Identidade de marca: como manter a sua quando todos usam as mesmas ferramentas

Todos têm acesso aos mesmos atalhos criativos

A IA democratizou a produção criativa. Um marketeer júnior com um portátil consegue hoje gerar conceitos, headlines, fotografias de produto e apresentações de campanha completas numa tarde, trabalho que antes levava uma semana a um estúdio. É um ganho real. É também a razão pela qual tanto conteúdo de marca parece hoje ter saído da mesma máquina, porque, em muitos casos, saiu mesmo.

As marcas que evitaram isto não foram as que se afastaram da IA. Usaram-na e, mesmo assim, não soaram como mais ninguém. A campanha «Never Done Evolving» da Nike, criada com a AKQA para o 50.º aniversário da marca, usou ferramentas generativas para imaginar um encontro de ténis gerado por IA e, ainda assim, parecia um filme da Nike: movimento, tensão, um único atleta a carregar a ideia toda. A campanha «Forever Is Made Now» da Under Armour, produzida com a Tool of North America e protagonizada por Anthony Joshua, apoiou-se em produção com IA e saiu inconfundivelmente Under Armour: física, sem glamour, construída em torno do esforço e não do polimento. O conceito de pop-up Jacquemus x Nike gerado por IA pelo designer Marco Simonetti tornou-se viral em 2022 pela mesma razão: lia-se como um verdadeiro encontro entre duas estéticas reais, e não como um mockup genérico com dois logótipos colados.

Três ferramentas diferentes, três resultados diferentes, uma característica em comum: cada um é reconhecível sem o logótipo. É essa a fasquia. E vale a pena aplicá-la a todas as campanhas feitas com IA, incluindo as que não a ultrapassam.

A IA não mata a identidade de marca. As predefinições, sim.

O anúncio de Natal da Coca-Cola gerado por IA é o caso de estudo que ninguém pediu, mas é um caso honesto. A empresa usou IA para refazer o seu próprio imaginário natalício, os camiões vermelhos, os ursos polares, o Pai Natal com o seu brilho quente, e o resultado provocou a reação oposta à que a Nike e a Under Armour obtiveram. A cobertura da Creative Bloq, da NBC News e da Forbes descreveu-o como plano, estranho e genérico, apesar de usar ativos tão próprios da marca como é possível em publicidade. A reação negativa foi suficientemente forte para que a Coca-Cola enfrentasse as mesmas críticas no ano seguinte.

A lição não é «não use IA em anúncios de Natal». É que a mesma marca, a usar o mesmo tipo de ferramenta, pode acabar a soar como todas as outras se o processo por trás se limitar ao que o modelo produz à primeira. A IA não é genérica por natureza. Prompts genéricos, definições predefinidas e aceitar o primeiro rascunho é que são. A Nike e a Coca-Cola tinham acesso a capacidades de IA comparáveis. A diferença esteve no que cada uma deu ao modelo, em quantas rondas o trabalho passou e em quem tinha autoridade para dizer que não. O problema nunca foi usar as mesmas ferramentas que toda a gente. É usá-las da mesma forma que toda a gente.

A sua identidade de marca tem de existir antes de a IA a poder reproduzir

Antes de pedir a um modelo que «soe como nós», precisa de saber o que «nós» significa de facto, e de o ter escrito num sítio mais específico do que um diapositivo com três adjetivos. Isso implica pilares de voz claros, um vocabulário que a marca usa e outro que evita, comportamentos que a marca adota (frases curtas, sem pontos de exclamação, nomear sempre o problema do cliente antes da solução) e uma lista de coisas que a marca nunca diria, que muitas vezes é mais útil do que a lista das que diria. O mesmo vale para a forma como a sua marca se apresenta visualmente: numa fotografia, num cartaz, num grafismo, num anúncio ou num vídeo.

