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.

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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A Exent passa a assinar o Marketing Digital da Zixbe, uma consultoria especializada em soluções personalizadas em gestão de processos. 

Com experiência em análise, otimização e automação de processos, a Zixbe se destaca por sua abordagem inovadora, utilizando da tecnologia para desenvolver processos eficientes e gerenciar o conhecimento dos negócios de seus clientes de maneira eficaz. 

Sobre o Projeto para a Zixbe: 

Iniciamos esse projeto com a apresentação da proposta de rebranding para a marca, junto de um estudo para a criação de sua nova identidade visual. 

Após essa etapa, avançamos para a execução de um novo site:

No novo site da Zixbe, incorporamos tecnologias avançadas, visando aprimorar sua qualidade, junto de estratégias em SEO para otimizar sua visibilidade e eficiência. Também tivemos um trabalho focado em marketing de conteúdo, inbound e outboung marketing.

O Festival SVWC – Startse

A Zixbe foi a patrocinadora oficial do SVWC, o maior festival de inovação e negócios da América Latina. 

A Exent teve o prazer em participar desse grande evento, com a presença dos principais setores da economia brasileira, contribuindo para garantir maior conhecimento e experiência nesta área de inovação, transformação, negócio e tecnologia.

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A Exent passa a assinar o Marketing Digital do Sistema Atento, uma plataforma de gestão de segurança do trabalho, que visa prevenir possíveis riscos operacionais e acidentes de trabalho. O Atento integra o grupo Globalsys, um dos principais players de tecnologia do Espírito Santo, com atuação nacional.

Através de jornadas de teste de reação cognitiva e questionários qualitativos, as empresas podem realizar um diagnóstico avançado das habilidades cognitivas de seus colaboradores, oferecido pelo Sistema Atento.

Projeto do Site do Sistema Atento:

O site passou por uma reformulação completa para se alinhar à inovação tecnológica do Sistema Atento. Foram implementadas tecnologias avançadas, visando aprimorar a qualidade do site, juntamente com estratégias de SEO estruturadas para otimizar sua visibilidade e eficiência.

Conhecendo mais do Sistema Atento

O Atento desenvolveu um aplicativo que mensura os resultados dos testes cognitivos, com base numa medicina do sono, estudada por mais de 20 anos. Eles conseguem avaliar se o colaborador está apto, em estado de atenção ou inapto. 

Essa é uma abordagem fundamental para a redução de acidentes, como, por exemplo, em setores de transporte, onde os colaboradores não devem estar sonolentos ao volante. Na mesma hora em que é realizado um teste, o Atento envia uma mensagem ao gestor, informando o estado de atenção daquele individuo.

Esse teste cognitivo é um teste que o colaborador pode fazer no início/meio e final da jornada, ou da maneira que o gestor da empresa preferir. Com isso, é possível antecipar sinais de fadiga e adotar medidas preventivas e corretivas eficazes. 

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O ano de 2023 está sendo marcado por inúmeros avanços na tecnologia. Desde o início do ano, fomos constantemente impactados por conteúdos e estudos sobre inteligência artificial e suas diversas aplicações, incluindo ferramentas de comunicação, como chatbots. Entre todas essas ferramentas, uma em especial tem conquistado o mundo, porém, deixando algumas dúvidas: como o chat GPT se comporta em relação ao SEO? 

Após mais de uma década de pesquisa e avanços tecnológicos nas áreas de aprendizado de máquina e inteligência artificial, o Chat GPT, um chatbot, foi criado pela OpenAI. O nome Chat GPT é uma sigla para “Generative Pre-Trained Transformer” – algo como “Transformador pré-treinado generativo”.

Essa ferramenta foi projetada especialmente para lidar com textos. O modelo de Inteligência artificial tem várias camadas que permitem a plataforma prestar atenção as palavras-chave, ao contexto e aos diferentes significados que as palavras podem ter. É um modelo extremamente avançado de geração de texto.

Não demorou muito para que profissionais de SEO começassem a pensar em maneiras de integrar essas novas tecnologias de inteligência artificial em suas campanhas de conteúdo no site. Com isso, passaram-se a ter alguns casos e estudos sobre os aspectos positivos, mas também negativos, de conteúdos gerados por inteligência artificial no impacto do SEO.

Vamos entender melhor sobre esses efeitos com um estudo realizado pelo Reboot Online: AI VS HUMANS – The SEO Content Experiment.

