Conteúdo com IA: construir marca ou só gerar volume?
Com um assistente de IA, uma pequena empresa escreve o post da semana em dois minutos. O da semana que vem também. E o do mês inteiro, se quiser.
O custo de publicar caiu para quase zero. O que não caiu foi o custo de dar ao cliente um motivo para prestar atenção. Essa é a ideia central de uma coluna de Kelly Nascimento, fundadora da Kaus Media, publicada na Startupi em 1º de outubro. O texto fala de startups, mas a pergunta do título serve para qualquer negócio: a empresa está construindo marca ou só gerando conteúdo?
O volume cresceu. A confiança, não
Dois dados da coluna mostram o tamanho do problema.
O primeiro: a DoubleVerify, empresa de verificação de mídia digital, detectou mais de meio bilhão de impressões de conteúdo de baixa qualidade gerado por IA só no primeiro semestre de 2026. É o material que os americanos apelidaram de "AI slop": texto e imagem feitos em série, sem ninguém conferindo.
O segundo vem de uma pesquisa da mesma empresa: 48% dos consumidores britânicos disseram que ver o anúncio de uma marca ao lado desse tipo de conteúdo piora a percepção sobre ela. A marca nem produziu o material, e mesmo assim sai arranhada.
A coluna cita ainda um sinal de mercado: a Pangram, startup norte-americana criada para detectar conteúdo gerado por IA, captou US$ 9 milhões em julho. Já existe dinheiro tanto para produzir esse conteúdo quanto para identificá-lo.
O problema é o uso, não a ferramenta
A autora não condena a IA. Ela pode explicar uma tecnologia, simplificar uma compra ou ajudar numa campanha que fica na memória. O que não cria valor é publicar sem dar ao público uma razão para prestar atenção.
Para sair da discussão sobre ferramenta, a coluna recorre a David Aaker, uma das principais referências em branding, que propõe olhar para os benefícios que a marca entrega: funcionais, emocionais, sociais e de autoexpressão. A pergunta deixa de ser "qual IA usar?" e passa a ser "o que o cliente ganha com isso?".
O texto também lembra que promessa de marca não se sustenta só com comunicação. O exemplo é a 23andMe, empresa americana de testes genéticos que em 2023 sofreu uma violação de segurança com dados de cerca de 6,9 milhões de usuários e, em março de 2025, entrou em recuperação judicial nos Estados Unidos. A crise não se explica só por branding, diz a autora, mas mostra que a promessa depende de produto, segurança, atendimento e modelo de negócio.
Quem acertou começou pelo que já tinha
O caso positivo é brasileiro. O projeto "An Agent 'Como a Gente'", da Ogilvy Brasil para o Magazine Luiza, ganhou um Leão de Bronze em Creative Commerce no Cannes Lions deste ano. Nele, a Lu passou a atuar como agente de compras no WhatsApp.
O ponto que a coluna destaca: a IA não criou a relação. A Lu já era uma personagem conhecida do público, e o WhatsApp já era um canal familiar. A tecnologia ampliou o que existia.
Daí a lição: antes de escolher a ferramenta, a empresa precisa identificar o que já construiu. Pode ser uma linguagem reconhecível, a confiança do cliente, o conhecimento sobre ele ou uma experiência que precisa melhorar.
Quando quem lê é uma máquina
Há uma mudança em curso que torna o assunto mais prático. Agentes de IA começam a fazer pelo cliente a pesquisa, a comparação e até a negociação. Nesse cenário, segundo a coluna, ganham importância as informações que permitem comparar e decidir: características, preço, disponibilidade, condições de entrega e evidências sobre o que o produto faz.
A frase que resume: uma promessa vaga continuará vaga, mesmo quando lida por uma máquina.
"Qualidade e bom atendimento" não ajuda ninguém a decidir, pessoa ou agente. "Banho e tosa para porte pequeno a partir de tal valor, com agenda aberta sábado de manhã" ajuda os dois.
Os números de consumo confirmam o caminho. No estudo que comentamos em compra online: preço e estoque decidem, preço e produto disponível aparecem como o que mais pesa na decisão, e quase metade dos consumidores perde confiança quando a marca usa imagem de produto gerada por IA.
Na pequena empresa: dois posts, um resultado
Um exemplo. Um salão pede à IA "cinco dicas para cuidar do cabelo no verão" e publica. O texto sai correto, bem escrito e igual ao de outros mil perfis. Não diz nada sobre aquele salão.
O mesmo salão publica a foto real de um trabalho feito na semana, com o nome do serviço, o tempo que leva, o valor e os horários livres de sexta. A IA pode ter ajudado a arrumar a frase. Mas a informação veio do negócio, e é ela que faz o cliente agendar.
A diferença entre os dois posts não é a ferramenta. É a matéria-prima. O primeiro saiu do nada. O segundo saiu do que a empresa sabe de si mesma: o que vende, por quanto, quando tem vaga.
Quatro perguntas antes de publicar
A coluna fecha com quatro perguntas práticas, que valem para o post de hoje e para a campanha do ano:
- Pelo que queremos ser reconhecidos?
- Que evidências sustentam nossa promessa?
- O que o cliente entende depois de ler nossa comunicação?
- A experiência confirma essa expectativa?
Para a rotina de uma pequena empresa, isso vira um roteiro curto (sugestão nossa):
- Parta de um fato do negócio: um produto que chegou, um serviço feito, uma dúvida que o cliente perguntou no balcão.
- Ponha a informação que decide: preço, disponibilidade, prazo, horário.
- Use foto real do produto ou do trabalho.
- Leia antes de publicar. Texto de IA que vai para o cliente passa por uma pessoa, regra que detalhamos em IA na pequena empresa: quem responde pelo uso?.
- Confira se a loja entrega o que o post promete. A quarta pergunta é a que mais derruba marca.
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Fonte: Startupi, "Sua startup está construindo marca ou só gerando conteúdo com IA?", coluna de Kelly Nascimento, 01/10/2026, com dados da DoubleVerify.