As ferramentas de IA tornaram a produção criativa muito mais acessível. Você descreve uma cena com palavras simples e recebe imagens em movimento em poucos minutos. Mas transformar isso em um vídeo de marketing de verdade — que caiba no formato, respeite a marca e diga o que você queria dizer — não é necessariamente coisa de um prompt só.
Este é um estudo de caso real de produção da PandAi7. Decidimos fazer um vídeo publicitário curto para a PandAi7 com ferramentas de IA e fomos anotando tudo pelo caminho.
Neste artigo, contamos:
- o que tentamos
- o que funcionou
- o que falhou
- o comportamento inesperado que encontramos no Veo
- quantas iterações foram necessárias
- a edição humana que ainda aconteceu no final
- o que a experiência nos ensinou sobre usar IA na prática
Por que decidimos usar IA para fazer nosso anúncio
A PandAi7 é feita por uma equipe pequena, e estamos construindo um produto internacional. Como a maioria das pequenas empresas, não temos estúdio de produção, equipe de animação nem um grande orçamento de marketing guardado.
Também construímos um produto que usa IA, então queríamos viver a IA do outro lado: como usuários, no nosso próprio fluxo de marketing, com um objetivo real e um prazo real.
O objetivo era fácil de descrever: um anúncio animado curto com o panda-vermelho da PandAi7. Usamos o Gemini para transformar essa ideia criativa em um prompt estruturado para o Veo, o modelo de geração de vídeo do Google.
Não foi um experimento científico. Foi uma produção, feita por uma equipe pequena, e o que vem a seguir é o que de fato vimos.
As ferramentas de IA que realmente usamos
Usamos três ferramentas, cada uma em uma etapa diferente:
- Gemini — para desenvolver, estruturar, refinar e corrigir nossos prompts.
- Veo — para gerar o vídeo animado em si.
- Canva — depois, quando já tínhamos uma geração aproveitável, para ajustar a narração e as legendas.
Nenhuma ferramenta fez o trabalho todo. O fluxo foi assim: conceito, desenvolvimento do prompt no Gemini, geração no Veo, avaliação, iteração, edição no Canva e, por fim, o vídeo pronto.
Como transformamos uma ideia em um prompt de vídeo
Começamos com uma ideia e algumas referências visuais, não com um roteiro. Para um modelo de vídeo produzir algo específico, a ideia precisa virar uma descrição precisa — então pedimos ao Gemini que nos ajudasse a montá-la.
No fim, o prompt descrevia:
- o personagem do panda-vermelho e suas características
- o estilo visual (animação 3D)
- as roupas do personagem — o moletom com capuz, a calça jeans e o tênis — e que elas deviam ficar iguais do começo ao fim
- a marca PandAi7 e o logo
- o formato vertical 9:16
- cada cena, uma por uma
- câmera e enquadramento
- legendas
- som ambiente e a voz
- a direção visual geral
Na captura de tela, você vê nosso pedido ao Gemini. Anexamos imagens de referência e o logo da PandAi7, explicamos o que o vídeo deveria conter e listamos o que não podia mudar: a cor dos olhos do personagem, a roupa e os sapatos. O Gemini respondeu com um prompt estruturado escrito em inglês (sugerindo que prompts em inglês costumam funcionar melhor com o Veo), dividido cena a cena, com o texto das legendas, a voz e o estilo de áudio detalhados em cada parte.
Essa foi a parte em que a IA claramente ajudou. O Gemini foi bom em pegar uma ideia solta e organizá-la em um prompt detalhado e bem ordenado — muito mais rápido do que nós mesmos escreveríamos. Os mesmos hábitos valem para qualquer ferramenta de IA a que você dá instruções: seja específico, descreva uma coisa de cada vez e refine em vez de recomeçar. Escrevemos sobre esses hábitos no nosso guia do editor de IA da PandAi7.
Do Gemini ao Veo: aí começaram os problemas de verdade
Um prompt detalhado não garantiu um resultado previsível. Foi aí que o trabalho de verdade começou.
Um problema visível foi a proporção da tela. Estávamos fazendo um vídeo vertical 9:16, mas o Veo introduziu um comportamento de storyboard típico de um layout horizontal 16:9: as cenas voltavam como quadros largos empilhados dentro da tela vertical, em vez de compostas para uma tela vertical.
Pode parecer um detalhe técnico, mas em publicidade isso muda tudo:
- A proporção define a composição — onde o personagem fica, quanto espaço a ação tem, para onde o olhar vai primeiro.
- O enquadramento decide onde a marca pode ficar. Um logo ou uma legenda que cabe em um quadro largo pode ficar cortado ou apertado em um quadro alto.
