Os LLMs estão ultrapassando as pesquisas. Veja como ajustar sua presença online.

A IA está remodelando a pesquisa online de duas maneiras distintas, mas que se sobrepõem. Ambas reduzem o atrito para os consumidores, mas aumentam o atrito para as empresas. A primeira é que grandes modelos de linguagem (LLMs), como o ChatGPT e o Microsoft Copilot, estão começando a substituir os mecanismos de busca como o local onde os consumidores buscam respostas. As pessoas digitam uma consulta de pesquisa e recebem uma resposta sintetizada a partir de uma grande quantidade de texto. As fontes e marcas podem ser citadas seletivamente ou não serem citadas. A segunda é que as visões gerais do Google com tecnologia Gemini estão diluindo o tráfego dos sites. Essas visões gerais ficam acima da pesquisa tradicional e fornecem um resumo gerado por IA antes da lista familiar de links. Esses desenvolvimentos representam uma mudança significativa na forma como as empresas são encontradas e acessadas. Eles têm impactos fundamentais na estratégia de negócios e na forma como as organizações operam. Neste artigo, destacamos três dessas mudanças e sugerimos como as empresas podem navegar neste cenário moderno de descoberta. Mudança 1: as recomendações de IA estão se tornando mais influentes As empresas gastam bilhões em publicidade para impulsionar o reconhecimento da marca. A Procter & Gamble (P&G), por exemplo, está entre as que mais gastam nos Estados Unidos, promovendo o reconhecimento de marcas de consumo como Pampers, Tide e Gillette e gastando cerca de US$ 9 bilhões anualmente. No entanto, décadas de pesquisas com consumidores mostram que, embora as pessoas tolerem a publicidade, elas confiam nas recomendações. E hoje, essa confiança está se deslocando das fontes humanas (amigos, familiares, vendedores, influenciadores) para as algorítmicas (principalmente, LLMs). Isso sugere que os consumidores estão se tornando menos influenciados pela pressão da publicidade e mais influenciados pela atração das recomendações da IA. Em vez de confiar nas mensagens orientadas pela marca de grandes anunciantes, os consumidores estão se apoiando nas mensagens orientadas por dados da IA com perguntas como: “Qual é a marca de fraldas mais eficaz e menos dispendiosa?” Ou: “Qual detergente líquido você recomendaria para um restaurante?” Como resultado, muitas empresas estão reavaliando como e onde alocam seus recursos publicitários em resposta a essa mudança no comportamento do consumidor. Tomemos como exemplo uma grande varejista online europeia, que chamaremos de Nordpay. Ela se posicionou diretamente no fluxo de “recomendações de IA” ao lançar um fluxo personalizado de produtos impulsionado por IA que é exibido a cada cliente. Ela também utiliza sistemas de IA para criar conteúdo, recomendações e interações em tempo real para melhorar a experiência de compra e personalizar o marketing. Em vez de aumentar seu orçamento de publicidade para “acompanhar” a concorrência, a Nordpay está realocando seus gastos de agências externas para a produção interna habilitada por IA. Especificamente, como nos explicou um executivo de publicidade: “Reduzimos nossos gastos com publicidade em 11%, mas continuamos produzindo mais resultados de marketing. Reduzimos os gastos com agências em aproximadamente 25%, transferindo o trabalho para dentro da empresa com IA generativa. Além disso, substituímos grande parte de nossos fluxos de trabalho de produção de imagens por ferramentas como Midjourney, DALL-E e Adobe Firefly, reduzindo o ciclo de desenvolvimento de imagens de aproximadamente seis semanas para cerca de sete dias.” O que as empresas podem fazer: Analise seu orçamento de publicidade para verificar se ele está sendo gasto de forma inteligente. Certifique-se de utilizar uma linguagem consistente e específica em todo o conteúdo, para que as ferramentas baseadas em LLM, mediadas por LLM e alimentadas por LLM associem essas ideias específicas à sua marca. Melhor ainda, crie conceitos com o seu nome associado (por exemplo, “O Índice Acme”, “O Método Smith”) para que os sistemas de IA associem suas ideias à sua marca. Realoque seu orçamento de publicidade para canais de recomendação nativos de IA e desenvolva recursos internos de IA generativa para acelerar e reduzir o custo da produção criativa. Mude da publicidade baseada