Agências de publicidade estão adotando uma nova abordagem tecnológica conhecida como “vibe coding” para desenvolver ferramentas de otimização para motores generativos (GEO) voltadas a seus clientes.
Utilizando modelos de linguagem e assistentes de programação, como o Claude Code, da Anthropic, empresas como Havas, Broadhead e Supergood estão criando aplicações personalizadas capazes de analisar como marcas aparecem em respostas geradas por inteligência artificial.
Essas ferramentas permitem monitorar a presença de marcas em plataformas de IA, acompanhar concorrentes e, em alguns casos, transformar essas soluções em produtos oferecidos aos clientes. Muitas dessas aplicações são desenvolvidas em poucas horas.
Um exemplo é o Brand Insights AI, da Havas, criado com o Claude Code e a plataforma Replit. A ferramenta gera prompts baseados na marca do cliente, testa esses comandos em diferentes modelos de IA e analisa com que frequência a marca aparece nas respostas, incluindo citações, simulando como ela surge em processos de descoberta orientados por inteligência artificial.
A plataforma já foi implementada globalmente, alcançando cerca de 100 países e mais de 60 idiomas, e é licenciada aos clientes como um produto no modelo SaaS. Segundo Dan Hagen, diretor global de dados e tecnologia da Havas, a ferramenta também passou a integrar a estratégia comercial da agência e ajudou a conquistar novos contratos.
O desenvolvimento de ferramentas de GEO acompanha a mudança no comportamento do público, que cada vez mais recorre a plataformas como o ChatGPT para buscar informações. Esse movimento impulsionou o surgimento de startups, como Profound, Bluefish e Emberos, que prometem ajudar marcas a monitorar e melhorar sua visibilidade em respostas geradas por IA.
Ainda assim, algumas agências preferem desenvolver suas próprias soluções, argumentando que ferramentas prontas nem sempre se adaptam à dinâmica de trabalho de suas equipes.
Para Hagen, a principal vantagem de criar sistemas internamente é o controle sobre a tecnologia. “Você tem muito controle sobre a interface e sobre a forma como pode desenvolver soluções a partir dela”, disse.
A Havas também decidiu não firmar um contrato corporativo exclusivo com a Anthropic, que, segundo Hagen, pode custar “multiple millions” por ano. “É uma combinação de flexibilidade. Seria difícil para mim assinar quatro ou cinco contratos corporativos apenas por causa do peso dos custos”, afirmou, destacando que os preços costumam variar conforme volume de uso, consumo de tokens e modelo utilizado.
Além disso, ele citou a necessidade de gerenciar custos diante da adoção desigual da IA dentro da empresa. Enquanto alguns profissionais já utilizam intensamente essas ferramentas, outros ainda estão no início da curva de aprendizado. “Não queríamos estar em uma situação em que estivéssemos pagando por dez mil licenças que as pessoas usam apenas uma vez por semana”, disse. “Também não queríamos nos colocar em uma posição em que ficássemos presos a um único contrato corporativo com alguma empresa e aquilo passasse a ser a solução. E se, em seis meses, eles já não estiverem mais na fronteira da inovação? Isso nos colocaria em uma situação difícil.”
Aplicações criadas em poucas horas
A agência independente Broadhead também vem experimentando o desenvolvimento de ferramentas de GEO por meio do vibe coding.
Segundo Mitch Hislop, vice-presidente de inovação de produto da empresa, a primeira versão da plataforma de monitoramento GEO foi criada em apenas uma noite utilizando o Claude Code. A ferramenta analisa como diferentes provedores de IA classificam uma marca e seus concorrentes.
Um dos primeiros recursos desenvolvidos foi o chamado “competitive intelligence vote”, no qual o usuário insere o nome de uma marca e uma localização. Em seguida, um modelo de linguagem retorna quais concorrentes têm maior probabilidade de aparecer nas respostas.
Posteriormente, a equipe aprimorou o recurso adicionando personas de público, permitindo simular como diferentes perfis de consumidores fariam perguntas em ferramentas como ChatGPT ou Claude, e como cada marca aparece nesses resultados.
Essa atualização levou cerca de duas horas para ser implementada, segundo Hislop.
O resultado é uma análise competitiva mais dinâmica, capaz de mostrar não apenas quem são os concorrentes de uma marca, mas também como esse cenário muda conforme a intenção do usuário.
Para Hislop, desenvolver ferramentas próprias garante maior flexibilidade. “Poderíamos usar o que a SEMrush oferece, mas não gostamos dos pontos A, B e C sobre isso. Não queremos pagar pela SEMrush e pela Profound”, afirmou. “Em vez disso, temos nossa própria solução. Podemos fazê-la funcionar exatamente da maneira que queremos.”
IA como infraestrutura
Outras agências estão avançando ainda mais e integrando modelos de IA diretamente à sua infraestrutura tecnológica.
Mike Barrett, fundador e diretor de estratégia da Supergood, afirmou que a empresa mantém um acordo corporativo com a Anthropic e utiliza seus modelos via API em diversas aplicações, desde a organização de bases internas de conhecimento até a análise de como marcas aparecem em buscas geradas por IA.
Nesse sistema, o próprio modelo gera uma resposta, avalia o resultado com base em critérios definidos, atribui uma pontuação e repete o processo até atingir um nível de qualidade desejado, atuando simultaneamente como criador e editor.
Segundo Barrett, essa dinâmica permite que os modelos aprimorem os resultados ao longo de múltiplas iterações, sem necessidade de intervenção humana.
“Todo mundo está criando software agora”, afirmou Barrett. “Daqui a dois anos, vamos entregar mais software do que documentos propriamente ditos.”
Foto: Freepik
Fonte: AdWeek
Entre em contato com o AcontecendoAqui se tiver interesse em divulgar seus trabalhos para a Comunidade AcontecendoAqui. Envie um e-mail para [email protected]
