No mundo moderno, onde a tecnologia se desenvolve a uma velocidade incrível, a OpenAI está implementando «melhorias» controversas em criativos de publicidade, alterando títulos e links sem supervisão humana. Simultaneamente, gigantes da mídia, incluindo CBS e CNN, estão ativamente firmando parcerias com casas de apostas, o que levanta questões sobre os limites da ética e da transparência antes das eleições. Essas mudanças estão moldando uma nova realidade para arbitradores e profissionais de marketing digital, oferecendo tanto oportunidades sem precedentes quanto riscos significativos.
OpenAI e «melhorias» na publicidade: automação ou perda de controle?
Desde o lançamento de sua plataforma de publicidade no início do ano, a OpenAI tem enfatizado a importância de uma publicidade segura e relevante. No entanto, as recentes «melhorias» nos criativos de publicidade, que podem afetar tudo – do título ao link de destino, levantam sérias preocupações.
Essencialmente, isso significa a potencial exclusão do controle humano do processo de tomada de decisão sobre os criativos. Nós, como arbitradores digitais, vemos isso como uma faca de dois gumes.
Por um lado, a automação pode reduzir o CPM e simplificar a escalabilidade. Por outro lado, sem testes adequados e estatísticas transparentes, isso pode levar ao desperdício de orçamento.
Mídia e jogos de azar: uma nova era de parcerias
De mercados de previsão a casas de apostas esportivas diretas
«Anteriormente, a mídia justificava a colaboração com mercados de previsão como Kalshi e Polymarket dizendo que não eram exatamente jogos de azar. Mas agora a CBS está abertamente fazendo parceria com a DraftKings, exibindo sua marca no ar durante as eleições», relata o Status.
A CNBC foi a primeira organização de notícias a colaborar com a Kalshi, integrando dados de previsão em suas notícias. Agora, CBS, CNN, Fox News e Associated Press também têm acordos com a Kalshi.
A Substack e a Dow Jones, empresa-mãe do The Wall Street Journal, colaboram com a Polymarket. Esses «mercados de previsão» negam ser casas de apostas, embora aceitem apostas esportivas e colaborem com ligas esportivas.
Mas agora a CBS está dando o próximo passo, colaborando diretamente com a DraftKings, o que significa a integração aberta de uma marca de apostas no conteúdo de notícias.
Patrocínios esportivos: uma nova economia de alcance
Em meio à crescente pressão sobre os profissionais de marketing para provar a rentabilidade da publicidade, os gastos com espaços publicitários tradicionais durante os jogos da NBA não são mais uma escolha óbvia, como relata a Digiday. Em vez disso, os patrocínios estão se tornando uma forma cada vez mais popular para as marcas criarem associações com a NBA e seus jogadores, indo além dos intrusivos comerciais de 30 segundos.
A Ledger, uma empresa de blockchain, fechou um acordo com o San Antonio Spurs. De acordo com a empresa, os fãs do Spurs são 4,8 vezes mais propensos a nomear a Ledger como a empresa líder em sua categoria e duas vezes mais propensos a preferi-la aos concorrentes. Esta é uma matemática real que prova a eficácia.
No entanto, grandes parcerias esportivas exigem uma verificação cuidadosa da eficácia. A Adidas, que gastou mais de 1 bilhão de dólares em marketing durante a Copa do Mundo, agora está sob pressão dos investidores, que exigem provas de retorno.
Perguntas frequentes
Qual é o perigo das «melhorias» na publicidade da OpenAI?
O principal perigo reside na perda do controle humano sobre os criativos, o que pode levar a publicidade irrelevante ou ineficaz, bem como a potenciais riscos de reputação. Isso requer testes de hipóteses cuidadosos e monitoramento constante.
Por que as parcerias de mídia com casas de apostas esportivas levantam questões?
Essas parcerias borram as linhas entre o conteúdo de notícias e a publicidade de jogos de azar, o que pode minar a confiança na mídia e levantar questões éticas, especialmente no contexto da cobertura eleitoral.
Quais são as alternativas para contratos de publicidade caros com celebridades?
As alternativas são patrocínios estratégicos, publicidade em banner em vídeos curtos (YouTube Shorts, TikTok, Reels), onde é possível obter alcance barato e alcance em massa por centavos. Isso permite não pagar influenciadores, mas obter estatísticas transparentes e testar hipóteses por 1000 rublos.
Conclusão
O mundo da publicidade e da mídia está mudando rapidamente. Enquanto a OpenAI experimenta a automação de criativos, os gigantes da mídia buscam novas fontes de receita em parcerias com casas de apostas esportivas. Nós, como arbitradores, vemos nisso tanto riscos quanto enormes oportunidades para aqueles que estão dispostos a se adaptar.
Esqueça os blogueiros e os contratos caros. Hoje, CPM abaixo de 50 rublos por milhões de alcances é uma realidade que pode ser obtida através da publicidade em banner no Shorts. Quer comprar alcance sem criar um vídeo e obter um banner nativo no Shorts? Entre em contato conosco para saber como podemos ajudar seu negócio a obter alcance em massa por centavos com estatísticas transparentes.
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.
Apesar de bilhões em ações judiciais e litígios, a Meta demonstra um crescimento impressionante de receita, especialmente no terceiro trimestre. Como a empresa consegue se manter à tona e até prosperar em meio a tais desafios financeiros? A resposta reside em investimentos estratégicos em inteligência artificial, que se torna um motor chave para o crescimento da receita de publicidade da Meta, mesmo quando novos produtos, como o Muse, ainda não geram lucro. Vamos nos aprofundar nos detalhes desse sucesso fenomenal e descobrir como a Meta usa a IA para otimizar suas plataformas de publicidade.
A Meta passou por um ano difícil, marcado por bilhões em ações judiciais e litígios. Um deles, relacionado ao impacto prejudicial das redes sociais nas crianças, resultou em um acordo de 18 bilhões de dólares. Outra ação judicial, referente à violação de privacidade de dados, resultou em uma ordem para pagar ao estado do Novo México 25 bilhões de dólares. Essa decisão foi proferida horas antes do relatório do terceiro trimestre da Meta, e a empresa já declarou sua intenção de recorrer.
Apesar dessas batalhas legais, o terceiro trimestre da Meta foi forte. A receita da família de aplicativos cresceu 26% ano a ano, atingindo 64,2 bilhões de dólares. Desse valor, 63,1 bilhões de dólares foram de receita de publicidade. O número de impressões de anúncios também aumentou em 10%.
Muse: popularidade sem lucro
Algumas semanas após o lançamento do Muse no início de setembro, a Meta apresentou o Muse para pequenas empresas. Este é um “novo conjunto de habilidades e conectores” no aplicativo Muse que ajuda as empresas a encontrar clientes, analisar a eficácia da publicidade, otimizá-la e desenvolver campanhas, conforme informou a diretora financeira da Meta, Susan Li, aos investidores.