em campanhas para a experimentação contínua e sempre ativa. Mudança 2: SEO e design de sites são cada vez menos importantes A pesquisa tradicional seguia um padrão claro. Um cliente inseria uma consulta; os mecanismos de pesquisa retornavam uma lista classificada de sites; e o cliente clicava em alguns links para encontrar a melhor resposta para sua consulta. Esse processo criava um caminho de conversão do cliente em várias etapas, no qual as empresas tinham espaço para se diferenciar por meio do design do site, páginas úteis, depoimentos e exemplos. Isso agora está entrando em colapso. Quando os clientes consultam uma ferramenta de IA ou recorrem ao Google AI Overviews para obter recomendações de produtos e serviços ou insights profissionais, eles recebem uma resposta completa, e não um conjunto de links para explorar. Um estudo recente descobriu que, quando resumos de IA aparecem nos resultados de pesquisa, os usuários clicam em sites classificados apenas 8% das vezes, em comparação com 15% sem IA. Isso representa uma redução de 47% nos cliques. Para alguns editores, as taxas de cliques caíram alarmantemente em até 89%, à medida que a fase exploratória dos clientes se desintegra e os pontos de contato com a marca, onde as organizações antes moldavam sua vantagem competitiva, desaparecem em grande parte. Considere a experiência de uma grande seguradora de saúde privada dos Estados Unidos, que chamaremos de HSure. Ela descobriu que o caminho tradicional de reconhecimento da marca pelos consumidores está sendo comprimido pelos LLMs. Os mecanismos de busca costumavam direcionar os consumidores em potencial para as páginas educativas, explicações sobre apólices e ferramentas de comparação da HSure, muitas vezes através de várias visitas ao site antes que uma decisão de compra fosse tomada. Essas interações repetidas estabeleceram confiança, transmitiram nuances regulatórias e posicionaram a empresa como uma especialista confiável em um domínio complexo. Cada vez mais, os consumidores dirigem suas perguntas diretamente a LLMs, como o ChatGPT. O modelo gera uma resposta abrangente sintetizada a partir das descrições das políticas, estruturas de benefícios e explicações regulatórias da HSure, juntamente com material semelhante de concorrentes. Ela é fornecida sem um link direto para o site da HSure. Como explica Julia, diretora de operações da HSure: “Nossa análise interna mostrou que as informações que antes exigiam de 15 a 20 visitas ao site ao longo da jornada de pesquisa do cliente agora são fornecidas em uma única resposta gerada pelo LLM. Nosso reconhecimento de marca é removido do relacionamento com o cliente e perdemos não apenas tráfego e oportunidades de conversão, mas também nosso papel em orientar decisões importantes sobre saúde, risco e proteção financeira.” O que as empresas podem fazer: Mude seus planos de conteúdo da otimização de páginas para a engenharia de recall. Compartilhe dados originais gerados pela organização, experiências em primeira mão, pontos de vista fortes e especialistas internos nomeados com credenciais. Os LLMs são muito mais propensos a lembrar: “De acordo com a pesquisa Healthy Plus da HSure...” do que “Nosso estudo sugere...”. Anexe nomes, credenciais e biografias de especialistas reais ao conteúdo. Crie conceitos exclusivos, referências ou estruturas com o nome da marca que se tornem sinônimos do seu pensamento. Estruture o conteúdo em uma linguagem clara e citável para que os modelos de IA possam reproduzi-lo facilmente. Avalie o sucesso não apenas pelo tráfego, mas também pela menção, paráfrase e associação da sua marca e especialistas com ideias-chave nas respostas geradas pela IA. Mudança 3: O marketing tem um novo público Quando os clientes perguntam: “Qual é a melhor solução de contabilidade para minha pequena empresa?”, Claude oferece recomendações sintetizadas em um formato coloquial, muitas vezes eliminando a necessidade de clicar em links ou páginas de marcas. O resultado é que a IA, em vez do cliente, controla a primeira impressão e o marketing tradicional perde seu impacto. Um importante site de avaliações de produtos e afiliados, aqui chamado Product Insight, testemunhou isso. O marketing investiu pesadamente na apresentação de comparações abrangentes de produtos e avaliações de especialistas para categorias que