Isto não é um exercício de branding por si só, é a matéria-prima com que um sistema de IA trabalha. Por trás, «soar como nós» (e parecer-se connosco) transforma-se no contexto que o modelo lê antes de gerar qualquer coisa: um system prompt construído a partir do seu guia de marca, ou uma camada de retrieval que vai buscar a uma biblioteca de textos e imagens aprovados antes de gerar um rascunho. Se esse contexto tiver apenas adjetivos como ousado, inovador e humano, o modelo não tem nada de concreto com que comparar e recorre à média de tudo o que já viu, que é exatamente o problema da uniformidade em miniatura. É a especificidade que torna o contexto utilizável. «Ousado» não dá nada ao modelo. «Abrimos com o problema do cliente na primeira frase e nunca terminamos com um ponto de interrogação» dá-lhe algo que pode de facto seguir.

Ensine a IA com exemplos, não com adjetivos

«Seja ousado e divertido» não é uma orientação, é uma vibe. Os adjetivos, sozinhos, deixam demasiado espaço para interpretação. Os exemplos dão à IA um padrão claro que pode tentar seguir. Em vez de descrever a sua marca em abstrato, dê ao modelo exemplos reais dentro do seu contexto de trabalho e deixe-o inferir o padrão diretamente, o que produz resultados muito mais consistentes do que qualquer instrução de estilo numa linha.

Na prática, isto significa esquecer o «seja ousado e divertido» e mostrar a diferença ao modelo. No site, soamos assim: «Construímos sistemas de IA que transformam a sua visão em resultados concretos, do design à execução.» Nas redes sociais, soamos assim: «Como introduzir IA numa empresa: identifique o trabalho repetitivo, mapeie onde os dados já existem, comece com uma automação, meça-a e depois escale o que funciona.» A mesma marca, dois ritmos diferentes, ambos reais, ambos utilizáveis. Uma frase demasiado segura, uma frase que se esforça demais, uma frase que soa a um concorrente: cada uma ensina mais do que outro adjetivo.

A mesma solução funciona para a imagem. «Ângulos dinâmicos» e «luz natural» são adjetivos com uma câmara apontada, e um modelo lê-os de forma tão genérica como lê «ousado». Substitua o briefing por um moodboard real: cinco a dez fotografias de referência verdadeiras, cada uma com a indicação do porquê de estar alinhada com a marca, ao lado de algumas imagens que parecem próximas mas estão erradas, com a indicação do porquê de falharem. Mostre ao modelo como a sua marca é e, igualmente importante, como não é. Com o tempo, isto torna-se uma biblioteca de referências de marca, em texto e em imagem, a que o modelo (e qualquer novo elemento da equipa) pode recorrer, um ativo muito mais duradouro do que um documento de tom de uma página que ninguém volta a ler depois da primeira semana.

Dê à IA a sua marca, não prompts genéricos

A maioria das equipas abre uma janela de chat e começa a escrever do zero todas as vezes, o que significa que cada sessão volta a aprender a marca do início e a esquece assim que a janela fecha. A solução é integrar a marca no sistema uma única vez: carregar as diretrizes de marca, campanhas anteriores, detalhes de produto, estudos de público e conteúdo existente como contexto que o modelo pode consultar, em vez de voltar a explicar a marca em cada prompt.

Esse contexto precisa de estrutura, não apenas de volume. Pilares claros dão ao modelo princípios que pode aplicar de forma consistente em cem pedidos diferentes, em vez de uma pilha de documentos cuja ordem de prioridade tem de adivinhar. E a versão mais duradoura disto não é um prompt que se volta a escrever, são as instruções personalizadas: conhecimento de marca transformado em contexto reutilizável que é carregado automaticamente, para que cada novo pedido parta da verdadeira voz da marca e não de uma página em branco e de uma predefinição genérica. É a camada que a maioria das equipas salta, e é a que separa um ativo pontual gerado por IA de um sistema que continua a produzir trabalho alinhado com a marca em volume.

Conteste o resultado

A maioria dos modelos de IA tem uma tendência documentada para dar respostas amplamente agradáveis, um comportamento conhecido como bajulação (sycophancy), estudado por Sharma et al. em Towards Understanding Sycophancy in Language Models (ICLR 2024). É uma predefinição razoável para um assistente de uso geral. É uma má predefinição para trabalho criativo, em que a opção interessante é muitas vezes a carta fora do baralho: a que provoca uma reação, inicia uma conversa ou divide a sala. Trabalho criativo com que todos concordam é, normalmente, trabalho criativo de que ninguém se lembra.