- Composições verticais e horizontais não são intercambiáveis. Uma cena pensada para uma não é simplesmente recortada para a outra.
- Então um vídeo gerado pode parecer bom sozinho e, ainda assim, não servir para o formato para o qual foi feito.
A captura de tela mostra o Veo preparando uma geração no nosso fluxo vertical, com uma prévia montada a partir de quadros horizontais de storyboard empilhados uns sobre os outros. Em seguida, o Veo pediu que aprovássemos a geração do jeito que estava.
Às vezes a IA muda coisas que você nunca pediu para mudar
Alguns dos momentos mais frustrantes vieram de mudanças que ninguém tinha pedido. Pedíamos um ajuste, e o Veo também mudava algo que nem tínhamos mencionado.
Dois exemplos desta produção:
- Distância da câmera. A câmera chegava mais perto ou ficava mais longe do panda-vermelho do que nas versões anteriores, sem ninguém pedir.
- Direção do olhar. Os olhos do panda-vermelho passaram a olhar para outra direção de uma versão para a outra.
Esses detalhes importam em um anúncio. A composição, para onde vai a atenção de quem assiste, para onde o personagem olha e a continuidade entre as cenas são o que torna um vídeo curto fácil de entender. Um personagem que de repente olha para outro lado leva o olhar do público junto.
Um prompt é uma instrução para um modelo generativo, não uma garantia de que cada instrução visual será seguida exatamente.
Na captura de tela, as setas marcam as versões em que o enquadramento e o olhar do panda mudaram. No painel à direita, o assistente do Veo diz que iniciou a geração e que o personagem, as roupas e o logo vão se manter consistentes em todas as cenas — enquanto os quadros ao lado mostram mudanças que não tínhamos pedido.
Às vezes, mais prompts não deixam o resultado mais previsível
Nossa reação natural foi ser mais específicos. Acrescentamos detalhes, escrevemos correções e dissemos exatamente o que devia continuar igual.
Instruções extras nem sempre deixaram o resultado mais previsível. Corrigir uma coisa podia gerar outra mudança inesperada em outro lugar, então cada rodada de correções tinha de ser conferida do zero.
Também tentamos recomeçar em projetos separados, na esperança de que um começo limpo se comportasse melhor. O conteúdo ainda podia se desviar: o mesmo pedido era interpretado de um jeito diferente em cada projeto.
No fim, a versão com a qual conseguimos de fato trabalhar estava cerca de 70% alinhada com o que tínhamos em mente. Esse número é a nossa própria avaliação prática desse resultado específico, não uma medida de precisão — mas descreve com honestidade onde chegamos.
A captura de tela mostra nossa lista de projetos no Veo: projetos separados criados ao longo de vários dias para o mesmo anúncio. Alguns abriam com o cartão final do logo da PandAi7, outros com uma versão cortada e superdimensionada do logotipo — o mesmo briefing, interpretado de um jeito diferente a cada vez.
O que a IA realmente nos poupou
Nada disso quer dizer que as ferramentas não foram úteis. A IA facilitou muito:
- experimentar ideias visuais
- testar cenas antes de nos comprometermos com elas
- explorar movimentos diferentes
- testar direções de câmera diferentes
- conseguir pontos de partida rapidamente
- iterar sem recursos de produção tradicionais — sem estúdio, sem animador, sem gravação
A distinção que faríamos é esta: a IA reduziu a barreira para experimentar. Ela não eliminou a necessidade de avaliar o resultado.
A parte final ainda precisou de edição humana
O processo não terminou quando o Veo gerou um vídeo aproveitável. Foi aí que a edição começou.
Passamos para o Canva no acabamento: ajustar a narração e ajustar as legendas, para que a versão final dissesse o que queríamos, do jeito que queríamos.
Cada ferramenta foi útil em uma etapa diferente. O Gemini foi bom em estrutura, o Veo em gerar movimento e o Canva nas edições finais e controladas. Em nenhum momento o processo foi autônomo — em cada etapa, uma pessoa decidiu o que manter.
O fluxo que realmente seguimos:
- Conceito
- Prompt
- Geração
- Avaliação
- Iteração
- Edição
- Resultado final
Então, a IA consegue fazer um anúncio com um prompt só?
Não de forma confiável.
Nossa experiência foi muito mais próxima de uma produção criativa assistida por IA do que de uma produção publicitária autônoma. A IA produziu a matéria-prima rápido; pessoas ainda tiveram de direcioná-la, avaliá-la e finalizá-la.
Se fizéssemos de novo, este é o fluxo que planejaríamos desde o início:
- Definir o objetivo do anúncio.
- Desenvolver o conceito visual.
- Estruturar o prompt.
- Gerar.
- Inspecionar o resultado.
