INM Neuro LAB
ESENPT
Vamos conversar
EM DESENVOLVIMENTO · PILOTOS ASSISTIDOS
NEUROPERFORMANCE

O que a pessoa sente,
conectado ao que a mídia entrega.

Hoje a neurociência aplicada e o marketing de performance vivem separados: avalia-se uma peça, entregam-se recomendações e nunca se sabe como ela foi na campanha. O NeuroPerformance fecha esse ciclo.

Vamos conversar sobre um pilotoVer NeuroLab Core
A LACUNA

Dois mundos que não se falam.

Neuromarketing

Mede atenção, carga cognitiva e emoção, mas raramente revê a peça após o lançamento.

Performance

Mede CTR, CPA e ROAS, mas não explica por que um criativo funciona ou se desgasta.

O NeuroPerformance une as duas leituras em um único registro por criativo.

CICLO FECHADO

Cada campanha melhora a próxima.

Cada criativo avaliado e veiculado soma um dado que relaciona sinal neurocientífico e desempenho. Com mais casos, os modelos próprios ficam mais precisos.

  1. 01

    Avaliação neural

    Atenção, carga cognitiva e engajamento previsto de cada peça antes de investir.

  2. 02

    Veiculação

    O criativo vai ao Meta, TikTok, Google ou programática com sua ficha neuro associada.

  3. 03

    Resultado real

    Entram CTR, CPC, taxa de conversão, CPA e ROAS da campanha.

  4. 04

    Aprendizado próprio

    O cruzamento alimenta modelos que recomendam o que corrigir e o que escalar.

P&D PRÓPRIO

Previsão neural. Modelos próprios INM.

Partimos da previsão de atenção e desenvolvemos modelos próprios que cruzam três camadas de dados. Aí está a inovação.

Creative DNA

Sinais neurocientíficos e atributos de cada peça.

Performance Data

Resultados reais de mídia por criativo.

Market Context

Categoria, plataforma, formato e calibração local.

MÓDULOS CORE · 7 ferramentas

Motor de inteligência criativa.

Sete módulos que levam a previsão neural da mesa criativa até a mídia: filtrar, investir, trocar, redistribuir, gerar, proteger o DNA da marca e avaliar em contexto real.

01

Neural Creative Pre-filter

Quais destas variantes merecem verba?

O problema
Uma equipe produz de 5 a 30 variantes antes de lançar, e a maioria é descartada depois de gastar verba real em testes A/B.
Como resolve
Cada imagem ou vídeo passa por previsão neural e em segundos entrega quatro métricas: Focus (para onde as pessoas olham), Clarity (facilidade de processamento), Cognitive Demand (esforço mental) e Engagement (ativação emocional), além de um mapa de calor do que é visto e do que fica invisível.
O que sua equipe ganha
De 10 variantes, você identifica as melhores antes de investir em mídia, e o teste A/B fica só entre vencedoras pré-validadas.
Fluxo
  1. Você envia a peça
  2. Previsão neural
  3. Scores + mapa de calor
  4. Ranking de variantes
  5. Mídia só com vencedoras
FocusClarityCognitive DemandEngagement
02

Neuro-Programmatic Bidding

Por que pagar o mesmo por uma peça brilhante e uma mediana?

O problema
Na programática, o lance é idêntico para todos os criativos de uma campanha. O algoritmo leva dias ou semanas, e verba, para aprender qual funciona.
Como resolve
Quando uma peça combina Focus alto e Cognitive Demand baixo, a combinação que costuma antecipar melhores conversões, recebe um lance mais agressivo. Scores baixos reduzem o lance ou excluem a peça. Funciona como um trader algorítmico de atenção, com teto de gasto diário como rede de segurança.
O que sua equipe ganha
Mais retorno por verba e um período de aprendizado muito mais curto no Meta e no Google.

Exemplo ilustrativoFocus > 70 e Engagement > 65 → lance 1,5×. Focus < 40 ou Cognitive Demand > 80 → excluir.

Fluxo
  1. Score neural
  2. Regras por cliente
  3. Lance 1,5× / 1× / excluir
  4. Veiculação no Meta e Google
  5. CTR, CPC e ROAS reais
  6. Volta ao modelo
FocusCognitive DemandLanceTeto diário
03

Creative Decay Predictor

Quando esta peça vai se desgastar?

