Anunciantes e plataformas de streaming têm recorrido a uma combinação de inteligência artificial e neurociência para descobrir, com precisão inédita, por quanto tempo, e como, o público realmente presta atenção a um anúncio exibido na TV, em serviços de streaming ou em redes sociais. No Brasil, a Netflix já testa esse tipo de tecnologia em centenas de domicílios, usando câmeras equipadas com sensores capazes de mapear o rosto e o movimento dos olhos dos espectadores diante da tela.
A prática representa uma mudança relevante na forma como o mercado publicitário mede a eficácia das campanhas, deixando de depender apenas de pesquisas de opinião tradicionais para incorporar dados comportamentais captados em tempo real, diretamente na sala de estar do consumidor.
Como funciona a medição de atenção por IA e neurociência
O projeto mais avançado em andamento no país é conduzido pela Netflix em parceria com a empresa australiana Amplified Intelligence, especializada em métricas de atenção desde 2017. A iniciativa monitora atualmente 250 domicílios de assinantes brasileiros do plano com anúncios da plataforma, que soma 35 milhões de usuários nessa modalidade no país. Os participantes recebem remuneração pela adesão ao estudo, embora o valor não tenha sido divulgado, e os primeiros resultados da fase inicial de testes devem ser conhecidos no segundo semestre deste ano. Antes do Brasil, apenas Austrália e México haviam recebido experimentos semelhantes da empresa.
O funcionamento é relativamente simples do ponto de vista do usuário: um dispositivo discreto, equipado com uma webcam HD e uma unidade de processamento baseada em Android, é instalado próximo à TV. A partir daí, um software combina detecção facial, estimativa de pose corporal e rastreamento ocular para inferir se a pessoa está olhando para o conteúdo exibido. Quando o espectador está mais próximo da câmera, o sistema consegue captar diretamente o movimento dos olhos; a distâncias maiores, a análise passa a se apoiar na posição da cabeça e do rosto. O tamanho e o posicionamento da TV em relação à câmera também entram no cálculo, ajustando os algoritmos de medição.
Segundo Bec Brooks, diretora-geral da Amplified Intelligence, o diferencial não está no hardware, descrito por ela como uma webcam relativamente básica, mas no software desenvolvido internamente pela empresa. As imagens captadas são convertidas em marcos faciais, pontos de referência no rosto humano que permitem calcular “segundos de atenção” ao longo da exibição de um anúncio, segundo a segundo. Com isso, torna-se possível identificar exatamente em que momento da peça publicitária o espectador perde o interesse.
A metodologia classifica a experiência do público em três categorias: atenção ativa, quando o olhar está diretamente voltado para o anúncio; atenção passiva, quando a pessoa está no ambiente, mas distraída com o celular ou outra atividade; e não atenção, quando o espectador sequer está exposto ao conteúdo, ainda que a TV esteja ligada. Em testes anteriores realizados no México, a Netflix identificou 64% de atenção ativa, 19% de atenção passiva e 16% de não atenção entre os espectadores.
Contexto: da audiência de massa à economia da atenção
A busca por métricas mais precisas de engajamento publicitário não é recente, mas vem se intensificando à medida que o consumo de mídia se fragmenta entre TV linear, streaming e redes sociais. Historicamente, a eficácia de um anúncio impresso era estimada pela circulação de jornais e revistas; na era da TV aberta, o critério passou a ser o número de aparelhos ligados; já na internet, surgiram métricas como impressões e, mais tarde, o viewability, que mede se os pixels de um anúncio realmente apareceram na tela e por quanto tempo.
Essas métricas, no entanto, não capturam se a pessoa estava de fato engajada com o conteúdo, lacuna que o chamado neuromarketing, a aplicação da neurociência ao estudo do comportamento de consumo, tenta preencher. No Brasil, a Forebrain é uma das pioneiras nessa frente, atendendo marcas como Santander e Leroy Merlin. Segundo Billy Nascimento, cofundador da empresa, mercados mais maduros fora do Brasil já vinham desenvolvendo esse tipo de métrica havia mais tempo, e a atenção se consolidou como um ativo estratégico tanto para veículos de comunicação quanto para anunciantes.
O uso de tecnologia para captar reações do público a conteúdos audiovisuais também não é inédito: em 2017, a Disney desenvolveu um algoritmo capaz de prever a reação de espectadores a um filme a partir da análise de expressões faciais durante os primeiros dez minutos de exibição, usando câmeras de infravermelho em salas de cinema. No mesmo ano, a companhia sueca Tobii firmou parceria com o YouTube para medir, via rastreamento ocular, o impacto de anúncios veiculados na plataforma.
Com a miniaturização dos sensores e a popularização da conexão à internet residencial, esses experimentos deixaram de se restringir a laboratórios controlados e passaram a ser aplicados diretamente nos lares dos consumidores, em condições consideradas mais próximas do consumo real. A Amplified Intelligence, que também presta serviços para Google, Amazon e Twitch, afirma evitar testes de laboratório justamente para reduzir vieses de comportamento induzido pelo ambiente artificial. Já Billy Nascimento pondera que ambientes controlados, apesar do risco de comportamento não natural, oferecem acesso a equipamentos de nível hospitalar para medir reações cerebrais, o que exige, em contrapartida, amostras maiores para compensar as limitações da coleta em domicílios.
