Para o cliente, a jornada costuma começar em outro lugar. Existe uma dificuldade operacional, uma meta que não está sendo alcançada, uma exigência nova do mercado, um risco que ganhou prioridade ou uma mudança interna que tornou a solução atual insuficiente. Só depois surge a busca por caminhos capazes de responder àquela situação.

Essa diferença merece atenção porque influencia a forma como uma marca é percebida, pesquisada e considerada. Uma empresa pode ter um portfólio bem estruturado e uma identidade consistente e, ainda assim, deixar pouco claro quais problemas consegue resolver.

No B2B, essa clareza tem peso comercial. Segundo o Think with Google, no estudo “A jornada de compra do cliente B2B”, 86% dos clientes B2B pesquisados já tinham fornecedores em mente no início da jornada, e a confiança na marca apareceu como o principal fator de contratação para 31% dos entrevistados.

A construção de marca, portanto, precisa ajudar o mercado a fazer uma associação concreta entre uma situação de negócio e a capacidade da empresa de resolvê-la.

Essa relação ganhou outra dimensão com a inteligência artificial. Hoje, um comprador pode pesquisar uma categoria no Google, acessar diretamente o site de fornecedores ou descrever seu problema para ferramentas como ChatGPT, Gemini, Copilot e Perplexity. Nesse último caso, ele nem sequer precisa conhecer previamente o nome exato da solução que procura.

Para as marcas B2B, a pergunta passa a ser bastante prática: quando um comprador pesquisa o problema que sua empresa resolve, está claro por que sua marca deveria fazer parte das opções consideradas?

O comprador B2B começa pelo contexto do problema

Uma jornada de compra pode começar quando o cliente já sabe exatamente qual categoria deseja contratar. Em outras situações, ele percebe primeiro os sintomas.

Uma empresa de tecnologia, por exemplo, pode oferecer uma plataforma que centraliza informações e automatiza processos. Enquanto o fornecedor enxerga módulos, integrações e recursos, o cliente pode estar lidando com uma operação que cresceu e passou a perder produtividade porque informações importantes estão distribuídas em diferentes sistemas.

A necessidade existe antes de o comprador transformar essa situação no nome de uma categoria.

É justamente essa dinâmica que ajuda a explicar os Category Entry Points, ou CEPs, conceito estudado por Jenni Romaniuk e pelo Ehrenberg-Bass Institute.

“Pontos de entrada na categoria são as pistas que os compradores usam para acessar suas memórias quando confrontados com uma escolha.” — Jenni Romaniuk

O artigo “Category Entry Points in a Business-to-Business (B2B) World”, do Ehrenberg-Bass Institute descreve os CEPs como pistas utilizadas pelos compradores para acessar mentalmente uma categoria diante de uma situação de compra. Essas pistas podem estar ligadas ao motivo da compra, ao momento, ao contexto e até ao estado emocional envolvido naquela decisão.

Esse conceito oferece uma lente interessante para branding B2B porque desloca parte da discussão de “o que nossa empresa vende?” para “quais situações levam alguém a precisar do que nossa empresa vende?”

Uma companhia de cibersegurança pode oferecer a mesma solução para clientes que chegaram até a categoria por razões diferentes. Um deles passou por uma auditoria que identificou vulnerabilidades. Outro recebeu novas exigências de segurança de um cliente estratégico. Os serviços disponíveis podem ser semelhantes, mas a situação que tornou a contratação relevante é diferente.

Entender essas situações ajuda a marca a comunicar seu valor de forma mais próxima da realidade do mercado.

Sua comunicação começa no produto ou na realidade do cliente?

Existe uma diferença entre explicar uma solução e ajudar alguém a entender por que aquela solução é relevante para sua situação.

Muitos sites B2B começam diretamente pelas características da oferta: tecnologia utilizada, número de funcionalidades, integrações disponíveis, metodologia proprietária, certificações ou estrutura de atendimento. Todos esses elementos podem ser importantes durante a avaliação.

Só que o comprador precisa primeiro reconhecer alguma relação entre o que está lendo e aquilo que motivou sua pesquisa.

Quanto mais complexa a solução, maior tende a ser esse esforço de tradução. O fornecedor conhece o produto em profundidade. O cliente conhece o problema em profundidade. Uma boa comunicação aproxima os dois lados.

Isso também explica por que mensagens excessivamente técnicas podem funcionar bem para quem já está avançado na jornada e, ao mesmo tempo, dizer pouco para quem ainda está tentando compreender suas opções.

Os dados da 6sense reforçam a importância das fases anteriores ao contato comercial. O 2025 B2B Buyer Experience Report analisou quase 4 mil compradores e identificou que eles avaliam, em média, cerca de cinco fornecedores. Aproximadamente quatro deles já fazem parte da shortlist desde o primeiro dia da jornada, e 95% das compras terminam com um fornecedor presente nessa lista inicial.

Além disso, 94% dos grupos compradores já ordenam seus fornecedores preferidos antes da primeira conversa com vendas, segundo o mesmo levantamento.

Ou seja, a percepção sobre uma marca começa a ser construída muito antes da proposta comercial. Site, conteúdo, reputação, posicionamento e presença no mercado participam dessa formação.

Por quais problemas sua marca quer ser reconhecida?

Branding B2B frequentemente recorre a conceitos amplos como inovação, confiança, transformação, parceria e crescimento. São atributos válidos, mas difíceis de ocupar de maneira exclusiva.

Quando várias empresas de uma mesma categoria utilizam praticamente o mesmo vocabulário, esses atributos passam a explicar pouco sobre a escolha.

Uma marca começa a construir um território mais claro quando consegue associar sua atuação a situações que o mercado reconhece.

O ponto não é transformar toda comunicação em uma lista de dores. Também não significa reduzir a empresa a um único problema. Uma mesma solução pode ganhar relevância em diferentes contextos, desde que exista coerência entre eles e a capacidade real da organização.

O próprio conceito de Category Entry Points considera essa variedade. Uma marca pode desenvolver diferentes associações ao longo do tempo e aumentar o número de situações nas quais faz sentido ser considerada.

Para chegar a esses territórios, vale observar perguntas mais próximas da realidade comercial: quais situações aparecem com frequência antes de uma contratação? O que mudou dentro das empresas que decidiram procurar ajuda? Quais dificuldades surgem repetidamente nas conversas de vendas? Em quais delas existe experiência, histórico e prova suficiente para a marca assumir uma posição?

