Quanto tempo você consegue prestar atenção em um texto, um vídeo curto, uma série de TV ou um filme até que sua mente se desvie para outro lugar? É isso que empresas de mídia e anunciantes tentam medir em experimentos que aliam tecnologia e neurociência.
Aparatos tecnológicos começam invisivelmente a invadir salas de estar, com câmeras dotadas de sensores que detectam movimentos do rosto e dos olhos dos espectadores diante das telas e modelos de inteligência artificial (IA) de predição de comportamento capazes de processar as informações captadas.
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Eles permitem que uma espécie de leitura facial faça o papel das antigas pesquisas de opinião na coleta de informações sobre como são recebidas e compreendidas mensagens publicitárias.
Um dos principais projetos do gênero em curso no Brasil é conduzido pela Netflix, que começou a monitorar 250 domicílios de sua base de usuários no país para entender a qualidade da atenção de quem usa o seu plano com anúncios. São 35 milhões de assinantes da modalidade no país.
Sede da Netflix em Los Angeles
Bloomberg
Os participantes são remunerados, mas o valor não foi revelado. Os primeiros resultados devem sair no segundo semestre, quando termina a primeira fase dos testes. Antes do Brasil, apenas Austrália e México realizaram esse experimento.
Câmera monitora quem vê
O projeto da gigante global do streaming está a cargo da australiana Amplified Intelligence, uma empresa de tecnologia fundada em 2017 que desenvolveu equipamentos, algoritmos e métricas próprias de atenção.
Um dispositivo discreto da empresa é posicionado nos lares com uma câmera HD que capta imagens das pessoas assistindo à TV e uma unidade de processamento das imagens, com sistema operacional Android.
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— A câmera em si é bastante básica, uma webcam. A diferença é a tecnologia por trás, que nossos desenvolvedores criaram — explica Bec Brooks, diretora-geral da companhia. — O que o software faz é uma combinação de detecção facial, estimativa de pose e rastreamento ocular para tentar entender se os usuários estão atentos ao que aparece na tela.
Assim, se a pessoa estiver perto da câmera, o sistema capta o movimento dos olhos. Se estiver mais longe, foca na detecção facial e na pose da cabeça para determinar a direção do olhar. A Amplified também leva em conta o tamanho da TV e a posição dela em relação à câmera para ajustar os algoritmos de medição.
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A imagem capturada é convertida em “pontos no rosto humano”, os chamados marcos faciais. A partir deles, “segundos de atenção” viram a unidade de medida na duração total de um anúncio. O sistema mapeia a visão segundo a segundo, permitindo identificar em que ponto exato do anúncio a audiência se perde.
São usadas três categorias de métricas: “atenção ativa”, quando o espectador está olhando diretamente para o anúncio; “atenção passiva”, quando está exposto ao anúncio mas não tem o olhar voltado para ele (a atenção pode estar no celular ou em outra pessoa no ambiente); e “não atenção”, quando o espectador não foi exposto (pode estar em outro cômodo com a TV ligada).
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No México, a Netflix descobriu que seus espectadores têm 64% de atenção ativa, 19% de atenção passiva e 16% de não atenção aos anúncios. Brooks conta que a companhia consegue fazer medições não só na relação das pessoas com a TV, mas também com outras telas para medir a atenção aos anúncios na internet ou em redes sociais. Ela destaca que a TV ainda é a mais eficaz para engajar o espectador:
— Nas redes sociais, há uma queda muito acentuada na atenção logo no início. O público é exposto ao anúncio nos dois primeiros segundos, mas depois ocorre uma queda muito rápida. A partir daí, ninguém está realmente vendo o seu anúncio. Na TV é exatamente o oposto. É muito estável. Se você alcançar alguém, essa pessoa permanece assistindo ao anúncio até o fim.
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Esse tipo de dado preciso faz diferença na produção e na precificação da publicidade na era da economia da atenção. Leo Khede, diretor de Publicidade da Netflix para a América Latina, explica a importância da aferição para a empresa:
— A atenção permite entender não apenas se um anúncio foi exibido, mas como ele participou da experiência de visualização: se o espectador estava totalmente presente, parcialmente presente ou ausente naquele momento. A atenção ganhou força como métrica no streaming a partir do momento em que a Netflix passou a defender sua importância globalmente, e não como conceito, mas como uma forma concreta de mensuração.
Medindo a atenção
Antes dos meios eletrônicos, o sucesso de anúncios impressos era baseado na circulação de publicações como jornais e revistas. Na era da TV, passou a contar a quantidade de aparelhos ligados. Com a internet, veio a “impressão” e, depois, o viewability (que mede se os pixels do anúncio apareceram na tela e por quanto tempo).
Desde o fim da década passada, o mercado passou a questionar todas essas premissas e a especular se a pessoa está, de fato, conectada ao conteúdo. Foi quando o neuromarketing — a nuerociência aplicada à propaganda —surgiu para aferir melhor a reação das pessoas aos estímulos ao consumo, explica Billy Nascimento, cofundador da Forebrain, empresa pioneira em pesquisa de neuromarketing no Brasil e que tem marcas multinacionais como Santander e Leroy Merlin entre os clientes:
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— Mercados mais maduros, fora do Brasil, começaram a desenvolver métricas de atenção. Saímos do equipamento e vamos até as pessoas para entender se o que queríamos do ponto de vista de conteúdo funcionou. A atenção virou uma moeda muito importante para veículos e marcas. A capacidade humana de atenção não diminuiu, mas sim a de sustentar a atenção em um mundo cheio de alternativas e gratificação instantânea.
