa vir de um template repetido.
Ela pode aparecer na soma de:
linguagem + estética + posicionamento + produto + mensagem.
Isso permite testar bastante sem perder reconhecimento.
O que deveria permanecer fixo?
Eu gosto de pensar em uma estrutura de elementos fixos e elementos variáveis.
Elementos mais protegidos
Normalmente eu protegeria:
posicionamento;
tom de voz;
logotipo;
identidade visual;
atributos de produto;
informações comerciais reais;
claims aprovados;
valores da marca.
Elementos mais flexíveis
Aqui existe mais espaço para teste:
headline;
enquadramento;
cenário;
composição;
duração;
ordem das informações;
CTA;
formato;
argumento principal.
Isso cria liberdade sem transformar cada geração em uma reinvenção da marca.
Brand guidelines precisam mudar com IA?
Eu acredito que precisam evoluir.
Um manual criado apenas para orientar designers humanos pode não ser suficiente quando IA começa a participar da produção.
Além de cores, tipografia e uso do logo, eu incluiria orientações como:
como a marca fala;
palavras que usa;
palavras que evita;
exemplos de headlines;
tipos de fotografia;
nível de realismo;
perfis de pessoas representadas;
ambientes coerentes;
nível de tratamento visual;
elementos proibidos;
limites para alterações de produto.
Isso transforma o brand book em algo muito mais operacional.
A Meta, por exemplo, anunciou em 2026 recursos de Brand Memory, voltados justamente a aprender identidade, tom e essência da marca para orientar gerações criativas.
Para mim, o movimento aponta para algo importante:
o briefing de marca começa a virar infraestrutura para IA.
Produto de e-commerce exige cuidado extra
Sim. Em e-commerce, o criativo não pode ganhar beleza visual sacrificando fidelidade ao produto.
Esse risco merece atenção.
A IA pode criar:
um cenário mais bonito.
uma iluminação melhor.
um contexto mais interessante.
Mas não deveria inventar características que o produto não possui.
Imagine:
uma bolsa com textura diferente.
um tênis com detalhes inexistentes.
um móvel com dimensão alterada.
um cosmético mostrado em embalagem errada.
uma peça de roupa com modelagem diferente.
Nesse momento, o problema deixa de ser apenas identidade.
Vira expectativa incorreta de compra.
Eu separaria claramente:
gerar contexto
de
modificar produto.
Posso usar IA para colocar o produto em novos cenários?
Sim, e esse é um dos usos mais interessantes para e-commerce, desde que o produto continue fiel ao item vendido.
Uma fotografia recortada pode virar:
ambiente;
lifestyle;
composição sazonal;
peça de campanha;
conteúdo social;
adaptação para diferentes formatos.
Isso aumenta muito a capacidade de exploração visual.
O próprio Google já permite trabalhar com imagens de produtos dentro de fluxos de geração de imagens no Google Ads.
Mas eu sempre manteria uma camada de revisão humana.
Principalmente em categorias onde pequenos detalhes influenciam a decisão de compra.
IA deveria criar ou adaptar?
As duas coisas, mas eu vejo a adaptação como um dos usos mais seguros para ganhar escala.
Imagine uma campanha aprovada.
Existe:
conceito.
key visual.
produto.
headline.
direção de arte.
A IA pode ajudar a transformar esse material em:
1:1.
4:5.
9:16.
16:9.
stories.
reels.
display.
novas composições.
Essa é escala de produção.
E pode liberar designers para trabalhar mais tempo em conceito, direção e peças principais.
Na minha visão, esse é um uso muito mais interessante do que pedir:
“faça um anúncio que venda muito.”
A IA pode ajudar a encontrar novos ângulos de comunicação?
Sim. E talvez essa seja uma das aplicações mais estratégicas.
Imagine um produto vendido por:
preço.
Talvez exista espaço para testar:
praticidade.
durabilidade.
design.
presente.
uso profissional.
economia de tempo.
status.
conforto.