Essas respostas costumam revelar oportunidades de posicionamento muito mais específicas do que expressões institucionais genéricas.

O posicionamento precisa aparecer na comunicação inteira

Uma associação de marca dificilmente se consolida quando existe apenas em uma apresentação estratégica.

Se a empresa deseja ser reconhecida por determinado tipo de problema, essa percepção precisa encontrar apoio em diferentes pontos de contato. O site deve explicar a relação entre problema e solução. O conteúdo pode aprofundar o tema. Os cases precisam mostrar situações semelhantes. Especialistas internos podem acrescentar conhecimento e perspectiva.

Isso exige olhar também para a arquitetura da comunicação.

Muitos sites B2B são organizados quase exclusivamente pela estrutura da própria empresa. Produtos, módulos, serviços e tecnologias definem a navegação, enquanto a realidade do comprador aparece apenas dentro dos textos.

Essas páginas continuam sendo necessárias, principalmente para quem já entende o que procura. O ganho está em criar também caminhos capazes de responder perguntas relacionadas a desafios, aplicações, setores ou situações específicas.

A clareza pode ser testada de maneira simples: alguém que conhece pouco sua categoria conseguiria acessar o site e entender rapidamente em quais circunstâncias aquela empresa pode ajudá-lo?

Se a resposta exigir grande familiaridade com a tecnologia ou com o vocabulário do setor, talvez o posicionamento esteja dependendo demais do conhecimento prévio do visitante.

Conteúdo pode ajudar a construir os territórios da marca

A mesma lógica vale para uma estratégia editorial.

Pesquisa de palavras-chave ajuda a identificar demanda e entender como determinados assuntos são procurados. Só que o nome do produto ou serviço representa apenas uma parte da jornada.

Também existe valor em mapear os acontecimentos que colocam determinada categoria na agenda do comprador.

Uma empresa de cibersegurança pode produzir conteúdos sobre soluções de proteção e, ao mesmo tempo, aprofundar temas ligados às situações que antecedem uma contratação, como auditorias, incidentes, novas exigências de clientes ou mudanças regulatórias.

Essa abordagem amplia o papel do conteúdo. Ele continua servindo à descoberta orgânica e passa a contribuir também para a associação entre determinado problema e a expertise da empresa.

A palavra-chave mostra o que está sendo pesquisado. O contexto ajuda a entender por que aquela pesquisa começou.

Quando essa lógica aparece de forma consistente em artigos, redes sociais, webinars, eventos e falas de especialistas, o mercado começa a enxergar um território de autoridade mais claro.

A produção deixa de ser uma sequência de assuntos isolados e passa a reforçar uma percepção.

A IA tornou a pesquisa mais contextual

A expansão das ferramentas generativas tornou essa discussão ainda mais atual porque o formato da pesquisa mudou.

Em uma busca convencional, o usuário tende a condensar a necessidade em poucas palavras. Em uma ferramenta conversacional, ele pode explicar o problema com contexto, restrições, objetivos e características da operação.

Isso permite que uma pessoa chegue a uma categoria sem conhecer previamente o nome da solução. Ela pode simplesmente descrever o que está acontecendo e perguntar quais caminhos fazem sentido.

Esse comportamento já aparece nos estudos sobre compra B2B. Segundo o 2025 B2B Buyer Experience Report, da 6sense, 94% dos compradores pesquisados utilizaram LLMs durante o processo de compra. O uso apareceu principalmente no meio da jornada, em atividades como comparação de ofertas, síntese de informações e análise de fornecedores.

O dado merece ser interpretado com cuidado. O relatório não mostra que as ferramentas generativas substituíram sites, buscas tradicionais ou interações comerciais. Elas passaram a compor uma jornada que já era fragmentada entre diferentes fontes.

Para branding, o efeito mais interessante está na forma como o problema pode ser verbalizado.

O comprador consegue fornecer à IA uma descrição muito próxima daquela que faria em uma reunião. A ferramenta, por sua vez, tenta relacionar aquele contexto a categorias, soluções e empresas.

Nesse processo, a clareza do posicionamento passa a ter outra função.

O que uma IA encontra quando tenta entender sua empresa?

Em agosto de 2026, o LinkedIn publicou o guia “How B2B Marketers Can Dominate AI Search on LinkedIn”, no qual destaca o avanço de ferramentas como ChatGPT, Gemini, Copilot e Perplexity durante jornadas de pesquisa B2B.

Entre as recomendações está a construção de autoridade em alguns territórios prioritários, reforçados por diferentes conteúdos e fontes.

Essa orientação conversa diretamente com posicionamento de marca.

Uma empresa que pretende ser associada a determinado problema precisa deixar rastros consistentes dessa expertise. O tema deve aparecer no site, nos conteúdos, nos cases, na atuação dos especialistas e, sempre que possível, em fontes que não sejam controladas pela própria organização.

Isso ganha importância porque sistemas de IA sintetizam informações distribuídas por diferentes ambientes.

O estudo “AI Search & LinkedIn: 5 Takeaways from 9.5 Million Citations”, publicado a partir de uma análise da Meltwater, observou 9,5 milhões de citações feitas por seis modelos de IA e encontrou presença relevante de conteúdo profissional e especializado entre as fontes utilizadas.

As regras desse ambiente ainda estão em formação e mudam conforme modelos, plataformas e mecanismos de busca são atualizados. Ainda assim, o princípio estratégico é familiar: marcas com posicionamento disperso tendem a ser mais difíceis de interpretar.

Se uma empresa fala de muitos temas sem profundidade e não apresenta evidências claras sobre aquilo em que possui experiência, a associação com um problema específico se torna fraca para o comprador e também para sistemas que tentam compreender sua atuação.

Posicionamento precisa ser acompanhado de prova

Existe uma diferença importante entre afirmar que uma empresa resolve determinada dor e construir credibilidade suficiente para que o mercado acredite nessa promessa.

É aqui que entram cases, depoimentos, resultados, pesquisas, especialistas, experiência setorial e recomendações externas.

O estudo “The Principles of Buyability”, realizado pelo LinkedIn em parceria com a Bain, reforça o papel da confiança nas decisões B2B. Segundo a pesquisa, fornecedores eram 20 vezes mais propensos a serem escolhidos quando todo o grupo comprador já conhecia e confiava na marca desde o início, em comparação com situações em que apenas o champion técnico conhecia o fornecedor.

