A era da geração de vídeo por IA no YouTube está chegando e, aparentemente, os criadores estão gostando. Apesar da onda de críticas relacionadas ao uso de grandes modelos de linguagem (LLMs) para “raspar” conteúdo e inundar a plataforma com “lixo”, uma pesquisa recente do YouTube mostra uma reviravolta inesperada. A plataforma está implementando ativamente produtos Google Gemini e outras ferramentas de IA, abrindo novos horizontes para os criadores e, como se viu, muitos deles já estão experimentando ativamente essas tecnologias.
Criadores do YouTube: IA é uma ferramenta, não uma ameaça?
A equipe de Cultura e Tendências do YouTube, em colaboração com a NRG, realizou uma pesquisa com criadores americanos. A amostra incluiu 694 pessoas que fizeram upload de vídeos nos últimos 12 meses.
Os resultados surpreenderam: 72% dos entrevistados afirmaram já usar IA para trabalhar com vídeo e imagens. Além disso, 61% expressaram interesse em usar IA para integrar seus gêmeos digitais ao conteúdo.
Como os criadores usam a IA generativa
Avatares digitais e simulações: Criação de “versões jovens de si mesmos” para cenários interativos, por exemplo, “abraçar o seu eu jovem”. Isso abre possibilidades para personagens de IA animados e avatares de IA com legendas.
Visualização de emoções: Uso de IA para transformar sentimentos complexos em imagens visualmente compreensíveis e empáticas.
Geração em massa de vídeos: Embora o relatório não enfatize isso, o interesse em IA por parte dos criadores sugere o potencial para geração em massa de vídeos por redes neurais e criação de anúncios de IA. Imagine uma produção neural por assinatura que permite gerar centenas de vídeos por dia.
“Para alguns experimentadores, a IA é uma forma de brincar com diferentes aspectos de sua autoidentidade e apresentar versões alternativas de si mesmos. Ao usá-la para visualizar suas emoções complexas, as pessoas transformam sentimentos confusos em imagens catárticas com as quais outros podem se identificar”, afirma o relatório do YouTube.
Por que o YouTube está promovendo a IA tão ativamente?
É óbvio que o YouTube tem seus próprios objetivos ao promover ativamente a IA generativa. A equipe de Cultura e Tendências, naturalmente, apoiará os produtos que a plataforma implementa.
No entanto, mesmo com isso em mente, os resultados positivos da pesquisa mostram que nem todos os criadores são céticos. Muitos veem a IA não como uma ameaça, mas como uma ferramenta poderosa para a criatividade e a escalabilidade.
Potencial da IA para criadores de conteúdo
Esta pesquisa confirma que o futuro do conteúdo está na IA. As possibilidades que as redes neurais abrem são enormes: desde a criação de anúncios de IA até redes neurais para publicidade UGC.
Agora é possível imaginar uma esteira de IA produzindo 500 vídeos por dia para e-commerce ou até mesmo UGC de IA para um projeto de criptomoeda. A eficácia da IA versus UGC real torna-se um indicador chave.
Perguntas Frequentes
Quanto custa uma criatividade de IA?
O custo de 1 minuto de vídeo de IA varia significativamente dependendo da plataforma e da complexidade da geração, mas em geral é ordens de magnitude menor do que a produção tradicional. Serviços como o Synthesia oferecem diferentes planos de preços.
O que é produção de conteúdo de IA?
É o processo de criação de vídeos, imagens, textos e outros conteúdos usando inteligência artificial. Inclui a geração de vídeo a partir de texto, dublagem com vozes de IA, criação de clipes de IA com troca de rosto e até mesmo escrita automática de roteiros e edição.
Onde posso encomendar um vídeo de IA para criptomoedas?
A pesquisa do YouTube confirma que a IA não é apenas “muito”, ela já está sendo ativamente usada e percebida positivamente por uma parte significativa da comunidade criativa. Isso abre as portas para inovações incríveis na geração em massa de vídeos por redes neurais e na criação de conteúdo personalizado.
Se você ainda não está usando IA em sua produção de conteúdo, agora é a hora de começar a experimentar. As possibilidades da produção neural por assinatura e da API de geração em massa podem mudar drasticamente sua abordagem para a criação de vídeos. Esteja na vanguarda enquanto seus concorrentes correm para alcançá-lo!
Criar vídeos com redes neurais tornou-se comum, mas até agora o processo de levar o primeiro rascunho à perfeição levava horas. Não mais. O Lumen5 Agent é uma ferramenta revolucionária que não apenas gera vídeos, mas também processa feedback de forma eficiente, tornando o processo de iteração o mais rápido e intuitivo possível.
O problema do vídeo com IA: não na geração, mas nas iterações
Todos nós já vimos esse “truque”: você insere um link, pisca, e a rede neural entrega um vídeo em um minuto. Mas então começam horas de edições: a cena é muito longa, o título é ilegível em um fundo claro, um clipe de praia em um vídeo sobre um relatório trimestral.
Transformar “algum vídeo” em “um vídeo que a equipe pode enviar” é onde o tempo precioso é perdido. É exatamente essa lacuna que o Agent preenche, e ele já está disponível no Lumen5.
Como o Agent muda as regras do jogo na produção de IA
O Lumen5 Agent é uma forma conversacional de criar e editar vídeos. Você descreve o que deseja em linguagem simples, observa como ele constrói o vídeo cena por cena e, em seguida, faz alterações diretamente no editor até que o resultado seja perfeito.
A maioria das ferramentas de IA para vídeo entrega um primeiro rascunho e “desaparece”. O Agent, no entanto, permanece para o segundo, terceiro e quarto rascunhos. Não é “aqui está o seu vídeo, boa sorte”, mas sim “ok, o que mudamos?”
“Antigamente, o acordo com o vídeo de IA era assim: você dava um link e recebia o que voltava. Como uma máquina de venda automática, mas para filmagens. O Agent exige mais, porque é assim que você obtém algo utilizável.”
Duração, estilo, mídia: Especifique a duração desejada, o estilo e a mídia apropriada para o seu público, e o Agent construirá o vídeo de acordo com esse briefing.
Perguntas inteligentes: Se sua solicitação deixar algo importante em aberto, o Agent não adivinha, mas faz perguntas esclarecedoras por meio de um novo questionário. Apenas aquelas que ele não consegue descobrir a partir das informações já fornecidas, para que você não precise preencher uma declaração de imposto para um vídeo promocional de 30 segundos.
Novas oportunidades para startups e equipes
Agora, na página “Criar”, há seis maneiras de começar. Se sua equipe trabalha com PDFs e slides, isso é para você. O Agent entende os números das páginas, incluindo aqueles impressos nas próprias páginas.
Quando você pede um diagrama na página 12, você obtém o diagrama na página 12, e não na página 11 ou “algo parecido com um diagrama de algum lugar no meio”.
Instantâneos de página: O Agent pode pegar uma imagem de uma página de um PDF, PowerPoint ou Word e inseri-la diretamente no seu vídeo. Isso é útil quando o próprio documento é um elemento chave, como a capa de um relatório ou um slide importante.
Aceleração: De acordo com os testes do nosso líder de produto, o fluxo de trabalho com documentos ficou aproximadamente 50% mais rápido do que antes. Esta é uma eficiência escalável que economiza tempo e recursos.
Transparência do processo e feedback instantâneo
Enquanto o Agent trabalha, a janela de criação agora mostra cada cena à medida que é criada e atualizada. Adeus, barra de carregamento e orações silenciosas. Olá, compreensão real do que está acontecendo.
Isso soa como uma melhoria cosmética, mas não é. Se você vê que a segunda cena está dando errado enquanto a quinta ainda está sendo construída, você pode intervir imediatamente, em vez de descobrir o problema no final e começar tudo com um suspiro pesado.
Novo mecanismo de recomendação: qualidade, não automação
Por baixo do capô, um mecanismo de recomendação completamente novo está fazendo as escolhas. Estamos orgulhosos de suas características:
Sincronização de texto e ícones: O texto e os ícones aparecem no momento em que são falados, para que nada apareça muito cedo ou demore depois que a frase é dita.
Detecção de contraste: Verifica a legibilidade do texto em qualquer fundo, sem assumir que cada foto é convenientemente escura.
Quebra de texto inteligente: Os títulos são quebrados em lugares razoáveis e redimensionados de forma menos desajeitada. Chega de palavras solitárias deixadas em uma linha separada.
Duração de escuta: O pedido para tornar o vídeo mais longo ou mais curto agora atinge a duração desejada com muito mais precisão.
Substituição de clipes sob demanda: “Substitua este clipe por algo do escritório” — e o Agent entende.
Esses detalhes, em conjunto, distinguem um vídeo que parece automatizado de um vídeo que parece feito por uma pessoa cuidadosa. Esta é a chave para a eficácia da IA versus UGC real.
Agent para equipes: democratizando a produção de vídeo
Uma nova aba do Agent apareceu no editor. Depois de criar o primeiro rascunho, você pode continuar a fazer solicitações em linguagem simples sem sair do editor. Seu vídeo é ajustado sob demanda, e não através de “esconderijos” com o painel direito.
Todos os controles manuais permaneceram no lugar, para que usuários experientes possam continuar a trabalhar da maneira usual. A questão não é que você parou de editar, mas que o caminho mais rápido para uma mudança específica é simplesmente descrevê-la.
Consistência da marca com “Receitas”
Para a equipe, esta é uma grande mudança. Em vez de uma pessoa que conhece o editor de cor (e recebe todos os “pedidos rápidos” no escritório), todos podem lançar um vídeo.
A página “Criar” agora começa com “Receitas”, cada uma com uma prévia do que produz. Elas são ótimas para inspiração se você é novo. Mas seu verdadeiro superpoder é a consistência. Quando quatro pessoas da mesma equipe escolhem “Resumo de Relatório”, você obtém quatro vídeos que claramente pertencem à mesma marca, em vez de quatro interpretações criativas, mais um gerente de marca procurando paracetamol.