A IA pode ajudar a explorar diferentes caminhos rapidamente.
Mas eu trataria essas sugestões como hipóteses.
Não como respostas.
A equipe ainda precisa decidir quais delas fazem sentido para:
marca.
produto.
consumidor.
momento.
Criativo e mídia estão ficando mais próximos?
Muito mais.
Durante muito tempo, existia uma separação clara.
Criação entrega a peça.
Mídia sobe.
Mídia traz relatório.
Criação faz outra.
Eu vejo esse modelo ficando cada vez menos eficiente.
Com IA, podemos aproximar:
dado → insight → hipótese → criativo → teste → dado.
Essa velocidade muda bastante o processo.
A própria Meta está desenvolvendo ambientes em que análise de performance e geração criativa ficam mais conectadas, permitindo criar novas variações a partir do que está funcionando.
Para mim, o ganho não está apenas em produzir rápido.
Está em aprender rápido.
Como saber qual criativo merece ser multiplicado?
Eu evitaria olhar apenas para CTR.
Um anúncio pode chamar muita atenção e vender pouco.
Outro pode ter menos cliques e melhor qualidade de tráfego.
Por isso, eu cruzaria:
CTR;
CPC;
conversão;
CPA;
receita;
ROAS;
taxa de conversão;
ticket;
novos clientes;
margem, quando disponível.
E ainda existe uma pergunta mais difícil:
essa venda teria acontecido mesmo sem aquele anúncio?
Esse é justamente o tipo de discussão que aprofundo no artigo sobre incrementalidade no marketing e os limites de olhar apenas para ROAS.
Escalar um criativo com bom ROAS atribuído não significa automaticamente escalar crescimento incremental.
Então o melhor criativo é o que vende mais?
Não necessariamente. Depende da função daquele anúncio dentro da campanha.
Alguns criativos existem para:
capturar atenção.
Outros:
explicar.
Outros:
demonstrar.
Outros:
quebrar objeções.
Outros:
converter.
É possível que a combinação tenha mais valor do que uma peça isolada.
Por isso, eu teria cuidado com a ideia de encontrar “o criativo vencedor” e simplesmente gerar cinquenta versões dele.
A repetição também cansa.
O que é fadiga criativa?
É a perda de eficiência que pode acontecer quando o público é exposto repetidamente à mesma mensagem ou execução.
IA pode ajudar aqui.
Em vez de esperar a campanha deteriorar para produzir novamente, é possível manter uma esteira de variações.
Mas existe uma diferença entre:
renovar uma peça
e
renovar uma ideia.
Trocar fundo, crop e headline pode prolongar a vida de uma comunicação.
Em algum momento, porém, talvez seja necessário outro conceito.
Quanto mais criativos, melhor?
Não. Mais criativos só ajudam se a campanha conseguir gerar aprendizado útil com eles.
Produzir cem peças para um orçamento pequeno pode fragmentar demais os dados.
Eu prefiro pensar em um volume compatível com:
investimento;
audiência;
canal;
velocidade de aprendizado;
quantidade de produtos;
objetivo.
IA reduz o custo marginal de criação.
Mas não elimina a necessidade de priorização.
Como eu organizaria uma operação de criativos com IA?
Eu trabalharia em cinco etapas.
1. Definir a identidade
Antes de gerar.
Tom.
Visual.
Posicionamento.
Limites.
2. Definir hipóteses
O que queremos descobrir?
Qual argumento?
Qual público?
Qual contexto?
3. Criar peça matriz
Uma execução que representa bem a ideia.
4. Escalar variações
Usar IA para formatos, textos, cenários e adaptações.
5. Medir e aprender
Entender o que realmente mudou o resultado.
Esse processo evita transformar IA em uma máquina de produzir arquivos.
Onde entra a revisão humana?
Em praticamente todas as etapas importantes.