Em 81% das compras analisadas, praticamente todo o buying group conhecia previamente a marca escolhida.

Isso ajuda a entender por que a comunicação orientada ao problema precisa avançar além da promessa. O comprador quer reconhecer sua situação, mas também precisa encontrar sinais de que aquela empresa já lidou com desafios semelhantes e possui capacidade para conduzir a solução.

Um case, nesse sentido, cumpre um papel maior quando explica o contexto anterior à contratação, os desafios encontrados e o raciocínio por trás da solução. O resultado ganha valor porque existe uma história de negócio que permite ao leitor reconhecer paralelos com sua própria realidade.

A mesma lógica vale para thought leadership e conteúdos de especialistas.

O 2025 Edelman-LinkedIn B2B Thought Leadership Impact Report destaca que mais de 40% dos negócios B2B podem travar por desalinhamento interno entre os integrantes do grupo de compra. O estudo também chama atenção para os chamados hidden buyers, pessoas que não necessariamente interagem com marketing desde o início, mas possuem influência sobre a decisão.

Portanto, a marca precisa ser compreendida por mais pessoas do que aquela que identificou o problema primeiro.

Como revisar seu posicionamento a partir dos problemas do cliente?

Grande parte das informações necessárias para essa análise já está disponível nas conversas que a empresa mantém com o mercado.

Reuniões comerciais, pesquisas de satisfação, briefings, atendimento, objeções e cases revelam como os clientes descrevem suas necessidades e quais acontecimentos normalmente precedem uma contratação.

A análise pode partir de algumas perguntas:

1. O que normalmente acontece dentro da empresa antes de ela procurar uma solução como a nossa?

2. Como os próprios clientes descrevem esse problema, sem utilizar o vocabulário interno da nossa empresa?

3. Quais situações aparecem com maior frequência e possuem maior relação com o negócio que queremos construir?

4. Quais dessas associações conseguimos sustentar com cases, experiência e conhecimento?

5. Nosso site e nossos conteúdos tornam clara a relação entre esses problemas e aquilo que oferecemos?

6. Os mesmos territórios aparecem na comunicação dos especialistas, nos cases e em outras fontes relacionadas à marca?

7. Quando uma ferramenta de IA recebe uma pergunta relacionada a esses problemas, quais empresas e fontes aparecem como referência?

Esse último exercício pode ser útil como diagnóstico. O objetivo não precisa ser encontrar uma fórmula para fazer a marca aparecer em uma resposta específica. O mais valioso é observar como sua atuação está sendo interpretada e quais sinais públicos sustentam essa leitura.

Uma marca B2B precisa deixar claro onde consegue gerar valor

A maneira como compradores encontram fornecedores está ficando mais distribuída. Pesquisa orgânica, LinkedIn, conteúdo, indicação, eventos, equipes comerciais e ferramentas de inteligência artificial convivem dentro da mesma jornada.

Em todos esses ambientes, existe uma tarefa comum: compreender se determinada empresa faz sentido diante de uma necessidade.

É por isso que posicionamento precisa conversar diretamente com a realidade do cliente.

Uma marca que entende os problemas mais relevantes do seu mercado consegue organizar melhor sua mensagem, escolher territórios de conteúdo, apresentar seus produtos com contexto e desenvolver provas coerentes com aquilo que promete.

A inteligência artificial amplia essa necessidade porque permite que compradores descrevam situações completas antes mesmo de saber qual categoria devem procurar.

Quanto mais clara for a relação entre problema, expertise e solução ao longo do ecossistema da marca, mais fácil será compreender onde aquela empresa pode gerar valor.

Por isso, uma boa pergunta para orientar o planejamento de branding B2B é:

Quais problemas queremos que o mercado associe ao nosso nome e que sinais estamos construindo para sustentar essa percepção?

O post Quais gatilhos fazem um comprador B2B escolher a sua empresa? apareceu primeiro em Exent.

Não necessariamente porque o conteúdo está errado. Muitas vezes ele está gramaticalmente correto, organizado, cheio de subtítulos e até otimizado para busca. O problema é outro, e é bem mais difícil de resolver: aquele texto poderia ter sido publicado por aquela empresa, pela concorrente ou por uma marca de um segmento completamente diferente.

Em 30 de julho de 2026, o LinkedIn resolveu dar nome a essa sensação coletiva com o lançamento do botão chamado “seems like AI slop”, que chegou ao Brasil como “parece lixo de IA”.

Vale prestar atenção nisso: uma plataforma do tamanho do LinkedIn dificilmente criaria um botão específico para sinalizar “lixo de IA” se essa percepção estivesse restrita a meia dúzia de usuários. 

Se o conteúdo gerado por máquina já ficou reconhecível a ponto de virar uma categoria de feedback, é porque a questão ganhou grande proporção. E antes de discutir por que tantos textos começaram a soar iguais, existe uma pergunta ainda mais básica, e cada vez mais difícil de responder: afinal, quem está escrevendo o que a gente lê? 

Quanto do que você lê hoje foi escrito por uma máquina?

A Pangram passou pouco mais de um milhão de publicações pelo crivo entre abril e junho de 2026, usando uma extensão de navegador que analisa em tempo real aquilo em que os usuários de fato param para ler. O resultado: 41% dos posts longos e 30% dos posts curtos do LinkedIn escritos por IA.

E tem um número ali que diz ainda mais. Do total de conteúdo artificial detectado no estudo, 62% são do LinkedIn, mesmo com a rede representando apenas um terço das publicações analisadas. Em outras palavras, a rede profissional virou o endereço preferido do lixo de IA. 

A Originality.ai, que acompanha o LinkedIn desde 2024, chegou a um número que ajuda a dimensionar o problema: em amostra de 5 mil publicações longas coletadas em julho de 2026, 81,2% foram classificadas como provavelmente geradas por IA.

Os dois números estão longe um do outro, mas medem coisas diferentes. Um considera conteúdos identificados como inteiramente escritos por IA; o outro inclui publicações que apresentam sinais de uso de IA na produção. Ainda assim, ambos ajudam a dimensionar o mesmo fenômeno: a participação da inteligência artificial na criação de conteúdo já ocupa uma parcela relevante do que circula na plataforma.

Até aqui, porém, estamos falando de quantidade. E presença, por si só, não diz se esses conteúdos conseguem sustentar atenção e engajamento.

