Validação automática de criativos contra os guidelines da marca — em escala, com governança e visão computacional.
Rodamos a checagem sobre a amostra de peças compartilhada e medimos o que era possível automatizar.
Os erros mais críticos eram milimétricos — diferenças sutis de alinhamento e centralização.
Passamos a resolver justamente o que faltava — o que antes travava, agora avança.
Diferenças milimétricas de alinhamento — praticamente indistinguíveis a olho e para a IA convencional.
O sistema passa a enxergar e medir o que antes escapava — inclusive o alinhamento fino que travava a checagem.
Texto legal, termos proibidos, caixa alta e baixa.
Aderência à paleta e às cores da marca.
Grid, botões e elementos na posição correta.
Copy e componentes no eixo esperado da peça.
Provado na amostra.
Agora, provar em escala.
Um passo curto e de baixo risco antes de construir o sistema.
Prova de que a tecnologia resolve os problemas na amostra.
Valida os limites em escala, mapeia as regras e define os requisitos.
A plataforma em produção, construída por módulos.
A Discovery é literalmente o começo da construção: define requisitos e roadmap, e a Etapa 3 já parte daí — por módulos.
Validação numa amostragem ampla de peças passadas — o que a tecnologia resolve e onde estão os limites reais.
As regras de hoje e as previsíveis — faixa, logo, tipografia, texto legal — organizadas e priorizadas.
Definição dos requisitos e do plano de construção por módulos: estático primeiro, vídeo depois.
Recomendação de escopo, cobertura-alvo e critérios de aceite para a construção da plataforma.
Recebe as peças finais em lote.
Enfileira e processa com segurança, uma a uma.
Onde a checagem acontece — código + Gemini nativo.
Resultados, regras e trilha de auditoria.
Login pelas contas Google da operação.
Onde mais reprova, quais regras mais quebram.
Visão de produto — ilustrativa. O painel final é definido na construção.
Coletamos exemplos certos e errados da nova regra.
Construímos a checagem: código de medição + classificação.
Rodamos contra as amostras e medimos a precisão.
Ajustamos o limiar até bater a meta de confiança.
A regra entra em produção como um novo módulo.
Um código modular que absorve novos produtos e regras — cada nova regra segue esse pipeline, entregue como serviço contínuo.
Prova de conceito na amostra.
Sob NDA, com dados passados, na nossa infraestrutura.
Definido com escopo e requisitos em mãos — sem achismo.