Do lado do consumidor, o lançamento do Muse foi “um dos lançamentos mais bem-sucedidos na história da empresa”, de acordo com o CEO da Meta, Mark Zuckerberg. Essa afirmação pode ser discutível, considerando os problemas de privacidade associados às primeiras versões do modelo. No entanto, assim como em outras plataformas da Meta, as preocupações com a privacidade não impediram a ampla adoção.
Desde o lançamento do Muse, mais de 10 milhões de pessoas nos EUA e Canadá criaram um agente pessoal.
Cerca de 25% deles o usam diariamente.
Zuckerberg observou que todos esses agentes são “muito exigentes em termos de recursos computacionais”. A Meta espera que a eficiência de custos melhore em 10 vezes no próximo ano, o que “permitirá que se torne lucrativo assim que as linhas de receita atingirem a escala necessária”, de acordo com Zuckerberg. Em outras palavras: por enquanto, o Muse é popular, mas não gera dinheiro.
Se o crescimento da receita de publicidade da Meta não pode ser atribuído ao Muse, qual é a razão então? A resposta é a inteligência artificial, que há muito tempo ocupa um lugar central na estratégia geral da plataforma de publicidade da Meta.
No início deste ano, a Meta lançou o Generative Recommender — uma ferramenta baseada em LLM, que analisa o conteúdo de anúncios e as preferências dos usuários para determinar os anúncios mais adequados para uma pessoa específica. Os segmentos de público-alvo mostraram um aumento de quase 2% nas conversões desde o lançamento da ferramenta nos feeds do Facebook, informou a CFO da Meta, Susan Li.
A Meta também expandiu o GEM, seu modelo generativo de recomendação de anúncios, para incluir mais pontos de contato com os usuários, disse Li. Isso significa que a Meta agora pode unificar os dados de recomendação de várias plataformas em um só lugar. Essa capacidade levou a:
Aumento de 1,7% nas conversões para campanhas externas.
Aumento de 9,6% nas conversões dentro de aplicativos no último trimestre.
“Os investimentos em IA têm beneficiado o negócio de publicidade da Meta por muitos anos. À medida que os LLMs se tornam a base de uma parte cada vez maior da infraestrutura de IA, a Meta obterá mais informações sobre as preferências e interesses das pessoas, tanto no conteúdo orgânico quanto nas recomendações”, — Susan Li, CFO da Meta.
O objetivo não é apenas alimentar o motor de otimização de anúncios Meta Advantage+, mas também as funções de personalização de criativos da Meta.
Netflix: crescimento de receita e problemas com publicidade
A receita da Netflix cresceu 12% ano a ano, para 12,9 bilhões de dólares no terceiro trimestre, o que está de acordo com as previsões. No entanto, o negócio de publicidade está um pouco abaixo das expectativas, o que levou a Netflix a ajustar sua previsão para o restante do ano.
Perguntas frequentes
Qual foi o crescimento total da receita da Meta no terceiro trimestre?
A receita total da Meta no terceiro trimestre cresceu 26% ano a ano, totalizando 64,2 bilhões de dólares.
Qual foi a receita de publicidade da Meta no terceiro trimestre?
A receita de publicidade da Meta foi de 63,1 bilhões de dólares no terceiro trimestre.
O Muse está gerando lucro para a Meta?
Não, no momento o Muse não está gerando lucro. Mark Zuckerberg observou que os agentes do Muse são “muito exigentes em termos de recursos computacionais”, mas a Meta espera uma melhoria de 10 vezes na eficiência de custos no próximo ano.
Quais ferramentas de IA contribuíram para o crescimento da receita de publicidade da Meta?
O crescimento foi impulsionado pelo Generative Recommender, que aumentou as conversões em 2%, e pela expansão do GEM, que resultou em um crescimento de conversões de 1,7% para campanhas externas e de 9,6% para campanhas dentro de aplicativos.
Quanto a receita da Netflix cresceu no terceiro trimestre?
A receita da Netflix cresceu 12% ano a ano, atingindo 12,9 bilhões de dólares.
Conclusão
Assim, a Meta demonstra um forte crescimento de receita, principalmente devido a investimentos em IA, que melhoram significativamente o desempenho da publicidade. Produtos como o Muse ainda são deficitários, mas têm potencial. Enquanto a Netflix enfrenta desafios em seu negócio de publicidade, a Meta continua a provar que CPM vantajoso e teste de hipóteses barato com otimização por IA são uma realidade. Quer saber quanto dinheiro cada rublo gasto trará? Estude como a IA está mudando a economia unitária das campanhas publicitárias.
No marketing moderno, a eficiência é a chave para o sucesso. Quantas abas do navegador você tem abertas agora? Provavelmente muitas. Mover textos de uma ferramenta para outra, procurar o manual da marca, coordenar com a equipe – tudo isso consome tempo e energia preciosos. Imagine poder encurtar esse caminho, obtendo um vídeo pronto e alinhado à sua marca, sem sair do seu assistente de IA habitual ou automatizando completamente o processo. Com o Lumen5, isso se tornou realidade graças às novas integrações com Claude, ChatGPT, Zapier e Make, oferecendo um ciclo completo de produção de vídeo.
Agora você pode encomendar tudo em um só lugar: desde a edição de vídeo até a publicação, substituindo uma equipe inteira de SMM. Isso não é apenas uma economia de orçamento, mas também um alívio significativo para seus nervos. Todos os vídeos criados são automaticamente enviados para o seu espaço de trabalho Lumen5, onde você sempre pode fazer as edições finais antes da publicação. A inteligência artificial faz o trabalho bruto, e você mantém o controle.
Produção abrangente de vídeos curtos: esqueça a rotina
Claude se destaca em uma tarefa que geralmente consome horas: transformar relatórios volumosos, artigos ou notas dispersas em um texto coeso e interessante. Anteriormente, depois de criar o roteiro perfeito, era preciso transferi-lo para um editor de vídeo e começar do zero. Agora, graças ao conector Lumen5, essa etapa é ignorada.
Preservação do roteiro: O Lumen5 usa seu roteiro palavra por palavra para a narração, garantindo total conformidade com o texto aprovado.
Contexto: Claude pode resumir documentos volumosos (relatórios, artigos, notas) em um roteiro curto e criar um vídeo dentro de um único diálogo.
Flexibilidade: A capacidade de trabalhar no Claude Code permite que os desenvolvedores criem vídeos (por exemplo, para atualizações de produtos) sem sair do terminal.
Personalização: Você pode especificar um modelo, voz de IA, manual da marca ou deixar a escolha para o Lumen5.
“Se Claude é sua ferramenta para levar um rascunho longo à perfeição, a integração com o ChatGPT é a via expressa.”
Lumen5 + ChatGPT: vídeo sob demanda
Adicione o aplicativo Lumen5 ao ChatGPT, descreva suas necessidades, e o Lumen5 escreverá o roteiro e criará o vídeo. Para começar, basta uma frase, sem a necessidade de escrever um roteiro prévio ou abrir uma nova aba.
