Este estudio comparó la eficacia de las herramientas de neurociencia de IA frente a los métodos de diseño tradicionales en la mejora del compromiso del espectador con los materiales de campaña política de las campañas presidenciales de Harris-Trump. Utilizando un enfoque de métodos mixtos, integramos un análisis cuantitativo empleando métricas de comportamiento del consumidor de seguimiento ocular de IA (Predict, entrenado en 180,000 proyecciones) con un asistente de marketing basado en neurociencia de IA-LLM (CoPilot), con 67,429 áreas de interés (AOIs). El folleto original, de un artículo de Al Jazeera, sirvió como base. Diseñadores gráficos profesionales crearon tres versiones rediseñadas, y una se realizó utilizando recomendaciones de CoPilot. Se evaluaron métricas que incluían atención total, compromiso, atención inicial, atención final y porcentaje visto en 13-14 áreas de interés (AOIs) para cada diseño. Los resultados indicaron que el Diseño 1 mejorado por humanos con seguimiento ocular de IA logró un rendimiento general superior en múltiples métricas. Mientras que el Diseño 3 mejorado por IA demostró fortalezas en la optimización de AOIs específicos, no superó consistentemente a los diseños tocados por humanos, particularmente en áreas con mucho texto. El estudio subraya la compleja interacción entre los algoritmos de IA de neurociencia y el diseño centrado en el ser humano en la marca de campañas políticas, ofreciendo valiosas ideas para futuras investigaciones en neuromarketing y estrategias de comunicación de diseño. Se emplearon Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, correlación de Spearman y la prueba de Kruskal-Wallis H para el análisis y visualización de datos.