Em 2017, a Disney desenvolveu um algoritmo que consegue prever como os espectadores reagirão a um filme analisando suas expressões faciais por apenas dez minutos. Imagens da audiência eram captadas por meio de raio infravermelho nas salas de cinema. No mesmo ano, a empresa sueca Tobii fez uma parceria com o YouTube para medir o impacto dos anúncios na plataforma com rastreamento ocular.
Os primeiros experimentos desse tipo eram realizados em laboratórios, onde eram reunidos voluntários, mas a evolução e a miniaturização dos dispositivos, além da ampla disponibilidade de conexão à internet, transferiram as pesquisas para os lares, em situações reais. A Amplified — que também tem Google, Amazon e Twitch como clientes — rejeita testes em laboratório para evitar vieses.
Billy Nascimento concorda que o ambiente artificial pode induzir comportamentos não naturais, mas diz que, por outro lado, oferece controle total de variáveis e acesso a equipamentos de nível hospitalar, capazes de medir reações cerebrais. Para compensar os limites da medição domiciliar, é preciso ter amostras maiores, ele ressalta.
Olho no olho
Especialista em monitoramento ocular, João Lucas Hana Frade, professor da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade (FEA)da USP, conta que é possível ir além da atenção com técnicas de rastreamento do olhar:
— Fiz uma pesquisa com anúncios de YouTube e detectei que aquelas propagandas que têm um contador para o botão “pular” acaba desviando a atenção da marca. Os anúncios que não podem ser pulados acabam sendo “melhores” para a atenção. É uma precisão enorme, medindo a cada 100 ou 200 milissegundos.
Há tantas técnicas para medir atenção hoje que o Interactive Advertising Bureau (IAB) e o Media Rating Council (MRC), que regulam a publicidade nos EUA, publicaram em 2025 um marco regulatório para padronizar. No Brasil, a Amplified teve dificuldades mais prosaicas, conta Brooks:
— A primeira foi passar nossos aparelhos pela alfândega. Ainda estão retidos, mas acabamos encontrando um fornecedor local. Há um pouco de falta de letramento tecnológico, mas superamos. E as salas brasileiras são mais movimentadas do que em outros países, com mais gente entrando e saindo, o que torna a coleta de dados mais complicada.
E a privacidade?
Em todo o mundo, a presença de uma câmera para medir a atenção de espectadores levanta preocupações sobre a privacidade das famílias, afinal há muitos exemplos de equipamentos aparentemente inofensivos com consequências indesejadas — em 2022, por exemplo, um robô aspirador da iRobot gravou uma mulher no banheiro de sua casa e as imagens foram parar no Facebook.
A executiva da Amplified explica que a filmagem capturada pela webcam não é enviada para a nuvem: o processamento é feito diretamente no aparelho. Após transformar as imagens em marcos faciais, os vídeos brutos são apagados, e é impossível fazer o caminho reverso, reconstituindo as imagens ligadas a um indivíduo.
Apesar disso, a Netflix disse ao GLOBO que orienta os participantes do teste a não manterem menores de 18 anos no campo de visão da câmera durante o consumo de TV. Quando isso não é possível, os dados de menores são eliminados imediatamente, diz Brooks:
— Não concordamos em monitorar como crianças interagem com anúncios. É um caminho perigoso.
A inteligência artificial (IA) promete aperfeiçoar ainda mais esse tipo de pesquisa. A Amplified já construiu um preditivo a partir dos dados de pesquisas reais em ambientes naturais (como casas) feitas ao longo de anos. Ou seja, as marcas que contratam a companhia podem ter suas campanhas analisadas por uma IA, que vai prever em quais pontos o espectador perderá a atenção. O nível de precisão é de 98%, segundo a empresa.
Num movimento semelhante, a brasileira Forebrain criou outra empresa, chamada Synapsee, para usar IA nesse tipo de teste, com precisão de 94% em relação ao direcionamento do olhar e 81% na reação cerebral ao anúncio, diz Nascimento. E a IA generativa do sistema já sugere mudanças no conteúdo antes de os anúncios serem veiculado, para que sejam mais efetivos.
— Três agentes trabalham juntos. O primeiro analisa as áreas de atratividade do anúncio e identifica como o cérebro reagiria. O segundo analisa a imagem e faz sugestões de alterações. O terceiro toma as recomendações e cria novas peças, mais adequadas. Esse conteúdo volta ao primeiro agente — conta o empresário.
Com tudo isso, empresas, especialistas e órgãos de classe afirmam que é preciso prestar atenção em um detalhe: a métrica de atenção nunca deve ser usada isoladamente — ela é um sinal para o planejamento de mídia e criativo. Com tanta informação e transformação no campo, será que é possível lembrar disso?
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Empresas usam IA e neurociência para mapear rostos e detectar reações à publicidade nas telas
