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Porque é que isto é tão barato?
Social Rocket

A Callaway termina a parceria com a Good Good após polémica de anúncio de criadores

Um anúncio social controverso custa à Good Good a parceria com a Callaway. Uma nova análise da Gartner mostra porque é que a personalidade de marca se torna mais importante como governação para fluxos de trabalho de criadores e de IA.

De Redação da Social Rocket

Este texto foi criado com apoio de IA e revisto editorialmente antes da publicação. Todas as fontes estão ligadas abaixo.

Bola de golfe e taco de golfe num campo de golfe
Foto: Yianni Mathioudakis / Unsplash

A Callaway pôs fim à parceria com a empresa de criadores Good Good Golf, depois de um anúncio nas redes sociais ter gerado fortes críticas. O anúncio, publicado a 21 de agosto e apagado pouco depois, mostrava o cofundador da Good Good, Garrett Clark, numa cena que muitos espectadores entenderam como uma banalização da violência contra as mulheres.

A Callaway explicou depois que o seu próprio processo de revisão de conteúdos não tinha sido suficientemente abrangente, terminou a colaboração com a Good Good com efeitos imediatos e anunciou 1 milhões de dólares americanos para organizações que previnem a violência contra as mulheres e apoiam as vítimas. Outras consequências foram a retirada da Good Good como patrocinadora principal de um evento do PGA Tour e, no início de setembro, a saída do CEO Matt Kendrick e do presidente Joe Flannery.

O problema não esteve apenas no criador

Para o marketing nas redes sociais, o caso é sobretudo interessante pela cadeia de aprovação. O CEO da Callaway, Chip Brewer, admitiu que a Good Good tinha produzido o vídeo, mas que a Callaway autorizou a publicação. Não se tratou, portanto, de um criador que publicou conteúdos por iniciativa própria, sem o conhecimento da marca.

Sobretudo em grandes parcerias com criadores, a produção, a distribuição e a responsabilidade da marca confundem-se rapidamente. Um contrato sobre direitos de utilização de criadores e uso pago regula onde os conteúdos podem ser usados. No entanto, não substitui um processo de aprovação claro para o criativo concreto.

Igualmente importante é a questão de quem assume a responsabilidade final. O nosso guia UGC sobre direitos e identificação aborda o lado formal. O caso da Good Good mostra adicionalmente que a segurança da marca e a aprovação de conteúdos têm de estar definidas de forma igualmente clara a nível organizacional.

Um teste de IA detetou o risco de imediato, a posteriori

Após a polémica, a Adweek fez testar o anúncio pelo fornecedor de estudos de mercado Zappi com 150 respondentes sintéticos de IA. O criativo obteve aí a pontuação mais baixa possível de 1 em 5. As reações simuladas assinalaram a cena física como problemática e recomendaram suavizá-la ou enquadrá-la mais claramente como lúdica.

Isto não prova que públicos-alvo sintéticos consigam prever de forma fiável todas as crises posteriores. O teste foi realizado retrospetivamente e o artigo da Adweek foi escrito pelo próprio CMO da Zappi. Como mecanismo de alerta precoce económico, a abordagem continua a ser notável: uma pré-verificação automatizada pode assinalar criativos suspeitos antes de as pessoas tomarem a decisão final.

A conclusão mais sensata não é, por isso, substituir as aprovações humanas por IA. As marcas podem usar a IA como uma camada de controlo adicional, que encaminha conteúdos invulgares ou potencialmente arriscados para nova análise.

Gartner: a personalidade de marca torna-se uma camada de governação

Uma nova análise da VP analista da Gartner, Julie Reeves, aproveita o caso Callaway para um segundo ponto: as marcas devem tratar a personalidade de marca não apenas como tom, mas como regras de governação. O posicionamento responde a aquilo que uma marca representa. A personalidade define, em contrapartida, como deve efetivamente comportar-se em publicações nas redes sociais, parcerias com criadores, campanhas e contacto com clientes.

Isto torna-se mais relevante com a IA generativa. Quanto mais variantes, ativos e canais uma equipa de marketing gere em simultâneo, menos realista é uma verificação individual totalmente manual. Limites claros de comportamento e de tom podem então servir como filtro comum para equipas internas, agências, criadores e fluxos de trabalho apoiados por IA.

A investigação subjacente da Gartner mostra a dimensão da pressão de mudança que hoje se estima: num inquérito 2025 realizado a 426 líderes empresariais, 82 por cento afirmaram que a identidade da sua empresa tem de mudar significativamente para acompanhar o impacto da IA nos mercados. Outro inquérito da Gartner, junto de 402 responsáveis seniores de marketing, concluiu que 65 por cento esperam mudanças significativas no papel do CMO devido à IA nos próximos dois anos.

Para as marcas, isto não significa precisar de mais adjetivos abstratos em manuais de marca. São úteis regras concretas: que tipos de humor combinam com a marca? Que limites não podem ser ultrapassados? Quando é que um corte de criador precisa de uma segunda aprovação? Que variantes geradas por IA podem ser exibidas automaticamente – e quais têm de ser escaladas?

A velocidade dos criadores exige processos de controlo mais rápidos

O marketing com criadores vive de conteúdos que surgem mais depressa e mais próximos das plataformas do que as campanhas clássicas. Por isso, o processo de revisão tem de acompanhar esta velocidade. Se cada aprovação demorar vários dias, a colaboração torna-se impraticável; se ninguém for o responsável final, o risco aumenta.

A Chipotle mostra atualmente o modelo oposto: para a sua nova campanha, a marca mandou produzir 100 criadores em mais de 50 restaurantes, mas depois utiliza o material de forma controlada através do TikTok, Reels, Shorts e TV. O nosso artigo sobre Ghost Creators mostra ainda por que razão a separação entre produção e distribuição de conteúdos torna os briefings claros e os pontos de controlo ainda mais importantes.

Para os profissionais de marketing, o caso Callaway pode resumir-se numa regra simples: a liberdade dos criadores e a escalabilidade da IA exigem uma instância de aprovação final claramente designada, bem como limites de marca claros. Verificações automáticas de risco podem ajudar – mas a decisão e a responsabilidade devem continuar nas mãos de pessoas.

Fontes