A IA hoje consegue gerar um anúncio em poucos segundos.
Foto impactante. Luz perfeita. Interior luxuoso. Letras douradas. Ícones. Slogan publicitário. Preço. Telefone. CTA. Alguns benefícios.
Ainda se pode acrescentar o endereço do site, WhatsApp, uma mensagem adicional, o logotipo, outra vantagem e a informação que “precisa necessariamente estar lá”.
Tecnicamente, tudo está correto.
Só que há um problema.
O usuário não entrou na internet para ler o anúncio inteiro.
E é exatamente aí que começa o interessante problema do design contemporâneo.
A IA fez o gráfico. Só que quem vai lê-lo agora?
Basta olhar os anúncios publicados na internet para ver um certo padrão característico.
Título grande. Segundo título. Subtítulo. Alguns benefícios. Preço ou valor. Número de telefone. Endereço do site. Logotipo. Ícones. Mensagem adicional. CTA.
E como o gráfico deve parecer “rico”, ainda entram efeitos de luz, gradientes, elementos dourados, ilustrações decorativas, uma imagem gerada por IA e vários estilos diferentes de tipografia.
Tudo parece impactante. Mas, ao mesmo tempo, tudo luta pela atenção. E se cada elemento tenta ser o mais importante, a hierarquia visual deixa de funcionar.
Isso é muito importante, porque a hierarquia visual não é decoração. É uma forma de conduzir o público pela mensagem.
Ela diz:
- veja isto primeiro,
- depois leia isto,
- a informação mais importante está aqui,
- aqui você pode agir.
Se todos os elementos recebem peso parecido, o usuário precisa decidir sozinho para onde olhar.
E, na maioria das vezes, ele não fará isso.
Simplesmente vai rolar para baixo.
O anúncio não é um jornal
Um dos maiores problemas dos anúncios contemporâneos é a tentativa de colocar em um único gráfico todo o conhecimento sobre o produto.
A empresa tem sete argumentos de venda, então mostra sete. Tem três diferenciais competitivos, então mostra três. Tem número de telefone, WhatsApp, site, logotipo, certificado e uma informação adicional, então tudo vai para o gráfico.
Além disso, ainda vem o slogan. E a foto. E a promoção. E o botão.
Como resultado, surge algo que formalmente é um anúncio, mas visualmente começa a parecer um quadro de avisos.
Em um monitor grande isso ainda pode parecer “cheio”.
No celular, muitas vezes se transforma em um bloco de texto pequeno que ninguém vai ampliar.
O usuário não vai analisar cada elemento.
Não vai procurar a mensagem mais importante.
Não vai ficar pensando no que o autor quis dizer.
Vai rolar a tela.
O usuário não lê o gráfico. O usuário o escaneia
Isso não é apenas uma questão de gosto do designer.
O design da comunicação digital se baseia, entre outras coisas, no fato de que o usuário tem atenção limitada e muito frequentemente escaneia o conteúdo em vez de analisá-lo elemento por elemento.
Por isso, um bom gráfico publicitário deve ter uma estrutura clara.
O que vemos primeiro?
O que notamos um pouco depois?
O que podemos ignorar?
O que é informação de apoio?
O que deve levar à ação?
Pesquisas de eye-tracking sobre a complexidade visual dos anúncios mostram que banners mais complexos podem exigir maior esforço cognitivo. Em um dos estudos, anúncios com baixa complexidade visual foram observados com mais frequência e por mais tempo, e sua recepção foi mais favorável do que no caso de anúncios mais complexos.
Isso leva a uma distinção importante: notar um anúncio ainda não significa que o usuário processou sua mensagem.
Podemos fazer com que o gráfico seja muito visível.
Podemos usar uma escrita enorme.
Podemos aplicar contraste, animação e cores intensas.
E, apesar disso, o usuário pode não se lembrar do que queríamos dizer.
E aqui volta a banner blindness
A internet nos ensinou a ignorar determinados padrões visuais.
Chamamos isso de banner blindness, ou cegueira a banners.
Curiosamente, isso não significa literalmente que o usuário nunca olha para um anúncio. Estudos de eye-tracking mostram um quadro mais complexo: o anúncio pode ser notado, mas seus elementos podem não ser processados ou memorizados de forma eficaz. Entre os fatores está a tarefa que o usuário está realizando no momento.
Isso é importante porque, na prática, significa que apenas “fazer algo que chama atenção” não resolve o problema.
O usuário pode ver o anúncio e, ao mesmo tempo, ignorá-lo.
E a IA contemporânea pode até acelerar esse problema. Por quê?
Porque nunca foi tão fácil produzir tantos comunicados semelhantes.
Quando todos os anúncios começam a parecer iguais
Imaginemos algumas milhares de empresas.
Cada uma tem acesso a geradores parecidos.
Cada uma pode digitar: “anúncio imobiliário de luxo, elementos dourados, pôr do sol, apartamento elegante, marketing profissional”.