O futuro do vídeo de IA: foco na iteração
Se você acompanha o vídeo de IA, notou que a conversa mudou este ano. A pergunta interessante deixou de ser “o modelo pode fazer um clipe?” e passou a ser “ele pode seguir instruções?”. A edição sempre consumiu a maior parte do tempo de produção. Gerar filmagens mais rapidamente não resolve isso.
Pelo contrário, pode piorar, porque agora você tem dez versões para escolher em vez de uma, e o calendário não ganhou mais horas. Isso se alinha com o que vemos nas equipes de marketing todos os dias. O gargalo não é a criação do vídeo, mas as edições intermináveis depois que ele é feito, e quantas pessoas na equipe podem realmente gerenciar esse processo.
É por isso que construímos o Agent em torno do ciclo de refinamento, não apenas da primeira geração. Criar um vídeo é fácil agora. Criar seu vídeo, aquele que está realmente pronto para ser enviado, é o que queríamos simplificar.
Lumen5 Agent: sua nova produção neural por assinatura
O Agent já está no Lumen5, esperando na página “Criar”. Se você nos usou apenas colando um link e pegando o que saiu, vale a pena dedicar dez minutos do tempo da sua equipe. Dê a ele um briefing real, com duração, estilo e público. Depois, diga o que precisa ser corrigido. Depois, mude de ideia e diga novamente. Ele não levará para o lado pessoal.
E gostaríamos muito de saber onde ele não atende às necessidades da sua equipe. Ainda estamos ajustando as recomendações, e a maneira mais rápida de melhorá-las é ouvir o que você pediu e não obteve. Diga-nos. Estamos prontos.
Quer mais ideias sobre como transformar o conteúdo que você já possui em um vídeo mais eficaz? Assine o podcast Supercharge Marketing, onde líderes de marketing compartilham o que realmente funciona para suas equipes.
Perguntas Frequentes
O que é o Lumen5 Agent?
Lumen5 Agent é uma ferramenta de conversação para criar e editar vídeos de IA dentro do Lumen5. Você descreve o vídeo desejado, observa-o ser construído cena por cena e, em seguida, solicita alterações em linguagem simples até que esteja pronto.
Como o Agent se diferencia de outros geradores de vídeo de IA?
A maioria das ferramentas de vídeo de IA se concentra no primeiro rascunho. O Agent é construído em torno do ciclo de refinamento, então, depois que a primeira versão é criada, você pode continuar solicitando edições (como encurtar uma cena ou substituir um clipe) diretamente no editor.
O que posso usar para iniciar um vídeo com o Agent?
Você pode começar com um post de blog, um roteiro, um documento, uma gravação, uma gravação de tela ou um vídeo existente semelhante ao que você deseja.
O Agent pode trabalhar com arquivos PDF, PowerPoint e Word?
Sim. O Agent entende os números das páginas, incluindo aqueles impressos nas páginas, e pode transformar uma página de um arquivo PDF, PowerPoint ou Word em uma imagem em seu vídeo.
Ainda tenho controles de edição manuais?
Sim. Todos os controles manuais no editor Lumen5 permanecem no lugar. O Agent simplesmente fornece uma maneira mais rápida de fazer alterações específicas, descrevendo-as.
O Agent altera os preços ou limites de uso do Lumen5?
Não. Seus preços e limites de uso, bem como Blueprints e Script Composer, funcionam exatamente como antes. Isso permite que você dimensione sua produção de conteúdo de IA sem custos ocultos.
Como o Agent ajuda as equipes a permanecerem na marca?
As “receitas” na página “Criar”, como “Resumo do Relatório” ou “História da Marca”, dão a todos em sua equipe o mesmo ponto de partida, para que os vídeos feitos por pessoas diferentes ainda pareçam pertencer à mesma marca. Isso é importante para vídeos de IA para publicidade e UGC de IA para projetos de cripto, onde a consistência é crítica.
O Lumen5 ajuda as equipes de marketing a transformar o conteúdo que já possuem em vídeos polidos e alinhados à marca, mais rapidamente e por uma fração dos custos de produção tradicionais. Saiba mais ou solicite uma demonstração.
O Google lançou a atualização Nano Banana 2.1 em 6 de outubro de 2026, prometendo melhorias significativas na geração de imagens. A nova rede neural visa seguir melhor os prompts, gerar texto mais preciso, garantir a estabilidade dos personagens e trabalhar com formatos amplos. Verificamos o quão bem essas promessas correspondem à realidade, comparando ambas as versões em cinco tarefas idênticas. A resposta curta: para novos projetos, você deve escolher imediatamente o Nano Banana 2.1, pois ele geralmente atende aos requisitos menores com mais precisão e raramente adiciona elementos extras. No entanto, a atualização não resolveu todos os problemas, especialmente ao transferir a aparência entre as cenas, onde a versão antiga às vezes mantinha as características tão bem quanto. Este é um ponto importante para quem planeja escalar a geração de vídeo e imagem por IA.
Características técnicas e custo das versões
O Nano Banana 2 funciona sob o nome técnico gemini-3.1-flash-image, enquanto o Nano Banana 2.1 é baseado no Gemini 3.6 Flash e tem o nome gemini-nano-banana-2.1. O Google afirma melhorias no realismo, compreensão de instruções, renderização de texto e edição em várias etapas. O novo modelo pode aceitar até 14 referências: até quatro personagens e até dez objetos.
De acordo com o preço oficial do Google, uma imagem 2K no Nano Banana 2.1 custa aproximadamente metade do preço do Nano Banana 2 (US$ 0,0504 contra US$ 0,101), o que a torna atraente para a produção de conteúdo de IA. Ao mesmo tempo, o modo 0,5K desapareceu no 2.1, e o Nano Banana 2 já está marcado como um modelo obsoleto.
Metodologia de teste: 5 prompts para comparação
Para uma comparação objetiva, nos baseamos no teste aberto Fuser de 6 de outubro de 2026. Nele, ambos os modelos receberam os mesmos prompts e dados de origem em inglês, as imagens foram geradas em 2K em uma única tentativa, sem reinícios. Isso permite avaliar a eficácia da IA em condições controladas. Se você decidir repetir o teste, use as mesmas configurações e não escolha os melhores resultados para evitar distorções.
Prompt 1: Cena fotorrealista com requisitos precisos
“Fotografia documental fotorrealista de um pescador idoso consertando uma rede laranja brilhante em um velho cais de madeira ao amanhecer. Ao fundo, um porto nebuloso. As mãos do pescador em foco nítido, o fundo suavemente desfocado. Luz natural, efeito de lente de 50 mm, paleta de cores suaves. Não adicione texto ou legendas à cena.”
Nano Banana 2.1 manteve o fundo nebuloso e fresco, mostrou o pescador por inteiro e deixou o quadro sem texto estranho. Nano Banana 2 tornou a cena mais quente, mais saturada e adicionou uma inscrição fictícia no barco. Aqui, 2.1 venceu por seguir as restrições com mais precisão, o que é crítico para vídeos de IA para publicidade.
Prompt 2: Pôster com texto exato
“Crie um pôster de show minimalista em papel claro. A metade superior é ocupada por uma grande onda azul-escura. Coloque quatro linhas de texto: “NIGHT TIDE” “Live at Harbour Hall” “Friday 14 November · Doors 8 PM” “harbourhall.com/nighttide” Não adicione nenhuma outra palavra. Faça a primeira linha em uma fonte sans-serif grande e estreita, a segunda em uma fonte mais leve.”
Neste teste, a diferença entre as versões foi mínima. Ambos os modelos escreveram corretamente as linhas especificadas, incluindo a data e o endereço. Isso mostra que em algumas tarefas onde o Nano Banana 2 já se sai bem, a atualização pode não trazer um salto notável na qualidade, especialmente na renderização de texto.
Prompt 3: Fotografia de produto com espaço para texto publicitário
“Fotografia de estúdio de um funil de café de cerâmica fosca verde-sálvia em uma tábua de carvalho claro. Luz suave da janela à esquerda, uma leve sombra deve ir para a direita. Fundo limpo quase branco. Deixe o terço direito do quadro livre para texto publicitário. Fotografia de produto realista. Sem objetos ou inscrições adicionais.”
Nano Banana 2.1 cumpriu todas as condições: luz à esquerda, sombra à direita e uma área livre para texto. Nano Banana 2 também deixou espaço, mas dividiu a imagem com uma área clara vazia, e a direção da sombra foi menos pronunciada. Para a criação de anúncios e banners de IA, esta é uma vantagem significativa que economiza o tempo do designer.
Prompt 4: Transferir o produto para outro local sem alteração
“Coloque este mesmo frasco em uma pedra úmida coberta de musgo. A cena é na natureza pela manhã, com luz solar suave e um riacho florestal desfocado ao fundo. Altere apenas o ambiente e a iluminação. Não altere a forma do frasco, o vidro âmbar, a tampa conta-gotas preta e a inscrição “LUMA 02”.”
Ambas as versões preservaram com sucesso as principais características do frasco (forma, cor do vidro, texto). No entanto, ambas violaram uma pequena condição, alterando o detalhe liso da tampa para um nervurado. A 2.1 escolheu um quadro mais amplo e manteve o rótulo limpo, enquanto o Nano Banana 2 aproximou o objeto e adicionou gotas de água ao rótulo. Isso demonstra uma limitação dos modelos image-to-image: a frase “não mude nada” não garante a identidade de pixel de pequenos detalhes.
Prompt 5: Transferir um personagem para uma nova cena
«Use a mulher do retrato de referência. Mostre-a de corpo inteiro andando de bicicleta em uma rua urbana molhada à noite. Há letreiros de néon ao redor, ela está usando uma capa de chuva amarela com o capuz abaixado. Mantenha o mesmo rosto, cabelo ruivo encaracolado, sardas e óculos redondos. Fotorrealismo.»