Início rápido: Uma solicitação de uma linha é suficiente para criar uma promoção, um clipe para redes sociais ou uma resenha.
Uso de roteiros prontos: Se você já tem um roteiro, basta inseri-lo, e o Lumen5 o usará para a narração.
Seleção de voz: Ouça várias opções de vozes de IA por sotaque, gênero e tom para encontrar a ideal para o seu vídeo.
Acompanhamento de status: Pergunte ao ChatGPT sobre o status do vídeo ou uma lista de vídeos solicitados recentemente, recebendo links quando estiverem prontos.
Branding: A integração suporta brandbooks, garantindo que mesmo as solicitações mais rápidas estejam alinhadas com a sua identidade de marca.
O aplicativo Lumen5 para Zapier permite criar vídeos automaticamente quando um novo conteúdo (posts, produtos, atualizações) aparece, sem a necessidade de escrever código. Esta é a solução ideal para quem busca terceirização de conteúdo para redes sociais.
Gatilhos: Inicie a criação de vídeos a partir do seu CMS, loja online, CRM, formulários ou planilhas.
Estilo unificado: Configure o espaço de trabalho e o estilo uma vez, e todos os vídeos criados estarão alinhados com a sua marca.
Fácil configuração: Faça login no Lumen5 via Zapier, conceda acesso, e o Zapier cuidará do resto.
Flexibilidade: O Lumen5 pode escrever um roteiro para você, se você fornecer o texto do post ou uma breve descrição.
Comparação AI ou recorte real: Neste caso, a IA oferece automação que pode ser significativamente mais barata do que o recorte manual, especialmente para a produção em massa de conteúdo.
Lumen5 + Make: para automações avançadas
O aplicativo Lumen5 para Make, que será lançado em breve, é projetado para rotear, filtrar e processar em lote o conteúdo em vídeos prontos dentro de cenários já existentes. Estes são os critérios de qualidade de postagem em massa, levados ao absoluto.
Processamento em lote: Crie vídeos para cada linha da tabela ou item do feed, com roteiros, modelos ou vozes individuais.
Ramificação por tipo de conteúdo: Envie cada item para um modelo, voz ou brandbook separado. Por exemplo, um lançamento de produto receberá uma promoção, e um artigo “como fazer” receberá um vídeo tutorial.
Confiabilidade: O uso de chaves de idempotência evita a criação de vídeos duplicados ao reiniciar o cenário.
Disponibilidade: Atualmente, você pode usar o Lumen5 no Make através do módulo HTTP e da API Lumen5 Video Creation com uma chave de API.
Vale a pena a exclusividade ou algo novo? Com o Make, você pode automatizar a criação de vídeos exclusivos para cada produto ou artigo, o que é significativamente mais eficaz do que criar um vídeo genérico.
Qualquer que seja a integração que você escolher, o princípio permanece o mesmo: seus vídeos chegam ao espaço de trabalho do Lumen5, usam seus guias de marca e modelos, e são abertos no editor do Lumen5 para ajustes finais.
Perguntas Frequentes
Posso criar vídeos Lumen5 a partir do Claude ou ChatGPT?
Sim. Usando o conector Lumen5 no Claude (incluindo o Claude Code) ou o aplicativo Lumen5 no ChatGPT, você pode solicitar um vídeo em um diálogo e receber um link para o vídeo pronto em poucos minutos.
Preciso escrever um roteiro primeiro?
Não. Forneça uma breve descrição e o Lumen5 escreverá o roteiro. Se você já tiver um roteiro, o Lumen5 o usará palavra por palavra para a narração.
Meus vídeos serão compatíveis com a marca?
Sim. Você pode solicitar um guia de marca, modelo, voz de IA ou projeto específico do seu espaço de trabalho. No Zapier, você configura o espaço de trabalho e o estilo uma vez ao criar um Zap.
Posso editar vídeos criados por meio da integração?
Sim. Cada vídeo é aberto no editor do Lumen5, permitindo que você o revise e ajuste antes da publicação.
Quem pode criar vídeos por meio da integração com o Claude?
Qualquer pessoa com permissão para criar vídeos em seu espaço de trabalho Lumen5. Usuários com permissões de visualização ou revisão podem visualizar o conteúdo, mas não criar vídeos, assim como no aplicativo Lumen5.
Posso automatizar a criação de vídeos sem código?
Sim. O aplicativo Lumen5 para Zapier permite que você inicie a criação de vídeos a partir do seu CMS, loja, CRM, formulários ou planilhas sem escrever código ou gerenciar chaves de API.
Conclusão: Como escolher um fornecedor de conteúdo de vídeo
Essas integrações foram criadas porque ouvíamos constantemente a mesma coisa: a dificuldade não está nas ideias, mas na sua implementação, na transferência de conteúdo de uma ferramenta para outra. O Lumen5 chegou onde suas ideias já vivem. Se você está procurando um ciclo completo de produção de vídeos curtos que economizará tempo e recursos, e substituirá uma equipe por um serviço, essas soluções são para você.
Os critérios de qualidade ao escolher um fornecedor incluem não apenas o produto final, mas também a eficiência do processo. O Lumen5 oferece exatamente isso: redução da rotina, automação e manutenção do controle criativo. Saiba mais ou agende uma demonstração para ver como as equipes transformam artigos, roteiros e ideias em vídeos polidos e com a marca.
Para quem trabalha com documentos longos: comece com Claude.
Para ideias rápidas: comece com o ChatGPT.
Para automação quando um novo conteúdo é publicado: comece com o Zapier.
Para processos de alto volume ou de várias etapas: fique de olho no Make (ou comece hoje com a API).
No mundo moderno, onde o conteúdo é rei, a postagem em massa de vídeos torna-se uma ferramenta chave para alcançar o público. Imagine poder publicar dezenas, ou até centenas de vídeos por dia em mais de 10 contas enquanto você dorme. Isso não é ficção, mas realidade graças à automação e aos serviços de postagem em massa. Vamos explorar como essas ferramentas permitem publicar vídeos em 5 plataformas simultaneamente, usando um painel de controle unificado, e como escolher a solução ideal para suas necessidades.
Por que a postagem em massa de vídeos é necessária?
A publicação automática de vídeos curtos permite aumentar significativamente o alcance do público e economizar recursos. Em vez de carregar manualmente cada vídeo para cada plataforma, você configura um agendamento de postagem automática, e o conteúdo é distribuído perfeitamente para todas as plataformas selecionadas.
Isso é especialmente relevante para projetos que exigem alta frequência de publicações, como canais de notícias ou blogueiros que trabalham com conteúdo em alta.
Economia de tempo e recursos
Sem trabalho manual: Esqueça o trabalho monótono de copiar e colar.
Alcance programado: Os vídeos são lançados exatamente no prazo, mesmo se você estiver ocupado ou descansando.