O problema
Hoje a fadiga criativa é detectada depois que aconteceu: o CTR caiu esta semana e só então se pedem peças novas.
Como resolve
Monitora ao mesmo tempo como sua peça retém atenção no feed real e a qualidade crescente dos anúncios da concorrência na sua categoria. Se o mercado sobe e sua peça fica estática, alerta com antecedência.
O que sua equipe ganha
A equipe criativa trabalha de forma proativa e somem os períodos mortos pagando por anúncios que já não funcionam.

Exemplo ilustrativo«Esta peça pode perder relevância em cerca de 7 dias. Prepare substitutas.»

Fluxo
  1. Captura semanal do feed
  2. Análise da sua peça
  3. Análise dos concorrentes
  4. Você vs. mercado
  5. Data estimada de desgaste
  6. Alerta + variantes sugeridas
Atenção no tempoConcorrênciaQueda de CTR
04

Attention Arbitrage Engine

Onde cada real compra mais atenção?

O problema
A mesma peça não capta a mesma atenção em todos os canais, e o custo de exibi-la varia muito.
Como resolve
Cruza a atenção que a peça gera em cada canal com o custo de exibi-la ali e calcula um indicador próprio de eficiência: Atenção por Dólar (APD). Como um arbitrador financeiro, encontra onde a atenção está subvalorizada.
O que sua equipe ganha
Recomendações concretas de redistribuição para obter mais atenção total com a mesma verba.

Exemplo ilustrativo«Sua peça rende 3× mais atenção por dólar no TikTok do que no LinkedIn: mover parte da verba aumenta a atenção total sem gastar mais.»

Fórmula e cálculo do APDAPD = (Focus × 0,6 + Engagement × 0,4) × Reach ÷ CPM

Atenção por Dólar: quanta atenção cada unidade de verba compra em cada canal.

CanalScoreCPMAlcance est.APDRecomendação
Instagram Feed72%$8,5045K8,47Manter
TikTok Feed81%$5,2062K15,58Aumentar +40%
YouTube Pre-roll65%$12,0038K5,42Reduzir
LinkedIn Feed58%$15,0012K3,87Mover para outros
Valores ilustrativos para explicar o cálculo; não correspondem a um cliente real.
Fluxo
  1. Peça analisada uma vez
  2. CPM real ou benchmark
  3. APD por canal
  4. Ranking de canais
  5. Redistribuição sugerida
FocusEngagementReachCPM
05

Generative Creative Loop

E se as variantes fossem criadas com dados desde o início?

O problema
Produzir variantes leva dias de design, revisão e ajustes, e muitas são feitas por intuição, não por dados.
Como resolve
Três agentes coordenados: um gera variantes a partir do briefing, outro as avalia com previsão neural e descarta as fracas, e um terceiro estuda o que as vencedoras têm em comum (cores, posição do CTA, composição) e emite instruções de melhoria. O ciclo se repete três vezes.
O que sua equipe ganha
Um processo de uma semana comprimido em uma sessão, com as melhores variantes indo para um painel humano decidir.
Fluxo
  1. Briefing do cliente
  2. Agente designer
  3. Agente avaliador
  4. Agente estrategista
  5. Repete ×3
  6. Top 3 para revisão
  7. Lançamento
VariantesAtençãoPadrões vencedores
06

Digital Creative Twin

Qual padrão visual realmente funciona para sua marca?

O problema
Toda marca tem combinações de cor, composição e estilo que funcionam, mas esse conhecimento vive na intuição de um diretor criativo, não em um sistema.
Como resolve
Cada peça é decomposta em seu DNA visual: cor dominante, saturação, presença de rosto, posição do CTA, densidade de texto, estilo fotográfico. Com os resultados reais, a plataforma constrói o perfil do que funciona para sua marca e alerta quando uma peça nova se desvia do padrão vencedor.
O que sua equipe ganha
Um ativo estratégico exclusivo da sua conta, mais preciso a cada peça. Não substitui a criatividade: a informa.

Exemplo ilustrativo«Você pode inovar, mas quando se desviou para tons frios, o desempenho caiu.»