Aqui não há um vencedor claro. Nano Banana 2 manteve bem os cachos e os óculos, mas mudou a expressão facial para um sorriso largo. Nano Banana 2.1 construiu o quadro de corpo inteiro de forma mais precisa, mas enfraqueceu a semelhança nos detalhes: o cabelo ficou menos encaracolado, a armação mais fina, as sardas quase desapareceram. A escolha depende das prioridades: ou a preservação exata de características faciais individuais, ou a composição natural da nova cena. Isso é especialmente relevante para personagens de IA animados e avatares de IA.
Conclusões após cinco prompts: vale a pena mudar?
Pelos resultados do teste, Nano Banana 2.1 parece uma atualização cuidadosa da versão anterior, e não um modelo radicalmente novo. Sua vantagem se manifesta em tarefas com muitos requisitos específicos, o que corresponde à descrição oficial do Google sobre melhor prompt adherence e text rendering. Para UGC de IA para projetos de cripto, onde a precisão dos detalhes e a adesão ao prompt são críticas, isso é uma vantagem significativa.
Nano Banana 2.1 venceu duas tarefas e não perdeu claramente para a versão antiga em nenhuma.
Ao transferir a aparência, os resultados permaneceram ambíguos.
Se você está começando um novo projeto, é mais lógico usar imediatamente a 2.1, especialmente considerando o custo reduzido e o status da Nano Banana 2 como obsoleta.
Se você tem um pipeline de trabalho na Nano Banana 2, teste seus prompts típicos em ambos os modelos para garantir que o estilo de geração desejado seja mantido.
Perguntas Frequentes
Nano Banana 2.1 é realmente melhor que Nano Banana 2?
De acordo com as especificações oficiais, a 2.1 é a versão recomendada com melhor aderência às instruções, qualidade, texto e estabilidade de personagens. Em nosso teste, ela mostrou melhores resultados em tarefas com muitas restrições.
Por que o mesmo prompt dá resultados diferentes?
A geração de imagens em redes neurais não é determinística por padrão. Mesmo dentro de um único modelo, uma nova execução pode alterar a composição, o rosto, a luz ou pequenos objetos. Para uma comparação correta, é necessária uma série de execuções com as mesmas configurações.
Por que o modelo ignora parte do prompt?
Frequentemente, o problema surge quando há muitas instruções de igual importância em uma única solicitação. Para restrições críticas, é melhor usar instruções separadas, por exemplo: “mude apenas o fundo”, “o texto deve ser escrito literalmente”, “não adicione logotipos”, “mantenha o rosto inalterado”.
Devo sempre incluir Thinking alto no Nano Banana 2.1?
Não. A 2.1 tem níveis minimal, medium e high. Um nível mais alto pode ser útil para um layout complexo ou um grande número de restrições, mas geralmente aumenta o volume de cálculos e o tempo de execução. Para rascunhos simples, é lógico começar com minimal ou o padrão medium.
O que resta no Nano Banana 2 que não está no 2.1?
A diferença técnica mais notável é o modo de geração de 0,5K. No 2.1, a resolução mínima começa em 1K. No entanto, a nova versão é mais barata para resoluções coincidentes e adiciona formatos extremamente amplos e verticais.
Como melhorar o resultado ao trabalhar com uma referência?
Para obter os melhores resultados, use referências de alta qualidade. Certifique-se de que as imagens de referência sejam nítidas e contenham todos os detalhes necessários. Experimente com o número de referências (até 14 no 2.1) para encontrar o equilíbrio ideal.
Como acessar o Nano Banana na Rússia?
O Nano Banana está disponível em plataformas especiais que funcionam sem VPN e cartões estrangeiros. Você pode fazer upload de fotos, mudar o fundo e as roupas, coletar várias referências e criar imagens a partir de uma descrição de texto. Os serviços geralmente funcionam com pagamento em rublos e fornecem um saldo comum para diferentes modelos. Use o código promocional HABRSPESHUAI para aumentar seu saldo em 115%. Esta é uma ótima maneira para projetos de cripto encomendarem criativos de IA ou escalarem a geração de 100 vídeos por dia.
No geral, o Nano Banana 2.1 é um passo significativo à frente, especialmente para tarefas que exigem alta precisão e detalhe. Sua redução de custo e recursos aprimorados o tornam uma ferramenta atraente para produção neural por assinatura e produção de conteúdo de IA. Não perca a oportunidade de escalar o impossível – agora é possível com as novas redes neurais do Google.
A integração de um avatar de IA no assistente de voz de IA existente, Aika, não é apenas a adição de um rosto, mas uma série de desafios técnicos. Nosso objetivo era manter a arquitetura atual no Yandex Realtime, para que o novo serviço apenas animasse os lábios para o som já gerado. Durante os testes do Simli e Anam, surgiram nuances com pausas antes da resposta, o lançamento de vídeos no iPhone e a estabilidade da internet móvel. E ao criar o segundo personagem, Eva, ficou claro que a credibilidade da rede neural depende não apenas do rosto em si, mas também do contexto.
Nosso motor de voz já estava funcionando, então a tarefa era exclusivamente animar o rosto. Aika se comunica com os visitantes do site diretamente no navegador via WebSocket, que está conectado ao nosso servidor FastAPI, que por sua vez mantém uma sessão com o Yandex Realtime. Isso garante o modo “fala para fala”, eliminando a necessidade de cadeias separadas de reconhecimento, modelo de texto e síntese.
O servidor transmite áudio não compactado no formato PCM16 a 24 kHz para o navegador em partes (pcm_chunk), e era necessário sincronizar a mímica do avatar com esse fluxo.
Escolha da plataforma para o avatar de IA: Simli vs Anam
Ambos os serviços testados — Simli e Anam — oferecem um modo onde o usuário fornece seu fluxo de áudio, e o serviço gera um vídeo com um rosto animado, sincronizado com o som, retornando a mídia via WebRTC. Assim, o Yandex continua a gerar a fala, e o serviço de avatar é responsável pelo componente visual.
Aspectos técnicos da integração de som
Frequência de amostragem: O Yandex emite som a 24 kHz. O Simli requer 16 kHz, o Anam também foi configurado para 16 kHz, embora suporte outros formatos.
Processamento de áudio-chunks: O som chega em pedaços. Para evitar artefatos nas junções, a posição fracionária e a última amostra são transferidas para o próximo chunk. Isso garante a suavidade da animação, embora a qualidade da recalibração de frequência sem um filtro completo ainda exija melhorias.
Segurança e gerenciamento de sessões
A chave do serviço não chega ao navegador. A página solicita um token de sessão de curta duração ao nosso servidor via POST /voice/avatar-session. O servidor verifica a origin e restringe a emissão de tokens: 6 por hora por IP e 30 por hora no total.
Se o token não for obtido ou o vídeo não iniciar, a página muda para o modo de voz normal. São alocados 8 segundos para a solicitação do token e 15 segundos para o lançamento do SDK. É importante notar que o lançamento bem-sucedido do SDK não garante o aparecimento imediato do primeiro quadro; o rosto aqui é um complemento, não uma função crítica.
Anam oferece dois comandos principais:
endSequence(): chamado após o envio do último fragmento de áudio da réplica.
interruptPersona(): interrompe a fala atual do avatar quando interrompido, após o que endSequence() também é chamado.
Comparação entre Simli (geração antiga) e Anam Cara-4
Comparamos as versões disponíveis para nós: Simli da geração anterior e Anam Cara-4. Esta não é uma comparação exaustiva de todos os recursos, mas uma seleção para uma tarefa específica.
Parâmetro
Simli (geração anterior)
Anam Cara-4
Expressão facial
Os lábios se movem, outras expressões faciais são limitadas
Pisca, sorri, dentes visíveis, inclina a cabeça
Criação de rosto
A partir de uma foto via API da geração anterior
A partir de uma única foto, vídeo de amostra disponível
Subjetivamente, o Anam mostrou expressões faciais mais vivas e naturais. Para nós, este foi um fator decisivo. Em seguida, encontramos uma série de problemas específicos.
Recursos de reprodução de mídia
Áudio: No Simli, o áudio era reproduzido através de um elemento de áudio separado; no Anam, através do mesmo elemento de vídeo. Isso significa que o elemento de vídeo do Anam não pode ser deixado muted, caso contrário, o avatar “falará” sem som.
Resolução: O vídeo frequentemente começava com baixa resolução (384×576) e só depois de alguns segundos mudava para alta (768×1152). A opção sessionOptions.videoQuality: "high" ajudava, mas não garantia o início com alta qualidade.
Atraso na geração de quadros: O Anam precisa receber 0.8 segundos de áudio antes de começar a gerar quadros. Isso nem sempre equivale a 0.8 segundos de espera em tempo real, pois o som pode chegar mais rápido do que é reproduzido.
Gerenciamento de microfone e sessões
Cancelamento de eco: No telefone, enquanto Aika fala, o microfone é desativado para evitar a captura de sua voz pelo alto-falante. No PC, o microfone está ativo, e quando o usuário começa a falar (evento barge_in do Yandex Realtime), o avatar interrompe a fala atual.
Slot de sessão ocupado: No plano gratuito, uma sessão simultânea está disponível. Se o navegador travasse, o slot poderia permanecer ocupado. A solicitação GET /v1/sessions/concurrency ajuda a diagnosticar a ocupação dos slots.
Cancelamento de conexão: Se o usuário clicar em “parar” durante a conexão de vídeo, é necessário finalizar corretamente as operações assíncronas para não deixar uma sessão desnecessária. Para isso, foi introduzido um contador de gerações videoGen.