Quando olhamos para esse segundo ponto, os dados começam a mostrar uma diferença. Segundo a mesma Originality.ai, publicações identificadas como geradas por IA recebem, em média, 45% menos engajamento do que aquelas classificadas como escritas por pessoas.

Guarde esse número, porque ele é o que conecta este assunto ao caixa da empresa.

As plataformas decidiram dedurar

Aquele botão do LinkedIn não é uma iniciativa isolada. É a ponta mais visível de um movimento que uma reportagem do g1 mapeou em agosto, e que envolve praticamente todas as grandes empresas de tecnologia.

Comecemos pelo LinkedIn, porque é onde o público B2B vive. A denúncia não gera punição pública nem marcação visível no post. Ela alimenta uma nova geração de classificadores, como explicou o diretor de produto da empresa, Hari Srinivasan, ao dizer que o objetivo é “reduzir a quantidade de conteúdo de IA” que aparece em recomendações e fora da rede direta do usuário.

Traduzindo para o que importa: a rede está treinando um sistema para diminuir o alcance desse tipo de publicação.

E os outros movimentos são igualmente relevantes:

• O Substack lançou uma ferramenta, em parceria com a própria Pangram, que estima em porcentagem quanto de um texto foi escrito por IA. O leitor vê se aquilo foi feito 100% por pessoas, se teve ajuda da tecnologia ou se saiu inteiro da máquina.

• O YouTube retirou a monetização de vídeos genéricos, com histórias repetitivas de IA que não se diferenciam nem de outros conteúdos já publicados pelo mesmo canal.

• O Snapchat parou de recomendar publicações totalmente geradas por IA no Spotlight, seu feed de vídeos curtos.

• O Claude anunciou que passaria a identificar textos e imagens criados com sua tecnologia. O Google ampliou o SynthID, sistema de marcação que agora tem OpenAI, Kakao e ElevenLabs entre as parceiras. TikTok e Instagram já permitem que o autor sinalize o uso de IA na própria publicação.

O que está por trás dessas mudanças

Há três pressões principais por trás desse movimento.

A primeira é regulatória. Em 2 de agosto de 2026 entrou em vigor o artigo 50 do AI Act, que exige identificação clara de conteúdos gerados ou manipulados por IA. Na reportagem do g1, Edney Souza, professor da ESPM, chama atenção para a proximidade entre essa data e a sequência de anúncios das plataformas.

A segunda é financeira, e é provavelmente a mais fácil de entender.

“As plataformas entendem que, quando o feed enche de conteúdo genérico, a assinatura paga pelo usuário perde valor.”

– Edney Souza, professor da ESPM, ao g1

A terceira é reputacional. Quanto mais conteúdo ruim circula, maior o risco de essas ferramentas e plataformas serem associadas a um ambiente de baixa qualidade.

No fim, a lógica é simples: as plataformas não estão reagindo ao conteúdo genérico por princípio. Estão reagindo porque ele reduz confiança, piora a experiência e corrói o valor do produto que vendem.

Agora troque a palavra “plataforma” por “sua empresa” e leia de novo.

E não afeta só as redes sociais

Seria confortável tratar isso como um problema de feed, restrito ao LinkedIn ou ao excesso de publicações nas redes. Só que a lógica é a mesma em qualquer lugar, e é aqui que o assunto encontra o seu negócio.

Com a IA, a barreira para produzir conteúdo caiu. Ficou mais fácil criar textos, imagens, apresentações, e-mails, páginas de produto, cases e materiais comerciais em pouco tempo. 

O efeito colateral é que muita coisa começou a parecer igual.

Quando um comprador encontra um texto genérico, uma imagem com estética previsível ou uma apresentação com a mesma estrutura que já viu dezenas de vezes, ele pode identificar esse padrão em segundos. E o problema nem sempre aparece como rejeição explícita. Muitas vezes, ele simplesmente perde o interesse e segue adiante.

Esse tipo de desinteresse é difícil de medir porque não aparece como crítica, comentário ou reclamação. Ele só reduz atenção, confiança e, consequentemente, a perda de uma venda.

A IA trouxe escala de produção, mas também aumentou o risco de produzir mais e marcar menos as pessoas que você quer alcançar.

Para uma empresa, publicar quatro vezes mais tem pouco valor se o conteúdo que chega ao decisor parece intercambiável com o de qualquer concorrente.

O ponto que quase todo mundo lê errado

Antes de concluir que as plataformas estão “contra a IA”, vale olhar melhor para o que elas próprias dizem.

Ao anunciar que deixaria de recomendar publicações totalmente geradas por IA, o Snapchat resumiu a posição com uma frase clara: “Não se trata de rejeitar IA.” Conteúdos editados ou aprimorados com a tecnologia continuam elegíveis para recomendação, desde que haja transparência sobre o uso.

O LinkedIn segue a mesma linha. Para a plataforma, usar IA e produzir conteúdo de baixa qualidade são coisas diferentes. A tecnologia pode ajudar a organizar ideias, revisar textos ou destravar a escrita. O problema começa quando o resultado parece genérico, repetitivo e intercambiável.

É aí que a diferença aparece.

Um conteúdo assistido por IA ainda pode carregar opinião, experiência, repertório e exemplos próprios. Outro pode estar correto, bem escrito e bem estruturado, mas não ter nenhum traço que o conecte de forma clara à empresa que o publicou.

Essa é a régua que também aparece no YouTube: o problema declarado não foi a presença de IA, mas a repetição de conteúdos pouco distintos entre si.

Por isso, a discussão não deveria girar em torno de “parecer humano”. Detectores mudam, modelos evoluem e esse jogo técnico ainda vai continuar por muito tempo. A aposta mais consistente é outra: produzir algo que tenha autoria, contexto e uma voz que faça sentido para aquela empresa.

A discussão amadureceu

A inteligência artificial já faz parte da rotina de marketing.Segundo o AI Index Report 2026, da Universidade Stanford, 88% das organizações pesquisadas usavam IA em pelo menos uma função do negócio em 2025, e 70% já utilizavam IA generativa.

O ganho de escala é evidente: equipes conseguem estruturar pautas, adaptar campanhas, resumir pesquisas e testar variações em menos tempo.

Para CMOs e lideranças de marketing, o desafio passa a ser outro: como aproveitar essa velocidade sem produzir uma comunicação que poderia pertencer a qualquer concorrente?