Como o conteúdo de SEO se comporta com a Inteligência Artificial e o Chat GPT? Entenda esse experimento.

O Reboot Online realizou um experimento de SEO para entender se há diferenças significativas na classificação do Google para conteúdo produzido por inteligência artificial em comparação ao conteúdo produzido por humanos. 

A hipótese desse experimento era compreender se em um ambiente controlado sem fatores externos, que pudessem influenciar na qualidade dos sites, a inteligência artificial e o conteúdo humano teriam o mesmo desempenho.

O uso de Inteligência Artificial para gerar conteúdo não é contra as diretrizes do Google, porém, não ficava claro se isso afetaria as classificações de alguma forma.

Para iniciar o estudo, foram feitos dois sites experimentais e o uso de palavras-chave e nomes de domínio artificiais. As palavras-chave artificiais consistem em termos de pesquisas que não apresentam resultados no índice do Google. Em seguida, foram criados nomes de domínio para sites de teste, com o intuito de eliminar o risco de fatores de classificação no nível do domínio influenciarem os resultados da experiência.

Confira a metodologia usada:

Criação de conteúdo para cada site experimental: Inteligência Artificial X Inteligência Humana

Foi garantido que o conteúdo gerado por inteligência artificial e o conteúdo escrito por humanos, fossem igualmente otimizados para a palavra-chave de teste.

Confira algumas regras para garantir um conteúdo teste igualmente otimizado para a palavra-chave:

1. Os dois conteúdos deveriam conter o mesmo número de menções da palavra-chave;
2. As menções da palavra-chave deveriam estar no mesmo lugar em cada parte do conteúdo;
3. Eles deveriam expressar os mesmos sentimentos durante todo o texto (por exemplo, uma peça não pode expressar um sentimento positivo e a outra expressar um sentimento negativo);
4. Os dois deveriam ter aproximadamente o mesmo tamanho de conteúdo;
5. Sem link interno ou externo;
6. Os domínios não poderiam conter qualquer conteúdo adicional, como páginas ou sinais de autoridade/confiança.

Utilizando o Chat GPT, material produzido foi desenvolvido por inteligência artificial, gerando cinco variações do conteúdo.

A equipe de marketing elaborou o conteúdo humano, seguindo um resumo com diretrizes para assegurar a otimização do texto. Importante notar que os escritores não tiveram acesso ao texto gerado pela Inteligência Artificial antes de redigirem o conteúdo.

Comparando o conteúdo de inteligência artificial do conteúdo humano

Antes da realização desse experimento, foi conduzido um teste para avaliar a eficácia das ferramentas de detecção de conteúdo gerado por inteligência artificial. Contudo, a ferramenta não conseguiu identificar corretamente nenhum dos conteúdos por inteligência artificial:

O modelo GPT4 ainda era recente, e a suspeita era de que as ferramentas de detecção de conteúdo ainda não estavam totalmente adaptadas a ele. Porém, ao retornar para realizar novos testes nos sites, a ferramenta demonstrou uma notável melhora em sua capacidade de identificação, falhando em detectar apenas um dos sites de conteúdo de inteligência artificial:

A ferramenta usada foi a Crossplag AI Content Detector. 

Resultado do experimento de Inteligência Artificial x Inteligência Humana

Após finalizar o conteúdo, publicamos os sites de teste.

Decidimos realizar o experimento com 10 domínios de teste, sendo 5 com conteúdo de inteligência artificial e 5 com conteúdo humano.

Utilizamos o SEMRush para rastrear as classificações dos sites de teste e asseguramos que a palavra-chave “artificial” não foi pesquisada durante o experimento.

Resultado:

Os dados de rastreamento de classificação revelaram que o conteúdo escrito por humanos tem uma classificação superior em comparação com o conteúdo produzido por inteligência artificial.

Mesmo compreendendo que os domínios de conteúdo escrito por humanos supera os domínios gerados por inteligência artificial, foi preciso descobrir se os resultados eram estatisticamente significativos.

A equipe de dados da Reboot recebeu uma solicitação para revisar os dados e decidiu realizar um teste Mann Whitney U. Esse teste indica se a população tende a produzir valores mais altos do que a outra.

O analista de dados, Jake Teague, chegou a algumas conclusões:

Dos 25 testes, em 92% das vezes rejeitou-se a hipótese nula, indicando diferença estatisticamente significativa nas classificações entre sites de inteligência artificial e humanos.