Pesquisas com rastreamento ocular já geram achados práticos para o setor. João Lucas Hana Frade, professor da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade (FEA) da USP e especialista em monitoramento ocular, identificou em estudo próprio que anúncios do YouTube com contador visível para o botão “pular” tendem a desviar a atenção do espectador em relação à marca anunciada, ao contrário de anúncios que não podem ser pulados. Segundo ele, a tecnologia atual permite medições com precisão de 100 a 200 milissegundos.
Diante da multiplicação de metodologias, entidades que regulam o setor publicitário nos Estados Unidos, como o Interactive Advertising Bureau (IAB) e o Media Rating Council (MRC), publicaram em 2025 um marco regulatório voltado à padronização das métricas de atenção. No Brasil, a operação da Amplified Intelligence esbarrou em desafios mais logísticos do que tecnológicos: segundo Brooks, os equipamentos enfrentaram retenção alfandegária, parte deles ainda está retida, o que levou a empresa a buscar um fornecedor local. A executiva também citou desafios ligados ao letramento tecnológico e à dinâmica das salas brasileiras, descritas como mais movimentadas, com maior fluxo de pessoas entrando e saindo do ambiente durante a coleta de dados.
Impactos para empresas, profissionais e usuários
Para anunciantes e plataformas de streaming, métricas de atenção mais granulares tendem a influenciar diretamente a precificação e o planejamento de campanhas publicitárias. Leo Khede, diretor de Publicidade da Netflix para a América Latina, explica que a atenção permite compreender não apenas se um anúncio foi exibido, mas o grau de presença do espectador durante a exposição, informação que passa a orientar decisões de mídia de forma mais concreta do que estimativas tradicionais de audiência.
Do lado das empresas de pesquisa, a incorporação de IA promete acelerar a otimização criativa das campanhas. A Amplified Intelligence afirma ter desenvolvido um modelo preditivo, construído a partir de anos de dados coletados em ambientes reais, capaz de antecipar com 98% de precisão em que ponto de um anúncio a audiência tende a perder o interesse, permitindo ajustes antes mesmo da veiculação. A brasileira Synapsee, criada pela Forebrain, segue caminho semelhante, com precisão declarada de 94% no direcionamento do olhar e 81% na reação cerebral ao anúncio. Segundo Nascimento, o sistema opera com três agentes de IA generativa trabalhando em sequência: um analisa as áreas de maior atratividade do anúncio e estima a reação cerebral; outro sugere alterações na peça; e um terceiro aplica as recomendações e gera uma nova versão, que retorna ao primeiro agente para nova avaliação.
Para profissionais de marketing e mídia, essas ferramentas representam uma camada adicional de dados que pode reduzir o custo de campanhas pouco eficazes, mas também exige capacitação para interpretar métricas comportamentais que vão além do alcance e da frequência tradicionais. Especialistas do setor reforçam, no entanto, que a métrica de atenção não deve ser usada de forma isolada, funcionando antes como um sinal complementar para o planejamento de mídia e criativo do que como indicador definitivo de sucesso de uma campanha.
Já para o consumidor final, o avanço dessas tecnologias reacende debates sobre privacidade doméstica. A presença de câmeras conectadas em ambientes domésticos gera preocupação legítima, especialmente após episódios como o registrado em 2022, quando um robô aspirador da iRobot capturou imagens de uma usuária em um momento de privacidade dentro de sua própria casa, posteriormente divulgadas nas redes sociais.
No caso do projeto da Netflix com a Amplified Intelligence, a empresa australiana afirma que o processamento das imagens ocorre localmente, no próprio dispositivo, sem envio de vídeo para a nuvem. Após a conversão das imagens em marcos faciais, os vídeos brutos seriam descartados, e a companhia sustenta que não é possível reconstituir imagens associadas a um indivíduo a partir dos dados processados. A Netflix, por sua vez, informou que orienta os participantes do teste a manterem menores de 18 anos fora do campo de visão da câmera durante o uso da TV; quando isso não é possível, os dados referentes a crianças e adolescentes são descartados imediatamente. Segundo Brooks, a empresa não aceita monitorar a interação de crianças com anúncios, por considerar o tema sensível.
Tendências e próximos movimentos no mercado de atenção publicitária
A expectativa é que a medição de atenção baseada em IA e neurociência aplicada à publicidade se expanda para novos mercados à medida que streamings ampliam seus planos com anúncios e buscam justificar preços mais altos junto aos anunciantes com dados de engajamento mais sofisticados. A tendência de padronização já iniciada por entidades como IAB e MRC nos Estados Unidos deve pressionar o mercado global, incluindo o Brasil, a adotar métricas mais uniformes, facilitando comparações entre diferentes plataformas e formatos de mídia.
Também é provável que cresça a oferta de ferramentas de IA generativa voltadas à otimização automática de peças publicitárias antes da veiculação, como já ocorre com iniciativas da Amplified Intelligence e da Synapsee, reduzindo o intervalo entre a produção de uma campanha e sua adaptação com base em dados comportamentais reais. Ao mesmo tempo, a expansão dessas tecnologias para dentro dos lares deve manter a privacidade como ponto central do debate regulatório, especialmente em relação à coleta de dados de menores de idade e à transparência sobre o processamento local das imagens.
Créditos
Fonte de referência: O Globo
Matéria produzida pela Redação Brasil Tech News com base em informações publicadas originalmente pelo veículo citado.
Assinatura: Redação Brasil Tech News