Problemas com o Safari no iPhone
No iPhone, o vídeo não iniciava no Safari. A hipótese está relacionada às regras de reprodução automática. Uma chamada preliminar de play() no elemento de vídeo com alimentação temporária de fluxo do canvas e remoção do muted ajudou em um teste, mas não é uma solução universal.
Uma longa pausa antes da resposta de um avatar, que olha silenciosamente para o usuário, é sentida de forma muito mais pesada do que sem ele. Inicialmente, o limiar de silêncio (VAD) foi definido para 2,2 segundos para que Aika não interrompesse os usuários que ditavam informações com pausas.
Transferimos a lógica da ponte telefônica para o site: em uma conversa normal, o limiar é de 1500 ms, ao ditar – 2200 ms. Isso permite ajustar dinamicamente a sensibilidade do VAD. As configurações são aplicadas via session.update sem reconexão.
Criação da segunda personagem: Eva
Para a administradora do estúdio Eva, nos deparamos com o problema da “loira de catálogo” em um fundo vazio. O ponto de virada ocorreu quando um interior apareceu atrás dela: lâmpadas quentes, prateleiras, plantas, um plano de fundo desfocado. Isso tornou a imagem muito mais convincente, transformando o “catálogo” em “uma pessoa no local de trabalho”.
Detalhes da criação do fundo e do retrato
Fundo: Usamos um interior pronto em nosso estilo, removendo pessoas com um gerador.
Recorte da personagem: Eva foi recortada usando as ferramentas do macOS Vision (VNGeneratePersonSegmentationRequest com nível .accurate). A borda da máscara foi estreitada e suavizada para eliminar o halo.
Escala: É importante observar a escala dos objetos no fundo para evitar situações cômicas (por exemplo, uma caneca gigante atrás dela). O fundo foi tirado apenas acima da bancada e desfocado para uma lente de retrato.
Resolução: Para Cara-4, é recomendada uma imagem quadrada de 1152×1152. O aumento puro do Real-ESRGAN ×4 deixava a pele muito lisa. Uma combinação de aumento por rede neural com dimensionamento comum, aumento de nitidez e adição de granulação parecia melhor.
Dublagem de Eva
Para Eva, escolhemos uma voz da família LiveTTS do Yandex. No SpeechKit API v3, o modelo é selecionado via "model": "livetts", e a voz e o papel são passados via hints. Para textos longos, o texto era dividido em frases e sintetizado separadamente.
Das sete opções de dublagem de uma frase, escolhemos a voz vera no papel casual. Tivemos que reescrever a frase, pois a síntese errava consistentemente a acentuação.
Gravação de vídeos com avatar
O vídeo de Eva foi gravado usando o mesmo motor de animação que a chamada ao vivo, usando MediaRecorder diretamente de video.srcObject (vídeo e áudio juntos, WebM com VP9 e Opus). Para um início correto da gravação, o fluxo era previamente “acordado” com um segundo de silêncio, para que o vídeo não começasse com uma tela preta.
Perguntas frequentes
O que é um avatar de IA e como ele funciona?
Avatar de IA — é um personagem digital capaz de animar expressões faciais e movimentos labiais de acordo com o áudio fornecido. Ele usa redes neurais para criar uma imagem visual realista que se sincroniza com a fala, tornando a interação mais natural e atraente.
Posso usar minha voz para um avatar de IA?
Sim, a maioria das plataformas, como Anam e Simli, permite que você use seu próprio motor de voz ou áudio pré-gravado. O avatar animará o rosto de acordo com esse fluxo de áudio, mantendo o reconhecimento de sua marca ou persona.
Quais são as principais dificuldades na integração de um avatar de IA?
Entre as principais dificuldades estão a sincronização de áudio e vídeo, o processamento de blocos de áudio, a otimização de latências, a garantia de operação estável em vários dispositivos (especialmente móveis) e a criação de uma imagem visual convincente que corresponda ao contexto e à marca.
Como o fundo afeta a percepção de um avatar de IA?
O fundo desempenha um papel crítico na criação de uma imagem convincente. Um fundo vazio ou inadequado pode fazer o avatar parecer não natural. Um interior que corresponda ao estilo do personagem ou da marca aumenta significativamente o realismo e a confiança no avatar, criando a sensação de uma “pessoa no local de trabalho”.
Quanto custa criar um avatar de IA?
O custo de criação de um avatar de IA pode variar muito dependendo da plataforma escolhida, do nível de personalização, da detalhe das expressões faciais e da necessidade de funções exclusivas. Alguns serviços oferecem modelos de assinatura, enquanto outros podem cobrar por cada minuto de vídeo gerado ou pelo desenvolvimento de um personagem único.
Conclusão
A integração de um avatar de IA é uma ferramenta poderosa para aumentar o engajamento do usuário, mas requer um profundo desenvolvimento técnico. Desde a escolha da plataforma até o ajuste fino de fundos e pausas – cada etapa afeta o resultado final. Vimos que as redes neurais são capazes de dar nova vida às interfaces de voz, mas apenas com atenção cuidadosa aos detalhes.
Se você deseja escalar seu conteúdo e criar vídeos de IA para publicidade, considere as possibilidades da produção neural por assinatura. Isso permite gerar centenas de vídeos, seja UGC de IA para um projeto de criptomoeda ou uma fábrica de vídeos de IA para e-commerce. Estamos prontos para ajudá-lo nisso! Entre em contato conosco para saber como a produção de conteúdo de IA pode transformar seu negócio.
A Anthropic, desenvolvedora da rede neural Claude, está a apertar significativamente as regras de utilização da sua plataforma, que entram em vigor a partir de 12 de novembro. Agora é expressamente proibido usar Claude para “semear” fontes de motores de busca e sistemas de IA com conteúdo enganoso. Isso diz respeito a materiais que distorcem a sua origem, autoria ou independência. Imagine uma rede de sites que se fazem passar por independentes, mas promovem as mesmas afirmações – é exatamente isso que a Anthropic vai combater, procurando garantir a pureza do espaço de informação.
Anthropic aperta as regras: combate a fontes falsas para respostas de IA
Nova secção “Proibição de campanhas enganosas”
A principal mudança na política da Anthropic é a introdução de uma nova secção intitulada “Não participe em campanhas enganosas ou atividades artificiais”. Esta secção estabelece claramente a inadmissibilidade de manipular as fontes das quais os motores de busca ou sistemas de IA obtêm as suas respostas. Por exemplo, a criação de redes de sites que se fazem passar por fontes independentes, mas que confirmam as mesmas declarações, é agora estritamente proibida. Isso é crucial para manter a confiança na informação gerada por redes neurais.
Proibição de usar personas falsas, publicações e avaliações.
Disseminação de conteúdo através de “publicações, websites ou contas falsas ou supostamente independentes” com o objetivo de ocultar a fonte comum.
Proibição de criar ferramentas para campanhas enganosas e vender tais serviços.
Anteriormente, regras semelhantes estavam espalhadas por diferentes secções da política, relativas a eleições, fraude, privacidade e desinformação. Agora, tudo está reunido num só lugar, o que simplifica significativamente a compreensão e aplicação das novas normas.
Lições de setembro: casos reais de engano
A Anthropic não se limita a introduzir novas regras, mas também as apoia com exemplos reais do seu relatório de análise de ameaças de setembro. A empresa identificou cerca de 70 websites que se mascaravam como publicações de notícias locais independentes. Todos eles estavam ligados a uma agência de publicidade de França.
“A operação consistia em usar Claude para criar artigos num formato unificado, cada um contendo três a quatro links internos, para publicação automática.”
Estes artigos, e havia pelo menos 8913 deles em aproximadamente 20 idiomas, foram especificamente concebidos para aumentar a autoridade dos sites nos motores de busca. Embora a maioria deles não tenha obtido uma resposta significativa do público, a Anthropic reagiu prontamente, bloqueando a conta Claude e a organização associada a esta atividade.
Uma mudança interessante afetou a publicação automática de conteúdo. Anteriormente, a “geração e publicação automática de conteúdo para consumo externo” era considerada um cenário de alto risco. Agora, este item foi excluído da lista. Isso não significa permissividade total, mas indica que a Anthropic vê potencial na geração em massa de vídeo por redes neurais e outros formatos de conteúdo, desde que não violem outras regras, especialmente no que diz respeito à desinformação.
A lista de áreas de alto risco que exigem verificação e divulgação agora inclui 11 itens, como aconselhamento jurídico, médico e financeiro, bem como decisões sobre crédito, moradia e emprego. Os requisitos para verificar as recomendações nessas áreas permanecem inalterados: um especialista qualificado deve revisar as conclusões, e os usuários devem ser notificados de que o conteúdo foi criado com a participação de IA. Isso abre novos horizontes para vídeos de IA para publicidade e UGC de IA para projetos de cripto, onde a produção neural por assinatura pode se tornar o padrão.
Google e Anthropic: uma frente comum contra o spam
O Google também está ativamente combatendo a manipulação de respostas de IA generativa na pesquisa, chamando isso de spam. A atualização da documentação de 15 de maio indicou claramente que essas políticas são aplicáveis às respostas de IA generativa. Se o Google aplica suas regras a sites, o que pode levar à diminuição de sua classificação ou remoção dos resultados de pesquisa, a Anthropic age no nível dos usuários do Claude, restringindo ou revogando o acesso. Isso demonstra uma abordagem unificada dos gigantes da tecnologia para garantir a pureza do espaço da informação.
Perguntas Frequentes
O que mudou na política de uso do Claude?
A principal mudança é a proibição do uso do Claude para criar e distribuir conteúdo enganoso que manipule fontes de informação para mecanismos de busca e IA. Uma nova seção sobre “Proibição de campanhas enganosas ou atividades artificiais” foi adicionada.
Por que a Anthropic introduziu essas mudanças?