Painel unificado: Gerencie todas as contas de um só lugar, seja TikTok, YouTube ou Instagram.
Como escolher um serviço de postagem em massa?
A escolha do serviço de postagem em massa certo é um investimento em eficiência. É importante considerar a funcionalidade, o custo e as possibilidades de integração. Os principais aspectos a serem observados são:
Critérios chave de seleção
Plataformas suportadas: Certifique-se de que o serviço funciona com as plataformas de que você precisa (TikTok, YouTube Shorts, Instagram Reels, Facebook Reels, Pinterest Idea Pins, etc.).
Funcionalidade de agendamento automático: A capacidade de planejar publicações de forma flexível, incluindo upload em massa e rotação de conteúdo.
Upload em massa com proxy e anti-detecção: Para postar em 10 contas ou mais, isso é crítico para contornar as restrições da plataforma.
Integração via API: A presença de uma API permite criar suas próprias cadeias de ações automatizadas.
Custo mensal: Compare os planos de preços. Por exemplo, o custo de 500 publicações pode variar muito.
“Enquanto você dorme, os vídeos já estão sendo publicados – este é o princípio da postagem em massa de vídeos eficaz”, observam especialistas em automação de conteúdo.
Exemplo de implementação: postagem em massa via API
Para usuários avançados e grandes projetos, a postagem em massa via API abre possibilidades ilimitadas. Isso permite não apenas publicar conteúdo, mas também automatizar a coleta de estatísticas, análises e até mesmo a geração de conteúdo.
Por exemplo, usando a API, você pode configurar um sistema que irá:
Gerar automaticamente vídeos curtos com base em modelos predefinidos.
Carregá-los para todas as plataformas de uma vez.
Monitorar métricas e otimizar a estratégia de distribuição de vídeos curtos.
Dessa forma, é possível alcançar resultados impressionantes, por exemplo, publicar 100 vídeos por dia, sem gastar horas de trabalho manual.
Como começar a trabalhar com postagem em massa?
Para começar, defina suas necessidades. Quantos vídeos você planeja publicar? Em quais plataformas? Qual é o seu orçamento? Depois disso:
Pesquise serviços: Estude as ofertas do mercado.
Configure contas: Conecte todas as redes sociais necessárias à plataforma escolhida.
Crie um cronograma: Carregue o conteúdo e configure o cronograma para mais de 10 contas.
Monitore os resultados: Acompanhe a eficácia das publicações e ajuste a estratégia.
Muitos serviços oferecem um pacote de postagem em massa mensal, o que permite testar a funcionalidade sem custos significativos.
Perguntas frequentes
O que é postagem em massa de vídeos?
Postagem em massa de vídeos é o processo de publicação automatizada de um grande número de vídeos em várias plataformas de mídia social simultaneamente, muitas vezes usando serviços e ferramentas especializadas.
Quais plataformas são suportadas para cross-posting de vídeos?
A maioria dos serviços de postagem em massa modernos suporta plataformas chave como TikTok, YouTube (incluindo YouTube Shorts), Instagram (Reels), Facebook (Reels) e Pinterest (Idea Pins).
Como escolher o melhor serviço para publicação automática de vídeos curtos?
Ao escolher um serviço, preste atenção a: plataformas suportadas, flexibilidade de agendamento, disponibilidade de funções de proxy e anti-detecção, capacidade de trabalhar via API e política de preços, incluindo o custo de 500 publicações ou o pacote de postagem em massa mensal.
É possível publicar 100 vídeos por dia usando postagem em massa?
Sim, com o uso de um serviço de postagem em massa configurado corretamente e automação via API, é totalmente possível publicar 100 vídeos por dia e até mais, aumentando significativamente sua distribuição de vídeos curtos.
Conclusão
A postagem em massa de vídeos é uma ferramenta poderosa para quem busca o máximo alcance de público e otimização do fluxo de trabalho. O uso da publicação automática de vídeos curtos por meio de um painel unificado permite economizar significativamente tempo e recursos, dando a você a oportunidade de se concentrar na criação de conteúdo de qualidade. Comece a otimizar sua estratégia hoje para que seu conteúdo trabalhe para você enquanto você dorme.
O momento em que a economia dos criadores de conteúdo foi oficialmente reconhecida finalmente chegou. Em 15 de outubro, a Administração de Pequenas Empresas dos EUA (SBA) emitiu uma diretriz que classifica criadores de conteúdo qualificados sob o mesmo código de indústria que os estúdios de produção de cinema e vídeo. Este é um passo histórico que confirma o que os profissionais de marketing há muito tempo observam: criadores de conteúdo são negócios de mídia completos. À medida que os orçamentos para 2027 são formados, a categorização interna das parcerias com criadores determinará o tamanho dos fundos alocados, bem como os métodos de medição de desempenho e os termos dos contratos, especialmente no contexto do reaproveitamento de conteúdo.
Nova Classificação da SBA: O Que Isso Significa?
A SBA atribuiu aos criadores de conteúdo qualificados o código de indústria NAICS 5121, que se refere à “Indústria de Cinema e Vídeo”, abrindo-lhes acesso a empréstimos e contratos da SBA. A escala da mudança é enorme: a SBA estima que existem 27 milhões de negócios liderados por criadores de conteúdo apenas nos EUA. Isso não é apenas uma formalidade; antes disso, os criadores tinham que escolher categorias inadequadas para obter financiamento.
“Anteriormente, um criador que filma, edita, distribui conteúdo e vende mercadorias tinha que escolher entre categorias de indústria que não descreviam seu trabalho. Agora, há uma categoria clara para eles escolherem na inscrição.”
Este reconhecimento coloca os criadores no mesmo patamar que grandes estúdios de cinema e serviços de streaming, o que é um reflexo preciso de suas atividades. Grandes criadores funcionam como empresas de produção completas com equipes, sets de filmagem e programas regulares. Criadores menores são frequentemente “homens-orquestra”, desempenhando todos os papéis, desde a escrita de roteiros e filmagens até a edição e distribuição.
Por Que Isso é Importante Para Marcas e Profissionais de Marketing?
Por muito tempo, as marcas consideraram as parcerias com criadores como experimentos ou uma ferramenta para aumentar o reconhecimento, financiando-as de forma residual. Agora que os criadores de conteúdo são reconhecidos como negócios de mídia, os mesmos padrões que se aplicam a outros parceiros de mídia devem ser aplicados a eles: vendas, contribuição para o funil de vendas e crescimento incremental.
Orçamentos
Os orçamentos para criadores devem ser planejados no mesmo nível que os orçamentos para publicidade paga. De acordo com a IAB, os gastos com publicidade envolvendo criadores atingiram 37 bilhões de dólares em 2025 e estão crescendo quatro vezes mais rápido do que os gastos gerais com mídia.