Ou: “anúncio financeiro moderno, letras douradas, documentos, telefone, premium, empresa profissional”.
Ou: “anúncio empresarial dinâmico, mulher de sucesso, laptop, gráficos, luzes, escritório moderno”.
O gerador fará a sua parte...
Surgirá uma imagem atraente (bom, digamos...).
O problema é que, depois de um tempo, a atratividade deixa de ser um diferencial.
Se todos usam uma estética parecida, essa estética deixa de diferenciar.
Surge um ruído visual.
E o usuário passa a reconhecer não uma marca específica, mas um padrão inteiro: “mais um anúncio”.
E rola a tela.
O maior problema não é a IA fazer gráficos feios
Essa seria uma análise simples demais.
A IA é capaz de gerar imagens realmente boas.
Além disso, um estudo recente da Columbia Business School, com mais de 2 milhões de observações de anúncios, mais de 7 mil anunciantes, quase 50 categorias de produtos, mais de 16 bilhões de impressões e 116 milhões de cliques, mostrou que anúncios com imagens geradas por IA podem alcançar CTR mais alto do que anúncios com imagens criadas por humanos - desde que as imagens geradas não pareçam IA demais.
Esse é um resultado muito interessante.
Porque mostra que o problema não está no simples uso da IA.
O problema é a falta de controle sobre o que a IA produz e sobre como esse material funciona na comunicação da marca.
A IA pode ser uma ferramenta excelente.
Mas uma ferramenta ainda não é um processo de design.
Gerar não é projetar
Essa talvez seja a frase mais importante de todo o tema.
Gerar não é projetar.
Um gerador pode criar uma imagem.
O designer deve decidir:
- se esta imagem combina com a marca,
- se se adequa ao público,
- se comunica a emoção certa,
- se tem a hierarquia adequada,
- se o texto é legível,
- se o contraste funciona,
- se o CTA está visível,
- se a quantidade de informação não é excessiva,
- se o anúncio não parece apenas mais um material aleatório gerado por IA.
E, acima de tudo: o que pode ser removido.
Isto último é especialmente importante.
Porque a IA responde muito facilmente à pergunta: „O que mais podemos adicionar?”
Um bom designer sabe responder: „Nada. Já é suficiente.”
Um designer gráfico não é uma pessoa que faz imagens
Por isso, é difícil reduzir o futuro do designer gráfico à pergunta: „A IA vai tirar-lhe o trabalho?”.
Se a tarefa do designer gráfico fosse apenas criar uma imagem estética, a automatização poderia realmente assumir uma grande parte do processo.
Mas um designer profissional faz muito mais:
- Constrói hierarquia.
- Escolhe tipografia.
- Controla o espaço.
- Entende o contexto.
- Projeta um sistema visual.
- Adapta a comunicação à marca.
- Sabe quando uma foto ajuda e quando se torna decoração.
- Sabe quando um contraste forte chama a atenção e quando começa a parecer barato.
- Sabe que nem toda a informação precisa de estar no gráfico.
- E sabe abdicar de um elemento que, por si só, é atrativo, mas estraga toda a composição.
Esta pode ser uma das competências de design mais importantes na era da IA generativa. A capacidade de seleção.
Podemos ter 100 versões. Precisamos de uma boa
Esta é mais uma mudança que a IA traz para o design.
Antigamente, o problema podia ser criar uma boa versão. Hoje podemos criar dezenas em poucos minutos. Mas um maior número de variantes não significa automaticamente um melhor projeto. Muito pelo contrário. Se não tivermos critérios de escolha, obtemos simplesmente um maior número de possibilidades. E possibilidades ainda não são decisão.
Podemos gerar:
- 20 títulos,
- 30 fotos,
- 15 layouts,
- 10 versões de CTA,
- 50 variações de cor.
E depois?
Quem decide que uma variante comunica realmente melhor a marca? Quem percebe que uma imagem bonita não combina com o produto? Quem conclui que há texto a mais? Quem vê que o anúncio é impactante, mas não se sabe exatamente o que vende?
A IA pode acelerar a produção. Não isenta o ser humano da responsabilidade pelo resultado.
„Mas as pessoas clicam nesses anúncios”
Claro.
E precisamente por isso não vale a pena construir este artigo com base na suposição de que qualquer anúncio gerado por IA é ineficaz.
Isso não é verdade.
A eficácia de um anúncio depende de muitos elementos: produto, oferta, público, contexto, criação, local de veiculação, mensagem e forma de teste.
Até os estudos recentes mostram que os anúncios criados com recurso à IA podem funcionar muito bem.
O problema está noutro lugar.
É possível obter um clique e, ao mesmo tempo, criar uma comunicação de marca péssima.
É possível chamar a atenção e não transmitir informação útil.
É possível fazer um anúncio com CTR elevado, mas que não constrói confiança.
É possível criar algo que parece impactante no feed, mas que não corresponde de todo à experiência posterior do utilizador.