Fluxo
  1. Peça nova
  2. Extração do DNA visual
  3. Comparação com seu gêmeo
  4. Desvio detectado
  5. Alerta com evidência
CorRostoCTADensidade de texto
07

In-Context Simulation + Voice of Attention

Como sua peça aparece onde realmente compete?

O problema
Um anúncio ótimo isolado pode sumir dentro de um feed, uma página web ou uma gôndola cheia de estímulos.
Como resolve
Insere a peça em uma maquete realista do ambiente final e mede quanta atenção ela capta frente a tudo ao redor. O Voice of Attention soma o áudio: analisa o tom e a energia da voz segundo a segundo e detecta quando imagem e voz se contradizem.
O que sua equipe ganha
Decisões baseadas no contexto real de exposição e vídeos em que o que se vê e o que se ouve vão na mesma direção.
Fluxo
  1. Peça
  2. Maquete de feed, web ou gôndola
  3. Análise da cena completa
  4. Delta de atenção em contexto
  5. Cruzamento áudio + imagem
Atenção contextualSentimento da vozDissonância
CAMADA HÍBRIDA · IA + ESPECIALISTA · 3 ferramentas

Onde a tecnologia encontra o critério.

A IA analisa milhares de peças por hora; o julgamento de contexto continua humano. Estes módulos combinam os dois para gerar insights que nenhuma IA sozinha produz.

H-01

Expert Review Panel

O que a máquina não consegue ver?

O problema
A IA não sabe se uma marca mudou de posicionamento, se há uma crise em curso ou se um tom bem pontuado é culturalmente inadequado para um mercado.
Como resolve
Especialistas em neurociência aplicada, direção criativa e estratégia de mídia revisam as análises automáticas e somam o que a máquina não consegue: coerência com o momento da marca, adequação ao público e riscos de percepção. O sistema registra a precisão histórica de cada revisor.
O que sua equipe ganha
Um relatório que combina dados e interpretação especializada, com os revisores mais certeiros nas contas mais críticas.
Fluxo
  1. Pacote de revisão automático
  2. Especialista designado
  3. Critério de marca e cultura
  4. Relatório IA + humano
Contexto de marcaAdequação culturalRisco
H-02

Creative War Room

E se a otimização fosse ao vivo?

O problema
A otimização convencional vai e volta por e-mail: cada rodada de propostas e comentários leva de um a três dias.
Como resolve
Uma sessão ao vivo em que a equipe INM sobe variantes, mostra os scores na hora e faz ajustes em tempo real. Sua equipe vê como mover um CTA, trocar uma cor ou redimensionar um elemento afeta diretamente a atenção.
O que sua equipe ganha
A otimização deixa de ser opinião e vira dado, rápida e transparente, com registro completo de cada iteração.
Fluxo
  1. Sessão agendada
  2. Variantes na tela
  3. Ajuste ao vivo
  4. Score na hora
  5. Registro da sessão
Antes / depoisAtençãoIterações
H-03

Performance Feedback Loop

Esse Focus de 72 vira vendas?

O problema
Um score de atenção não diz se isso equivale a um CTR de 2 % ou de 4 %. Só os dados reais da campanha respondem.
Como resolve
Ao conectar as contas de anúncios, a plataforma registra o que acontece com cada peça após a publicação: cliques, custo e retorno. Assim acumula o que nem as plataformas de mídia nem os estudos de atenção têm separadamente: a interseção entre previsão neural e desempenho real.
O que sua equipe ganha
Um painel de calibração que mostra como atenção e resultados se relacionam na sua conta, e o combustível de todos os modelos próprios.
Fluxo
  1. Você conecta suas contas
  2. Resultados por peça
  3. Cruzamento com scores neuro
  4. Calibração Focus vs. CTR
  5. Modelos mais precisos
CTRCPCROASConversões
MODELOS PRÓPRIOS · 5 ferramentas

A neurociência prevê atenção. O INM prevê resultados de negócio.

Cinco modelos que cruzam sinais neurocientíficos, DNA visual e contexto de mercado. É nessa lacuna que se constrói propriedade intelectual.

ML-01

Performance Predictor

Quanto esta peça vai vender?

O problema
Saber para onde as pessoas olham não basta: um CFO precisa de resultados de negócio.
Como resolve
Estima o CTR ou o ROAS esperado de uma peça antes do lançamento, cruzando três camadas que só esta plataforma acumula: sinais neuro, DNA visual e contexto de mercado.
O que sua equipe ganha
Neurociência traduzida em métricas que o financeiro entende. A precisão cresce a cada campanha real.