Prazos de Parceria
O reconhecimento federal, o acesso aprimorado a financiamento e a crescente demanda das marcas dão aos criadores mais poder de negociação. Influenciadores como Alix Earle já estão reduzindo o número de parceiros, optando por termos mais favoráveis. Contratos de longo prazo ou programas de embaixadores agora são uma chance de fixar as taxas atuais antes que aumentem.
Contratos
Se os criadores são empresas, os contratos devem ser elaborados de acordo. Trabalhar com os departamentos jurídico e de compras para atualizar os termos de pagamento, escopo de trabalho e direitos de uso de conteúdo torna-se crítico.
Como adaptar sua estratégia para 2027: lista de verificação
Antes de finalizar seus planos para 2027, você precisa realizar três verificações principais:
Orçamento: Planeje os gastos com criadores junto com os gastos com publicidade paga. Avalie-os usando as mesmas métricas de vendas e funil.
Parceiros: Identifique os principais criadores para colaborações de longo prazo e ofereça-lhes termos de vários trimestres antes que suas taxas aumentem.
Contratos: Atualize os contratos para incluir termos claros de pagamento, escopo de trabalho, direitos de uso e “whitelisting”. Certifique-se de que tudo esteja em conformidade com os requisitos do departamento jurídico, pois o status dos criadores como contribuintes ou funcionários não muda.
Os criadores de conteúdo funcionam como negócios de mídia há muito tempo, e agora isso está formalmente estabelecido. As marcas que adaptarem seus planos de acordo estarão mais bem preparadas para as negociações em 2027.
Perguntas Frequentes
O que é reaproveitamento de conteúdo em termos simples?
Reaproveitamento de conteúdo é o processo de adaptar conteúdo existente para novos formatos ou novas plataformas. Por exemplo, transformar um longo vídeo de webinar em uma série de clipes curtos para TikTok, Reels ou YouTube Shorts. Isso permite escalar o conteúdo, alcançar novas audiências e aumentar seu ciclo de vida sem criar material novo do zero.
Como o reconhecimento da SBA afeta a evasão de banimentos de anúncios?
O reconhecimento da SBA não tem um impacto direto na evasão de banimentos de anúncios. No entanto, quando os criadores são percebidos como negócios de mídia completos, isso eleva seu profissionalismo e padrões de trabalho. Isso pode contribuir indiretamente para a criação de conteúdo de maior qualidade e em conformidade com as regras de publicidade, o que, por sua vez, reduz a probabilidade de bloqueios. Para tornar os vídeos únicos e evitar o plágio em campanhas publicitárias, ainda são necessárias soluções técnicas, como alterar o DNA do vídeo, o fundo ou o tom de voz, para reembalar os criativos e criar 100 únicos a partir de um.
Devo encomendar um vídeo novo ou tornar um vídeo antigo único?
A escolha entre criar um vídeo novo e tornar um vídeo antigo único depende do orçamento, objetivos e recursos. Encomendar um vídeo novo do zero pode ser caro e demorado. O reaproveitamento e a singularização permitem economizar significativamente, utilizando material já existente. Por exemplo, de um único webinar, é possível criar 50 clipes, adaptados para diferentes plataformas e públicos-alvo. Esta é uma forma eficaz de gerar variantes para testes A/B e escalar conteúdo com custos mínimos, especialmente se se trata de um pacote de singularização para o lançamento em massa de campanhas publicitárias.
O que é o “DNA do vídeo” e como alterá-lo para singularização?
O “DNA do vídeo” é uma designação metafórica para as características únicas de um arquivo de vídeo que podem ser usadas por algoritmos para identificá-lo. Isso inclui metadados, padrões visuais e sonoros, códigos de tempo e outros parâmetros. Para alterar o DNA do vídeo para singularização e contornar o anti-plágio, são utilizados vários métodos: recodificação, alteração da resolução, adição ou remoção de frames, alteração da velocidade de reprodução, sobreposição de efeitos, alteração da faixa de áudio, timbre de voz ou música de fundo. O objetivo é enganar os algoritmos, criando um “clone” que será percebido como conteúdo novo e único.
Num mundo onde o conteúdo de vídeo domina todas as plataformas, a YouTube-shorts-2026-kak-narezat-strimy-dlya-virusnogo-uspekha/” title=”Algoritmo do YouTube Shorts 2026: Como cortar streams para sucesso viral”>edição de podcasts e seus formatos de vídeo estão se tornando cada vez mais populares. No entanto, apesar do crescente interesse em videocasts, o áudio tradicional ainda desempenha um papel fundamental. Surge a questão: o áudio não ficará na sombra enquanto os podcasts exploram ativamente os formatos de vídeo e a CTV?
Videocasts: Mina de ouro ou distração?
Serviços de streaming e até mesmo redes a cabo estão ativamente licenciando e produzindo seu próprio conteúdo de podcast. Seu objetivo é a monetização através da publicidade e a atração de novos assinantes. Nesse contexto, o áudio tradicional se encontra em uma posição familiar, mas desconfortável.
Maria Tullin, vice-presidente sênior de estratégia de áudio e podcasts da Horizon Media, afirma: isso não acontecerá. “Eu veria o vídeo como uma porta de entrada”, diz Tullin, que supervisiona todos os projetos de áudio da Horizon com foco em sua eficácia. Ela enfatiza que a Horizon adapta os investimentos em áudio para cada cliente, mas o foco principal está no streaming e no podcasting como os dois maiores canais.
Medindo a eficácia: novas abordagens e velhos problemas
Maria Tullin observa que os métodos de medição da eficácia da publicidade em áudio evoluíram significativamente. Se antes eram apenas códigos promocionais e URLs de vaidade, agora o foco mudou para a atribuição de pixels. O principal problema é o YouTube. “Recomendamos que os clientes participem do simulcast do YouTube, mas não consigo medir isso com a mesma precisão”, explica Tullin.
Videocasts: quem é responsável por eles?
Para a Horizon Media, os videocasts permanecem sob a responsabilidade da equipe de Tullin, especialmente quando se trata de parcerias com programas. “Nós cuidamos de praticamente tudo relacionado aos programas”, diz ela. “Embora às vezes, devido à interseção com a transmissão tradicional e o vídeo, um podcast possa acabar na mesa de outra equipe. Não somos muito meticulosos na distribuição de tarefas, mas isso não significa que paramos de fazer isso só porque é vídeo.”
YouTube: marca ou performance?
Trabalhar com o YouTube requer uma abordagem especial. As recomendações dependem dos objetivos do cliente. Se o cliente está acostumado com a atribuição de pixels, o YouTube pode ser alocado em um orçamento separado como uma ferramenta para branding. Para outras marcas, focadas no contato direto com o consumidor e com orçamentos sociais, os simulcasts podem ser mais aceitáveis, pois estão acostumadas a outro tipo de dados, que não pixels.
Orçamentos de podcast: de onde vem o dinheiro?
