DECOMPOSIÇÃO MULTIMODAL · ↗ 87% PRECISÃO PREDITIVA · INFERÊNCIA CAUSAL ATIVA · ↗ 14.2K MOMENTOS CATALOGADOS · SÍNTESE IA · LLM LAYER · ↗ CORRELAÇÃO CRUZADA · SCORE PREDITIVO BAYESIANO · ↗ CHANGEPOINT DETECTION · PRESCRIÇÃO ACIONÁVEL · ↗ GRANGER CAUSALITY · DECOMPOSIÇÃO MULTIMODAL · ↗ 87% PRECISÃO PREDITIVA · INFERÊNCIA CAUSAL ATIVA · ↗ 14.2K MOMENTOS CATALOGADOS · SÍNTESE IA · LLM LAYER · ↗ CORRELAÇÃO CRUZADA · SCORE PREDITIVO BAYESIANO · ↗ CHANGEPOINT DETECTION · PRESCRIÇÃO ACIONÁVEL · ↗ GRANGER CAUSALITY
Video Intelligence Platform

Todo conteúdo tem uma lógica. A LUPA lê todas.

Análise multimodal de conteúdo audiovisual em qualquer escala, de qualquer plataforma. Padrões identificados por inferência causal — não correlação. Prescrições com respaldo estatístico.

Motor de inteligência

De sinal bruto a decisão estratégica

Qualquer vídeo. Qualquer plataforma. Qualquer escala.

SINAIS DE ENTRADAINTELIGÊNCIA GERADASRC-01Conteúdo audiovisualplataforma · formato · volumeSRC-02Performance de campanhaorgânico · pago · históricoSRC-03Dados de audiênciacomportamento · engajamentoSRC-04Contexto multicampanhapadrões acumuladosLUPA ENGINESTG-01DECOMPOSIÇÃOframe extraction · signal isolation · temporal indexingSTG-02EXTRAÇÃOmultimodal embeddings · NLP · audio featuresSTG-03CORRELAÇÃOcriativo × performance × audiência · causal inferenceSTG-04SÍNTESE IApattern clustering · LLM synthesis · prescriptive outputOUT-APadrões identificadoscorrelações · anomaliasOUT-BPrescrições criativasação por formato e contextoOUT-CRelatório executivosíntese para decisãoOUT-DScore preditivoimpacto estimado · histórico
Metodologia

Não correlação. Causalidade.

As prescrições da LUPA são fundamentadas em inferência causal, não em correlação superficial. Cada padrão identificado é controlado por confundidores, validado estatisticamente e quantificado com intervalo de confiança — antes de se tornar uma recomendação.

SCI-01
Changepoint Detection
PELT · BOCPD

Identifica os pontos exatos onde o comportamento da audiência muda — momentos genuínos, não cortes arbitrários em intervalos fixos.

SCI-02
Bayesian Hierárquico
PyMC · MCMC NUTS

Estimativas com intervalos de confiança de 85% que se adaptam ao volume de dados disponível. Ciência, não convicção de modelo.

SCI-03
Survival Analysis
Kaplan-Meier · Cox PH

Meia-vida do conteúdo por tipo, contexto e formato. Quanto tempo seu conteúdo performa — e o que prolonga sua vida útil.

SCI-04
Causal Inference
PSM · DoWhy

Separa causa real de correlação espúria. Controla por tipo, horário e duração. Valida com massa crítica de dados.

SCI-05
Thompson Sampling
Multi-armed Bandit · Beta Prior

Decisão orgânico→pago com aprendizado adaptativo. Cada resultado atualiza o modelo — sem regras fixas, sem thresholds arbitrários.

SCI-06
Granger Causality
VAR · AIC/BIC

O conteúdo criou a onda ou apenas a surfou? Teste de precedência temporal com p-value sobre séries de engajamento.

Técnicas selecionadas por critério único: problema real + decisão do gestor alterada.

O que você recebe

Entregáveis, não dashboards.

A LUPA não entrega acesso a dados — entrega decisões. Cada análise resulta em documentos acionáveis, prontos para orientar o próximo ciclo criativo.

DLV-01

Relatório Executivo

Documento de síntese com os principais padrões identificados, prescrições por formato e framework de decisão para o próximo ciclo criativo.

PDF · HTML interativo
DLV-02

Mapa de Padrões

Quais elementos criativos — hook, ritmo, abordagem narrativa, duração, CTA — causam performance superior na sua campanha. Relações causais, não apenas correlações, controladas por confundidores.

causal inference · tabela de evidência
DLV-03

Prescrição Criativa

Não recomendações genéricas. Instruções específicas por formato: o que mudar, por que mudar com referência ao momento exato do conteúdo, e o impacto esperado com intervalo de confiança.

brief estruturado · momento-a-momento
DLV-04

Score Preditivo

Pontuação de impacto esperado com intervalo de confiança bayesiano, calculada contra a Biblioteca de Momentos da campanha. Avalie novos criativos antes de veicular.

score · bayesian CI · faixa de confiança
+47%
Views adicionais
mesma equipe · mesmo budget
< 4h
Tempo de reação
vs. semanas sem LUPA
10–20×
ROI de patrocínio
formato editorial vs. dedicado
87%
Acurácia preditiva
top performer detection
Como funciona

Três fases. Um motor de inteligência.

01

Ingestão Universal

Qualquer formato de conteúdo audiovisual, de qualquer plataforma ou fonte. Reconhecimento automático de tipo e origem — sem configuração manual.

qualquer plataformaauto-classificaçãozero configuração
02

Inteligência Profunda

Decomposição em momentos genuínos por detecção de changepoints na curva de retenção — não intervalos fixos. Extração de 40+ sinais multimodais por momento: visuais, narrativos, auditivos e contextuais. Alinhamento temporal entre conteúdo e comportamento de audiência segundo a segundo.

changepoint detectionmultimodal embeddingsretention alignment
03

Prescrição Acionável

Não um relatório de dados — uma prescrição de criativo com respaldo causal. O que funciona, por quê funciona e o que fazer a seguir, fundamentado em inferência causal, intervalo de confiança bayesiano e síntese por LLM.

causal inferencebayesian CILLM synthesis

O que muda na prática

2–4 semanas< 4 horas

Para ter insights acionáveis após publicação

A LUPA processa o vídeo, correlaciona com performance e entrega prescrição antes que a janela de oportunidade feche.

Budget distribuído por intuiçãoBudget guiado por evidência causal

Alocação de mídia paga

Criativos underperformers são identificados em horas. O budget que sobra é redirecionado para o que demonstravelmente funciona.

Oportunidades só visíveis em retrospectoAlertas em tempo real durante a campanha

Decisão de conteúdo

Padrões de viralização detectados enquanto ainda há tempo de agir — não em análise post-mortem.

61.3M views → 90–110M. Mesma equipe. Mesmo orçamento.

Baseado no case Macaco Gordo · Carnaval 2026 · 240 publicações analisadas

Acesso por convite

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