Desempenho de IA Generativa no Copywriting: Um Estudo Comparativo

Abstract

Nos últimos anos, o marketing digital tem experimentado uma evolução significativa, impulsionada por avanços tecnológicos e um crescente investimento empresarial. Este estudo visa comparar o desempenho de quatro diferentes Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) na criação de copywriting para campanhas digitais em diversos setores. A investigação procura entender quais modelos geram os textos mais eficazes, medindo a qualidade e a eficiência do conteúdo produzido. A investigação centra-se na aplicação da IA generativa no copywriting, um elemento crucial para o sucesso das campanhas de marketing. Ao examinar o output destes LLMs na criação de textos publicitários para produtos e serviços nos setores financeiro, educacional, tecnológico e de saúde, esta investigação fornece perspetivas sobre o seu potencial da IA para revolucionar as práticas de marketing digital. A metodologia envolve uma análise comparativa do copywriting gerado por cada LLM, avaliando fatores como persuasão, relevância e seu potencial de envolvimento. A investigação também considera a adaptabilidade destes modelos a diferentes requisitos específicos da indústria e públicos-alvo. Esta investigação contribui para a compreensão do impacto do conteúdo gerado por IA no envolvimento do consumidor e fornece uma base para futuras estratégias na publicidade digital. Ao avaliar os pontos fortes e as limitações de cada LLM na produção de textos de marketing, o estudo oferece perspectivas para profissionais de marketing, publicitários e empresas que procuram aproveitar as tecnologias de IA nos seus esforços de marketing digital. As conclusões desta investigação têm implicações para o futuro do copywriting e da criação de conteúdo no marketing digital. Elas lançam luz sobre o seu potencial da IA para melhorar a criatividade, aumentar a eficiência e entregar mensagens de marketing mais direcionadas e eficazes.

In recent years, digital marketing has experienced significant evolution, driven by technological advances and increasing business investment. This study aims to compare the performance of four different Large Language Models (LLMs) in creating copywriting for digital campaigns across various sectors. The investigation seeks to understand which models generate the most effective texts, measuring the quality and efficiency of the produced content. The research focuses on the application of generative AI in copywriting, a crucial element for the success of marketing campaigns. By examining the output of these LLMs in creating advertising texts for products and services in the financial, educational, technological, and health sectors, this investigation provides insights into AI's potential to revolutionize digital marketing practices. The methodology involves a comparative analysis of the copywriting generated by each LLM, evaluating factors such as persuasion, relevance, and potential for engagement. The research also considers the adaptability of these models to different industry-specific requirements and target audiences. This investigation contributes to the understanding of the impact of AI-generated content on consumer engagement and provides a foundation for future strategies in digital advertising. By assessing the strengths and limitations of each LLM in producing marketing texts, the study offers insights for marketing professionals, advertisers, and businesses looking to leverage AI technologies in their digital marketing efforts. The conclusions of this research have implications for the future of copywriting and content creation in digital marketing. They shed light on AI's potential to enhance creativity, increase efficiency, and deliver more targeted and effective marketing messages.