Por isso, os anúncios não devem ser avaliados apenas através da lente de se as pessoas „clicam”.
Porque o utilizador também avalia a marca
Se o anúncio parecer caótico, exagerado, genérico ou descuidado, o utilizador pode transferir essa impressão para a empresa.
Especialmente no caso de marcas que vendem serviços que exigem confiança;
- Software house.
- Escritório de advocacia.
- Empresa financeira.
- Promotora imobiliária.
- Agência imobiliária.
- Empresa de saúde.
- Consultor de negócios.
- Fabricante de tecnologia.
Aqui, o anúncio não é apenas um veículo de informação sobre o produto.
É também um fragmento da experiência da marca.
Se o primeiro contacto do utilizador com a empresa for um gráfico em que o texto é microscópico, as informações competem entre si e metade dos elementos parece uma decoração gerada, é difícil esperar que o público pense automaticamente: „Esta deve ser uma empresa profissional”.
A tecnologia pode ser avançada. A oferta pode ser excelente. Mas a comunicação também tem de mostrar isso.
A IA pode, portanto, criar um novo tipo de cegueira
Este é talvez o paradoxo mais interessante.
A IA generativa devia ajudar-nos a criar conteúdos mais apelativos. E de facto pode fazê-lo. Mas, ao mesmo tempo, pode levar a uma situação em que a internet fique inundada de materiais visualmente apelativos, mas muito semelhantes entre si.
E quando tudo parece impactante, o impacto deixa de ser suficiente.
O utilizador começa a filtrar.
Não analisa cada gráfico.
Não verifica cada slogan.
Não pára em cada „SUPER OFERTA”.
Reconhece o padrão e segue em frente.
Isto é muito semelhante ao que acontece com a publicidade online clássica.
Quanto mais anúncios vemos, mais aprendemos a ignorá-los.
Não se trata de voltar ao mundo dos „gráficos feitos à mão”
Não vale a pena fingir que a IA pode ser revertida. Não é preciso. A IA é uma excelente ferramenta de produção.
Pode acelerar o trabalho.
Pode ajudar na criação de conceitos.
Pode gerar variantes.
Pode apoiar a direção de arte.
Pode ajudar os designers em tarefas que antes demoravam muitas horas.
Mas é precisamente por isso que aumenta a importância da pessoa que sabe avaliar o resultado.
Quanto mais barata e rápida se torna a criação de materiais, mais valiosa se torna a capacidade de escolher o material certo.
Esta pode ser uma das maiores mudanças no design.
Não teremos um problema de falta de gráficos. Teremos um problema de excesso.
Um bom anúncio não precisa dizer tudo
Um bom anúncio pode dizer uma coisa só. E fazê-lo bem.
- Pode mostrar o produto.
- Pode provocar uma emoção.
- Pode comunicar uma única vantagem.
- Pode fazer uma pergunta.
- Pode direcionar o utilizador para o site.
O resto da informação pode estar precisamente lá.
- No site.
- Na landing page.
- Na loja.
- No formulário.
- Na conversa com o comercial.
Não há obrigação de encerrar todo o processo de vendas numa única imagem.
O anúncio não precisa de ser uma enciclopédia do produto.
Entre outras coisas, a sua função é criar o contexto adequado para o passo seguinte.
O melhor designer do futuro?
Talvez aquele que melhor sabe dizer “não”.
- Não — para o próximo ícone.
- Não — para o próximo slogan.
- Não — para o terceiro CTA.
- Não — para o texto que “talvez seja útil”.
- Não — para o efeito que é chamativo, mas não comunica nada.
- Não — para a foto que parece ótima, mas não tem relação com a marca.
- Não — para a próxima variante gerada só porque ela pode ser gerada.
Porque, num mundo em que a IA consegue produzir um número quase infinito de versões, o valor deixa de ser a própria produção.
O valor passa a ser a decisão.
A IA não vai tirar o trabalho dos designers. Mas vai mudar pelo que eles serão responsáveis
Provavelmente não precisaremos de menos imagens. Vamos precisar de mais.
Não precisaremos de menos variações. Vamos ter muito mais.
Não teremos menos possibilidades. Teremos absurdamente muitas.
Por isso, o papel do designer pode ir se deslocando cada vez mais da produção em si para direção de arte, UX, estratégia visual, comunicação, seleção e controle de qualidade.
A IA pode gerar - O ser humano precisa decidir.
A IA pode propor - O ser humano precisa avaliar.
A IA pode criar 100 anúncios - O ser humano precisa saber por que 99 deles deveriam ir para o lixo.
E talvez seja justamente por isso que o designer não vai desaparecer. Simplesmente mudará a definição do seu trabalho.
Porque o maior problema da internet do futuro não será a falta de conteúdo. Será o excesso de conteúdo que ninguém quer ver.
E quando cada anúncio começa a gritar, o usuário faz algo muito simples.
Ele para de ouvir.