A maioria dos sites de inteligência artificial teve uma classificação mais baixa do que os sites humanos, mas em alguns casos, sites de IA superaram alguns sites humanos em classificação.

“Uma investigação mais aprofundada dos resultados mostra que, dos 25 pares, 1 site AI (Blippadoo.co.uk) superou 2 sites humanos. No entanto, para os 21 testes restantes, os sites humanos superaram os de IA. Isso mostrou que uma mediana menor (e, portanto, uma classificação mais alta) levou a um U-stat maior em todos os aspectos”.

Considerações finais: o que aprendemos

Após a realização do experimento, chegamos à conclusão de que o conteúdo gerado por inteligência artificial obteve uma classificação inferior, comparado ao conteúdo criado por humanos.

Houve interesse dos pesquisadores em feedbacks da comunidade de SEO, sobre como o Google identificou e considerou o conteúdo por inteligência artificial nas classificações de resultados de pesquisa.

Os pesquisadores desse experimento estavam cientes dos avanços dos grandes modelos de linguagem, que possuem capacidade de prever a próxima palavra no texto.

Essa funcionalidade sugere aos algoritmos utilizarem técnicas matemáticas para distinguir se um texto foi gerado por inteligência artificial, baseando-se em padrões e características desse conteúdo.

No entanto, é essencial notar que modelos de inteligência artificial não se restringem a essa tarefa, pois também podem ser aplicados em diversas outras áreas.

Outra perspectiva relevante é que os criadores de conteúdo não precisam se preocupar com que o conteúdo gerado por inteligência artificial irá superá-los em quantidade em um futuro próximo.

Por outro lado, mesmo que a IA ainda não esteja produzindo conteúdo em massa, ela é uma tecnologia poderosa que está se desenvolvendo rapidamente. Essa evolução trará mudanças significativas nos resultados de pesquisa e no trabalho diário dos profissionais de SEO.

Conforme os algoritmos de IA se aprimoram, eles podem influenciar a classificação do conteúdo nos resultados de busca do Google e outros mecanismos de pesquisa.

Ou seja, profissionais de SEO precisarão adaptar suas estratégias à medida que a IA torna-se mais relevante em otimização de conteúdo para motores de busca.

SEO com conteúdo humano ainda é imbatível

Mesmo com o avanço da inteligência artificial em sua capacidade de gerar conteúdo, ainda há uma clara vantagem no trabalho criativo feito por pessoas reais. A qualidade, profundidade e originalidade são coisas que só os humanos podem oferecer, para se conectar com o público.

A Inteligência Artificial evolui rapidamente e está aprimorando para complementar e melhorar o conteúdo humano, estabelecendo uma ligação benéfica, resultando em materiais ricos e diversificados.

Uma das principais conclusões desse experimento é que o material feito por escritores humanos qualificados e dedicados a criar conteúdos de qualidade, agregando valor único que somente a criatividade humana oferece, continua em alta demanda (por leitores e por mecanismos de pesquisa).

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Em um mundo de constante expansão da internet e tecnologia, é essencial mantermo-nos atualizados das tendências e crescimento do mercado digital e em como nosso comportamento com os meios de comunicação também estão em transformação.

Para entendermos tudo isso, precisamos nos informar em meio a pesquisas confiáveis, que nos ofereçam dados dos últimos anos. Assim, podemos comparar o que mudou com o tempo, os motivos que podem ter levado a essa mudança e como os consumidores têm se comportado, principalmente após a pandemia mundial.

No Brasil: cenário de crescimento do mercado digital nos últimos 2 anos

Segundo a Digital AdSpend, elaborado pelo IAB Brasil, em parceria com a Kantar Ibope Media, o investimento em publicidade digital no Brasil alcançou a quantia de R $32,4 bilhões, entre janeiro e dezembro de 2022.

No ano de 2022, apesar do cenário econômico mundial instável, houve um crescimento contínuo. No entanto, é importante ressaltar que a economia enfrentou desafios significativos, motivo pelo qual a diferença de crescimento do ano anterior, como mostra a tabela.

As projeções indicavam uma expectativa maior somente para o ano de 2023, com previsões otimistas de retomada do Produto Interno Bruto (PIB) para o ano seguinte.

