Em fevereiro de 2024, o Gartner publicou uma previsão que virou uma das frases mais repetidas do marketing digital: até 2026, o volume de buscas tradicionais cairia 25%, com os mecanismos de busca perdendo espaço para chatbots e agentes virtuais.
O prazo chegou. E o que aconteceu foi mais estranho do que a previsão.
O volume de buscas não caiu. O Google continuou processando cerca de 16 bilhões de consultas por dia em 2026 e manteve quase 90% do mercado. Em janeiro deste ano, o Search Engine Land noticiou que o tráfego orgânico nos Estados Unidos recuou 2,5% em um ano, com base em dados da Graphite. Queda real, mas nada perto de um quarto.
Então a previsão errou? Errou o número e acertou o que importava.
As pessoas continuaram pesquisando na mesma intensidade. O que elas pararam de fazer foi clicar. A consulta acontece, a resposta chega organizada em uma tela, e a visita ao site do fornecedor deixa de ser necessária para que a opinião se forme.
Para a maioria dos negócios, isso soa como um problema de tráfego. Não é e já podemos adiantar isso. É um problema de leitura de realidade, porque quase toda empresa aprendeu a acompanhar a própria jornada de vendas usando o clique como unidade de medida.
E aqui vale uma pergunta mais desconfortável do que a pesquisa do Gartner: se a jornada mudou tanto assim em dois anos, o quanto o modelo que usávamos antes realmente explicava algo?
Por que o funil parecia funcionar tão bem?
Todo mundo conhece o desenho. Atração, consideração, decisão, oportunidade, venda. Uma pessoa descobre a empresa, consome conteúdo, deixa o contato, recebe alguns e-mails e chega à conversa comercial.
O modelo certamente se mostra útil. Organiza equipe, define responsabilidade, permite calcular quanto entra em cada etapa e onde as coisas travam. Nenhuma empresa deveria abrir mão disso.
O problema é que ele nunca foi um retrato de como as empresas compram. Era um retrato do que a empresa vendedora conseguia observar.
A compra de verdade sempre foi bem mais confusa: pesquisas anônimas, conversas internas, indicações de pessoas de confiança, projetos que perdem prioridade e reaparecem meses depois, além de diferentes decisores, cada um com seus próprios critérios. A jornada pode começar no LinkedIn, no YouTube, em uma busca no Google ou em uma conversa de corredor (e raramente segue uma ordem previsível).
Nada disso caberia em um desenho de cinco etapas, não é? E, ainda assim, o desenho parecia bater com a realidade por um motivo específico: as partes que podiam ser contadas aconteciam em terreno da própria empresa. A busca no Google, a entrada no site, o material baixado, o formulário preenchido, o e-mail aberto, o registro no sistema comercial.
O painel mostrava uma linha reta porque só a linha reta produzia número. O resto acontecia do mesmo jeito, sem aparecer em lugar nenhum.
Não deixe de conferir também o nosso artigo: Como preparar seu marketing B2B para agentes de IA que compram por você (antes do time de vendas saber)
O que a inteligência artificial mudou de verdade?
Ao contrário do que se pode pensar, o surgimento da IA não criou a complexidade, mas aumentou o pedaço da jornada que fica fora do seu campo de visão.
Hoje uma pessoa pode descrever o problema da empresa dela para um chatbot, pedir uma lista de fornecedores possíveis, montar critérios de comparação, resumir avaliações de clientes, descartar três opções e preparar as perguntas da primeira reunião. Tudo isso sem precisar abrir nenhum site.
Os números confirmam que isso deixou de ser uma mera exceção. A Forrester ouviu quase 18 mil compradores corporativos e encontrou 94% deles usando IA durante o processo de compra, contra 89% um ano antes. Mais relevante que a adoção é o peso: o dobro de pessoas apontou essas ferramentas como a fonte de informação mais importante da jornada, à frente do site dos fornecedores, dos especialistas técnicos e das equipes comerciais.
Entre os responsáveis pela compra de software, essa mudança ocorreu ainda mais rápido. Segundo uma pesquisa da Wynter citada pela Fast Company, 84% dos diretores de marketing já utilizam ferramentas de IA para encontrar fornecedores. Em 2025, eram 24%. Além disso, 68% afirmam começar a pesquisa nesses ambientes antes mesmo de recorrer ao Google.
O texto da Fast Company resume bem o efeito: a etapa mais influente da decisão passou a acontecer fora do alcance das ferramentas tradicionais de acompanhamento.
Se o comprador não clica, ele deixou de pesquisar sua empresa?
Definitivamente não.