As mudanças visam combater a desinformação e as manipulações que podem afetar as respostas dos mecanismos de busca e da IA. Esta é uma resposta a casos identificados em que o Claude foi usado para criar redes de sites de notícias falsas.
Como isso afetará a criação de conteúdo de IA?
Isso não proíbe a criação de conteúdo de IA como tal, mas estabelece limites rigorosos para seu uso. Por exemplo, a geração em massa de vídeos por redes neurais ou a criação de avatares de IA com legendas ainda são possíveis, desde que o conteúdo não engane sobre sua origem ou autoria. É importante ser transparente e ético.
O que são áreas de uso de “alto risco” do Claude?
As áreas de alto risco incluem aconselhamento jurídico, médico, financeiro, bem como decisões que afetam crédito, moradia e emprego. Nesses casos, é necessária uma verificação obrigatória por um especialista qualificado e a notificação ao usuário de que o conteúdo foi criado com a ajuda de IA.
A publicação automática de conteúdo agora é proibida?
Não, a publicação automática de conteúdo não é mais considerada de “alto risco”. Isso abre oportunidades para um pipeline de IA de 500 vídeos por dia ou uma fábrica de vídeos de IA para e-commerce, desde que todas as outras regras sejam cumpridas, especialmente as relacionadas à desinformação e manipulação.
Conclusão
A política atualizada da Anthropic é um passo importante para um uso mais ético e responsável da IA generativa. Isso não é apenas uma proteção dos usuários contra a desinformação, mas também a criação de um ambiente mais transparente para o desenvolvimento de tecnologias. Para empresas que usam vídeos de IA para publicidade ou redes neurais para publicidade UGC, isso significa a necessidade de serem ainda mais atentas à origem e apresentação do conteúdo. Vemos que a eficácia da IA versus UGC real continua a crescer, mas com ela cresce também a responsabilidade. É hora de se adaptar e construir um futuro onde a tecnologia sirva para o bem, e não para enganar. Se você está procurando onde encomendar UGC de IA para cripto ou outros projetos, certifique-se de que seu parceiro adere a altos padrões de ética e transparência.
Claude para o editor: o poder da IA no trabalho com documentos e muito mais
A rede neural Claude, desenvolvida pela Anthropic, está ganhando rapidamente impulso, oferecendo recursos exclusivos para trabalhar com dados de texto. Desde o processamento de documentos longos até a geração de conteúdo criativo – esta rede neural, de acordo com os desenvolvedores, é capaz de mudar a abordagem das tarefas editoriais. Mas será que é realmente assim? Testamos sua funcionalidade em tarefas reais para entender onde Claude realmente brilha e onde ainda requer controle humano.
Esta plataforma, que evoluiu de um simples chatbot para um ecossistema poderoso, agora é capaz de aceitar PDFs de até 1000 páginas, trabalhar com planilhas Excel e pesquisar informações de forma eficaz. Produção de conteúdo com IA com Claude torna-se uma realidade, especialmente para aqueles que procuram produção de IA por assinatura ou buscam escalar o impossível.
Evolução de Claude: de chatbot a ecossistema
A Anthropic, fundada em 2021 por ex-funcionários da OpenAI, lançou a primeira versão pública de Claude em 2023. Desde então, a rede neural passou por várias gerações, atingindo a versão Claude 5.5. A linha inclui os seguintes modelos:
Claude Sonnet 5.5: para tarefas diárias, análise de documentos, programação, trabalho com informações e cálculos matemáticos.
Claude Opus 5.5: para tarefas mais complexas e demoradas.
Claude Fable 5.1: o mais poderoso para raciocínio complexo e assistentes autônomos.
Claude Haiku 5.5: o mais rápido e barato para tarefas em massa.
Todos os modelos atuais suportam uma janela de contexto de até 1 milhão de tokens e uma resposta de até 128 mil tokens. No entanto, deve-se lembrar que arquivos, histórico de conversas e dados de serviço também ocupam espaço, reduzindo o limite real.
A versão gratuita do Claude permite usar o chat, fazer upload de documentos e trabalhar com projetos, mas tem um limite flutuante. Os planos pagos oferecem significativamente mais recursos:
Pro: 15 euros por mês (180 euros por ano) mais IVA. Oferece maior volume de trabalho, modelos e ferramentas adicionais.
Max: a partir de 90 euros por mês para usuários intensivos.
Para empresas, estão disponíveis os planos Team e Enterprise com funções de gerenciamento de funcionários, pesquisa corporativa e uma única fatura. A Rússia ainda não está na lista de países oficialmente suportados, mas Claude entende e gera textos em russo perfeitamente, o que o torna atraente para UGC de IA para um projeto de criptomoeda e outras tarefas em russo.
O registro no Claude.ai é simples: via Google ou por um link único enviado por e-mail. A interface é intuitiva, mas para obter os melhores resultados, é importante formular as solicitações da forma mais detalhada possível.
“Reduza o material para 3.000 caracteres. Mantenha os sobrenomes, datas, valores e a conclusão do autor. Não adicione fatos que não estejam na fonte original. Após o texto, liste o que teve que ser removido.”
Essa abordagem permite obter resultados mais precisos e úteis do que simplesmente “reduzir o texto”.
Trabalhando com arquivos e projetos: escalar era impossível — agora é possível
Claude suporta o upload de arquivos nos formatos PDF, DOCX, CSV, TXT, HTML, ODT, RTF, EPUB, JSON, bem como imagens JPEG, PNG, GIF, WebP. É possível adicionar até 20 arquivos por chat, com tamanho máximo de 500 MB cada. Documentos PDF de até 100 páginas são analisados considerando texto e imagens; documentos mais longos, apenas o texto. Isso é crítico se você precisa de geração de 100 vídeos ou até mesmo de um pipeline de IA para 500 vídeos por dia, já que o processamento gráfico em documentos grandes é limitado.
A função “Projetos” permite criar uma base de conhecimento a partir de documentos, texto e código, à qual Claude recorrerá ao executar tarefas. Por exemplo, você pode definir instruções gerais:
Responda em português.
Não altere a grafia dos nomes.
Para cada saída, indique o documento e a página.
Se não houver dados, informe diretamente.
Isso aumenta significativamente a eficiência da IA em comparação com o UGC real, pois a rede neural se torna mais previsível e gerenciável.
Habilidades de Claude: automação da rotina
As habilidades em Claude são pastas com instruções e scripts que a rede neural aplica quando considera apropriado para a tarefa. Isso permite automatizar processos repetitivos e acelerar significativamente o trabalho, por exemplo, na geração em massa de vídeos por IA ou na criação de anúncios em vídeo por IA.
Testando Claude: o que a rede neural pode fazer na prática
Testamos Claude em várias tarefas típicas de um editor:
Análise de PDF volumoso: Claude comparou com sucesso cenários econômicos de um relatório de 229 páginas do Banco da Rússia, mas foi necessário um esclarecimento para a correspondência exata dos indicadores. Isso ressalta a necessidade de verificar as respostas, especialmente quando se trata de dados financeiros.
Navegação por aplicativos: A rede neural criou um breve navegador para dez aplicativos, mas foi necessário um comando adicional para a formatação precisa.
Edição de texto: Claude reduziu o texto, mantendo os números, mas perdeu uma ressalva importante sobre a natureza temporária da desaceleração econômica. Ao trabalhar com avatar de IA com legendas ou dublagem com vozes de IA, tais nuances podem ser críticas.
Trabalho com tabelas: O modelo encontrou corretamente as quedas de receita e calculou o custo do pedido, indicando a ausência de dados. Era importante solicitar antecipadamente as fórmulas e a lista de lacunas.
Reconhecimento de imagem: Claude reconheceu uma pizza e criou uma receita, além de reconhecer o texto em um bolo com um pedido de demissão. No entanto, para pequenas inscrições e superfícies curvas, recomenda-se a verificação manual.
Argumentação: A rede neural refutou com sucesso o autor do raciocínio sobre adaptações cinematográficas, mas cometeu um erro factual ao chamar o filme “Os Irmãos Karamazov” de 1968 de série. Isso prova que deepfake-eticamente deve-se usar apenas fatos verificados.
Custo da API: quanto custa 1 minuto de vídeo AI?
Para trabalhar com a API Claude, são usadas tarifas separadas. Por exemplo, Claude Sonnet 5.5 custa 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 dólares por milhão de tokens de saída. Fable 5.1 – 10 e 50 dólares, respectivamente. Haiku 5.5 – de 0,10 e 0,50 dólares. Essas despesas não estão incluídas na assinatura Max e são pagas separadamente. Isso é importante considerar ao planejar a geração de vídeo por texto ou usar a API de geração em massa para vídeos AI para publicidade.
Perguntas frequentes
O que é Claude e como ele difere do ChatGPT?
Claude é uma rede neural da Anthropic, focada na análise profunda de documentos longos e raciocínio complexo. Ao contrário do ChatGPT, Claude frequentemente demonstra maior precisão no trabalho com textos volumosos e possui um sistema mais flexível de projetos e habilidades.
É possível usar Claude para criar comerciais de AI?
Sim, Claude pode ser útil na fase de criação de roteiros, processamento de informações textuais para personagens AI animados e clipes AI com troca de rosto. No entanto, para um vídeo AI para publicidade completo, será necessária a integração com outras ferramentas.
Quanto custa uma criatividade de IA ou um minuto de vídeo AI?
O custo depende do modelo Claude utilizado, do volume de tokens, bem como da complexidade da tarefa. Para cálculos precisos, é necessário estudar as tarifas da API. Por exemplo, o custo de 1 minuto de vídeo AI pode variar dependendo de quanto texto precisa ser processado e gerado.
Onde encomendar AI UGC para criptomoedas?
