Quanto tempo você consegue prestar atenção em um texto, um vídeo curto, uma série de TV ou um filme até que sua mente se desvie para outro lugar? É isso que empresas de mídia e anunciantes tentam medir em experimentos que aliam tecnologia e neurociência.

Aparatos tecnológicos começaram a invadir invisivelmente as salas de estar, com câmeras dotadas de sensores que detectam movimentos do rosto e dos olhos dos espectadores diante das telas e modelos de inteligência artificial (IA) de predição de comportamento capazes de processar as informações captadas.

Eles permitem que uma espécie de leitura facial faça o papel das antigas pesquisas de opinião na coleta de informações sobre como são recebidas e recebidas mensagens publicitárias.

Netflix

Um dos principais projetos do gênero em curso no Brasil é prolongado pela Netflix, que começou a monitorar 250 domicílios de sua base de usuários no país para entender a qualidade da atenção de quem usa o seu plano com anúncios. São 35 milhões de assinantes da modalidade no país.

Os participantes são remunerados, mas o valor não foi revelado. Os primeiros resultados deverão sair no segundo semestre, quando terminar a primeira fase dos testes. Antes do Brasil, apenas Austrália e México realizaram esse experimento.

Câmera monitora quem vê

O projeto da gigante global do streaming é uma carga da australiana Amplified Intelligence, uma empresa de tecnologia fundada em 2017 que desenvolveu equipamentos, algoritmos e análises próprias de atenção.

Um dispositivo discreto da empresa está posicionado nos lares com uma câmera HD que capta imagens das pessoas visualizadas na TV e uma unidade de processamento das imagens, com sistema operacional Android.

— Uma câmera em si é bastante básica, uma webcam. A diferença é a tecnologia por trás, que nossos desenvolvedores desenvolveram — explica Bec Brooks, diretora-geral da companhia. — O que o software faz é uma combinação de detecção facial, estimativa de pose e rastreamento ocular para tentar entender se os usuários estão atentos ao que aparece na tela.

Assim, se uma pessoa estiver perto da câmera, o sistema capta o movimento dos olhos. Se estiver mais longe, foque na detecção facial e na pose da cabeça para determinar a direção do olhar. O Amplified também leva em conta o tamanho da TV e a posição dela em relação à câmera para ajustar os algoritmos de medição.

Imagem capturada

A imagem capturada é convertida em “pontos no rosto humano”, os chamados marcos mecânicos. A partir deles, “segundos de atenção” viram a unidade de medida na duração total de um anúncio. O sistema mapeia a visão segundo a segundo, permitindo identificar em que ponto exato do anúncio a audiência se perde.

São usadas três categorias de detalhes: “atenção ativa”, quando o espectador está olhando diretamente para o anúncio; “atenção passiva”, quando é exposta ao anúncio, mas não tem o olhar voltado para ele (a atenção pode estar no celular ou em outra pessoa no ambiente); e “não atenção”, quando o espectador não foi exposto (pode estar em outro cômodo com a TV ligada).

Não México

No México, a Netflix descobriu que seus espectadores têm 64% de atenção ativa, 19% de atenção passiva e 16% de não atenção aos anúncios. Brooks conta que a companhia consegue fazer extensamente não só na relação das pessoas com a TV, mas também com outras telas para medir a atenção aos anúncios na internet ou em redes sociais. Ela destaca que a TV ainda é mais eficaz para engajar o telespectador:

— Nas redes sociais, há uma queda muito acentuada na atenção logo no início. O público é exposto ao anúncio nos dois primeiros segundos, mas depois ocorre uma queda muito rápida. A partir daí, ninguém está realmente vendendo o seu anúncio. Na TV, é exatamente o oposto. É muito estável. Se você alcançar alguém, essa pessoa permanecerá assistindo ao anúncio até o fim.

Esse tipo de dado preciso faz diferença na produção e na precificação da publicidade na era da economia da atenção. Leo Khede, diretor de Publicidade da Netflix para a América Latina, explica a importância da aferição para a empresa:

— A atenção permite entender não apenas se um anúncio foi exibido, mas como ele participou da experiência de visualização: se o espectador estava totalmente presente, parcialmente presente ou ausente naquele momento. A atenção ganhou força como métrica no streaming a partir do momento em que a Netflix passou a defender sua importância globalmente, e não como conceito, mas como uma forma concreta de mensuração.

Medindo a atenção

Antes dos meios eletrônicos, o sucesso de anúncios impressos era baseado na circulação de publicações como jornais e revistas. Na era da TV, passou a contar a quantidade de aparelhos conectados. Com a internet, veio a “impressão” e, depois, o viewability (que mede se os pixels do anúncio apareceram na tela e por quanto tempo).

Desde o fim da década passada, o mercado começou a questionar todas essas premissas e especular se uma pessoa está, de fato, conectada ao conteúdo. Foi quando o neuromarketing — a neurociência aplicada à propaganda — surgiu para aferir melhor a ocorrência das pessoas aos estímulos ao consumo, explica Billy Nascimento, cofundador da Forebrain, empresa pioneira em pesquisa de neuromarketing no Brasil e que tem marcas multinacionais como Santander e Leroy Merlin entre os clientes:

— Mercados mais maduros, fora do Brasil, pretendemos desenvolver análises de atenção. Saímos do equipamento e vamos até as pessoas para entender se o que perguntaríamos do ponto de vista de conteúdo trabalhado. A atenção virou uma moeda muito importante para veículos e marcas. A capacidade humana de atenção não está comprometida, mas sim de sustentar a atenção em um mundo cheio de alternativas e gratificação instantânea.

