O Cenário de Busca em Evolução: Navegando pelas AI Overviews e a Ascensão da Otimização para Motores Generativos

A nova descoberta do consumidor

Os avanços recentes em Large Language Models (LLMs) estão transformando profundamente a busca online, alterando a forma como os consumidores descobrem marcas e informações.

Isso não é apenas uma previsão futura, é uma realidade presente, com alguns especialistas projetando impactos significativos no tráfego orgânico.

Uma Nova Realidade

Consultorias estratégicas como a Gartner projetam que as marcas devem se preparar para uma redução mínima de 50% no tráfego orgânico de seus sites até 2028.

Autoridades do marketing digital como Neil Patel veem isso como um parâmetro inevitável para o planejamento estratégico.

Adoção Veloz

No Brasil, um estudo de 2025 revelou que 98% dos consumidores conectados estão familiarizados com ferramentas LLM como ChatGPT, Gemini ou Copilot, e impressionantes 93,8% já as utilizaram.

Além disso, quase metade (49,7%) dos usuários interagem com essas plataformas diariamente, e 86,4% o fazem pelo menos uma vez por semana.

Confiança na IA

Uma pesquisa de 2025 indicou que 62% dos brasileiros confiam "muito" ou "totalmente" nas informações geradas por IA, um nível quase idêntico à confiança depositada em motores de busca tradicionais como o Google (65,2%).

A Pergunta Central Muda

A questão fundamental para os líderes de marketing evoluiu de "Estamos bem posicionados no Google?" para "O que a Inteligência Artificial do Google pensa sobre a nossa marca?".

A principal ameaça não é uma queda gradual nos rankings, mas o risco de invisibilidade súbita e total se uma marca não for citada pela IA em sua resposta inicial, pois os usuários podem não rolar a página em busca dos tradicionais links azuis.

Dos famosos Links Azuis a Respostas Diretas

Ferramentas de busca baseadas em LLMs oferecem uma interface de linguagem natural, acomodando consultas complexas e fornecendo respostas detalhadas e diretas, sintetizando informações de vastas quantidades de dados.

O AI Mode do Google, por exemplo, utiliza uma técnica de "query fan-out", quebrando perguntas complexas em inúmeros subtópicos e realizando buscas simultâneas.

Remodelando a SERP

Quando um AI Overview (AIO) é acionado no Google, o primeiro resultado orgânico é deslocado, em média, de 1.255 a 1.500 pixels para baixo na página, o que equivale a aproximadamente 1,5 vezes a altura visível da maioria dos monitores de desktop.

Hoje, os AIOs frequentemente excedem 1.000 pixels de altura, dominando muitas vezes todo o espaço "acima da dobra" da tela. Para termos de busca com intenção comercial, um elemento de busca generativa aparece em mais de 86% das consultas.

Impacto no Tráfego

Um ano após o lançamento dos AI Overviews do Google, dados da BrightEdge mostram que a atividade de busca aumentou, com as impressões do Google crescendo em mais de 49% desde maio de 2024.

No entanto, as taxas de cliques (CTRs) diminuíram 30% à medida que os usuários consomem cada vez mais informações diretamente no AI Overview.

Palavras-chave que acionaram tanto AI Overviews quanto Featured Snippets experimentaram a maior queda de CTR, com uma diminuição média de -37,04%. No geral, palavras-chave que acionaram AIOs tiveram uma queda média de CTR de -15,49%.

A Ascensão das Buscas "Zero-Click"

Os usuários estão obtendo cada vez mais respostas diretamente da IA sem precisar clicar em links externos.

Dados da Similarweb revelam que as plataformas de IA retém uma parcela significativa do tráfego, com 94,4% do tráfego permanecendo dentro das plataformas, em vez de ser encaminhado à publishers.

No Brasil, as principais plataformas de IA acumularam coletivamente 345 milhões de visitas mensais, mas encaminharam apenas 19,2 milhões de visitas (meros 5,6%) de volta a publishers de notícias e mídia.