A Similarweb acompanhou milhares de jornadas reais de usuários para entender o que acontece depois que uma marca é recomendada por uma IA. Quem recebe essa recomendação fica 2,5 vezes mais propenso a visitar o site da marca nos sete dias seguintes.
O detalhe está em como essa pessoa chega. Em 56% dos casos ela digita o nome da empresa no buscador, contra cerca de 40% nas visitas comuns. Ou seja, a recomendação plantou o nome e a visita veio depois, por outro caminho.
No relatório, esse fenômeno aparece como uma busca pelo nome da marca sem origem identificada. Portanto, o canal que recebe o crédito não é o canal que começou a decisão.
Uma ressalva que a própria Similarweb declarou em sua fonte: o estudo foi feito em finanças, viagem e beleza, não em mercado corporativo. Mesmo assim, o comportamento é transferível, porém o tamanho exato do efeito não necessariamente.
Existe ainda um dado que desmonta o argumento de que tráfego vindo de IA é irrelevante por ser pequeno. O Microsoft Clarity analisou o comportamento de visitantes vindos de plataformas de IA e encontrou dois resultados que só fazem sentido juntos.
O primeiro é que o volume realmente é pequeno: menos de 1% do total de visitas. Mas cresceu 155% em oito meses, contra 24% da busca e 21% das redes sociais.
O segundo é o que importa. Essas visitas converteram em cadastro a uma taxa de 1,66%, contra 0,15% das que vieram da busca orgânica. Onze vezes mais. Na média geral dos canais, quem chega por IA tem cerca de três vezes mais chance de tomar uma ação no site.
Faz sentido quando se pensa em quem é essa pessoa. Ela não chegou por curiosidade. Chegou porque alguém, ou algo, recomendou. Já sabe o que a empresa faz e já comparou com dois concorrentes.
A sua empresa entra na lista ou é descartada antes do primeiro contato?
Esta é a pergunta que importa para quem paga a conta do marketing.
Antes de visitar qualquer site, o comprador costuma sair de uma conversa com IA já com três ou quatro nomes na cabeça. Se a sua empresa não estiver entre eles, o seu site nunca vai ter a chance de fazer o trabalho dele.
E o peso disso está medido. Segundo o 6sense, em pesquisa com cerca de 4 mil compradores, em 95% das compras o fornecedor vencedor já estava na lista de finalistas desde o primeiro dia do processo. No ano anterior o índice era 85%. A lista ficou mais fechada, não mais aberta.
Em mercados menos consolidados, a IA está fazendo essa seleção de forma bem direta. O G2 mediu mais de mil decisores de software e encontrou 69% deles escolhendo um fornecedor diferente do previsto por causa de uma conversa com chatbot. Um terço fechou com uma empresa da qual nunca tinha ouvido falar.
Vale notar que a intensidade muda conforme o setor. Quem compra equipamento industrial já fez aquilo oito ou nove vezes na carreira e conhece quase todos os fornecedores que avalia, então recorre à IA para comparar e não para descobrir. Quem compra software está em um mercado que ganha concorrente novo todo mês, e ali a lista realmente nasce da resposta.
A regra prática: quanto menos o seu cliente conhece o seu mercado, mais a IA está decidindo quem entra na disputa.
Onde essa lista se forma?
Em vários lugares ao mesmo tempo, e o seu site é apenas um deles.
O G2 perguntou quais fontes mais influenciam a formação da lista de finalistas. Os chatbots lideram com 54%. Depois aparecem os sites de avaliação de fornecedores com 43%. Consultorias de mercado e o site do próprio fornecedor empatam em 36%. Indicação de colegas soma 33% e fóruns do setor, 30%.
O único canal que a sua empresa controla por completo está em quarto lugar, dividindo posição.
Há um segundo dado que ajuda a decidir onde investir. A Profound analisou 1,4 milhão de citações feitas por seis modelos de IA entre novembro de 2025 e fevereiro de 2026 e identificou o LinkedIn como a fonte mais citada em perguntas de natureza profissional, em todas as plataformas testadas. No ranking geral do ChatGPT, a rede saltou da décima primeira para a quinta posição em três meses.
O achado mais útil está no tipo de conteúdo citado. As menções migraram de página de perfil para material publicado. Posts e artigos passaram de 26,9% para 34,9% do total, enquanto as citações a páginas de perfil caíram de 33,9% para 14,5%. Artigos entre 500 e 2 mil palavras são os mais aproveitados.
Traduzindo: manter um perfil bem preenchido deixou de bastar. O que entra nas respostas é aquilo que foi escrito, assinado e publicado com alguma constância, dentro e fora do seu domínio.