Eu revisaria pelo menos:
produto;
texto;
identidade;
contexto;
claims;
qualidade visual;
erros;
coerência;
adequação ao canal.
IA acelera.
Mas aprovação continua sendo governança.
Isso vale especialmente porque plataformas também estão criando novas regras e mecanismos de transparência para conteúdos gerados ou modificados com IA. Em 2026, por exemplo, o Google atualizou recursos de rotulagem de criativos de IA para atender diferentes exigências regulatórias.
É preciso informar que um criativo foi feito com IA?
Depende da plataforma, do mercado e do tipo de conteúdo.
As regras estão evoluindo.
Existem mercados com requisitos específicos e plataformas que podem aplicar ou permitir rótulos para determinados conteúdos gerados ou modificados por IA.
Por isso, eu evitaria criar uma regra interna do tipo:
“nunca precisa”
ou
“sempre precisa”.
É necessário acompanhar política de plataforma e legislação aplicável.
E os direitos de imagem?
Continuam exigindo atenção.
IA não deveria virar atalho para ignorar:
direito de imagem;
licenciamento;
propriedade intelectual;
contratos;
autorização de creators;
uso de identidade de terceiros.
A tecnologia muda a forma de produzir.
Não elimina responsabilidade.
IA pode substituir creators?
Eu não colocaria dessa forma.
Creator entrega algo que um gerador não entrega automaticamente:
contexto humano.
repertório.
personalidade.
audiência.
credibilidade.
A IA pode ajudar a:
adaptar.
editar.
traduzir.
recortar.
testar.
escalar.
Mas isso é diferente de substituir o papel daquele criador dentro da comunicação.
Na prática, eu vejo uma tendência de combinação.
E para campanhas sazonais?
IA pode ser especialmente útil porque campanhas sazonais exigem velocidade e grande quantidade de adaptações.
Black Friday.
Natal.
Dia das Mães.
Dia dos Pais.
Volta às aulas.
Cada período pode exigir:
categorias diferentes;
banners;
social;
mídia;
remarketing;
variações de produto;
versões por público.
Nesse cenário, IA pode reduzir bastante o gargalo operacional.
Mas o conceito da campanha ainda precisa existir.
Essa lógica conversa com o planejamento que já discutimos no conteúdo sobre datas e ações para o segundo semestre no e-commerce.
A tecnologia ajuda muito mais quando entra em um calendário planejado do que quando serve apenas para resolver tudo na última hora.
Como evitar que todos os criativos fiquem com “cara de IA”?
Eu cuidaria principalmente de cinco pontos.
Referência própria
Use materiais reais da marca.
Produto real
Evite alterar características.
Direção de arte
Não aceite o primeiro resultado só porque parece bonito.
Linguagem
Revise texto e tom.
Curadoria
Menos geração automática.
Mais seleção.
Para mim, curadoria vai se tornar uma habilidade ainda mais importante.
Quando gerar fica barato, escolher fica valioso.
A IA pode aprender a identidade da marca?
As plataformas estão caminhando nessa direção.
A Meta anunciou recursos de Brand Memory para aprender informações sobre identidade e tom de empresas e usar isso na geração de criativos. O Google também vem ampliando ferramentas capazes de trabalhar com briefing, diretrizes de marca, site e objetivos no Asset Studio.
Isso pode reduzir inconsistências.
Mas eu não terceirizaria completamente a identidade.
A plataforma pode aprender padrões.
A estratégia de marca continua precisando ser definida pela empresa.
Qual é o papel da agência nesse cenário?
Na minha visão, fica menos focado em produção repetitiva e mais em direção, estratégia, integração e governança.
Se IA consegue criar vinte adaptações em minutos, usar uma equipe inteira apenas para executar essas vinte adaptações deixa de ser o melhor uso do tempo.
A agência pode concentrar mais energia em:
estratégia;
conceito;
briefing;
dados;
testes;
direção criativa;
CRO;
mensuração;
integração entre mídia e e-commerce.