Como regra, os fundos para podcasts são alocados do orçamento de áudio. No entanto, há casos em que não há orçamento de áudio. Então, os clientes podem usar um orçamento de influenciadores para explorar podcasts. Nessas situações, a Horizon Media se envolve e, no processo, pode sugerir a consideração de streaming também.
Evolução do mercado: vantagens e riscos
“É uma faca de dois gumes. Por um lado, é ótimo que as pessoas estejam interessadas em podcasts. Por outro lado, fico menos feliz que, embora muitos programas com forte audiência e grande presença em vídeo sejam ótimos, eles não são os únicos no mercado”, compartilha Maria Tullin.
Existem muitos criadores talentosos com podcasts que priorizam o vídeo e formatos exclusivamente de áudio que merecem atenção. Tullin se esforça para interessar os clientes nas oportunidades, mas adverte contra o investimento excessivo apenas em grandes nomes. Isso leva à saturação, menor eficácia da publicidade e pior experiência do usuário.
Conselhos para profissionais de mídia iniciantes
Maria Tullin enfatiza a importância de estabelecer limites no trabalho, mas pede equilíbrio. É importante não apenas fazer o seu trabalho, mas também se esforçar para entender o que está acontecendo no nível superior. “Ao fazer seu trabalho isoladamente, você não avançará”, afirma Tullin. “Faça perguntas sobre o que seu gerente está fazendo, ofereça ajuda se estiver interessado. É isso que leva ao avanço, porque você mostra que se importa com o próximo nível, e não apenas quer uma promoção por causa da promoção.”
Perguntas frequentes
O que é um simulcast?
Simulcast é a transmissão simultânea de conteúdo de mídia (por exemplo, um podcast ou stream) em várias plataformas, como YouTube e Twitch ou Libsyn.
Como a eficácia da publicidade em podcasts é medida?
Tradicionalmente, eram usados códigos promocionais e URLs de vaidade. Atualmente, a atribuição de pixel é ativamente utilizada. Para o YouTube, isso é mais difícil, e ele é frequentemente considerado uma ferramenta de branding.
Quais orçamentos são alocados para podcasts?
Geralmente, são orçamentos de áudio. Em alguns casos, orçamentos de influenciadores podem ser usados, especialmente se a empresa não tiver um orçamento de áudio separado.
Por que não se deve investir apenas em grandes podcasts?
O investimento excessivo em programas populares pode levar à saturação de anúncios, menor eficácia e pior experiência do usuário, o que, em última análise, prejudica toda a indústria.
Que habilidades são necessárias para avançar na mídia?
É importante não apenas fazer bem o seu trabalho, mas também tomar a iniciativa, interessar-se pelas tarefas dos colegas superiores, fazer perguntas e oferecer ajuda. Isso demonstra um desejo de desenvolvimento e uma compreensão do panorama geral.
Em conclusão, embora os videopodcasts estejam ganhando força, os formatos de áudio continuam sendo uma parte fundamental do cenário da mídia. Não devemos esquecer o valor do áudio e sua capacidade de atrair o público. Para aqueles que desejam mergulhar mais fundo no mundo dos podcasts e sua monetização, é importante considerar tanto o vídeo quanto o áudio, e adaptar-se constantemente aos métodos de medição de eficácia em constante mudança. Continue a explorar, fazer perguntas e desenvolver-se para permanecer na vanguarda da indústria da mídia.
O LinkedIn, plataforma conhecida por seu networking profissional, introduziu uma nova e intrigante forma de monetização para especialistas – Advice Sessions. Esta não é apenas mais uma atualização, mas uma oportunidade real para especialistas e influenciadores na plataforma ganharem dinheiro com seu conhecimento por meio de consultoria paga. Esqueça o conteúdo superficial; aqui, trata-se de valor real e monetização transparente, abrindo novos horizontes para profissionais.
LinkedIn e monetização: uma nova era para especialistas
Em 15 de outubro, o LinkedIn apresentou uma série de atualizações significativas. Entre elas, destaca-se o Advice Sessions – uma ferramenta que permite aos influenciadores profissionais agendar e conduzir consultorias pagas diretamente no aplicativo. Esta não é apenas uma função, é um nicho totalmente novo para o arbitrador digital que entende que um CPM inferior a 50 rublos para leads de qualidade não é mais fantasia, mas realidade.
Como funciona o Advice Sessions?
Consultas diretas: Especialistas podem agendar e conduzir sessões pagas.
Monetização única: Ao contrário das integrações de anúncios padrão, esta é uma venda direta de expertise.
Estatísticas transparentes: Todo arbitrador sabe que sem estatísticas transparentes, não faz sentido começar. Aqui, elas estarão à vista de todos.
“O LinkedIn sempre foi uma plataforma para o desenvolvimento profissional, e agora oferece um caminho direto para monetizar essa expertise. Não se trata de pagar um influenciador por um post, mas de comprar uma consultoria de qualidade de um especialista comprovado”, observou um analista de mercado.
Alternativas para influenciadores: novos formatos de publicidade
Além do Advice Sessions, o LinkedIn continua a desenvolver outras formas de ganho para criadores de conteúdo. Isso mostra que a plataforma está se movendo em direção à diversificação de receita e oferecendo soluções para diferentes tipos de usuários.
BrandLink e Creator Marketplace
Programas lançados anteriormente, como o BrandLink, oferecem oportunidades de compartilhamento de receita, conectando marcas a criadores adequados. O Creator Marketplace escala esses relacionamentos. No entanto, essas ferramentas têm muito em comum com o que outras plataformas oferecem.
Publicidade em vídeo e Shorts: novos horizontes
Também foi anunciado um novo formato de publicidade em vídeo que trará spots In-Stream para vídeos criados e enviados por autores do LinkedIn. Isso abre as portas para a publicidade em banner em vídeos curtos, por exemplo, no YouTube Shorts ou Reels. Imagine: CPM abaixo de 50 rublos para alcançar milhões, e tudo isso sem a necessidade de gravar seu próprio vídeo. Apenas um banner sem gravação, que é exibido em centenas de vídeos. Isso é alcance massivo por centavos.
Publicidade In-Stream: Possibilidade de colocar inserções de anúncios em vídeos.
Programática de banners em vídeo: Permite comprar alcance sem criar um vídeo, usando um banner nativo.
Alcance barato: Ideal para promover aplicativos móveis ou anunciar projetos de criptomoedas.
Perguntas frequentes
O que são Advice Sessions no LinkedIn?
Advice Sessions é uma nova funcionalidade do LinkedIn que permite a especialistas e influenciadores profissionais conduzir consultorias pagas diretamente pela plataforma, monetizando seus conhecimentos e experiência.
Como o LinkedIn ajuda a monetizar o conteúdo?
O LinkedIn oferece várias ferramentas para monetização, incluindo o BrandLink para parcerias com marcas, o Creator Marketplace para escalar esses relacionamentos e o novo formato Advice Sessions para consultorias pagas diretas. Novos formatos de publicidade em vídeo também estão sendo introduzidos.