Não deixe de conferir também o nosso artigo: AI-washing em marketing: como separar projetos de IA que geram vantagem competitiva de teatro de inovação

A IA acelerou a produção e também acelerou a mesmice

Existe uma razão para tantos conteúdos produzidos com IA soarem familiares: modelos de linguagem trabalham a partir de padrões e tendem a oferecer respostas próximas daquilo que aparece com maior frequência nos dados e contextos disponíveis.

Em junho de 2026, o Harvard Business School AI Institute discutiu esse efeito ao analisar pesquisas sobre criatividade em modelos de linguagem. Em uma das simulações, um método convencional de geração chegou a 35 grupos conceituais diferentes, enquanto uma técnica criada para estimular maior diversidade alcançou 244.

Um experimento anterior ajuda a mostrar o que isso significa no ambiente de trabalho. Em 2023, o Boston Consulting Group testou o uso do GPT-4 com 758 consultores em tarefas semelhantes às que executavam no dia a dia. Nas atividades de inovação, os participantes que utilizaram IA produziram resultados cerca de 40% melhores em qualidade, segundo a análise da Harvard Business School. Ao mesmo tempo, a diversidade das ideias caiu 41% em relação ao grupo que trabalhou sem IA. O experimento também foi detalhado pelo BCG.

Esse contraste resume bem o desafio para marketing. A IA pode ajudar cada profissional a chegar mais rápido a uma boa resposta. Quando muitas empresas recorrem às mesmas ferramentas, porém, aumenta a chance de boas respostas começarem a se parecer entre si.

O ganho de qualidade pode acontecer individualmente, enquanto a diferenciação diminui no conjunto.

É daí que surge a homogeneização algorítmica.

Bem-vindos ao inferno da mesmice

Nesse ponto da discussão, existe uma ideia que vem muito à tona, e ela não nasceu no marketing.

No livro “A agonia de Eros”, o filósofo sul-coreano Byung-Chul Han fala sobre o “inferno do igual”: uma cultura em que o diferente vai sendo substituído pela repetição do que já é familiar. O resultado é o tédio diante da mesmice, quando nada surpreende porque quase tudo parece o mesmo. 

Com certeza, Han não estava escrevendo sobre a nova era das IA ‘s, branding ou marketing B2B. Ainda assim, a comparação ajuda a entender o que acontece com boa parte do conteúdo atual. 

Faça o teste. Abra alguns sites do mesmo setor. Compare páginas de produto. Passe alguns minutos pelo LinkedIn. Veja apresentações institucionais, e-mails de prospecção, cases, banners ou vídeos de lançamento.

Os padrões aparecem rápido.

Nenhuma dessas peças precisa estar errada para ser esquecível. Basta que pareça intercambiável com o que os concorrentes já produzem.

A IA amplia esse risco porque acelera uma lógica que muitas vezes já era genérica. Se o ponto de partida não tem identidade, produzir mais rápido só multiplica a semelhança.

Por isso, a homogeneização começa quando a empresa deixa de colocar na comunicação aquilo que só ela pode oferecer: opinião, repertório, dados próprios, experiências, linguagem e visão de mercado.

Por que pessoas se conectam com pessoas, e não com “robôs”?

Todo conteúdo de uma empresa, seja um artigo, uma página de produto, um e-mail, uma apresentação ou um post, precisa fazer sentido para quem está do outro lado da tela.

Quando a comunicação começa a seguir os mesmos padrões, usar as mesmas estruturas e repetir as mesmas ideias, o efeito aparece rápido: menos atenção, menos conexão e menos confiança.

Hoje, o público está mais acostumado a reconhecer textos e imagens produzidos com IA. E, quando um material parece automático, genérico ou previsível demais, cresce a sensação de distância. A pessoa lê, mas não sente que existe alguém de fato falando com ela.

Os estudos sobre credibilidade reforçam essa percepção. Em um experimento do Instituto de Nuremberg para Decisões de Mercado, o NIM, anúncios idênticos foram avaliados de forma mais crítica quando apareciam identificados como gerados por IA, sendo percebidos como menos naturais e menos úteis.

Uma revisão sistemática de 492 estudos sobre credibilidade e IA também encontrou diferenças de confiança conforme a participação da tecnologia era apresentada.

Isso ajuda a explicar por que a mesmice pesa tanto. Quando o conteúdo parece impessoal demais, o público tende a se envolver menos e a desconfiar mais.

A IA pode participar do processo, mas a comunicação ainda precisa carregar contexto, intenção, repertório e uma forma de dizer que pareça pensada para pessoas reais.

Então como usar IA sem apagar a personalidade da marca?

Abandonar IA seria desperdiçar uma ferramenta que economiza tempo, amplia a capacidade de análise e ajuda equipes menores a executar tarefas antes muito mais operacionais. E definitivamente não é isso que queremos propor aqui.

O ponto é decidir o que vale acelerar e o que ainda precisa nascer dentro da empresa.

Uma boa governança de IA para marketing começa justamente por essa divisão.

1. Antes do prompt, dê repertório

Um erro comum começa com um pedido genérico: “escreva um artigo sobre X para o público Y”.

Se a ferramenta recebe apenas tema e persona, tende a responder com o repertório que já possui sobre aquele assunto. O resultado pode ser correto, mas dificilmente terá a identidade da empresa.

Para chegar mais perto da marca, a IA precisa receber materiais próprios: posicionamento, guia de linguagem, argumentos comerciais, entrevistas com especialistas, objeções de clientes, cases, pesquisas internas, conteúdos anteriores e opiniões que a empresa sustenta sobre o mercado.

O Gartner encontrou um contraste interessante. Em uma pesquisa com 418 profissionais de marketing, 77% disseram explorar IA generativa, mas apenas 44% relatavam benefícios relevantes. Entre os desafios estavam justamente a produção de materiais alinhados à marca e prontos para publicação em escala.

Talvez o ganho de qualidade não venha de aprender dezenas de novos truques de prompt, mas de melhorar aquilo que colocamos dentro dele.

2. Pare de pedir somente respostas e use a IA para encontrar o que está faltando

Se várias empresas perguntarem “quais são as principais tendências de marketing para 2027?”, é provável que recebam respostas com muita sobreposição.

A ferramenta fica mais interessante quando muda de função.

