O mercado de UGC ganhou escala nos últimos anos com uma lógica relativamente simples: conectar marcas a criadores capazes de produzir vídeos em maior quantidade e com uma linguagem mais próxima da encontrada nas redes sociais.
Agora, uma nova etapa começa a ganhar espaço. Com dezenas ou até centenas de criativos sendo produzidos e testados, o valor desse conteúdo passa a estar também nos dados que ele gera.
Na prática, cada vídeo pode funcionar como um pequeno experimento. Diferentes ganchos, argumentos de venda, benefícios, formatos e perfis de criadores podem ser postos à prova para identificar quais abordagens geram mais atenção, cliques e conversões.
A pergunta feita pelas empresas muda. Mais do que saber quantos vídeos foram produzidos, áreas de marketing e growth passam a avaliar quanto aprenderam com eles — e como esse aprendizado pode melhorar o próximo criativo.
Do volume de conteúdo para o volume de testes
O UGC, sigla para user-generated content, passou a ocupar espaço nas estratégias de marcas principalmente pela capacidade de reproduzir uma comunicação menos produzida e mais próxima da linguagem usada por consumidores e criadores nas plataformas digitais.
A possibilidade de aumentar rapidamente o número de criativos disponíveis também tornou o formato atrativo para operações de mídia paga, especialmente em canais como Meta e TikTok.
Mas produzir mais conteúdo não significa, necessariamente, melhorar o desempenho.
À medida que o volume cresce, o desafio passa a ser entender por que determinados vídeos funcionam melhor do que outros. Um criativo pode ter melhor desempenho pelo primeiro segundo do vídeo, pela forma como apresenta o problema, pelo perfil do criador ou pelo benefício escolhido como argumento principal.
Quando essas variáveis são acompanhadas, o UGC deixa de ser apenas uma entrega de conteúdo e passa a funcionar como um processo contínuo de teste.
Um vídeo pode responder várias perguntas
Para uma marca de e-commerce, por exemplo, uma sequência de conteúdo sobre o mesmo produto pode testar abordagens completamente diferentes.
Um vídeo pode começar apresentando uma dor do consumidor. Outro mostra o produto imediatamente. Um terceiro aposta em demonstração e outro concentra a mensagem em preço ou conveniência.
O desempenho desses criativos ajuda a revelar não apenas o vídeo que vende mais, mas também quais ângulos despertam maior interesse.
Esse aprendizado pode voltar para a própria operação e influenciar campanhas seguintes, páginas de produto, posicionamento e até decisões sobre quais benefícios devem receber mais destaque na comunicação.
Nesse modelo, o criativo que performa menos também produz informação. Ele ajuda a eliminar hipóteses e direcionar os próximos testes.
Noovid aposta na integração entre criação e performance
É dentro desse movimento que atua a Noovid, plataforma que conecta marcas e empresas a criadores de UGC.
A empresa reúne mais de 9 mil criadores selecionados no Brasil e organiza etapas como briefing, escolha do profissional, produção e entrega do conteúdo dentro da plataforma.
A proposta é reduzir uma das dificuldades das empresas que desejam aumentar a quantidade de testes: a operação necessária para coordenar simultaneamente diferentes criadores, briefings e conteúdos.
A plataforma também possui integração com Meta e TikTok. Depois da publicação dos criativos, os dados de desempenho das campanhas podem retornar para a Noovid, permitindo acompanhar quais vídeos e criadores tiveram melhor desempenho e usar essas informações nos projetos seguintes.
Essa conexão entre produção e resultado é justamente o ponto em que o UGC começa a assumir outra função dentro das estratégias de crescimento.
Dados passam a alimentar o próximo criativo
Para times de performance, a produção de conteúdo passa a seguir a lógica já utilizada em outras áreas de crescimento: testar uma hipótese, monitorar indicadores, identificar padrões e repetir aquilo que apresenta melhores resultados. Em vez de campanhas isoladas com poucos vídeos, o processo passa a ser contínuo.
Um primeiro conjunto de conteúdo pode mostrar que determinado benefício chama mais atenção. A rodada seguinte testa variações desse argumento. Depois, diferentes criadores ou formatos podem ser comparados para entender qual combinação funciona melhor para aquele público.
Quanto maior a capacidade de produzir e medir, menor passa a ser a dependência de tentar antecipar qual será “o vídeo certo” antes de colocá-lo no ar.
O UGC começa a sair das redes sociais
Os dados produzidos por esses experimentos também podem ganhar utilidade fora da mídia paga. Uma mensagem que apresenta bom desempenho recorrente pode sinalizar aquilo que o consumidor mais valoriza em determinado produto. Um argumento que não gera resposta pode indicar que a empresa está destacando um benefício pouco relevante para aquele público.
Com isso, informações inicialmente geradas para decidir quais anúncios continuarão a receber investimento podem chegar a outras áreas, como produto, posicionamento e experiência do consumidor.
Para DTC e operações de e-commerce, especialmente as que dependem de aquisição digital, essa capacidade de aprender rapidamente pode se tornar tão importante quanto produzir conteúdo em escala.
A próxima etapa do UGC, portanto, tende a ser menos sobre encontrar isoladamente um vídeo que viralize e mais sobre construir uma operação capaz de descobrir continuamente o que funciona.
Nesse cenário, a quantidade continua importante. Mas passa a ser o ponto de partida para algo mais valioso: metrificar melhor, aprender mais rápido e fazer com que cada novo conteúdo carregue o aprendizado do anterior.