O ChatGPT sozinho responde por 288 milhões de visitas mensais (83,5% do total do tráfego das plataformas de IA), encaminhando 86,5% do tráfego (16,6 milhões de visitas).

Mudança no Comportamento do Usuário

Participantes usando ferramentas baseadas em LLM completam tarefas mais rapidamente, com menos, mas mais complexas, consultas em comparação com usuários de busca tradicional. Eles também relatam uma experiência mais satisfatória.

Um significativo 15% das buscas diárias no Google são totalmente novas, e os usuários estão fazendo perguntas mais detalhadas, com um aumento de 7x nas buscas com 8+ palavras e um aumento de 48% no vocabulário técnico ano a ano.

A Evolução do SEO: De SEO para GEO (Generative Engine Optimization)

O advento da IA generativa não significa o fim do SEO, pelo contrário, eleva seus princípios fundamentais a um novo nível estratégico, inaugurando a era da Otimização para Motores Generativos (GEO) ou LLM Engine Optimization (LEO).

O objetivo mudou de simplesmente ranquear uma página para se tornar uma fonte cobiçada e citável pela IA.

Raciocínio Acima da Memorização

LLMs modernos, como o GPT-5, são projetados para raciocínio em vez de memorização enciclopédica.

Eles são "virtualmente inúteis" sem "grounding" em dados externos, atualizados e factuais, tornando o conteúdo de alta qualidade mais crítico do que nunca.

A Baixa Correlação entre SEO e GEO

Um estudo da Chatoptic de setembro de 2025 descobriu que apenas 62% de sobreposição entre as marcas que ranqueiam na primeira página do Google e as mencionadas nas respostas do ChatGPT.

A correlação entre os rankings do Google e as menções no ChatGPT foi próxima de zero (0,034 com navegação LIGADA e 0,022 com navegação DESLIGADA), indicando que um SEO forte por si só não garante visibilidade nas respostas da IA.

Pilares da Otimização para Motores Generativos

• E-E-A-T (Experiência, Expertise, Autoridade, Confiabilidade): Este framework do Google é crucial para que a IA identifique fontes confiáveis e evite "alucinações" (informações plausíveis, mas imprecisas).
• Dados Estruturados (Schema Markup): Atua como uma "API para a web", tornando o conteúdo legível por máquina e "IA-friendly".
• Autoridade de Domínio e Backlinks: Continuam a servir como fortes sinais de confiança e autoridade para sistemas de IA, indicando conteúdo valioso e confiável.
• Clareza e Estrutura do Conteúdo: LLMs priorizam conteúdo simples, acessível e bem estruturado com títulos claros (H1, H2, H3), listas, tabelas e parágrafos curtos, facilitando a extração de fatos para respostas geradas por IA.
• Conteúdo Multimodal: Complementar o conteúdo textual com imagens e vídeos de alta qualidade está se tornando cada vez mais importante para buscas multimodais, como as suportadas pelo Google Lens e as capacidades Live do Project Astra.
• Conteúdo Único e Valioso: Focar na criação de conteúdo único, não genérico, que seja genuinamente útil e satisfatório para os visitantes, abordando perguntas de usuários específicas e complexas.
• Excelente Experiência na Página: Garantir que os sites ofereçam uma experiência de usuário positiva através de navegação intuitiva, tempos de carregamento rápidos e design responsivo em vários dispositivos.
• llms.txt: Um arquivo proposto (semelhante ao robots.txt) que poderia informar modelos de linguagem sobre o conteúdo de um site e como usá-lo, dando mais controle aos webmasters.

Novas Métricas para o Sucesso

Métricas tradicionais de SEO como posição de ranking e CTR são insuficientes. 

Novas métricas como "Share of Model™" estão surgindo para quantificar como os LLMs percebem, descrevem e recomendam uma marca em comparação com concorrentes.

Outras métricas valiosas incluem Tráfego de Referência de LLMs e Share of Voice em respostas de IA.