É possível colocar publicidade em banner no LinkedIn sem gravar vídeo?
Embora as Advice Sessions se concentrem em consultorias diretas, os novos formatos de publicidade em vídeo anunciados podem abrir oportunidades para banners programáticos em vídeo, que permitirão comprar alcance sem criar um vídeo, colocando um banner nativo nos Shorts ou outros formatos de vídeo, semelhante à publicidade no YouTube Shorts com baixo CPM.
Conclusão: o futuro da monetização no LinkedIn
O LinkedIn continua a evoluir, oferecendo novas e mais sofisticadas formas de monetização para seus usuários. De Advice Sessions a novos formatos de publicidade em vídeo – a plataforma está se tornando não apenas um lugar para networking, mas uma ferramenta completa para ganhar dinheiro. Para o arbitrador digital, este é um sinal: é hora de testar hipóteses por 1000 rublos e dominar esses novos canais. Não perca a chance de encomendar publicidade em banner ou se tornar um especialista que realmente ganha dinheiro, e não apenas posta “Tenho o prazer de anunciar…”. Esta é uma oportunidade real de obter alcance massivo por centavos e atingir um novo nível de lucro.
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.
Olá, colegas afiliados! Meu nome é Timur, sou responsável pelo marketplace na Cloud.ru. Fornecemos uma plataforma para serviços de IA que se integram à infraestrutura de nuvem dos clientes. Minha tarefa é garantir a transparência dos preços. Atualmente, muitos avaliam a IA pelo custo dos tokens, mas isso está fundamentalmente errado. O cliente não paga por tokens, mas por um resultado específico. Neste artigo, analisaremos como calcular corretamente a economia unitária de um <a href="/pt/blog/avatar-de-ia-como-dar-um-rosto-a-um-assistente-de-voz-e-evitar-armadilhas/" title="Postagem em massa de vídeos: 4 estratégias para repetir tarefas por agentes de IA“>agente de IA, com base nos dados da Cloud.ru, e determinaremos o custo real de uma resposta útil para entender qual CPM é lucrativo.
“O fornecedor no marketplace deve definir um preço para seu agente, o cliente deve entendê-lo, e a plataforma deve garantir que os preços na vitrine possam ser comparados entre si. Enquanto as três partes medirem o custo por tokens, nada disso funcionará.”
Avaliação de custos de serviços de IA: foco na economia unitária
Unidade de medida: resposta útil, não tokens
Token é uma métrica ruim. O cliente não compra tokens, mas a solução para seu problema. “Diálogo fechado” também é enganoso. A Intercom, por exemplo, distingue dois tipos de soluções: confirmadas (o cliente disse “obrigado”) e presumidas (o cliente simplesmente saiu).
Ambas são pagas, mas há uma nuance: se o cliente retornar com a mesma pergunta, a solução é anulada. Exemplo da Lorikeet (195 casos, 38 fornecedores): dos 4200 diálogos fechados por IA, 900 foram fechados com um link para um artigo da base de conhecimento. Sem eles, a proporção de resolvidos cai de 70% para 55%.
A diferença entre “fechado” e “resolvido” é enorme. Portanto, nossa unidade de medida é a resposta útil. Este é um diálogo fechado por IA sem intervenção humana, onde o cliente não retornou com a mesma pergunta dentro de 72 horas e não deixou uma avaliação negativa. Tudo o que não passou por esses filtros entra no numerador dos custos, mas não no denominador das respostas úteis. Tentativas malsucedidas são pagas pelas bem-sucedidas. Este é o ponto chave.
Caso modelo: suporte a uma loja online
Para os cálculos, usaremos um cenário típico: suporte a uma loja online. Este é um caso em massa com um grande volume de dados públicos. A loja recebe 40.000 solicitações por mês. 90% delas (36.000 diálogos) são roteadas para o agente de IA.
Os diálogos fechados pelo agente sem operador, que chamamos de fechamentos automáticos, são a métrica que os fornecedores mostram. A estrutura do agente: RAG (pesquisa na base de conhecimento + geração de resposta) mais a ferramenta “status do pedido”. Para cada diálogo, há três chamadas LLM:
Compreender a solicitação e escolher a rota.
Responder com base nos fragmentos encontrados.
Recorrer à ferramenta ou compilar um resumo para o operador.
Em média, são 12.000 tokens de entrada (prompt do sistema, fragmentos, histórico) e 800 de saída. As consultas à base de conhecimento são duas por diálogo. Um modelo de filtro verifica a réplica do cliente e a resposta do agente (1000 tokens para cada uma das três chamadas). Adicionamos mais 15% de tokens para gerações repetidas.
Infraestrutura e custos
Utilizamos os serviços Cloud.ru:
Base de conhecimento: Evolution Managed RAG.
Agente: Evolution AI Agents.
Logs: Evolution Managed PostgreSQL.
Custo de um operador de suporte em Moscou: 125.000 rub./mês (85.300 rub. salário segundo hh.ru para 2025 + contribuições e despesas gerais). Com 40 tickets por dia, um ticket custa 149 rub. Um minuto de operador – 15,5 rub. (125.000 rub. / 80% de 10.080 minutos). Para chat no varejo (60 atendimentos/dia), o custo do ticket é de 99 rub.
Suposições para os cálculos
Principais suposições:
Proporção de fechamentos automáticos: mediana de casos públicos – 70%. Ozon: 27% (2020) -> 62% (2022). Tomamos o meio – 50%.
Diálogos que não passaram no filtro: o cliente retornou em 72 horas ou deu uma avaliação negativa. Suposição: 6% (no exemplo Lorikeet, 21% dos diálogos fechados eram links).
Preço de tal diálogo: 150 rub. de compensação + 3 minutos de operador (200 rub.).
Tempo do operador para escalonamento: 1,5 minutos além do ticket normal.
Verificação manual: 3% de todos os diálogos por 3 minutos.
Base de conhecimento, prompts: 0,5 FTE de especialista (otimista).
Amortização: 50.000 rub./mês (para um integrador com CRM – até 1,5 milhões de rub.).
Preços de modelos e infraestrutura (Cloud.ru, outubro de 2026)
Tarifas Evolution Foundation Models (com IVA 22%, por 1 milhão de tokens):
Total da infraestrutura: 13.420 rub./mês. Esta é a linha mais barata no cálculo.
Cálculo do custo de uma resposta útil
Preço de um diálogo
Primeiro, calculamos o custo de um diálogo em diferentes modelos:
Qwen3-30B-A3B: 0,43 rub.
GigaChat-3-Pro: 1,32 rub.
Claude Haiku 4.5: 3,76 rub.
Claude Sonnet 4.6: 10,99 rub.
Uma diferença de 25 vezes! Se parássemos por aqui, a escolha do modelo seria crítica.
