Como diretor criativo global do Unskippable Labs do Google, estou sempre tentando descobrir como os criativos dos anúncios trabalham melhor. E em cada teste que rodamos, em cada relatório que escrevemos, vejo infinitas possibilidades para o uso do machine learning.
Mas também noto uma agitação nas equipes criativas. Se você é um criativo, já deve ter se perguntado: se as máquinas evoluem tão rápido, quanto tempo vai levar até que elas criem anúncios no meu lugar? Essa pergunta é válida, mas acho que o papel dos criativos nunca foi tão importante. O machine learning veio para trabalhar ao lado das equipes, e não no lugar delas.
Quando exploramos as habilidades do machine learning, criamos anúncios melhores, mais efetivos e mais relevantes.
Pense assim: o machine learning é como ter 1 bilhão de estagiários trabalhando para você – e não um único Einstein que vai trazer uma solução perfeita. Você precisa descobrir como aproveitar esse time gigante. Para isso, é preciso distribuir tarefas e transformar o que esses estagiários entregam em algo útil. Sem você, eles ficarão perdidos.
Em vez de fazer pouco do debate “criatividade vs. tecnologia”, acho que nós, criativos, temos de aprender como orientar esses estagiários. Quando exploramos as habilidades do machine learning, criamos anúncios melhores, mais efetivos e mais relevantes.
Ensine aos estagiários como vencer
Imagine que seus estagiários estão jogando Breakout, aquele antigo game em que você controla uma barra na parte de baixo da tela, rebatendo uma bola e tentando destruir uma parede de tijolos bem irritante que fica no topo.
A primeira coisa que os estagiários precisam fazer é aprender o que é “vencer”. No caso do Breakout, “vencer” significa focar no placar e dizer a eles que quanto mais pontos, melhor.
O passo seguinte é aprender como vencer. Ao jogar, os estagiários vão descobrir que a estratégia mais eficiente é atacar uma coluna sem parar, até que a bola rompa a barreira de tijolos e chegue ao topo. Isso faz com que eles se prendam a algumas regras estáveis ao jogar.
Por último, os estagiários vão precisar de dados suficientes para saírem vitoriosos. Se você der a eles 10 minutos, eles certamente vão perder, e feio. Mas se tiverem 6 horas, em algum momento vão quebrar o meu recorde do tempo de escola, e que me dava tanto orgulho.
O problema dos anúncios é a confusão dos estagiários
Se os estagiários podem jogar Breakout sozinhos, por que eles não podem nos ajudar a criar anúncios melhores por conta própria?
Porque, diferentemente do Breakout, não temos uma maneira consistente de medir uma “vitória” no mundo criativo. Não chegamos a um consenso sobre o que faz um grande anúncio ter sucesso, e muito menos sobre como chegar até ele. Alguns dizem que o crucial é contar bem uma história; outros acham que ter um público com a cabeça aberta é o que importa. As métricas e os modelos são instáveis, e isso confunde os estagiários.
E tem mais: as regras mudam a toda hora, porque a cultura está sempre em movimento – e criatividade e cultura estão conectadas. Para criar um anúncio de sucesso, você precisa tocar o nervo da cultura no ponto certo, e na hora certa.
Quando pensamos na cultura, o momento em que tomamos decisões têm um poder extraordinário. Faça uma escolha cedo demais (por exemplo, usando uma música que gruda no ouvido, mas que ainda é desconhecida), e você será invisível. Faça a mesma coisa tarde demais (ou seja, use essa música quando ela já for um hit), e o anúncio vira um clichê. E na cultura atual, você pode ir de invisível a clichê de uma hora para outra. Para encontrar o ponto certo entre os extremos, é como se os estagiários tentassem atirar em um alvo em movimento no meio de um vendaval.
O mundo dos sinais de audiência: ainda há esperança para os estagiários
Ainda bem que esse mundo acelerado nos dá toneladas de sinais de audiência. À medida que temos dados mais ricos, o valor das informações fica mais claro. Essa é uma grande notícia para os estagiários – e para você, que conta histórias para as marcas.
Imagine as possibilidades que surgem quando você coloca esses sinais nas mãos dos estagiários e pergunta: que padrões vocês veem? Qual o valor desses padrões? Vale a pena customizar os anúncios?
Somos nós que precisamos ensinar às máquinas o que devem procurar, e saber o que fazer com as respostas que elas dão.
São essas respostas que minha equipe está procurando hoje. Há pouco fizemos um experimento com bumper ads de 6 segundos para a CoverGirl. Descobrimos que customizar funciona melhor que usar um só anúncio para todos os públicos. Mas isso traz novos problemas: quantos anúncios precisamos fazer? E quantos testes geram que valor?
Os estagiários podem nos ajudar a encontrar as respostas. Esse é o lugar perfeito para eles moerem os dados, selecionarem os melhores e apresentarem insights sobre como chamar a atenção dos diferentes públicos. Mas antes, para saber como orientar melhor os estagiários, precisamos experimentar e fazer algumas perguntas.
Abrançando a complexidade: criativos e estagiários trabalhando juntos
Se, assim como eu, você é um criativo e curioso incansável, então vai entender a importância de experimentar com anúncios para descobrir aquele ponto ideal – o anúncio certo para o público certo, na frequência e sequência certas para ter o máximo de retorno.
Para fazer isso funcionar, precisamos abraçar a complexidade que é trabalhar com 1 bilhão de assistentes. Somos nós que precisamos ensinar às máquinas o que devem procurar, e saber o que fazer com as respostas que elas dão. Se não nos desafiarmos nem aprendermos a ser fluentes em dados como somos em relação à cultura, não vamos conseguir criar anúncios melhores.
Esse bilhão de estagiários já está chegando. Precisamos experimentar agora e nos preparar para eles. Esses assistentes podem nos ajudar a focar energia criativa onde ela mais importa e liberar um monte do nosso trabalho braçal, ganhando tempo para gerar mais resultados. Os estagiários vão ajudar a definir o valor do trabalho criativo. Isso vai tornar o nosso trabalho, e todos nós, muito melhores.
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