A importante presença das agências no mercado digital

Neste montante, as agências de publicidade foram responsáveis por 67% das operações, enquanto os outros 33% foram negociados diretamente entre anunciantes e plataformas digitais.

Em comparação com o ano anterior, o investimento via agências cresceu 12%, enquanto os investimentos diretos permaneceram praticamente estável, com leve aumento de 1%.

Variações no mercado digital entre 1º e 2º semestre

Segundo análise do Digital Ad Spend, o desempenho dos negócios em mídia digital foi maior no 1º semestre do ano do que no 2º semestre.

Na tabela, podemos observar que nos primeiros seis meses de 2022, os valores investidos em compra de mídia digital foram 12% maiores do que em 2021. Porém, no segundo semestre, diminuiu em 5% em comparação com os seus últimos meses de 2021.

Segundo Cris Camargo, CEO do IAB Brasil, com a Black Friday, Copa do Mundo e o Natal, associado ao período de eleições presidenciais, pode ter impactado nos investimentos. Mas, considerando todo o ano de 2022, o último trimestre foi o maior em termos de investimento.

Como os usuários se comportam no mercado digital?

A tecnologia seguiu importante na vida das pessoas em 2022, com 54% que disseram confiar na nuvem para manter seus dados seguros, e 59% se sentem perdidos sem seus smatphones.

Os consumidores também seguiram dispostos a interagir com as marcas em canais digitais.

41% costumam seguir as marcas nas redes sociais;
52% usam a internet com frequência para planejar suas compras;
62% acham que comprar on-line faz a vida mais fácil.

TOP 3 setores que mais investiram em mídia digital:

Os setores de comércio, serviços e finanças foram os que mais investiram em mídia digital em 2022. Juntos, esses três segmentos responderam por 53% do montante total.

Por trás dos crescimentos no mercado digital:

O setor de Higiene Pessoal e Beleza, mesmo em 7º lugar no ranking geral, está em 1º lugar em crescimento, comparando 2022 a 2021. Isso se deu graças aos destaques em suas categorias de:

• Desodorantes;
• Cuidado capilar;
• Linhas de Higiene.

Ou seja, campanhas com múltiplas categorias do mesmo setor.
Exemplos: compre um shampoo + sabonete; protetor solar + hidratante.

No mundo – dados de anúncios digitais em 2023:

• Redes de mídia de varejo:
  A receita está prevista para crescer 9,9%, atingindo US$ 125,7 bilhões em 2023 e está a caminho de superar a receita televisiva em 2028, quando representará 15,4% da receita publicitária total.
• Televisão:
  A receita global da TV tradicional está prevista para US$ 133,6 bilhões em 2023 (excluindo a publicidade política nos EUA), uma queda de 1,2% em relação ao ano anterior.
• CTV (“Connected TV” ex: Smart TV):
  Estima-se que a receita de TV conectada este ano chegue a US$ 25,9 bilhões, um aumento de 13,2% em relação a 2022.
• OOH (“Out of Home” ex: Outdoors digitais):
  Previsão de aumento de 26,1%, para US$ 13,3 bilhões.

O investimento em mídias digitais em suas diversas formas e formatos é uma força dominante na publicidade atual. Ela tem como objetivo conectar-se com o público-alvo com estratégias inovadoras e personalizadas, adaptando o conteúdo para atender cada necessidade e garantir que a marca faça parte desse cenário em constante evolução.

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O maior ativo do Web Summit para mim sem dúvidas, é fazer do mundo tech um mundo pop.

Para quem frequentou eventos de tecnologia e marketingt digital há 15 anos atrás, é nítida a transformação do cenário e de forma positiva. As mulheres firmaram seu protagonismo de forma definitiva e o mundo de tech hoje se tornou objeto de desejo para a turma mais jovem.

Nesse post não farei um resumo do evento, mas darei enfoque no que vi pelo olhar do marketing.

Insights do Web Summit Rio 2023 para o mercado de Marketing Digital

1. Ads

• As pessoas já estão cansadas de serem interrompidas por Ads. Pare de fazer Ads e comece a contar estórias que envolvam, o Ad deve estar contido dentro dessa estória. Crie um storytelling ao invés de ir 100% direto ao ponto.
• A marca nunca pode ser o herói da estória. O herói é a audiência, a marca é quem ajudará o herói a atingir o seu objetivo.

