Deepfakes, clonagem de voz e conteúdos produzidos por inteligência artificial ampliam os riscos de desinformação durante períodos eleitorais. Para os anunciantes, a preocupação não se limita à exposição a temas políticos, mas envolve impedir que os investimentos publicitários financiem ou apareçam ao lado de informações falsas, ataques institucionais e discursos extremistas.
“As eleições de 2026 devem representar um ponto de inflexão para o mercado publicitário. O risco não está apenas no conteúdo político em si, mas na velocidade com que narrativas falsas podem ser produzidas, amplificadas e consumidas nas plataformas digitais”, afirma Edvaldo Silva, diretor regional da Zefr na América Latina.
Empresa global de tecnologia para verificação da qualidade da mídia digital, a Zefr atua na classificação dos ambientes em que os anúncios são exibidos.
A movimentação política nas plataformas já começou. Segundo o estudo ‘Termômetro das Redes: Eleições 2026’, produzido pela And, All em parceria com a Polis Consulting, cerca de 20 mil conversas públicas relacionadas ao cenário eleitoral foram monitoradas entre janeiro e fevereiro deste ano. A análise considerou 245 perfis políticos no Instagram, X e TikTok.
Associação pode afetar a percepção das marcas
Em 2022, a Zefr realizou, em parceria com a Magna, um estudo sobre o impacto da desinformação na percepção das marcas. De acordo com o levantamento, 93% dos consumidores afirmaram já ter sido expostos a conteúdos desinformativos, enquanto 63% disseram que esse tipo de ambiente afeta negativamente a forma como enxergam a marca associada.
“Isso não é uma questão de percepção abstrata, o consumidor associa, sim, o ambiente ao anúncio que está vendo ali do lado”, afirma Silva.
Outro estudo, realizado em 2019 pela Zefr, Magna e IPG Media Lab, analisou diferentes abordagens de brand suitability, conceito relacionado à adequação dos ambientes publicitários aos valores e aos objetivos de cada anunciante. A pesquisa reuniu mais de 3,8 mil participantes.
“O resultado mostrou que a abordagem que usamos, com revisão humana combinada à tecnologia, gerava ganho relevante em métricas de topo de funil: intenção de compra, intenção de recomendação e percepção de relevância da marca, comparado com segmentação contextual tradicional baseada só em palavras-chave”, relata.
Segundo Silva, a confiança está entre os três principais fatores que motivam as decisões de compra. Por isso, a exposição recorrente em ambientes inadequados pode gerar consequências que ultrapassam a imagem institucional.
“Quando uma marca aparece de forma recorrente ao lado do conteúdo errado, o dano não é só de imagem, ele se converte, sim, em perda de intenção de compra mensurável. E o inverso também é verdadeiro: quando a adjacência é bem gerida, a gente vê ganhos consistentes de performance, com retorno sobre investimento em mídia até 5 vezes maior nas campanhas que monitoramos.”
Bloqueio por palavras-chave é insuficiente
Historicamente, parte das empresas tentou reduzir os riscos por meio de listas de bloqueio baseadas em palavras-chave. O modelo, porém, foi desenvolvido para uma internet concentrada principalmente em textos e encontra dificuldades para acompanhar a dinâmica atual das redes sociais, marcada pelo consumo de vídeos.
“Quando uma marca bloqueia termos amplos como ‘eleição’ ou ‘política’, ela pode acabar excluindo conteúdos jornalísticos confiáveis e audiências altamente qualificadas. Por outro lado, conteúdos problemáticos muitas vezes passam despercebidos porque o risco não está escrito na descrição, mas presente no vídeo, no áudio ou no contexto da narrativa”, explica o diretor da Zefr.
Em vez de considerar apenas termos isolados, a empresa utiliza um motor de classificação que analisa simultaneamente vídeo, áudio, texto e contexto. A tecnologia é aplicada em plataformas como YouTube, Meta, TikTok, Snapchat e Pinterest.
A análise pode ocorrer antes da impressão do anúncio, com o bloqueio de categorias de risco antes que a publicidade seja exibida, e depois da veiculação, por meio da verificação dos ambientes nos quais cada impressão foi entregue.
A companhia divide sua atuação em duas áreas principais. A primeira é a media services, responsável pela gestão integral de campanhas com o uso da tecnologia da empresa. A segunda é a data solutions, que reúne produtos de brand safety e suitability, identificação do uso indevido de marcas em conteúdos de usuários, classificação de materiais gerados por inteligência artificial, viewability e qualidade de mídia.
Tecnologia identifica sinais de manipulação
A classificação de conteúdos gerados ou manipulados por inteligência artificial combina três camadas de análise. A primeira procura inconsistências em cenas, iluminação, atmosfera e relações espaciais. A segunda examina mais de 256 regiões da imagem em busca de texturas antinaturais, repetições, microdistorções e bordas deformadas.
A terceira verifica sinais de identificação do uso de IA, mesmo quando o conteúdo não possui marca-d’água ou quando essa indicação foi retirada. Segundo a empresa, o processo de classificação de materiais produzidos por inteligência artificial possui uma patente registrada nos Estados Unidos.
Para Silva, o avanço da tecnologia também exige que o mercado diferencie produções legítimas de materiais enganosos ou de baixa qualidade.
“O Gartner estima que até 2030, 90% do conteúdo da internet pode ser gerado por IA. Isso muda completamente a pergunta que o mercado deveria estar fazendo. Não dá mais para uma marca simplesmente bloquear todo conteúdo de IA, isso mataria o alcance da campanha. A pergunta certa é: qual IA é problemática? E qual é só conteúdo?”
Um estudo da Zefr realizado em parceria com a OM Media Trials, da Omnicom, analisou como consumidores dos Estados Unidos e do Canadá reagem à presença de anúncios próximos a diferentes tipos de conteúdo produzido por IA.
Intitulada ‘AI Slop or Not?’, a pesquisa indicou que materiais criativos, bem-humorados ou alinhados ao posicionamento do anunciante podem contribuir para a lembrança e para a percepção de inovação. Os principais riscos foram identificados em conteúdos enganosos, repetitivos, de baixa qualidade ou caracterizados como spam.
“A conclusão desmonta um pouco o discurso simplista de “todo AI slop é ruim”: conteúdo de IA criativo, bem-humorado ou alinhado à marca pode até gerar ganho de lembrança e percepção de inovação. O problema real está concentrado no conteúdo enganoso, de baixa qualidade ou spam”, afirma Silva.
Ainda assim, 81% dos participantes consideraram ao menos um tipo de conteúdo gerado por IA inadequado para a exposição de marcas. Quando o uso da tecnologia estava identificado, 41% relataram uma percepção mais positiva sobre o anunciante associado.
O levantamento também identificou diferenças entre os mercados analisados. Os consumidores canadenses se mostraram mais sensíveis aos conteúdos produzidos por IA do que os norte-americanos.
“Esse comportamento varia por mercado, e é exatamente por isso que insisto tanto, aqui na América Latina, que essa leitura não pode ser importada sem adaptação regional”, diz o executivo.