O Impacto no Ecossistema de Marketing: Ameaças e Oportunidades Exponenciais

A revolução da IA generativa vai além da busca orgânica, redefinindo as regras de engajamento em áreas críticas do marketing como retail media, personalização, e elevando a importância estratégica dos dados a um nível sem precedentes.

Retail Media e Hiperpersonalização

Os AI Overviews agora mencionam e recomendam marcas, criando oportunidades significativas.

Varejistas com dados primários robustos (ex: histórico de compras, programas de fidelidade, comportamento de navegação) estão em posição única para alimentar assistentes de IA conversacionais com recomendações personalizadas.

A IA pode gerar criativos de anúncios dinâmicos (imagens, vídeos, texto) adaptados a micro-segmentos, aumentando a relevância e o desempenho, dados do Google mostram que anunciantes que usam IA para qualidade de anúncios veem uma média de 6% mais conversões.

Estudos da McKinsey indicam que empresas que adotam IA para personalização avançada podem aumentar suas taxas de conversão em até 30%. E 83% dos líderes de CX que usam IA generativa relatam um ROI positivo.

Geração de Leads e Vendas

Muitos executivos já usam LLMs para pesquisar soluções e fornecedores.

Negócios otimizados para LLMs podem aumentar suas chances de serem citados como líderes da indústria, gerando "leads invisíveis" sem cliques ou formulários tradicionais.

No B2C, a IA pode recomendar produtos específicos com base em consultas conversacionais (ex: "Qual o melhor tênis de corrida de trilha?"), potencialmente guiando os usuários diretamente para a fase de decisão.

Otimizar descrições de produtos, avaliações e dados de disponibilidade/preço em tempo real para LLMs é crucial para que as marcas sejam sugeridas pela IA.

Criação de Conteúdo

Criadores de conteúdo e publishers estão vendo tráfego de referências do ChatGPT e Perplexity.

Para ter sucesso, o conteúdo precisa ser claro, coerente, segmentado e "didático" para máquinas, incluindo referências e fontes verificáveis.

A distribuição multicanal (ex: Medium, LinkedIn) ajuda a garantir que o conteúdo alcance os LLMs de forma eficaz.

Over-reliance e Alucinações

Um desafio significativo com LLMs é sua propensão à "fabricação" ou "alucinação", gerando respostas plausíveis, mas factualmente imprecisas.

Os usuários tendem a super-confiar em informações incorretas quando o LLM comete erros.

Em um experimento, 60% dos participantes fizeram apenas uma única consulta antes de tomar uma decisão quando o LLM forneceu informações incorretas.

Para mitigar isso, um sistema de realce codificado por cores (verde para alta confiança, vermelho para baixa confiança) foi testado, o que melhorou significativamente a precisão da decisão sem afetar outros resultados.

Em uma tarefa desafiadora, a precisão caiu para 26% sem realce, mas aumentou para 58% com realce de alta + baixa confiança e 53% com realce apenas de baixa confiança. Comunicar a incerteza de forma eficaz é vital para ajudar os usuários a avaliar criticamente as respostas da IA.

Construindo a Fundação para o Futuro: A Arquitetura de Dados "Gen AI-Ready"

A promessa da IA generativa só pode ser realizada sobre uma base de dados sólida.

Tentar aplicar algoritmos GenAI avançados a sistemas de dados legados, fragmentados e de baixa qualidade não é apenas ineficaz, mas arriscado, levando a resultados ruins, outputs enviesados e potenciais violações de privacidade de dados.

Quatro Pilares para Dados "Gen AI-Ready"

1. Dados Primários como Ativo Estratégico

Um mandato organizacional claro para identificar, coletar, centralizar e unificar todas as fontes de dados primários (CRM, interações em sites/aplicativos, transações de e-commerce, programas de fidelidade, atendimento ao cliente).

2. Plataforma de Dados do Cliente (CDP) como Coração do Sistema

Uma CDP atua como o motor tecnológico, ingerindo dados de fontes díspares, resolvendo identidades de clientes para criar um perfil unificado e persistente, e disponibilizando esse perfil em tempo real para outros sistemas de marketing e IA.