Em vez de pedir apenas uma resposta, ela pode ajudar a descobrir:

• quais argumentos aparecem em praticamente todos os conteúdos;

• quais consequências estão sendo pouco discutidas;

• onde entrevistas com clientes contradizem o discurso mais comum do mercado;

• quais lacunas existem nas pesquisas e materiais já reunidos.

É essa diferença que aparece também nas discussões do Harvard Business School AI Institute sobre criatividade. Em problemas abertos, modelos tendem a seguir caminhos de alta probabilidade. Quanto mais contexto, restrições, referências e provocações entram no processo, menor a chance de a resposta simplesmente reproduzir a média.

Para marketing, isso abre usos mais interessantes do que “escreva um post”. A IA pode ajudar a mapear lacunas, testar contrapontos, cruzar entrevistas, organizar pesquisas e explorar diferentes linhas de raciocínio antes da versão final.

3. Crie um human-in-the-loop que faça diferença de verdade

O conceito de human-in-the-loop, ou humano inserido no processo de decisão da IA, já virou parte do vocabulário corporativo. Na prática, porém, existe uma diferença grande entre revisar e realmente editar.

Trocar palavras, corrigir vírgulas e remover frases estranhas dificilmente muda um conteúdo que nasceu sem uma ideia própria. A participação humana precisa acontecer também antes da geração.

Quem define a tese? Quais fontes entram? Que conhecimento interno vale ser usado? Existe uma opinião que a empresa realmente sustenta? Que exemplo só aquela organização poderia dar?

Depois da geração, a revisão continua:

• isso parece algo que nossa empresa diria?

• poderia estar no site de qualquer concorrente?

• os exemplos são reais?

• os dados foram verificados?

• estamos acrescentando algo ou apenas reorganizando o que já existe?

Uma pesquisa da McKinsey mostrou que apenas 27% dos profissionais de organizações que utilizavam IA generativa afirmavam revisar todo o conteúdo produzido antes do uso. Uma proporção semelhante dizia revisar 20% ou menos das saídas.

Para empresas que publicam em nome próprio, revisão humana precisa ir além de caça-erros. Ela participa da construção da comunicação.

4. Coloque seus próprios dados no processo 

Existe uma forma bastante prática de escapar da pasteurização: colocar na produção algo a que os concorrentes não têm acesso.

A IA conhece o que está disponível publicamente. Ela não conhece, por padrão, as dúvidas recorrentes dos seus clientes, os aprendizados dos projetos, os dados internos, os padrões percebidos pela equipe ou a visão dos especialistas da empresa.

Esse repertório ajuda a produzir materiais mais específicos, porque não vem da média da internet.

O próprio Google recomenda conteúdo com perspectivas próprias, experiência em primeira mão e informações que acrescentem algo ao que já existe online.

Ter a mesma IA que todo mundo não é um diferencial. Ter melhores inputs, sim.

Para empresas de B2B High Ticket, aliás, esse acervo costuma estar mais acessível do que parece. Ele já existe dentro dos projetos entregues. O que falta, em geral, é o processo de transformar aquilo em conteúdo publicável.

Leia também: Como preparar seu marketing B2B para agentes de IA que compram por você (antes do time de vendas saber)

5. Crie um guia de IA da marca, não uma lista infinita de proibições

As empresas precisam ter um documento simples que organize como a IA pode ser usada na produção de conteúdo e comunicação.

Esse guia pode definir:

• onde a IA pode trabalhar com mais autonomia;

• quais materiais exigem revisão humana mais cuidadosa;

• quais informações devem sempre entrar no contexto;

• quais fontes e dados precisam ser validados;

• quais características de tom, linguagem e posicionamento devem ser preservadas;

• quais sinais indicam que o resultado ainda está genérico.

Não precisa ser um manual enorme. O objetivo é criar um padrão para que diferentes pessoas da equipe usem IA sem perder coerência, qualidade e personalidade na comunicação.

Com o tempo, esse documento também pode incorporar bons exemplos, erros recorrentes e aprendizados da própria operação.

Do “parece lixo de IA” ao conteúdo que vende

Conteúdo que vende não precisa empurrar uma oferta a cada parágrafo. Ele funciona quando faz o público perceber que existe conhecimento, experiência e uma visão própria por trás daquela empresa. 

No B2B de alto valor, isso costuma aparecer em elementos difíceis de copiar: resultados, dados com contexto, opiniões que alguém está disposto a sustentar e informações que o comprador não encontraria em qualquer concorrente. 

A IA pode ajudar a organizar tudo isso. O que ela não consegue fazer sozinha é criar o repertório que torna esse conteúdo particular.

Essa talvez seja a escolha mais importante para as equipes de marketing agora. Usar IA apenas para produzir mais tende a aumentar o volume daquilo que já existe. Usá-la para reduzir o trabalho operacional pode abrir espaço para pesquisa, análise, criatividade e conhecimento próprio.

E, conforme as ferramentas ficam melhores e mais acessíveis, a tecnologia usada tende a diferenciar cada vez menos. O que cada empresa coloca dentro dela, cada vez mais. 

Talvez a melhor forma de blindar uma marca contra o lixo de IA seja simples de explicar, ainda que dê trabalho para executar: use a inteligência artificial para acelerar aquilo que pode ser acelerado, e preserve dentro da empresa aquilo que não deveria ser terceirizado. O que ela sabe, o que ela viveu, o que ela pensa e o que tem coragem de dizer.

Porque no fim das contas, do outro lado da tela continua tendo uma pessoa decidindo se confia em você. E pessoas se conectam com pessoas.

Faz sentido para o seu mercado?

Se você quer estruturar uma operação de conteúdo que usa IA sem perder diferenciação, fale com a gente. Esse diagnóstico é o ponto de partida de todo trabalho que fazemos aqui.

Perguntas frequentes

1. Usar IA na produção de conteúdo prejudica o SEO? Não pelo uso em si. As orientações do Google indicam que a IA generativa pode apoiar pesquisa e estruturação de conteúdo original. O risco aparece quando a ferramenta é usada para gerar grande volume de páginas sem acrescentar valor, situação que se enquadra nas políticas contra abuso de conteúdo em escala.

2. O LinkedIn penaliza conteúdo feito com IA? Não pela ferramenta, e sim pelo resultado. A política anunciada em maio de 2026 prevê redução de distribuição para conteúdo classificado como genérico, repetitivo ou produzido com pouca participação humana. A rede também liberou uma opção para o usuário sinalizar publicações que parecem geradas por máquina.