vão de laptops a eletrodomésticos de cozinha, a fim de impulsionar as receitas. No entanto, como os consumidores agora podem fazer perguntas ao Google Overviews habilitado para Gemini, como “Qual aspirador de pó é melhor para pelos de animais de estimação?”, os dados de tráfego do Product Insight revelam que suas páginas historicamente mais valiosas tiveram um declínio de 67% no tráfego. O Google Overviews agora aparece em 78% das consultas sobre seus principais produtos. Isso demonstra que, quando o Google introduziu o AI Overviews, ele fez mais do que alterar os resultados de pesquisa — ele mudou o papel do marketing. Cada vez mais, as marcas devem persuadir não apenas os clientes, mas também os algoritmos que mediam suas interações. Considere a editora norte-americana que chamaremos de Henry Smith, proprietária de uma plataforma sobre casa e estilo de vida que oferece orientações práticas sobre decoração, jardinagem, projetos DIY, limpeza e entretenimento. O marketing enfatizava conselhos cotidianos para ajudar os leitores a criar espaços de convivência e combinava tutoriais com o apoio de especialistas com insights sobre tendências e sugestões de produtos selecionados. Seu modelo de negócios dependia de uma boa classificação em pesquisas como “quais são os melhores fones de ouvido com cancelamento de ruído abaixo de US$ 200”, convertendo a intenção em receita de afiliados. Os sistemas de IA agora sintetizam essas classificações diretamente nos resultados de pesquisa, muitas vezes sem um clique, link ou mensagem da marca. O algoritmo — e não a editora — define a recomendação. Em resposta, Henry Smith reformulou o próprio marketing. Como explica Michael, diretor de crescimento: “Agora estruturamos o conteúdo para que as máquinas possam analisar autoridade e especialização. Investimos em esquemas (um vocabulário padronizado que rotula o conteúdo de forma legível por máquinas), aumentamos os sinais de autoria (indicando quem criou o conteúdo e por que eles são qualificados para fazê-lo) e fornecemos uma arquitetura de dados limpa (como o conteúdo é estruturado, organizado e codificado para que os algoritmos possam interpretá-lo facilmente). Além disso, aceleramos os esforços para construir relacionamentos diretos com o público por meio de boletins informativos e pesquisas de marca.” Para Michael, a lição estratégica é clara: “O marketing não se resume mais apenas a influenciar a percepção humana. Em um mercado mediado pela inteligência artificial, o primeiro cliente é o algoritmo.” O que as empresas podem fazer: Escreva conteúdo que defina claramente os conceitos e utilize explicações estruturadas, como etapas e definições. Apresente conclusões de forma clara (os LLMs apreciam clareza) e facilite a citação da sua marca com um nome claro, um posicionamento claro (“X é um Y que realiza Z”) e uma descrição consistente em todos os locais (site, LinkedIn, mídia, perfis no estilo Wikipedia). Certifique-se de que sua marca apareça de forma consistente em publicações do setor, entrevistas com especialistas, agendas de conferências e artigos de autores. Incentive discussões de terceiros sobre sua marca (avaliações, comparações, estudos de caso). Os LLMs inferem a importância a partir da frequência e da consistência entre as fontes. . . . Por mais de 20 anos, as empresas confiaram nos mecanismos de busca como a espinha dorsal de sua vantagem competitiva. Elas aperfeiçoaram planos de SEO, criaram bibliotecas de conteúdo expansivas e investiram pesadamente na captura de cliques, atraindo tráfego para os sites e convertendo interesse em receita. Essa era está chegando ao fim com o advento da inteligência artificial. Os consumidores não precisam mais visitar sites, e as marcas estão se tornando invisíveis para eles. À medida que as respostas substituem os links e a síntese substitui a exploração, a visibilidade não é mais obtida por meio de cliques, mas por meio da presença da marca nos sistemas de IA. Os vencedores neste novo cenário dominado pela IA serão aqueles que a tratam não como um canal para otimizar, mas como um público a ser influenciado. Isso requer clareza de conhecimento, consistência de sinal e construção sustentada da marca além da pesquisa.

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Resumo.

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