Por que produzir mais conteúdo deixou de resolver?
Porque a resposta óbvia à mudança já foi tentada e não funcionou.
Quando o custo de escrever caiu, a reação da maioria foi escrever mais. O resultado está documentado. O consultor Daniel Stanica acompanhou cem blogs de referência por quatro anos e mediu a queda de tráfego de busca de cada um. A mediana perdeu 85%. Apenas 21 dos cem cresceram.
O detalhe interessante do levantamento dele é que a queda não seguiu o assunto. Dentro do mesmo nicho havia sites em colapso e sites em crescimento. O que separava um do outro era outra coisa: quem publicava material que a IA consegue reproduzir sozinha desapareceu, e quem publicava algo que só aquela empresa poderia dizer permaneceu.
Vale lembrar que o próprio Gartner já apontava para isso no comunicado de 2024. Ao prever a queda das buscas, o analista Alan Antin dizia que os algoritmos passariam a valorizar mais a qualidade justamente para compensar o volume de material produzido por máquina, e que as empresas precisariam se concentrar em conteúdo único e demonstrar experiência, autoridade e confiabilidade no assunto que se propunham a publicar.
A Fast Company chega ao mesmo ponto por outro caminho. Conteúdo genérico otimizado para palavra-chave hoje atende mal aos dois públicos que precisam ser convencidos: os sistemas de IA, que privilegiam especificidade e domínio real do assunto, e as pessoas, que chegam ao site já informadas e querem profundidade, não o mesmo texto que leram em cinco concorrentes.
O problema nunca foi o blog. Foi usá-lo para capturar palavra-chave em vez de dizer algo que ninguém mais poderia dizer.
O que ganha força é o oposto do genérico: experiência própria, dado que a empresa levantou, opinião assumida, caso de cliente com número, especialista com nome e cargo, conhecimento técnico que só quem faz aquilo domina de verdade o assunto.
O que ainda vale no funil?
Bastante, e é importante dizer isso com clareza para não trocar um erro por outro.
O funil continua sendo a melhor ferramenta disponível para organizar a sua operação comercial. Serve para acompanhar oportunidades em aberto, calcular taxa de conversão entre etapas, planejar quantas pessoas o time de vendas precisa ter, enxergar onde as negociações empacam e prever faturamento com alguma margem.
Nada disso deveria ser abandonado.
O erro está em tratar o desenho como se fosse o caminho real que o cliente percorre. Quando isso acontece, a empresa passa a investir apenas onde consegue medir, e deixa de investir justamente onde a escolha se forma.
Em outras palavras, o funil serve para organizar a casa, mas não serve para definir a estratégia sozinho.
Então o SEO e o conteúdo deixaram de importar?
Ao contrário. Ficaram mais decisivos, por um motivo simples: Os sistemas de IA não constroem suas recomendações a partir do nada. Eles dependem das informações, menções e sinais que conseguem encontrar e interpretar. Se sua empresa não possui material claro, consistente e acessível, suas chances de aparecer corretamente diminuem.
Curioso é que o próprio comunicado do Gartner que previu a queda das buscas já apontava a saída, na mesma página em que anunciava o problema.
“As empresas vão precisar se concentrar em produzir conteúdo único, que seja útil para clientes e potenciais clientes. Esse conteúdo deve continuar demonstrando os elementos que os avaliadores de qualidade de busca observam: especialização, experiência, autoridade e confiabilidade.”
– Alan Antin, vice-presidente analista do Gartner, ao explicar o que sustentaria a visibilidade das empresas depois da queda das buscas. Fevereiro de 2024.
O que Antin descreve são justamente os quatro pilares do E-E-A-T, conceito que o Google já utiliza há anos em suas diretrizes de qualidade: experiência, especialização, autoridade e confiabilidade.
Em outras palavras, a resposta para a perda de cliques já estava no próprio comunicado que muitos interpretaram como o anúncio do fim do SEO.
E os dados de hoje seguem essa direção. A IA com certeza não substituiu o buscador, ela virou uma etapa antes dele. Entre compradores de software, 80% continuam passando pelo Google em algum ponto da jornada, segundo o G2, e a maior parte das visitas influenciadas por IA chega por busca do nome da empresa. Quem abandona o SEO entrega esse segundo passo ao concorrente.
Acontece que material genérico não resolve nenhuma das duas pontas. E é aqui que o E-E-A-T deixa de ser jargão de SEO e vira algo bem prático: são as quatro perguntas que qualquer pessoa faz antes de confiar em uma informação, e que os sistemas de IA aprenderam a fazer também.