3. Conteúdo gerado por IA tem pior desempenho? Sim. Segundo a Originality.ai, publicações identificadas como geradas por IA recebem em média 45% menos engajamento do que as escritas por pessoas. O efeito varia por setor e se refere a conteúdo sem intervenção humana relevante.

4. As pessoas confiam menos em conteúdo feito por IA? 

Quando sabem a origem, sim. Um estudo do NIM mostrou que anúncios idênticos foram avaliados como menos naturais e menos úteis apenas por trazerem o rótulo de gerados por IA. E uma revisão sistemática de 492 estudos encontrou que o conteúdo apresentado como influenciado por IA, com participação humana declarada, foi percebido como o mais confiável de todos, acima do puramente gerado por máquina.

5. A IA reduz a criatividade da equipe? 

Depende muito de como é usada. No experimento do Boston Consulting Group com 758 consultores, apoiado por pesquisadores de Harvard Business School, MIT Sloan, Wharton e University of Warwick, o uso de IA elevou a qualidade individual em cerca de 40% e, ao mesmo tempo, reduziu a diversidade das ideias do grupo em 41%.

6. Como manter originalidade usando IA na produção? A defesa mais durável é o material que o concorrente não pode replicar: dado proprietário, caso de cliente com número, aprendizado de projeto e revisão por especialista da própria casa. A IA ajuda a estruturar esse conteúdo, e não consegue produzi-lo sozinha.

O post Do “parece lixo de IA” ao conteúdo que vende: como blindar a produção da sua marca apareceu primeiro em Exent.

Uma estratégia de Marketing B2B pode trazer tráfego, gerar formulários preenchidos e aumentar o número de leads no CRM. Ainda assim, nada disso significa necessariamente que o comercial terá boas oportunidades para trabalhar.

É aí que muitas empresas encontram um atrito muito conhecido. Marketing comemora seus indicadores enquanto Vendas questiona a qualidade dos contatos recebidos. De um lado, aparecem relatórios mostrando crescimento. Do outro, um pipeline que não acompanha os mesmos números.

O problema costuma aparecer no fim do processo, mas sua origem está bem antes da passagem do lead para o vendedor.

Quando Marketing planeja campanhas sem conhecer profundamente a dinâmica comercial da empresa, corre o risco de construir uma estratégia em torno de uma versão incompleta do cliente. Sabe quem deseja alcançar, mas desconhece como essa pessoa compra, quais barreiras aparecem durante a negociação, quem participa da decisão e o que costuma fazer uma oportunidade avançar ou parar.

Por isso, conhecer o processo comercial precisa vir antes da escolha das pautas do blog, dos formatos de campanha ou do investimento em mídia.

“O objetivo do marketing é conhecer e entender o cliente tão bem que o produto ou serviço se encaixe nele e se venda sozinho.”
— Peter Drucker

No B2B, chegar perto desse nível de entendimento exige olhar para uma fonte que muitas vezes está subutilizada pelo próprio Marketing: as informações que chegam diariamente ao time de Vendas.

Por que Marketing e Vendas enxergam o funil de formas diferentes?

As duas áreas observam momentos diferentes da mesma jornada.

Marketing acompanha tráfego, campanhas, conversões, leads, custo de aquisição e comportamento nos canais. Vendas entra em contato com empresas, participa de reuniões, escuta objeções, negocia valores e acompanha de perto os motivos pelos quais uma oportunidade avança ou desaparece do pipeline.

O problema aparece quando essas duas perspectivas quase nunca se encontram.

Em muitas operações B2B, Marketing recebe uma meta de geração de demanda enquanto Vendas responde diretamente por contratos e receita. Cada time passa a otimizar aquilo pelo qual será cobrado.

Nesse cenário, aumentar o volume de leads pode parecer uma vitória para Marketing mesmo quando boa parte deles está fora do perfil esperado pelo comercial.

O caminho inverso também acontece. Vendedores descartam oportunidades sem registrar corretamente os motivos, impedindo que Marketing identifique padrões e ajuste suas ações.

O resultado é um ciclo conhecido: Marketing acredita que Vendas não trabalha os leads; Vendas acredita que Marketing entrega contatos sem qualidade.

A discussão sobre o alinhamento entre Marketing e Vendas, portanto, precisa sair da percepção e chegar aos dados.

O processo comercial deve alimentar a estratégia de Marketing B2B

Antes de decidir o próximo tema de conteúdo ou abrir uma nova campanha, Marketing precisa entender como uma oportunidade percorre o processo comercial da empresa.

Isso significa olhar para o CRM, conversar com quem participa das negociações, acompanhar reuniões comerciais quando possível e analisar negócios ganhos e perdidos.

Essa investigação ajuda a responder uma questão central: o que diferencia alguém que simplesmente demonstrou interesse de uma empresa que realmente pode comprar?

A partir daí, vários elementos da estratégia ganham mais contexto.

1. O Perfil de Cliente Ideal (ICP) precisa refletir quem realmente compra

Um ICP do B2B vai muito além de “empresas de tecnologia com mais de 200 funcionários”. Marketing precisa saber: quais são as dores de negócio que nossa solução resolve? Quais os gatilhos que levam essa empresa a procurar uma solução agora? Quem são os decisores e influenciadores dentro da conta? Um analista busca informações técnicas, enquanto um diretor financeiro quer ver o ROI. A comunicação precisa ser diferente para cada um.

2. O ciclo de vendas muda a estratégia de conteúdo

O tempo necessário para fechar um contrato interfere diretamente na estratégia de Marketing B2B.

Uma solução contratada em poucas semanas permite uma comunicação mais direta. Já uma venda que percorre três, seis ou nove meses exige uma sequência maior de contatos com a marca.

Quanto maior o ciclo de vendas, maior tende a ser a necessidade de conteúdos que acompanhem o potencial cliente durante sua avaliação.

Isso pode incluir artigos para aprofundar problemas, materiais comparativos, cases, webinars, páginas específicas por solução e conteúdos voltados às dúvidas que aparecem próximo da decisão.

O Marketing também precisa entender quanto tempo as oportunidades permanecem em cada etapa.

Se os leads chegam ao comercial, fazem a primeira reunião e ficam semanas parados, por exemplo, existe um ponto da jornada que merece investigação.