2. Canais

Projetos saudáveis seguem uma relação de 70/30:

• 70% do tráfego deve ser orgânico e 30% pago.
• 70% do tráfego deve ser non-branded e no max. 30% deve ser branded.

Neil Patel trouxe esse insight ao público, que embora não seja novidade no meio, me parece que a maioria das agências renega justamente por não saber entregar. Cuidado ao contratar uma agência que não desenvolve sites orientados a SEO (muitas sequer desenvolvem sites hoje em dia), e só te vende tráfego pago com landing pages feitas em ferramentas No-Code, isso jamais vai te trazer tráfego orgânico, e no futuro, vai te custar caro depender de um tráfego pago que custa mais a cada ano.

Mas uma IA como o ChatGPT não vai matar o Google? SEO ainda importa?

Reflita: Assim como o Google criou parâmetros para ranquear mais acima páginas com conteúdos melhores, haverá também um critério para buscar informações relevantes na web quando a IA for servir a informação. Se o seu projeto não tem conteúdo relevante, no universo da IA, ele prosseguirá dessa forma. No futuro, estar no topo das respostas pode valer tanto quanto estar no topo das buscas.

Ser omnichannel não é mais um trend, é uma obrigação.

Não dependa de um canal para atrair clientes, é necessário criar uma estratégia abrangente que atinja o cliente em múltiplos pontos de contato por diversos canais.

3. Retail Media

Pode ser a próxima grande onda da publicidade digital. Para o varejo, anunciar produtos nas plataformas dos varejistas (online e offline) tem se mostrado uma estratégia cada vez mais eficiente.

Amazon Ads já ultrapassou a receita de Ads do Youtube, e já é 33% da receita de Ads da Meta.

4. Purpose-Driven e Consumo Consciente

A medida que a Geração Z se torna cada vez mais consumidora, a preocupação das marcas com o propósito precisa ser maior. Eles dão preferência por comprar em empresas que possuem valores alinhados aos seus.

5. IA – Inteligência Artificial no Marketing Digital

É inevitável, veio pra ficar, adapte-se rápido ou morra na praia.
As palavras de ordem são: cultura de experimentação e agilidade.
A Exent já utiliza ferramentas de IA nos projetos desde Dezembro e saiu na frente na criação de avatares/mascotes corporativos e vídeos gerados por IA.

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A inteligência artificial permitirá que o Google responda a uma variedade de consultas de pesquisa e trará avanços significativos à forma como os usuários interagem com o motor de busca. O objetivo é permitir que as pessoas façam perguntas ao Google e interajam com os LLMs (modelos de linguagem grandes) no contexto da pesquisa.

“O espaço de oportunidade é maior do que antes”, disse o Sr. Pichai, que também chefia a Alphabet, controladora do Google.

O Google tem sido líder no desenvolvimento de LLMs que podem processar e responder a prompts de linguagem natural com uma prosa semelhante à humana, mas ainda não usou a tecnologia para influenciar a maneira como as pessoas usam a pesquisa – algo que o Sr. Pichai disse que mudaria.

Google enfrenta concorrência da Microsoft no mercado de busca com tecnologia ChatGPT

Com a Microsoft já implantando a tecnologia por trás do sistema ChatGPT em seu mecanismo de busca Bing, o Sr. Pichai está lidando com uma das maiores ameaças aos negócios centrais do Google em anos, enquanto enfrenta também a pressão dos investidores para reduzir custos.

No entanto, Pichai acredita que a tecnologia de chatbots não representa uma ameaça aos negócios de pesquisa do Google, que representa mais da metade da receita da controladora Alphabet Inc. O Google ainda não alcançou a meta de se tornar 20% mais produtivo, uma meta que ele estabeleceu em setembro. Ele disse que a empresa está confortável com o ritmo de mudança, embora não tenha abordado diretamente as perspectivas de outra rodada de demissões.

O Google tem avançado em seus esforços de IA apesar dos cortes de custos, acelerando o trabalho em novos produtos após o sucesso explosivo do ChatGPT. O CEO da Microsoft, Satya Nadella, mirou diretamente no mecanismo de busca dominante do Google, dizendo em fevereiro que “uma nova corrida está começando com uma tecnologia de plataforma completamente nova”.

Os comentários mais recentes do Sr. Pichai indicam que o Google planeja permitir que os usuários interajam diretamente com os grandes modelos de linguagem da empresa por meio de seu mecanismo de busca. Essa jogada poderia revolucionar a experiência tradicional baseada em links que tem sido a norma há mais de duas décadas.