Exemplo ilustrativo«Se eu veicular esta peça no Instagram, que CTR posso esperar frente à anterior?»

Fluxo
  1. Sinais neuro
  2. DNA visual
  3. Contexto de mercado
  4. Faixa esperada de CTR / ROAS
CTR esperadoROAS esperado
ML-02

Creative Recommender

O que funcionou para marcas como a sua?

O problema
Uma marca nova na plataforma ainda não tem histórico próprio para recomendações.
Como resolve
Como os recomendadores da Netflix ou do Spotify, encontra marcas comparáveis por categoria, país e público, identifica os padrões visuais das peças vencedoras e prescreve ajustes para a sua.
O que sua equipe ganha
Recomendações úteis desde o primeiro dia, cada vez mais específicas conforme você acumula dados próprios.

Exemplo ilustrativo«Marcas fintech da América Latina com melhor ROAS usam rosto humano e CTA com verbo de ação. Sua peça cumpre 2 de 5 critérios.»

Fluxo
  1. Sua peça
  2. Marcas comparáveis
  3. Peças de alto desempenho
  4. Critérios vencedores
  5. Quantos você cumpre
CategoriaPaísPadrões
ML-03

Anomaly Detector

Que exceção brilhante estamos deixando passar?

O problema
Um modelo que só aprende padrões normais perde as peças que quebram as regras e mesmo assim funcionam.
Como resolve
Busca peças que desafiam as convenções e, contra o esperado, geram resultados excepcionais. Analisa por que funcionam e as transforma em hipóteses para testar nas próximas campanhas.
O que sua equipe ganha
Oportunidades que uma abordagem conservadora nunca encontraria, como categorias em que a complexidade visual desperta curiosidade.
Fluxo
  1. Distribuição normal
  2. Outlier detectado
  3. Anomalia positiva
  4. Hipótese
  5. Experimento controlado
OutliersHipóteses
ML-04

Attention Decay Forecaster

Em que dia exato vai começar a cair?

O problema
Detectar o desgaste enquanto acontece deixa pouca margem para reagir.
Como resolve
Aprende com a trajetória histórica de muitas peças e com o contexto competitivo para prever a data em que sua peça perderá eficácia, com intervalo de confiança.
O que sua equipe ganha
Semanas de vantagem para preparar substitutas em vez de reagir com urgência; perto do limite, pode acionar o loop generativo.
Fluxo
  1. Série histórica
  2. Contexto competitivo
  3. Previsão com intervalo
  4. Alerta a 7 dias
  5. Substitutas prontas
TendênciaSazonalidadeIntervalo de confiança
ML-05

Causal Impact Analyzer

A mudança criativa causou a melhora, ou foi outra coisa?

O problema
Correlação não é causalidade: um CTR melhor pode vir de um público melhor ou da sazonalidade, não da mudança criativa.
Como resolve
Isola com técnicas estatísticas o efeito de cada variável e estima que parte de uma melhora vem da mudança criativa e que parte de outros fatores.
O que sua equipe ganha
A otimização criativa passa de arte a ciência quantificável, com relações causais por categoria.
Fluxo
  1. Mudança criativa
  2. Controle de fatores externos
  3. Efeito isolado
  4. Relação causal quantificada
Efeito causalSazonalidadePúblico

Os modelos estão em desenvolvimento e sua precisão depende do volume de casos reais. Não são apresentados como resultados garantidos.

SERVIÇOS COMPLEMENTARES · 6 ferramentas

Um ecossistema que alimenta o núcleo.

Cada serviço resolve um problema diferente do cliente e soma dados ao núcleo da plataforma.

S-01

Brand Consistency Engine

Todos os seus escritórios e agências falam a mesma língua visual?

O problema
Equipes em vários países e agências produzem separadamente, cada uma com sua paleta, e cada desvio do padrão vencedor custa desempenho.
Como resolve
Um guardião automático compara cada peça com o gêmeo digital da marca e um manual de regras (faixas de cor, Focus mínimo, posição do logo, tipografia). Funciona como aprovação obrigatória ou alerta informativo.
O que sua equipe ganha
Identidade visual coerente não importa quem produza o conteúdo.
Fluxo
  1. Peça de qualquer escritório
  2. Comparação com o gêmeo
  3. Regras da marca
  4. Aprovada / corrigir
CorLogoTipografiaFocus mínimo
S-02

Influencer Creative Intelligence

Quanta atenção seu produto recebe dentro do conteúdo do criador?