Claude pode ser uma excelente ferramenta para criar AI UGC para projetos de criptomoedas, ajudando a gerar textos, analisar dados e até mesmo criar roteiros para publicidade UGC. Para encomendar serviços de criação de conteúdo AI para projetos de criptomoedas, recomenda-se entrar em contato com agências especializadas ou freelancers que trabalham com redes neurais.
Claude é um análogo do Synthesia?
Claude e Synthesia resolvem tarefas diferentes. Claude foca na análise e geração de texto, enquanto Synthesia se especializa na criação de vídeos com avatares AI realistas. Claude pode ser usado para escrever roteiros que serão posteriormente implementados no Synthesia.
Conclusão
Claude é uma ferramenta poderosa para quem trabalha regularmente com grandes volumes de informação textual e procura automatizar tarefas rotineiras. Os seus pontos fortes incluem a análise de documentos, o trabalho em projetos e a capacidade de raciocínio complexo. No entanto, como qualquer rede neural, Claude exige uma verificação cuidadosa dos resultados, especialmente onde a alta precisão é importante. Para os editores que procuram a eficiência da IA no seu trabalho, Claude oferece oportunidades únicas para a produção neural por subscrição. Contacte-nos para discutir como Claude pode transformar o seu fluxo de trabalho e ajudar a escalar o impossível.
Em um mundo onde velocidade e eficiência desempenham um papel fundamental, a Melius, uma plataforma para criar campanhas publicitárias, imagens e vídeos usando inteligência artificial, está fazendo um verdadeiro avanço. A empresa anunciou que levantou US$ 25 milhões em investimentos, o que destaca o enorme potencial da geração de vídeo com IA na indústria moderna. Este significativo influxo financeiro inclui uma rodada Série A de US$ 20 milhões liderada pela CRV e uma rodada inicial de US$ 5 milhões da General Catalyst. Fundada por ex-engenheiros da Ramp, a Melius demonstra um crescimento impressionante, atingindo mais de US$ 1 milhão em receita anual em apenas dois meses após sair do modo furtivo em julho.
O cofundador da Melius, Juwon Kim, reconhece que o caminho da empresa não foi fácil. Inicialmente, há mais de um ano, a equipe, composta por Juwon Kim, Yang Kim e Arnav Ramu (todos ex-engenheiros da Ramp), focou na criação de uma ferramenta para otimizar os gastos com publicidade.
No entanto, como Kim observa, seis meses depois ficou claro que a ideia original não “tinha futuro”.
“Destruímos completamente toda a base de código; queimamos tudo”, disse Kim ao TechCrunch.
Este passo decisivo permitiu que a Melius se reorientasse para uma tarefa muito maior: o desenvolvimento de ferramentas para a geração de ativos criativos e campanhas publicitárias. Isso marcou o início de uma nova era para a empresa, criando um “laboratório de agentes para trabalho criativo”.
Melius no ambiente competitivo da produção de IA
O mercado de geração de criativos com IA está se desenvolvendo rapidamente. Entre os concorrentes da Melius, destacam-se projetos como a Higgsfield, que foi avaliada em US$ 5,4 bilhões em agosto e demonstra uma receita anual de mais de US$ 700 milhões. Existem também players menores, como Krea e Flora AI. Juwon Kim não vê isso como um problema, enfatizando o enorme potencial do mercado.
Higgsfield: Avaliação de US$ 5,4 bilhões, receita anual de mais de US$ 700 milhões.
Krea: Uma startup jovem na área de geração de IA.
Flora AI: Outro player que cria criativos com IA.
“Há muitos players, e isso é bastante emocionante”, observou Kim. “Isso significa que há clientes a serem conquistados e há demanda neste espaço.” Isso confirma nossa posição de que o custo de um criativo de IA hoje é significativamente menor do que a produção tradicional, o que abre enormes oportunidades para a geração em massa de vídeos por redes neurais.
Do sonho do YouTube aos avatares de IA: a motivação pessoal do fundador
É interessante que por trás da decisão dos ex-engenheiros da Ramp de se envolverem na geração de anúncios esteja a história pessoal de Juwon Kim. Ele se descreve como um influenciador de mídia social e sonhava em criar vídeos curtos desde a infância. “Eu me esforcei para fazer vlogs”, lembra Kim. “Meu pai era ótimo com o FinalCut Pro, mas eu não.”
Essas primeiras tentativas não tiveram sucesso, mas sua paixão pela mídia digital permaneceu. Agora, com a Melius, Kim está construindo a ferramenta que sempre sonhou: uma plataforma onde qualquer pessoa, de um diretor criativo experiente a um novato, pode transformar suas ideias em realidade, usando a geração de vídeo a partir de texto.
Isso permitirá escalar a criação de conteúdo de uma forma que antes era impossível, tornando a produção neural por assinatura acessível a todos que buscam a eficiência da IA versus o UGC real.
Perguntas Frequentes
Pergunta
Resposta
O que é a Melius e quais serviços ela oferece?
A Melius é uma plataforma de IA para a geração de campanhas publicitárias, imagens e vídeos. Ela permite que os usuários criem ativos criativos usando inteligência artificial, o que simplifica e acelera significativamente o processo de produção de conteúdo.
Quanto investimento a Melius atraiu?
A Melius atraiu um total de US$ 25 milhões: US$ 20 milhões na rodada Série A e US$ 5 milhões na rodada inicial.
Quem fundou a Melius?
A Melius foi fundada por ex-engenheiros da Ramp: Juwon Kim, Yang Kim e Arnav Ramu.
Qual é a receita anual da Melius?
A Melius atingiu mais de US$ 1 milhão em receita anual em apenas dois meses após sair do modo furtivo em julho.
A Melius tem concorrentes no mercado de geração de anúncios com IA?
Sim, a Melius tem concorrentes, como Higgsfield, Krea e Flora AI. No entanto, os fundadores da Melius estão confiantes de que o mercado é grande o suficiente para vários players.
Conclusão
A história da Melius é um exemplo claro de como a flexibilidade e a visão podem levar ao sucesso no mundo em rápida mudança da tecnologia. Ao abandonar a ideia original, a equipe criou uma plataforma que não apenas atrai investimentos significativos, mas também promete revolucionar o vídeo de IA para publicidade. Vemos como a rede neural transforma a criação de conteúdo, tornando possível um pipeline de IA de 500 vídeos por dia e oferecendo novas oportunidades para escalar processos criativos.
Se você quer saber onde encomendar UGC de IA para um projeto de cripto ou como gerar 100 vídeos com redes neurais, a Melius demonstra que o futuro já chegou. Junte-se a esta neuro-revolução e entre em contato conosco para descobrir como a IA pode escalar sua produção de conteúdo!
As redes neurais estão mudando o mundo, e a área de PR não é exceção. Imagine: você se comunica com uma cópia digital de uma pessoa que responde a perguntas exatamente como o original. Foi exatamente isso que aconteceu quando Alex Woika, chefe de assuntos corporativos da startup Synthesia, apresentou seu AI-avatar interativo. Não é apenas um texto gerado por uma rede neural, mas um verdadeiro avanço que nos faz pensar sobre o futuro das comunicações e como um AI-avatar interativo pode mudar nossa interação com a informação.
Synthesia: de US$ 100 milhões em ARR à criação de gêmeos digitais
A Synthesia é um grande player no mercado de AI-avatars, ao lado de empresas como D-ID, HeyGen e Colossyan. Este ano, a startup atingiu uma avaliação de US$ 4 bilhões, e no ano passado, sua receita recorrente anual (ARR) ultrapassou US$ 100 milhões.
Sua principal tarefa é ajudar as empresas a criar vídeos de treinamento interativos usando AI-avatars. Recentemente, a Synthesia lançou o produto Roleplay Sessions, que permite que funcionários, por exemplo, pratiquem apresentações comerciais com um AI-avatar interativo que fornece feedback e avalia suas respostas. Isso não é mais apenas a geração de 100 vídeos, mas uma ferramenta completa para aprendizado e desenvolvimento.
Como um AI-avatar de jornalista é criado: processo e tecnologias
Criar um AI-avatar pessoal é um processo fascinante. Fui convidada a fazer minha cópia digital e, claro, aceitei. Afinal, é uma oportunidade de ver como funciona a produção neural por assinatura.
Para isso, visitei um mini-estúdio de cinema no escritório da Synthesia, onde foram tiradas muitas fotos e gravada uma amostra de voz de dois minutos. Foram criados dois tipos de avatares:
Avatares pessoais: simplesmente reproduzem qualquer roteiro dado.
Avatares interativos: podem ouvir e responder, treinados com informações específicas.
“Minha mãe chamou de ‘incrível’, o que é um grande elogio vindo dela. Ela e meu pai tentaram fazer perguntas ‘que só eles poderiam saber’ sobre mim – mas o modelo não respondia, redirecionando-os sempre para a história de uma fraude de capital de risco. ‘Não me lembro de ter dado à luz dois de vocês’, ela brincou depois de testar o modelo.”
A pilha tecnológica do meu avatar inclui os modelos de vídeo e voz proprietários da Synthesia, mas a empresa também permite que os clientes escolham alternativas de outros laboratórios, como Cartesia, ElevenLabs, Google ou OpenAI. As empresas podem hospedar seus avatares em qualquer nuvem ou pagar à Synthesia pelo hosting. Isso abre possibilidades ilimitadas para a produção de conteúdo AI.
A base tecnológica do avatar interativo
O avatar interativo funciona graças a uma combinação de vários modelos:
Voz para texto (Voice-to-text): converte a fala do usuário em texto.
Modelo de linguagem de agente: analisa o texto e toma decisões com base nele.
Texto para voz (Text-to-voice): gera uma resposta de áudio.
Modelo de vídeo (desenvolvido pela Synthesia): anima o avatar durante a conversa.
Isso permite criar um avatar de IA com legendas e dublagem com vozes de IA, o que o torna ideal para vídeos de IA para publicidade e geração em massa de vídeos por redes neurais.