O Google está testando vários novos produtos de pesquisa, como versões que permitem que os usuários façam perguntas de acompanhamento às suas consultas.

Além disso, Pichai afirmou que o Google planeja permitir que os usuários interajam diretamente com os grandes modelos de linguagem da empresa por meio de seu mecanismo de busca, o que poderia revolucionar a experiência tradicional baseada em links que tem sido a norma há mais de duas décadas.

A tecnologia de Inteligência Artificial requer grande potência de computação para processar os cálculos utilizados para produzir conversas semelhantes às humanas. O CEO afirmou que o Google precisa adaptar seu uso de recursos para continuar seu trabalho em IA, ao mesmo tempo em que gerencia os custos. Por exemplo, ele disse que o Google Brain e o DeepMind – as duas principais unidades de IA da empresa, que operam separadamente há muito tempo – trabalhariam juntas com mais proximidade em esforços para construir grandes algoritmos.

A Microsoft, por sua vez, já está utilizando a tecnologia por trás do ChatGPT em seu mecanismo de busca Bing. A jogada permitiu que os usuários se envolvessem em conversas estendidas com o produto, e a empresa espera gerar US$ 2 bilhões em receita para cada ponto percentual que ganhar no mercado de busca, do qual o Google detém mais de 90% de participação.

Google ainda mantém distância confortável dos concorrentes

Mas Pichai parece não estar preocupado com a concorrência dos chatbots, e acredita que há ainda um espaço grande para o Google crescer nesse mercado. E ele tem razão: os anúncios de pesquisa continuam sendo a maior fonte de receita do Google, gerando US$ 162 bilhões em receita no ano passado.

Dados recentes da SimilarWeb, ainda apontam que a vantagem do Google é muito grande em relação aos concorrentes.

Há duas semanas atrás, fiz um post no meu Linkedin abordando justamente esses dados:

PS1: A bolha de tech não representa a população de maneira fidedigna. “Ah, mas o Bing já integra o ChatGPT!”, fato, mas a maioria das pessoas fora da bolha de tech sequer conhece o Bing (faça a pesquisa no almoço de família).

PS2: Dados do Google Trends mostram que o interesse pelo Bing aumentou nos últimos meses. Especialmente em Fevereiro, data do primeiro anúncio da integração do Bing com o ChatGPT. Contudo o interesse tornou a cair após esse evento.

PS3: No Google Trends, ao compararmos as palavras-chave “Bing” e “Google”, o interesse por “Bing” ainda é muito pequeno.

PS4: Os dados do Google Trends, embora sejam do Google, são sim relevantes, visto que o Google Chrome tem um share de quase 66% do mercado global – dados de Fev/23. Ou seja, qualquer pessoa que tenha digitado “bing” na barra de endereços (e não colocando a URL completa), torna-se um dado a ser exibido no Google Trends.

PS4: Os dados do Semrush e do Ahrefs endossam o aumento de tráfego do Bing de forma quase irrelevante. Ainda segundo o Semrush, o tráfego do Bing em 2023, não é nem o maior que ele já teve nos últimos anos.

CEO do Google, Sundar Pichai, confia na liderança da empresa em IA apesar de cortes de custos e anuncia testes de novos recursos de pesquisa e trabalho

No entanto, o Sundar Pichai reconhece que ainda há trabalho a ser feito na busca por eficiência. Em Janeiro deste ano, a Alphabet, controladora do Google, anunciou que eliminaria cerca de 12.000 empregos, ou 6% da equipe, suas maiores demissões até o momento, como forma de reduzir custos. Preocupações com inflação e recessão têm levado outras empresas de tecnologia a reduzir suas operações.

Mas, apesar dos cortes de custos, o Google tem avançado em seus esforços de IA, acelerando o trabalho em novos produtos após o sucesso explosivo do ChatGPT. A empresa tem testado vários novos produtos de pesquisa, como versões que permitem que os usuários façam perguntas de acompanhamento às suas consultas originais.

Além disso, o Google está testando novos recursos de IA dentro do Gmail e outros produtos relacionados ao trabalho, enquanto a Microsoft passou a oferecer IA além do Bing para uso em algumas de suas ferramentas de software de negócios.