O problema
A seleção de influenciadores se baseia em métricas de vaidade: seguidores, curtidas e taxa de engajamento. Nenhuma responde o que importa.
Como resolve
Analisa os últimos posts de cada candidato e mede quanta atenção o produto recebe dentro do conteúdo. Um criador menor pode dar mais visibilidade ao produto do que outro muito maior.
O que sua equipe ganha
Candidatos comparados por atenção ao produto por real investido, não por seguidores.
Fluxo
  1. Candidatos
  2. Últimos posts analisados
  3. Visibilidade do produto
  4. Atenção ÷ custo
  5. Recomendação
Visibilidade da marcaAtençãoCusto por post
S-03

Neuro-Email Optimizer

Seu CTA é visto antes de enviar o e-mail?

O problema
Os e-mails são otimizados com taxas de abertura e clique que só se conhecem depois do envio.
Como resolve
Analisa cada e-mail como uma imagem completa e mostra se o CTA principal recebe atenção suficiente, se a imagem principal distrai ou se o cabeçalho tem carga cognitiva demais.
O que sua equipe ganha
Recomendações acionáveis antes de chegar a um único assinante.

Exemplo ilustrativo«Seu CTA recebe só uma fração da atenção. Subi-lo e mudar a cor o deixaria muito mais visível.»

Fluxo
  1. Template do e-mail
  2. Visão de leitura
  3. Análise de atenção
  4. Pontuação do e-mail
  5. Ajustes sugeridos
Atenção ao CTADistraçãoCarga cognitiva
S-04

Creative Intelligence Reports

Como são os melhores anúncios da sua categoria?

O problema
As marcas não têm benchmarks de atenção por setor para saber onde estão.
Como resolve
Relatórios periódicos com benchmarks de atenção por categoria, tendências (vídeo vs. imagem, cores em alta) e ranking das peças com melhor desempenho neurológico.
O que sua equipe ganha
Inteligência de mercado em três níveis: resumo gratuito, versão completa e versão sob medida por categoria.
Fluxo
  1. Anúncios mais veiculados
  2. Análise por categoria
  3. Benchmarks e tendências
  4. Relatório por níveis
BenchmarksTendênciasRanking
S-05

Packaging War Room

Seu produto aparece numa gôndola com 40 concorrentes?

O problema
Uma embalagem excelente isolada pode sumir numa prateleira de três metros cheia de concorrência.
Como resolve
A partir de uma foto da gôndola real, detecta cada produto, sobrepõe um mapa de calor e quantifica que porcentagem da atenção seu produto capta frente a cada concorrente. Depois propõe mudanças e projeta seu impacto.
O que sua equipe ganha
Decisões de embalagem e exposição baseadas na atenção real no ponto de venda.
Fluxo
  1. Foto da gôndola
  2. Detecção de produtos
  3. Mapa de atenção
  4. Share de atenção
  5. Mockups antes / depois
Share de atençãoConcorrentesDelta
S-06

Creative Due Diligence

Esta marca cresce por força de marca ou por descontos?

O problema
Quem avalia investir em uma marca precisa saber se a comunicação constrói marca ou só empurra preço.
Como resolve
Avalia o criativo da marca frente aos benchmarks da categoria: atenção média, visibilidade da marca e posição relativa.
O que sua equipe ganha
Um diagnóstico independente, com relatório escrito e apresentação com o painel de especialistas.

Exemplo ilustrativo«Focus no percentil 22 da categoria e baixa visibilidade da marca: cresce por preço, não por força de marca.»

Fluxo
  1. Peças da marca
  2. Benchmarks da categoria
  3. Percentil e visibilidade
  4. Diagnóstico
PercentilVisibilidade da marca
PARA QUEM

Equipes que investem em mídia e querem saber por que funciona.

Vamos levar sua próxima campanha ao laboratório.

Coordenamos um piloto assistido com seus criativos e seus dados de mídia.

Vamos conversar