Eis como contornar isso. Trate o primeiro resultado como ponto de partida, não como rascunho final. Peça alternativas que vão mais longe numa direção inesperada. Peça ao modelo que argumente contra a sua própria resposta, ou que gere a versão que um concorrente nunca aprovaria. Peça opções com mais atrito, as que têm a aresta que o rascunho seguro limou. Nada disto substitui o julgamento humano. É a pessoa quem decide que o primeiro rascunho não é suficientemente bom, defende o ângulo em que o modelo jogou pelo seguro e traz a referência, a piada ou o risco que o modelo nunca iria gerar sozinho.

Não deixe a IA apagar o que é interessante

Entregue a si própria, a IA tende a alisar uma ideia até não sobrar nada de distintivo, porque «mais suave» e «mais seguro» costumam ser a mesma direção para a qual otimiza. Vale a pena resistir a esse instinto de forma deliberada. A formulação ligeiramente estranha. A referência visual inesperada. A piada cultural que não vai funcionar para todos, mas que funciona em cheio para as pessoas a quem se dirige. A frase que o corretor ortográfico insiste em assinalar. São muitas vezes estas as partes de um trabalho que o tornam reconhecidamente seu, e são também as primeiras que um modelo vai polir discretamente se ninguém o impedir.

É a mesma falha que esteve por trás da reação negativa à Coca-Cola: um resultado tecnicamente competente, com todas as arestas limadas, o que também o tornou esquecível. A solução não é evitar por completo o polimento da IA, é saber que escolhas específicas de um rascunho sustentam a identidade da marca, protegê-las de propósito e deixar o modelo limpar todo o resto.

Traga de volta o cérebro criativo

A IA consegue gerar cem variações no tempo que antes se levava a fazer uma. Mas mais não significa melhor. Toda a gente tem gosto e opinião. Um cérebro criativo é treinado ao longo de anos a fazer coisas, a errar e a aprender o que funciona. Sabe que ideias vale a pena levar mais longe, como tornar um visual mais forte, quando uma frase precisa de outro ritmo, que referências vão resultar, o que parece atual ou já datado e, mais importante, o que cortar.

A IA pode dar-lhe uma campanha inteira em minutos. E pode até parecer boa. O texto funciona. As imagens funcionam. Está tudo tecnicamente lá. Mas, sem um cérebro criativo por trás, pode continuar a parecer vazia: sem ponto de vista, sem tensão, sem personalidade, sem aresta. A IA consegue fazer um anúncio perfeitamente bom. Um cérebro criativo faz aquele de que se lembra.

As mesmas ferramentas. Um olhar diferente.

O acesso à IA já não é uma vantagem competitiva. Todos os concorrentes sérios da sua categoria têm os mesmos modelos, a mesma velocidade de geração e, cada vez mais, as mesmas predefinições. O que resta para se diferenciar é o que dá a esses modelos e o que está disposto a rejeitar do que eles lhe devolvem: o contexto de marca, os exemplos específicos, os critérios e o olhar treinado para dizer que um rascunho tecnicamente correto não é suficientemente bom.

Comece por um documento, e não o faça só com palavras. Antes de enviar o próximo briefing com IA, escreva cinco coisas que a sua marca nunca diria, cinco frases reais que soam inconfundivelmente a si e um rascunho recente que rejeitou, com a razão. Depois faça o mesmo com imagens: cinco fotografias que se parecem consigo e cinco que parecem próximas mas estão erradas, cada uma com a indicação do porquê. Transforme isso no contexto com que todas as sessões de IA começam, em vez de uma janela de prompt em branco. Esse único ficheiro, com palavras e imagens, fará mais pela sua identidade de marca do que qualquer guia de estilo cheio de adjetivos esquecido numa pasta partilhada.

Fontes