Disney

Em 2017, a Disney desenvolveu um algoritmo que consegue prever como os espectadores reagirão a um filme analisando suas expressões faciais por apenas dez minutos. As imagens da audiência foram captadas por meio de raio infravermelho nas salas de cinema. No mesmo ano, a empresa sueca Tobii fez uma parceria com o YouTube para medir o impacto dos anúncios na plataforma com rastreamento ocular.

Os primeiros experimentos desse tipo foram realizados em laboratórios, onde foram reunidos voluntários, mas a evolução e a miniaturização dos dispositivos, além da ampla disponibilidade de conexão à internet, transferiram as pesquisas para os lares, em situações reais. A Amplified — que também tem Google, Amazon e Twitch como clientes — rejeita testes em laboratório para evitar vieses.

Billy Nascimento concorda que o ambiente artificial pode induzir comportamentos não naturais, mas diz que, por outro lado, oferece controle total de variáveis ​​e acesso a equipamentos de nível hospitalar, capazes de medir respostas auditivas. Para compensar os limites da medição domiciliar, é preciso ter amostras maiores, ele ressalta.

Olho no olho

Especialista em monitoramento ocular, João Lucas Hana Frade, professor da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade (FEA) da USP, conta que é possível ir além da atenção com técnicas de rastreamento do olhar:

— Fiz uma pesquisa com anúncios no YouTube e detectei que aquelas propagandas que têm um contador para o botão “pular” acabam desviando a atenção da marca. Os anúncios que não podem ser pulados acabam sendo “melhores” para a atenção. É uma precisão enorme, medindo a cada 100 ou 200 milissegundos.

Há tantas técnicas para medir a atenção hoje que o Interactive Advertising Bureau (IAB) e o Media Rating Council (MRC), que regulam a publicidade nos EUA, publicaram em 2025 um marco regulatório para padronizar. No Brasil, a Amplified teve dificuldades mais prosaicas, conta Brooks:

— A primeira foi passar nossos aparelhos pela alfandega. Ainda retidos, mas acabamos encontrando um fornecedor local. Há um pouco de falta de letramento tecnológico, mas superamos. E as salas brasileiras são mais movimentadas do que em outros países, com mais gente entrando e saindo, o que torna a coleta de dados mais complicada.

E a?

Em todo o mundo, a presença de uma câmera para medir a atenção dos espectadores levanta preocupações sobre a privacidade das famílias, afinal há muitos exemplos de equipamentos aparentemente inofensivos com consequências indesejadas — em 2022, por exemplo, um robô aspirador da iRobot gravou uma mulher no banheiro de sua casa e as imagens foram pararem no Facebook.

A executiva da Amplified explica que a filmagem capturada pela webcam não é enviada para a nuvem: o processamento é feito diretamente no aparelho. Após transformar as imagens em marcos marítimos, os vídeos brutos são excluídos, e é impossível fazer o caminho reverso, reconstituindo as imagens ligadas a um indivíduo.

Apesar disso, a Netflix disse que orienta os participantes a fazerem testes para não manterem menores de 18 anos no campo de visão da câmera durante o consumo de TV. Quando isso não é possível, os dados de menores são eliminados imediatamente, diz Brooks:

— Não concordamos em monitorar como crianças interagem com anúncios. É um caminho perigoso.

Inteligência artificial

A inteligência artificial (IA) promete aperfeiçoar ainda mais esse tipo de pesquisa. A Amplified já construiu um preditivo a partir de dados de pesquisas reais em ambientes naturais (como casas) feitas ao longo de anos. Ou seja, as marcas que contratam a companhia podem ter suas campanhas comprovadas por uma IA, que vai prever em quais pontos o espectador perderá a atenção. O nível de precisão é de 98%, segundo a empresa.

Num movimento semelhante, a Forebrain brasileira criou outra empresa, chamada Synapsee, para usar IA nesse tipo de teste, com precisão de 94% em relação ao direcionamento do olhar e 81% na ocorrência cerebral ao anúncio, diz Nascimento. E a IA generativa do sistema já sugere mudanças no conteúdo antes dos anúncios serem veiculados, para que sejam mais eficazes.

— Três agentes trabalham juntos. O primeiro analisa as áreas de atratividade do anúncio e identifica como o cérebro reagiria. O segundo analisa a imagem e faz sugestões de alterações. O terceiro toma as recomendações e cria novas peças, mais adequadas. Esse conteúdo volta ao primeiro agente — conta o empresário.

Com tudo isso, empresas, especialistas e órgãos de classe afirmam que é preciso prestar atenção em um detalhe: a métrica de atenção nunca deve ser usada isoladamente — ela é um sinal para o planejamento de mídia e criativo. Com tanta informação e transformação no campo, será que é possível lembrar disso?