Tipos de produtos Synthesia: de avatares clássicos a API
A Synthesia oferece três tipos principais de produtos que permitem escalar o impossível — agora é possível:
Plataforma para criação e distribuição de vídeo: avatares clássicos que dublam um roteiro pré-definido. Ideal para criar comerciais de IA.
Plataforma de agente Sessions: interação interativa com avatares em pesquisas ou jogos de RPG.
Plataforma API: permite combinar modelos de vídeo e voz da Synthesia com outras tecnologias para criar avatares e produtos interativos únicos. Isso abre caminho para a geração em massa via API e a criação de UGC de IA para projetos de criptomoedas.
O futuro do jornalismo e avatares de IA: questões éticas
A criação do meu avatar levou vários dias. Primeiro, testei avatares pessoais para avaliar a qualidade da voz. Ela se mostrou bastante precisa, e fiquei feliz que não transmitiu a rouquidão que eu tinha durante a gravação.
Meus amigos, não relacionados à tecnologia, acharam isso interessante e um pouco assustador. Meu avatar interativo se mostrou determinístico, ou seja, ele respondia apenas a perguntas relacionadas ao tema em que foi treinado — meu artigo sobre fraude de capital de risco. Isso levanta questões importantes sobre o futuro do jornalismo.
As pessoas estarão dispostas a assistir a notícias apresentadas por avatares?
Os avatares podem complementar ou até mesmo substituir jornalistas?
Os executivos de empresas quererão se comunicar com um avatar de IA de um jornalista, em vez de uma pessoa?
O principal aspecto do jornalismo é a confiança, e isso não pode ser transmitido à IA. No entanto, fora do jornalismo, a ideia de se clonar pode ser muito atraente. Imagine: você está de férias, e sua cópia digital continua trabalhando, respondendo a perguntas. Isso não é mais ficção, mas uma realidade que permite criar clipes de IA com troca de rosto e onde a rede neural escreve roteiros e edita. Esta é uma fábrica de vídeos de IA para e-commerce que pode produzir 500 vídeos por dia.
Perguntas Frequentes
Quanto custa 1 minuto de vídeo AI?
O custo de 1 minuto de vídeo AI pode variar muito dependendo da plataforma escolhida, da complexidade do avatar, da qualidade da narração e de recursos adicionais. A Synthesia oferece vários planos de preços que podem incluir produção neural por assinatura, tornando-o acessível para diferentes orçamentos. Em média, o custo pode começar em alguns dólares por minuto e chegar a dezenas, ou até centenas de dólares para soluções personalizadas.
O que é produção de conteúdo AI?
Produção de conteúdo AI é o processo de criação de conteúdo de mídia (vídeo, áudio, texto, imagens) usando inteligência artificial. Isso inclui geração de vídeo a partir de texto, criação de personagens AI animados, narração com vozes de IA e até mesmo escrita de roteiros. O objetivo é automatizar e acelerar a criação de conteúdo, aumentando sua eficiência e reduzindo custos. Isso permite alcançar a eficiência da AI versus UGC real.
Onde encomendar vídeo AI para um projeto de cripto?
Para um projeto de cripto, onde a velocidade e a escalabilidade são importantes, a produção de vídeo AI é a solução ideal. Você pode recorrer a plataformas como Synthesia, HeyGen ou Colossyan, que oferecem serviços de criação de AI UGC para projetos de cripto. Essas empresas fornecem ferramentas para geração em massa de vídeo por rede neural, criação de avatares AI com legendas e rápida adaptação de conteúdo para diversas campanhas de marketing. Também é possível usar a API de geração em massa para integrar vídeos AI em seus próprios sistemas.
Conclusão
O mundo está mudando, e a rede neural está se tornando uma parte integrante de nossas vidas. A criação de avatares AI interativos não é apenas uma novidade tecnológica, mas um passo para o futuro, onde renderização e deepfake ético se tornam conceitos-chave. Embora eu tenha sentimentos mistos sobre meu duplo digital, vejo um enorme potencial nesta tecnologia para negócios e comunicações.
Estamos no limiar de uma nova era, onde quanto custa uma criatividade de IA será determinado não por horas de trabalho, mas pela eficiência dos algoritmos. Junte-se a nós para saber mais sobre como a IA está mudando o mundo! Assine nossa newsletter para não perder novos artigos sobre as tecnologias do futuro.
No mundo da inteligência artificial, uma séria discussão está se formando: devemos desacelerar o ritmo de desenvolvimento ou continuar avançando sem olhar para trás? Em meio aos planos do CEO da Anthropic, Dario Amodei, de “desenvolver tecnologias de ponta moderadamente” (pace the frontier) e às declarações do CEO da Nvidia, Jensen Huang, sobre a desnecessidade de regulamentação, surge a questão: quão sérias são as intenções dos líderes da indústria, como Amodei e Sam Altman da OpenAI, em relação à desaceleração?
Desaceleração do progresso da IA: mito ou realidade?
No último podcast TechCrunch Equity, Kirsten Korosec, Sean O’Kane e Anthony Ha discutiram essas opiniões conflitantes. Anthony Ha ficou surpreso com quantos líderes da indústria apoiaram o plano de Amodei.
No entanto, Sean O’Kane observou que o plano parece vago e carece de detalhes, o que levanta dúvidas sobre sua viabilidade.
Falta de regulamentação e escolha do consumidor
“O governo federal, neste momento, certamente não está ansioso para aplicar a regulamentação de forma ampla, muito menos em casos específicos”, disse Sean O’Kane, enfatizando que as leis existentes nem sempre são eficazes em um ambiente tecnológico em rápida mudança.
Ele também observou que há praticamente nenhuma escolha do consumidor no mercado de soluções de IA, o que poderia servir como alavanca para pressionar as empresas.
“Não parece que a escolha do consumidor esteja afetando muito este mercado no sentido de que, se uma dessas empresas fizer algo realmente ruim, elas verão as consequências em termos de cancelamentos ou algo assim”, acrescentou O’Kane.
Isso significa que mesmo erros graves de grandes players podem não levar a perdas financeiras significativas devido à lealdade dos clientes corporativos e aos enormes investimentos.
Jensen Huang e a posição da Nvidia
O chefe da Nvidia, Jensen Huang, se manifestou publicamente contra a desaceleração, apoiando o ponto de vista de Donald Trump de que os temores sobre a IA são uma “farsa” e que a regulamentação é desnecessária.
Sua posição levanta questões, dado que a Nvidia é uma das principais beneficiárias do rápido desenvolvimento das tecnologias de IA, fornecendo o hardware necessário para renderização e treinamento de redes neurais.
Por que a Nvidia se opõe à desaceleração?
Interesses econômicos: O rápido crescimento da IA está diretamente correlacionado com o aumento da demanda por processadores gráficos da Nvidia. Uma desaceleração pode afetar negativamente suas receitas.
O papel do “adulto na sala”: Sean O’Kane acredita que Huang se posiciona como o “adulto na sala”, buscando ser um elo útil entre a indústria e a administração. Isso lhe permite influenciar decisões e moldar a agenda.
Ausência de concorrência direta: A Nvidia não desenvolve modelos de IA finais, mas fornece infraestrutura, portanto, os riscos diretos de IAs “inseguras” são menores para eles.
Propostas específicas para “desenvolvimento moderado”
Kirsten Coroset mencionou propostas para “desenvolvimento moderado”, que incluem:
Envolver avaliadores terceirizados independentes para monitorar a segurança da IA dentro de empresas como Anthropic e OpenAI.
Coordenação entre grandes empresas de IA em países democráticos para desenvolver padrões e restrições de segurança unificados.
Coordenação internacional de esforços para regulamentar a IA.
No entanto, como observou Coroset, essas propostas carecem de especificidade. Não está claro quem atuará como avaliadores independentes, quais padrões exatos serão aplicados e como a cooperação internacional será implementada.
Isso cria a sensação de que as declarações sobre “desaceleração” podem ser mais declarativas do que práticas.
Pipeline de IA: do texto ao vídeo em segundos
Enquanto as discussões sobre regulamentação continuam, a indústria de geração de vídeo por IA demonstra taxas de crescimento sem precedentes. Empresas como a Synthesia e outros players do mercado oferecem soluções para geração em massa de vídeo por rede neural, o que abre novos horizontes para os negócios.
Vemos como as redes neurais permitem criar anúncios de IA, personagens de IA animados e até mesmo avatares de IA com legendas e dublagem por vozes de IA.
Vantagens da produção por IA:
Velocidade: O pipeline de IA é capaz de produzir centenas de vídeos por dia, o que era impossível de escalar – agora é possível.
Economia: O custo de 1 minuto de vídeo de IA é significativamente menor do que a produção tradicional. Isso torna a produção neural por assinatura acessível até mesmo para pequenas empresas.
Personalização: A capacidade de gerar vídeo a partir de texto e usar a API de geração em massa permite criar conteúdo exclusivo para cada cliente.
Eficiência: A eficiência da IA versus UGC real (Conteúdo Gerado pelo Usuário) em alguns casos pode ser maior, especialmente ao lidar com grandes volumes de conteúdo.
Essas tecnologias são ativamente usadas no e-commerce, para publicidade UGC de IA e até mesmo em projetos de criptografia, onde a comunicação rápida e eficaz com o público é necessária.
A capacidade de uma rede neural escrever roteiros e editar vídeos reduz significativamente o tempo e os custos de criação de conteúdo.
Perguntas Frequentes
O que é produção de conteúdo com IA?
A produção de conteúdo com IA é o processo de criação de conteúdo de vídeo, áudio e texto usando tecnologias de inteligência artificial. Isso inclui a geração de vídeo a partir de texto, a criação de personagens de IA animados, a dublagem com vozes de IA e até mesmo a rede neural escrevendo roteiros e editando.
Quanto custa uma criatividade de IA?