3. Governança e Qualidade de Dados como Base da Confiança

Isso é inegociável.

Dados de baixa qualidade ou imprecisos levarão a um desempenho ruim do modelo de IA, gerando recomendações incorretas e experiências frustrantes para o cliente.

Uma governança de dados robusta também mitiga riscos legais, como violações da LGPD.

4. Infraestrutura em Nuvem e Acessibilidade

Uma arquitetura de dados moderna, baseada em nuvem, é um pré-requisito para aplicações GenAI, fornecendo a escala, flexibilidade e poder computacional necessários para armazenar e processar vastos volumes de dados, bem como acessar ferramentas e serviços de IA de ponta.

Indicadores-Chave de Desempenho (KPIs) para CMOs

O sucesso nesta área pode ser medido por métricas como a porcentagem de dados de clientes unificados, tempo para integrar novas fontes de dados, conformidade com a LGPD, um índice de qualidade de dados, redução de erros nos outputs da IA, velocidade de lançamento de campanhas personalizadas, e adoção de ferramentas de dados pela equipe.

A Agenda do C-Level para a Nova Era da Descoberta

O cenário em evolução demonstra uma convergência inevitável: a disrupção na busca orgânica que exige uma transição para o GEO, e as oportunidades exponenciais no engajamento do cliente impulsionadas pela hiperpersonalização em escala.

Ambas são inteiramente dependentes de uma arquitetura de dados moderna, unificada e "Gen AI-Ready".

Esta é uma transformação fundamental do negócio que deve ser liderada pelo C-suite, com o CMO no centro.

Seu Plano de 90 Dias para Liderar a Transformação:

Semanas 1-4: Auditoria de Percepção e Fundamentos

• Mapeie seu "Share of Model": Realize uma auditoria imediata da percepção da sua marca pelos principais LLMs usando ferramentas especializadas (ex: ShareofModel.ai) ou testes manuais sistemáticos.
• Audite seus Fundamentos de GEO: Avalie internamente a maturidade da sua estratégia de conteúdo sob a ótica da IA, analisando os sinais de E-E-A-T, a cobertura de dados estruturados e a qualidade do seu perfil de backlinks.

Semanas 5-8: Mapeamento e Estratégia de Dados

• Inicie um Mapeamento de Dados Primários: Crie uma força-tarefa multifuncional para identificar e catalogar todas as fontes de dados primários existentes em sua organização.
• Avalie sua Maturidade em CDP: Se você não possui uma Customer Data Platform, comece a avaliar fornecedores. Se já possui, audite sua eficácia na unificação de dados e no fornecimento de sistemas de IA em tempo real.

Semanas 9-12: Ação e Pilotagem

• Lance um Piloto de Hiperpersonalização: Escolha um segmento de clientes de alto valor ou uma jornada específica (ex: recuperação de carrinho abandonado) e lance um projeto piloto usando GenAI para hiperpersonalização (ex: conteúdo de e-mail dinâmico, landing pages personalizadas).
• Defina a Governança de IA: Estabeleça um comitê de governança de IA para criar diretrizes claras para o uso responsável e ético da IA, abordando privacidade, precisão e vieses algorítmicos.

A era da IA generativa é sobre aumentar nossa inteligência coletiva.

As marcas que prosperarem irão forjar uma simbiose estratégica entre dados primários de alta qualidade, capacidades de processamento da IA e a insubstituível criatividade humana.

A arquitetura da descoberta do consumidor mudou irrevogavelmente.

A hora de construir sua nova fundação é agora.

Neste novo cenário de descoberta liderado por IA generativa, sua marca precisa ir além da visibilidade nos buscadores, ela precisa ser citada, confiável e influente nas respostas dos modelos de linguagem.

Para isso, é essencial contar com uma estratégia sólida, baseada em dados de qualidade, arquitetura moderna e otimização contínua.

Fale com os especialistas da DP6 e descubra como preparar sua marca para os desafios dessa nova era. Vamos juntos construir a fundação que vai garantir sua relevância e performance no ecossistema digital impulsionado por IA.