- Identificar o que mudou ou falhou.
- Iterar.
- Editar o material aproveitável.
- Decidir quando o resultado está bom o suficiente para parar.
O que aprendemos sobre geração de vídeo com IA
| Esperado | Real |
|---|---|
| A IA poderia gerar um anúncio rapidamente | A IA conseguia gerar pontos de partida rapidamente, mas resultados aproveitáveis ainda exigiam avaliação e iteração |
| Um prompt detalhado deixaria o resultado preciso | Mais detalhes não garantiam que cada instrução fosse seguida |
| Mudar o prompt sempre melhoraria o resultado | As iterações podiam introduzir novas mudanças ou desvios no conteúdo |
| Uma única ferramenta de IA daria conta do processo inteiro | Ferramentas diferentes foram úteis em partes diferentes do fluxo |
A IA facilita a experimentação criativa. Ela não elimina a necessidade de julgamento criativo.
Publicidade com IA é útil para pequenas empresas?
Pode ser. A IA reduz a barreira para experimentar com publicidade e conteúdo visual. Hoje uma pequena empresa pode testar ideias que antes exigiam um estúdio ou uma agência.
Mas "a IA consegue gerar isso" não significa "a IA vai gerar exatamente o que você imaginou".
Antes de planejar em torno disso, vale pensar em algumas perguntas práticas:
- Tempo de aprendizado — quanto tempo você vai levar para aprender as ferramentas bem o suficiente para ter resultados aproveitáveis?
- Tempo de iteração — quantas rodadas de gerar, conferir e corrigir você consegue bancar de verdade?
- O que vale automatizar — que partes do trabalho a IA realmente acelera, e quais ela só muda de lugar?
- Onde é preciso julgamento — alguém ainda tem de decidir se um resultado respeita a marca, está claro e está correto.
- Utilidade — o resultado final é útil de verdade para o seu negócio ou só foi interessante de fazer?
O mesmo realismo vale para conteúdo gerado por IA em geral. Ele pode ajudar você a produzir material mais rápido, mas não muda o tempo que um negócio leva para conquistar atenção e confiança — algo de que falamos na nossa visão honesta sobre SEO.
O que este experimento mudou na forma como pensamos sobre IA
Pequenas empresas costumam ter pouco tempo e poucos recursos. A IA pode de fato reduzir o trabalho em algumas partes da produção criativa — vimos isso na prática.
Mas usar bem a IA ainda exigiu:
- aprender como as ferramentas se comportam
- avaliar cada resultado
- corrigir o que deu errado
- julgamento sobre o que estava bom o suficiente
- saber a hora de parar de iterar
O valor da IA não está em fazer toda tarefa desaparecer. O valor está em poder deixar certas partes do processo mais rápidas e mais acessíveis.
O que realmente pensamos sobre IA
- IA não é mágica. Nosso anúncio precisou de planejamento, muitas conferências e edição humana.
- Você não precisa necessariamente virar especialista em IA para tirar proveito dela.
- O que importa é entender o que a IA faz bem — para nós, estruturar prompts e gerar pontos de partida visuais rapidamente.
- É igualmente importante entender onde a IA é imprevisível — para nós, a proporção da tela, o enquadramento e detalhes que nunca pedimos para mudar.
- Cada negócio deve decidir quais tarefas vale a pena automatizar e onde o julgamento humano ainda importa.
Respostas rápidas
- A IA consegue criar um anúncio completo sozinha?
- Não de forma confiável, pela nossa experiência. A IA gerou material útil rapidamente, mas uma pessoa ainda teve de definir o objetivo, conferir cada resultado, iterar e finalizar o vídeo com edição humana.
- Dá para usar o Gemini para criar vídeos publicitários com IA?
- O Gemini não precisa gerar o vídeo para ser útil. Nós o usamos para desenvolver, estruturar e corrigir nossos prompts e depois usamos o Veo para gerar o vídeo.
- Um prompt mais detalhado deixa o Veo mais preciso?
- Um prompt detalhado ajuda, mas não garante que cada instrução seja seguida. Na nossa produção, mesmo com mais detalhes, às vezes voltavam mudanças que não tínhamos pedido.
- Por que a geração de vídeo com IA exige mudar o prompt várias vezes?
- Modelos generativos interpretam as instruções em vez de executá-las exatamente, então os resultados variam entre tentativas. Corrigir um detalhe pode mudar outro, o que significa que cada versão precisa ser conferida e ajustada.
- Pequenas empresas precisam aprender publicidade com IA por conta própria?
- Não necessariamente. Vale entender o que a IA faz bem e onde ela é imprevisível, e então decidir quais tarefas merecem o seu tempo — e quais é melhor resolver de outro jeito.