Preço de uma resposta útil
De 36.000 diálogos, com 50% de fechamentos automáticos, 18.000 foram fechados. Destes, 6% foram erros. Restam 16.920 respostas úteis. Cada resposta útil não inclui apenas tokens, mas também:
Tokens de tentativas falhas.
Minutos de operadores em escalonamento.
Custo de erros.
Verificação.
Base de conhecimento.
Implementação.
A diferença de 25 vezes nos tokens se transforma em 1,4 vezes por resposta útil: de 51 rub. a 73 rub. O modelo caro (Claude Sonnet 4.6), que é 25 vezes mais caro em tokens, acaba sendo apenas 40% mais caro em termos de preço por resultado. Por quê? Porque todos os outros custos são os mesmos para todos os modelos.
Estrutura de preços: GigaChat-3-Pro (53 rub.)
Para GigaChat-3-Pro (53 rub. por resposta útil):
Escalonamentos e respostas errôneas: 71% do custo. Esses custos geralmente não são considerados como “despesas de IA”, mas estão incluídos nos salários de suporte ou compensações.
Tokens: 2,8 rub. (5%). Esta é a única linha que todos comparam.
Infraestrutura em nuvem: 0,80 rub.
No Claude Sonnet 4.6, os tokens já representam 32% do preço. Aqui, faz sentido economizar em tokens. Como?
Redução de contexto: reduzir 12.000 tokens de entrada para 6.000. A resposta útil no Sonnet fica mais barata de 73 para 65 rub.
Cache: a leitura do cache é 10 vezes mais barata. Se metade do contexto for um prompt do sistema, o preço cai para 66 rub.
No Qwen, essas técnicas economizam centavos.
Principais alavancas de economia
1. Taxa de fechamentos automáticos
A transição de um piloto (35-50% de fechamentos automáticos) para um ambiente de produção (65%) economiza 15-19 rub. Dez pontos percentuais de fechamentos automáticos equivalem à transição para um modelo mais barato (no Sonnet, o aumento de 50% para 60% economiza 14 rub., a substituição do Sonnet pelo Haiku – 15 rub.). Mas o primeiro funciona em qualquer modelo, o segundo – uma vez.
2. Taxa de erros
A taxa de diálogos fechados que não passaram no filtro é pouco medida, mas é crítica.
Taxa de não aprovados no filtro
Preço da resposta útil
Custos (rub./mês)
6%
X
Y
3%
X – 8 rub.
Y – Z
A redução de erros de 6% para 3% economiza 8 rub. em cada resposta útil. A transição do GigaChat-3-Pro para o Qwen3-30B-A3B economiza apenas 2 rub. 15% de erros podem custar mais da metade do salário de um operador, se considerarmos resolvido cada diálogo em que o cliente ficou em silêncio.
3. Qualidade do escalonamento
Eu considerei 1,5 minutos de operador para escalonamento (leitura do resumo, continuação). Isso funciona com uma transferência “quente”: o agente transfere para o operador um histórico resumido, número do pedido e lista de ações. Em uma transferência “fria” (o operador lê todo o diálogo, onde o bot respondeu incorretamente três vezes), 1,5 minutos se transformam em 3 ou 6.
Com 3 minutos, uma resposta útil no GigaChat-3-Pro fica mais cara, de 53 para 77 rublos, e com 6 minutos, para 127 rublos. Isso já é mais caro que um operador regional. Se o agente identifica o cliente e pré-preenche o ticket, o operador economiza um ou dois minutos, e essa linha fica no vermelho.
“A qualidade da transmissão acaba sendo um item de orçamento separado com a maior variação em todo o modelo, e deve ser medida: o tempo médio de processamento de tickets escalados deve ser contado separadamente dos normais.”
Lutar pela precisão = queimar tokens? Se para reduzir erros de 6% para 3% os tokens por diálogo aumentam 1,6 vezes, no GigaChat-3-Pro a resposta útil ainda fica mais barata, de 53 para 46 rublos. No Sonnet, tokens extras são mais caros do que a precisão ganha, é melhor melhorar a base de conhecimento lá.
Conclusões: o que considerar um CPM lucrativo
Conclusão prática: no circuito de trabalho de suporte, o mais caro não são os tokens, mas o denominador. Tudo o que aumenta a proporção de respostas úteis (qualidade da base de conhecimento, roteamento correto, conjuntos de teste) se paga mais rápido do que qualquer negociação pelo preço de um milhão de tokens.
Modelos caros (por exemplo, Sonnet) se pagam se trouxerem 10 pontos de fechamentos automáticos e 2 pontos de precisão em comparação com os mais baratos. Se a diferença em seu conjunto de teste for menor, você está pagando a mais. Se for maior, você está economizando tokens desnecessariamente.
Comparação com um humano: duas ressalvas
1. Preço do ticket: a 149 rublos por ticket, mesmo um piloto com 35% de fechamentos automáticos no Sonnet (110 rublos por resposta útil) parece lucrativo. Paridade com o operador – com 20-27% de fechamentos automáticos. Mas se o operador fecha 60 tickets por dia (99 rublos/ticket), o mesmo piloto no Sonnet (110 rublos) já é mais caro. Um operador regional/terceirizado (64 rublos/ticket) muda o cenário: GigaChat-3-Pro (42 rublos) é mais barato, Sonnet (62 rublos) – paridade. A questão “se pagará” depende do custo do seu ticket e da proporção de fechamentos automáticos.
2. Volume: custos fixos (base de conhecimento, implementação, infraestrutura) – 163.000 rublos/mês. Para 36.000 diálogos. Para 6.000 diálogos, uma resposta útil no GigaChat-3-Pro – 101 rublos, para 3.000 – 159 rublos (mais caro que o operador). Abaixo de 3.500 diálogos por mês, o agente não se paga. Se os custos fixos forem maiores (um salário integral para a base de conhecimento – 200.000 rublos/mês, implementação – 1,5 milhão de rublos), o limite de lucratividade muda para 7.000 diálogos por mês. A proporção de tokens cai para 4%: quanto mais realistas forem os outros custos, menos significativo parece o preço por milhão de tokens.
O que não foi considerado no modelo (em ambos os sentidos)
Contra o agente: licença do sistema de tickets ou plataforma de chat.
A favor do agente: rotatividade de pessoal (até 50% ao ano), custos de recrutamento e treinamento, trabalho lento de novatos, escalabilidade para vendas, pagamento de turnos noturnos/fins de semana. Essas coisas são difíceis de calcular sem dados específicos, mas é por elas que as empresas muitas vezes estão dispostas a pagar, mesmo que a economia unitária diária mostre paridade.
Perguntas frequentes
O que é uma “resposta útil” no contexto de um agente de IA?
Uma resposta útil é um diálogo encerrado pela IA sem intervenção humana, em que o cliente não retorna com a mesma pergunta dentro de 72 horas e não deixa uma avaliação negativa. Esta é uma métrica chave para avaliar a eficácia real e o custo do serviço de IA.