Esse movimento se conecta com algo que venho discutindo na eVision: IA gera mais valor quando entra em uma operação estruturada, e não como ferramenta isolada.
No artigo sobre IA agentic aplicada ao e-commerce, essa mesma lógica aparece em outras áreas da operação.
Automação é mais poderosa quando existe governança.
Como medir se a IA realmente melhorou a operação criativa?
Eu olharia para dois grupos de indicadores.
Eficiência operacional
tempo de produção;
custo por peça;
quantidade de formatos;
velocidade de adaptação;
tempo entre insight e teste.
Performance
CPA;
receita;
conversão;
ROAS;
novos clientes;
incrementalidade;
fadiga;
duração do criativo.
Se a equipe produz quatro vezes mais, mas a performance não muda e o aprendizado continua igual, talvez exista ganho operacional.
Mas ainda não existe ganho estratégico.
Qual é o maior erro ao usar IA para criativos?
Transformar capacidade de geração em obrigação de gerar.
Porque agora podemos criar cem anúncios, não significa que precisamos de cem anúncios.
Eu prefiro outra lógica:
mais hipóteses relevantes.
mais velocidade de teste.
mais aprendizado.
menos trabalho repetitivo.
Esse é o tipo de escala que me interessa.
Criativos com IA vão substituir a criação tradicional?
Eu não acredito que essa seja a melhor forma de enxergar a mudança.
Fotografia continua fazendo sentido.
Direção de arte continua fazendo sentido.
Design continua fazendo sentido.
Creators continuam fazendo sentido.
Produção audiovisual continua fazendo sentido.
O que muda é que cada uma dessas fontes pode ser ampliada.
Uma diária de fotografia pode gerar muito mais formatos.
Um vídeo pode gerar mais recortes.
Um conceito pode gerar mais variações.
Uma campanha pode ser adaptada mais rápido.
IA entra como multiplicador.
Como ganhar escala sem perder identidade de marca?
A resposta está em usar IA para aumentar capacidade de execução sem terceirizar posicionamento, conceito e decisão.
Eu resumiria assim:
defina claramente a marca;
estabeleça limites;
trabalhe com hipóteses criativas;
crie referências fortes;
use IA para multiplicar;
revise produto e mensagem;
teste;
analise resultado;
transforme dado em novo briefing.
Na eVision, eu vejo esse ciclo como uma evolução importante da operação de performance.
Criativo deixa de ser apenas algo que a mídia recebe.
Passa a fazer parte do sistema de aprendizado da campanha.
E a IA pode acelerar bastante esse processo.
Mas existe uma condição.
A tecnologia precisa amplificar a marca, não substituí-la.
Quanto mais fácil ficar gerar qualquer imagem, vídeo ou texto, maior será o valor de saber exatamente qual imagem, qual vídeo e qual texto aquela marca deveria colocar no mundo.
Perguntas frequentes
Como usar IA para criar anúncios?
A IA pode ser usada para gerar e adaptar textos, imagens, vídeos, formatos e variações de campanhas. O ideal é partir de um conceito e de regras claras de marca antes de escalar a produção.
Criativos feitos com IA prejudicam a identidade da marca?
Não necessariamente. O problema aparece quando a geração acontece sem referências de tom, estética, produto e posicionamento.
Vale criar muitos anúncios com IA?
Só quando existe uma estratégia de teste. Produzir mais peças sem hipóteses claras pode aumentar volume sem aumentar aprendizado.
IA pode alterar imagens de produtos?
Pode tecnicamente, mas eu teria bastante cuidado. Em e-commerce, alterações que mudam características reais do produto podem gerar uma expectativa incorreta para o consumidor.
IA vai substituir designers e equipes criativas?
Eu vejo a IA principalmente como uma ferramenta de ampliação. Ela pode reduzir trabalho repetitivo e acelerar adaptações, enquanto estratégia, conceito, direção, julgamento e curadoria continuam essenciais.