Talvez faltem argumentos para sustentar a conversa internamente. Talvez exista uma objeção recorrente. Ou o perfil das oportunidades geradas pode estar distante de quem costuma avançar.

É esse tipo de informação que conecta conteúdo ao processo comercial.

O ticket médio também influencia a complexidade da jornada; quanto maior o valor, mais pessoas estarão envolvidas na decisão e mais robusta precisa ser a argumentação de valor.

3. As objeções comerciais podem orientar excelentes pautas

Toda semana, vendedores escutam versões diferentes das mesmas preocupações.

Preço, prazo de implementação, integração, segurança, retorno financeiro, comparação com concorrentes e prioridade interna aparecem repetidamente nas negociações B2B.

Essas conversas oferecem matéria-prima para Marketing.

Se uma objeção aparece em várias oportunidades, ela merece ser trabalhada antes mesmo de uma reunião comercial acontecer.

Uma dúvida relacionada ao investimento pode gerar um conteúdo sobre custo total da solução e retorno esperado. Uma preocupação com implantação pode virar um case detalhando o processo realizado com um cliente. Uma comparação recorrente pode orientar uma página que explique critérios para escolher determinado tipo de fornecedor.

Quando o lead chega à reunião já entendendo determinados conceitos, o vendedor consegue dedicar mais tempo às particularidades daquele negócio.

Ao antecipar e responder às objeções com conteúdo, o Marketing qualifica o lead e desarma o vendedor para uma conversa mais estratégica.

4. Os motivos de perda mostram onde a comunicação falha

Por que perdemos negócios? É crucial analisar os motivos de perda registrados no CRM. Se a maioria das perdas é por preço, talvez Marketing esteja atraindo empresas com orçamento incompatível. É possível que o valor entregue pela solução esteja mal comunicado. Talvez a comparação esteja sendo feita com fornecedores que atuam em outra categoria.

Cada hipótese leva a uma ação diferente.

Por isso, os dados comerciais precisam entrar na análise antes da criação de uma nova campanha.

5. Marketing precisa saber o que Vendas considera um lead qualificado

Poucas expressões geram tanto ruído entre as duas áreas quanto “lead qualificado”.

Para Marketing, um contato pode parecer promissor porque baixou conteúdos, visitou determinadas páginas e pertence ao segmento desejado.

Para Vendas, isso pode ser insuficiente.

Cargo, tamanho da empresa, momento de compra, orçamento ou existência de uma necessidade concreta podem pesar muito mais.

A definição precisa ser compartilhada.

6. Taxas de conversão contam uma história que o volume de leads não mostra

O número de leads é apenas uma parte do funil.

Marketing precisa acompanhar o que acontece depois.

Quantos leads aceitos por Vendas viram reuniões? Quantas reuniões se tornam propostas? Quantas propostas chegam ao fechamento?

O objetivo aqui não é atribuir toda a responsabilidade dessas taxas ao Marketing. É justamente o contrário.

Ao acompanhar o funil completo, as duas áreas conseguem localizar com mais precisão onde existe um problema.

Uma campanha pode estar trazendo menos leads, por exemplo, mas gerar uma proporção maior de oportunidades e contratos. Outra pode entregar centenas de conversões com pouca contribuição ao pipeline.

Sem essa visão, a primeira campanha poderia parecer pior em um relatório tradicional de Marketing.

É por isso que avaliar geração de demanda exclusivamente por volume costuma produzir decisões ruins.

Como transformar inteligência comercial em ações de Marketing?

Conhecer o processo comercial não significa transformar cada campanha em uma peça de vendas.

O ganho está em usar essas informações para definir prioridades.

Se Vendas percebe uma nova objeção surgindo com frequência, Marketing pode incorporá-la à pauta editorial. Se determinado segmento apresenta taxas de fechamento maiores, campanhas podem ser concentradas nesse público. Se um perfil raramente avança, os critérios de mídia e formulários podem ser revistos.

O próprio funil também ajuda a organizar os conteúdos.

Quem começa a pesquisar um problema costuma precisar de materiais diferentes de quem já compara fornecedores.

No início da jornada, conteúdos educativos podem ajudar o potencial cliente a compreender melhor sua situação. Conforme a avaliação avança, cases, comparativos, demonstrações, páginas de solução e conteúdos relacionados ao retorno do investimento ganham espaço.

A lógica parece simples, mas depende de uma coisa que nem sempre acontece: Marketing conhecer aquilo que Vendas aprende diariamente nas conversas com os clientes.

Marketing precisa ouvir mais o cliente, mesmo quando não participa da venda

Dashboards ajudam a entender comportamento. Eles mostram páginas visitadas, canais de aquisição, taxas de conversão e desempenho de campanhas.

Mas existem informações que dificilmente aparecem em uma ferramenta de analytics.

Por que aquela empresa começou a procurar uma solução justamente agora? O que fez o decisor confiar em determinado fornecedor? Qual argumento fez uma oportunidade mudar de opinião? Que palavra os próprios clientes usam para descrever o problema?

Parte dessas respostas está nas reuniões comerciais.

A distância entre Marketing e cliente também aparece como um dos pontos levantados na discussão do B2B Summit. Segundo os executivos participantes, decisões de comunicação ficam mais frágeis quando profissionais responsáveis pela estratégia possuem pouco contato recente com clientes reais.

Para uma estratégia B2B, essa proximidade faz diferença.

Gravações de calls, entrevistas com clientes, reuniões de onboarding, registros do CRM e conversas com vendedores podem fornecer insights que nenhuma pesquisa de palavra-chave entregará sozinha.

Antes da próxima campanha, olhe para o CRM

A pauta, a mídia, o e-mail e a landing page são partes visíveis da estratégia. Antes delas existe uma camada menos aparente, mas muito mais ligada ao resultado: o conhecimento sobre como os clientes compram.

É no processo comercial que aparecem algumas das melhores informações sobre ICP, objeções, concorrentes, prioridades, critérios de decisão e motivos de perda.

Quando Marketing incorpora esses dados ao planejamento, as decisões ganham contexto.

A pergunta deixa de ser simplesmente “como gerar mais leads?” e passa a considerar que tipo de oportunidade a empresa precisa atrair e o que deve acontecer para que ela avance pelo funil.

Para empresas B2B, essa diferença muda bastante o papel do Marketing dentro da operação.

Antes de abrir a próxima campanha, talvez valha abrir primeiro o CRM.

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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.

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