O custo de uma criatividade de IA pode variar dependendo da complexidade, duração e recursos utilizados. No entanto, em geral, o custo de 1 minuto de vídeo de IA é significativamente menor do que os métodos de produção tradicionais, tornando-o acessível para uma ampla gama de empresas, incluindo startups e projetos na área de criptomoedas.
Para UGC de IA para projetos de cripto, você pode entrar em contato com plataformas e estúdios especializados que oferecem serviços de geração em massa de vídeos por rede neural. Muitos deles fornecem produção neural por assinatura e usam API de geração em massa para criar conteúdo adaptado às necessidades específicas da indústria de cripto.
Conclusão
A discussão sobre a desaceleração do desenvolvimento da indústria de IA, embora importante para garantir a segurança, enfrenta interesses pragmáticos e a falta de mecanismos claros de implementação. Ao mesmo tempo, a geração de vídeo por IA continua a se desenvolver rapidamente, oferecendo às empresas oportunidades sem precedentes para a criação de conteúdo.
Em vez de uma desaceleração, provavelmente veremos uma intensificação da concorrência e o surgimento de novas soluções ainda mais eficazes para a produção de IA. Quer saber como os vídeos de IA para publicidade podem escalar seu negócio? Entre em contato conosco para discutir as possibilidades de uma fábrica de vídeos de IA para e-commerce e a geração de 100 vídeos para suas campanhas de marketing.
Na era da geração em massa de vídeo por IA e outros tipos de conteúdo, muitas empresas enfrentam um problema: suas novas páginas, criadas especificamente para melhorar a visibilidade na pesquisa de IA, não são indexadas e não trazem o resultado esperado. Por que isso acontece e como construir um fluxo de trabalho eficaz para vídeos de IA para publicidade e outros formatos? A resposta reside na compreensão não apenas das lacunas de conteúdo, mas das lacunas de solução.
O problema da “paridade de conteúdo” na pesquisa de IA
Um dos clientes descobriu que suas novas páginas, criadas para a pesquisa de IA, não estavam sendo indexadas pelo Google. A equipe seguiu todas as recomendações: analisou as respostas da IA, estudou os concorrentes, identificou lacunas e criou conteúdo mais abrangente. No entanto, no Google Search Console, essas páginas tinham o status de “Rastreado – atualmente não indexado”.
“A indexação leva tempo”, disse o consultor de SEO, mas já havia passado um mês.
O problema estava na chamada “paridade de conteúdo”. O conteúdo era de alta qualidade e bem organizado, mas apenas repetia informações já existentes, sem adicionar nada de novo. Isso não levava a um ganho de informação, que é tão valorizado pela IA.
Diferenças entre ganho de informação e lacunas competitivas
Lacunas competitivas: é o que você não tem, mas seus concorrentes têm. Preencher essas lacunas é importante, mas nem sempre suficiente para um ganho de informação.
Ganho de informação: é uma informação nova e única que ajuda o usuário ou a IA a tomar uma decisão.
Lacunas de solução: a chave para um conteúdo eficaz
Em vez de apenas preencher lacunas competitivas, é necessário focar nas lacunas de solução. Esta é a informação que o usuário ou o LLM precisa para tomar uma decisão, mas que nem você nem seus concorrentes possuem.
Exemplo: “Melhor resort familiar em Cancún”
A consulta “Qual é o melhor resort familiar all-inclusive na praia em Cancún?” não é apenas um conjunto de palavras-chave. É um pedido de decisão. O sistema de IA deve avaliar os critérios: “all-inclusive”, “familiar”, “na praia”.
“All-inclusive”: não é tão simples quanto parece
A definição de “tudo incluído” é frequentemente vaga. O marketing vende bem a promessa, mas define mal os limites. Por exemplo, um resort indica nas FAQs que o pacote inclui alojamento, alimentação, bebidas, desporto, entretenimento e programas infantis, mas as excursões e tratamentos de spa podem ter um custo adicional.
Outro resort dedica uma página inteira aos serviços “tudo incluído”, mas a definição exata do que está incluído é difícil de encontrar.
O problema não é a falta de conteúdo, mas o facto de não resolver completamente o critério. O utilizador ou a IA tem de montar a definição por partes para perceber onde termina o “tudo incluído” e começam os “custos adicionais”.
“Familiar”: o que se esconde por trás das belas palavras
Uma situação semelhante acontece com o “familiar”. Um resort pode ter uma excelente secção para crianças e famílias, mas a descrição do programa para adolescentes de 14-17 anos pode ser demasiado geral. Os pais querem saber os detalhes: é uma creche supervisionada ou atividades opcionais? Quais são os horários de funcionamento? Que atividades? Os adolescentes saem do recinto? Qual é o nível de supervisão? Estas perguntas ficam sem resposta.
As ferramentas de análise de conteúdo podem mostrar que o resort tem uma “forte cobertura temática” para programas para adolescentes. Mas os pais não avaliam a arquitetura do conteúdo, tomam uma decisão que satisfaz as necessidades da sua família.
Uma nova abordagem à criação de conteúdo: dos critérios ao conhecimento
Para criar conteúdo que seja realmente indexado e útil, é necessário mudar a abordagem. Em vez de apenas gerar conteúdo, devemos:
Definir a solução do cliente: O que o cliente ou LLM está a tentar resolver?
Identificar os critérios de solução: Que critérios são importantes para tomar esta decisão?
Encontrar provas existentes: Onde está a informação que suporta estes critérios?
Descobrir lacunas nas provas: Que informação está em falta?
Qualificar as lacunas: É uma lacuna de conhecimento, fragmentação de informação ou ausência intencional?
Adquirir conhecimento: Se a informação não existe, como obtê-la?
Validar: Verificar a precisão e a completude da informação.
Criar conteúdo: Usando IA, transformar o conhecimento em conteúdo.
Onde obter novos conhecimentos?
A IA pode analisar milhares de páginas, mas não pode “produzir” um facto organizacional. Se a política de supervisão do programa para adolescentes não estiver documentada, o modelo não o saberá. Se ninguém mediu a distância real do quarto à praia, a IA não criará esse conhecimento.
As respostas podem estar em:
Chamados de suporte ao cliente
Transcrições de call centers
Consultas de pesquisa interna do site
Registros de CRM
Documentação do produto
Pesquisas
Materiais de treinamento
Na mente de funcionários especialistas
Às vezes, até mesmo Reddit, avaliações, fóruns e outras comunidades onde as pessoas discutem detalhes que as empresas perdem são úteis. Por exemplo, um resort se descreve como “familiar”, e um pai frustrado explica o que aconteceu quando tentou inscrever uma criança de três anos no clube infantil.
AI e o futuro do conteúdo
A AI reduziu significativamente o custo de transformar conhecimento em conteúdo. Agora, a produção neural por assinatura ou um pipeline de AI de 500 vídeos por dia tornaram-se uma realidade. No entanto, isso não elimina a necessidade de adquirir conhecimento. A geração de vídeo a partir de texto ou a API de geração em massa não criam fatos; elas apenas processam dados existentes.
A vantagem se move para cima na cadeia: para uma melhor compreensão das decisões do cliente, identificando critérios que outros perderam, revelando conhecimento operacional oculto dentro da organização, conectando-o aos seus produtos e experiência, e validando a resposta antes da publicação. Não se trata apenas de criar comerciais de AI ou UGC de AI para um projeto de cripto, mas de criar valor.
Às vezes, isso significa analisar consultas, às vezes, ouvir chamadas de suporte ao cliente, às vezes, descobrir que os usuários do Reddit estão respondendo a uma pergunta que a empresa nunca abordou. E às vezes, significa algo que parece antiquado: conversar com um especialista e adquirir novos conhecimentos.
A AI pode nos ajudar a descobrir uma lacuna, organizar evidências e transformar o conhecimento adquirido em conteúdo útil. Mas para um verdadeiro ganho de informação, sempre deve haver algo a ser adquirido.
A paridade de conteúdo é a criação de conteúdo que repete quase completamente informações já disponíveis em concorrentes ou outras fontes. É prejudicial para o SEO porque os motores de busca, especialmente a pesquisa de AI, procuram informações únicas, valiosas e novas (ganho de informação) que ajudem o usuário a tomar uma decisão, e não apenas copiem o que já foi dito. Esse tipo de conteúdo frequentemente não é indexado ou tem um ranking baixo.
Como a AI pode ajudar na criação de conteúdo que gera ganho de informação?
A AI pode acelerar significativamente muitas etapas da criação de conteúdo: desde a análise de concorrentes e a identificação de lacunas existentes até a organização de evidências e a transformação de conhecimento em conteúdo. No entanto, a AI não pode criar novos conhecimentos únicos por si só. É uma ferramenta poderosa para processar e estruturar informações, mas a contribuição humana na forma de pesquisa, conhecimento especializado e compreensão das necessidades do usuário permanece criticamente importante para alcançar o ganho de informação.
Lacunas competitivas são aquelas áreas de conteúdo onde seus concorrentes têm informações e você não. Preencher essas lacunas ajuda a alcançar seus concorrentes. Lacunas de solução são informações que o usuário (ou IA) precisa para tomar uma decisão importante, mas que nem você nem seus concorrentes possuem, ou estão fragmentadas e incompletas. Focar nas lacunas de solução permite criar conteúdo verdadeiramente valioso e único.
Domine novas abordagens para a criação de conteúdo, para que seu avatar de IA com legendas ou clipes de IA com troca de rosto não apenas gerem vídeos, mas também tragam benefícios reais. Descubra como a rede neural escreve roteiros e edita, enquanto você se concentra no principal – no conhecimento. Saiba quanto custa uma criatividade de IA ou o custo de 1 minuto de vídeo de IA, e como maximizar o ROI, criando conteúdo que realmente resolve os problemas dos clientes.