A corrida pela IA na pesquisa é uma aposta particularmente alta para Pichai, mas ele está confiante de que o Google continuará a liderar o mercado. Os avanços em IA impulsionariam a capacidade do Google de responder a uma variedade de consultas de pesquisa, e a empresa está bem posicionada para continuar inovando na área. Como afirmou o CEO, “a tecnologia será mais acessível do que as pessoas esperam”.

O post Google adicionará recursos de inteligência artificial conversacional ao mecanismo de busca em resposta à concorrência do ChatGPT apareceu primeiro em Exent.

O Bard AI: uma inovação no campo dos chatbots

O Bard AI é uma nova geração de chatbot desenvolvido pelo Google, cujo objetivo é melhorar a comunicação entre humanos e máquinas. Através do uso de tecnologias avançadas de processamento de linguagem natural (PLN) e aprendizado de máquina, o Bard AI é capaz de compreender, responder e aprender com os usuários.

Um dos diferenciais do Bard AI é a sua capacidade de fornecer respostas mais precisas e relevantes em comparação a outros chatbots disponíveis no mercado. Além disso, o Google investiu no desenvolvimento de uma interface de usuário amigável e intuitiva, tornando o Bard AI acessível a um público mais amplo.

Competindo com o ChatGPT da OpenAI

O ChatGPT é um chatbot popular criado pela OpenAI, uma empresa de pesquisa em inteligência artificial cofundada por Elon Musk. O ChatGPT é baseado na arquitetura GPT-4 e é conhecido por sua habilidade em gerar respostas coesas e contextualmente apropriadas.

A competição entre o Bard AI e o ChatGPT representa um marco importante no desenvolvimento de chatbots e IA. Enquanto o ChatGPT é reconhecido pela sua capacidade de gerar respostas relevantes e contextualizadas, o Bard AI se destaca por sua precisão e facilidade de uso.

Ambos os chatbots têm suas vantagens e desvantagens, e a escolha entre eles dependerá das necessidades específicas de cada usuário. No entanto, a competição saudável entre as duas plataformas certamente contribuirá para o avanço do setor como um todo.

Possíveis aplicações do Bard AI

Assim como o ChatGPT, o Bard AI pode ser aplicado em diversas áreas, incluindo:

• Atendimento ao cliente: O Bard AI pode ser usado como um assistente virtual para responder às perguntas dos clientes, agilizando o atendimento e melhorando a experiência do usuário.
• Redação e edição: O chatbot pode ajudar na criação e revisão de conteúdo, fornecendo sugestões e correções gramaticais.
• Educação: O Bard AI pode ser utilizado como uma ferramenta de ensino e aprendizado, auxiliando os alunos na resolução de dúvidas e no aprofundamento do conhecimento.

Avanço no setor de Chatbots e AI

A chegada do Bard AI ao mercado representa uma oportunidade de crescimento e desenvolvimento no setor de chatbots e inteligência artificial. A competição entre o Bard AI e o ChatGPT impulsionará o avanço tecnológico e a criação de soluções ainda mais eficientes e inovadoras.

Embora seja difícil prever qual chatbot se tornará o líder do mercado, o importante é que o surgimento de novas opções e a competição entre empresas líderes no setor beneficiará os usuários finais, que terão acesso a ferramentas cada vez mais sofisticadas e eficientes.

Neste contexto, é fundamental que as empresas continuem investindo em pesquisa e desenvolvimento, buscando aprimorar a capacidade de compreensão e interação dos chatbots com os seres humanos. Com o avanço da inteligência artificial e o aumento da demanda por automação e otimização de processos, é provável que o mercado de chatbots continue crescendo e evoluindo nos próximos anos.

Além disso, a colaboração entre empresas e instituições de pesquisa também será crucial para o desenvolvimento de novas tecnologias e a solução de problemas ainda não resolvidos no campo da inteligência artificial. Por exemplo, questões relacionadas à ética, privacidade e segurança dos dados dos usuários são cada vez mais relevantes e exigirão um olhar atento por parte dos desenvolvedores e reguladores.

Em resumo, o lançamento do Bard AI pelo Google e a competição com o ChatGPT da OpenAI são sinais positivos para o futuro dos chatbots e da inteligência artificial. O mercado está se expandindo rapidamente, e a rivalidade entre as empresas líderes no setor impulsionará o desenvolvimento de soluções cada vez mais avançadas, beneficiando tanto os consumidores quanto as organizações que adotam essas tecnologias.

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