Leia também: Como usar “confiança de IA” para escolher entre AEO, GEO e SEO clássico no seu planejamento de 2026
Uma delas já tem dado. A Profound mostrou que as citações de IA migraram de página de perfil para conteúdo publicado, com artigos entre 500 e 2 mil palavras liderando. Perfil institucional bem preenchido não é citado. Texto assinado por alguém, sim.
O quadro abaixo mostra onde cada um dos quatro critérios aparece, ou deixa de aparecer, em uma página real.
E o ponto que amarra tudo: essas são as mesmas perguntas que o seu comprador faz. Não existe um conteúdo para agradar o algoritmo e outro para convencer a pessoa.
O teste que vale tanto quanto o próximo relatório
Nada do que está aqui exige verba nova para começar, basta testar no seu próprio navegador.
Abra o ChatGPT ainda hoje e escreva a pergunta que o seu cliente faria antes de procurar uma empresa como a sua. Não a pergunta que você gostaria que ele fizesse. A que ele faria de verdade, com as palavras dele, do jeito desajeitado que a gente escreve quando está com pressa.
Depois olhe a resposta procurando três coisas:
1. Se a sua empresa aparece.
2. Quem aparece no seu lugar.
3. E de onde a ferramenta tirou aquilo que disse.
Se você não estiver lá, acabou de descobrir em dez minutos algo que poucos relatórios mensais ia contar. Se estiver, vale conferir se o que a ferramenta fala da sua empresa é o que você mesmo diria.
A pergunta que o funil nunca respondeu é essa: o seu nome chega antes de você.
Quando chega, a conversa começa com você em vantagem. Quando não chega, você está disputando uma concorrência que já começou sem a sua presença.
Quem entender isso primeiro não vai ganhar mais visitas no site. Vai entrar em mais disputas.
💬 Faz sentido para o seu mercado?
Se você quer saber como a sua empresa está aparecendo hoje nas respostas de IA e no buscador, e o que fazer com o que encontrarmos, fale com a gente. Esse diagnóstico é o ponto de partida de todo trabalho que fazemos aqui.
Perguntas frequentes
1. O funil de marketing B2B ainda funciona?
Como ferramenta de gestão, sim. O funil ajuda a organizar oportunidades, acompanhar taxas de conversão, identificar gargalos e projetar resultados comerciais. O problema começa quando ele é tratado como uma representação fiel da jornada de compra, já que grande parte da pesquisa e da formação de preferência acontece antes que o comprador se identifique.
2. A previsão do Gartner sobre queda de 25% nas buscas se confirmou?
Não exatamente. O volume de buscas tradicionais não apresentou a redução prevista, e o Google continuou concentrando quase 90% do mercado. A previsão, porém, acertou a direção da mudança: as pessoas continuam pesquisando, mas já não precisam clicar em um site para obter informações, comparar alternativas e formar uma opinião sobre fornecedores.
3. A IA já participa da escolha de fornecedores B2B?
Sim, e muito! 94% dos compradores corporativos usaram inteligência artificial no processo de compra, segundo a Forrester, em pesquisa com quase 18 mil pessoas. Entre diretores de marketing de software, 84% recorrem a essas ferramentas para encontrar fornecedores, e 68% começam por elas antes do Google.
4. Onde a lista de fornecedores é formada hoje?
Segundo o G2, os chatbots lideram a influência com 54%, seguidos por sites de avaliação com 43%. O site do próprio fornecedor aparece em quarto lugar, com 36%. A Profound identificou o LinkedIn como a fonte mais citada pelas ferramentas de IA em perguntas profissionais.
5. O tráfego vindo de IA é pequeno demais para importar?
Em volume, sim. Em resultado, não necessariamente. A Ahrefs mediu o próprio site e encontrou 0,5% do tráfego vindo de plataformas de IA respondendo por mais de 12% dos cadastros, com taxa de conversão 23 vezes maior que a da busca tradicional. É a medição de um único site, e serve como indício de qualidade, não como média de mercado.
6. Ainda vale investir em SEO?
Sim. A IA não eliminou os mecanismos de busca. Ela passou a participar de uma etapa anterior da pesquisa.
A diferença é que conteúdos genéricos perderam espaço. Para ser encontrada, compreendida e recomendada, a empresa precisa publicar materiais claros, específicos, assinados e sustentados por experiência, conhecimento e provas.
7. Como saber se a minha empresa aparece nas respostas de IA?
Monte de dez a quinze perguntas que um cliente real faria, rode em ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity, e anote se a sua empresa aparece, quem aparece no seu lugar e quais fontes o modelo citou. Repita o teste periodicamente, porque as respostas mudam.
