🧐 O clique morreu. A influência, não.
Durante mais de duas décadas, medir o desempenho de uma busca era relativamente simples: alguém pesquisava, encontrava um link, clicava e chegava ao site da empresa. A IA está desmontando essa sequência.
Em vez de apresentar uma lista de páginas, ferramentas como ChatGPT, Gemini e Google AI Overviews podem reunir as informações, comparar alternativas e entregar uma resposta pronta. Com agentes de IA, o usuário pode até concluir uma tarefa sem visitar os sites envolvidos. É o chamado problema do zero-click: a marca pode influenciar uma decisão sem receber um único clique que comprove sua participação.
Isso não significa que o Google tradicional perdeu importância. Ele continua sendo um dos maiores canais de descoberta e aquisição da internet. A diferença é que agora divide espaço com duas novas camadas:
as redes sociais, onde produtos são descobertos em feeds, vídeos e recomendações de influenciadores;
as interfaces de IA, onde as pessoas pesquisam conversando e podem delegar decisões ou tarefas a agentes.
O resultado é uma jornada muito mais fragmentada. Alguém pode descobrir uma empresa no TikTok, pesquisar sobre ela no ChatGPT, comparar opções no Google e comprar diretamente em um marketplace. Descobrir qual canal realmente provocou a venda fica bem mais difícil.
Quando o clique desaparece, a atribuição também quebra
No SEO tradicional, ferramentas como Google Search Console ajudam a acompanhar palavras-chave, impressões, posições e cliques. Nas plataformas de IA, essa quantidade de dados ainda não existe. Uma marca pode aparecer com frequência nas respostas do ChatGPT, ser recomendada pelo Gemini ou servir como fonte para uma AI Overview. Mas essas exposições nem sempre geram uma visita direta ao site.
Isso aproxima a mensuração da busca por IA daquela usada em branding, relações públicas e redes sociais. Em vez de atribuir cada venda a um clique específico, as empresas precisarão combinar sinais diferentes e recorrer a experimentos para descobrir se o aumento de visibilidade realmente está produzindo resultados. Em outras palavras: a influência continua existindo, mas o recibo digital desaparece.
Um novo funil para medir a busca por IA
O autor propõe organizar a mensuração em três camadas:
1. Descoberta: a IA consegue encontrar e compreender o conteúdo da empresa? Isso envolve acompanhar o acesso de crawlers e agentes, garantir que as informações estejam bem estruturadas e manter os fundamentos de SEO em ordem. Afinal, mecanismos tradicionais de busca e páginas disponíveis na web continuam alimentando muitas respostas geradas por IA.
2. Visibilidade: quando a IA responde, a marca aparece? Aqui entram indicadores como:
frequência de menções;
presença em AI Overviews;
quantidade de citações e links;
posição da marca dentro das respostas;
participação em relação aos concorrentes;
contexto e sentimento das recomendações.
Não basta ser encontrado pela IA. É preciso entender se a empresa está sendo apresentada como referência, alternativa secundária ou simplesmente ignorada.
3. Aquisição: essa presença está produzindo resultados para o negócio? Essa é a parte mais difícil. Como boa parte da influência não gera um clique identificável, as empresas precisam observar também:
crescimento das buscas pelo nome da marca;
aumento do tráfego direto;
acessos orgânicos a páginas de produtos;
visitas a páginas da marca em varejistas;
leads, vendas e novos clientes;
diferenças entre regiões, períodos ou categorias com maior e menor visibilidade nas IAs.
O SEO não morreu. A régua é que ficou maior
A principal consequência dessa mudança é que empresas não poderão avaliar sua presença na IA olhando apenas para tráfego de referência. Um relatório pode mostrar poucos acessos vindos do ChatGPT e, ainda assim, esconder uma influência importante sobre milhares de decisões. Se o usuário recebeu a recomendação, memorizou a marca e depois entrou diretamente no site ou pesquisou seu nome no Google, a plataforma de IA dificilmente receberá o crédito.
A busca, portanto, está deixando de ser apenas um canal de aquisição facilmente rastreável e ganhando características de construção de marca. Ainda não existem padrões consolidados para medir essa nova realidade. Mas o princípio central permanece familiar: entender o que as pessoas procuram, produzir informações realmente úteis e conquistar presença nos lugares em que elas tomam decisões. A grande mudança é que, agora, ser escolhido pode importar mais do que ser clicado.
🔍 Quem colocou essa marca na sua cabeça?
O primeiro texto explica as dificuldades de mensurar a parte invisível da nova jornada fragmentada do usuário. Já neste paper, os pesquisadores conectaram, com consentimento dos participantes, conversas realizadas no ChatGPT, Claude e Gemini ao comportamento posterior dessas mesmas pessoas na web. Depois que uma marca aparecia em uma resposta, eles acompanhavam por sete dias se o usuário:
pesquisava o nome da empresa no Google;
visitava o site oficial;
acessava uma página da marca em algum varejista.
O objetivo era descobrir se a recomendação da IA produzia algum movimento observável, mesmo sem um clique direto na resposta.
A recomendação da IA mudou o comportamento
Entre pessoas que não haviam demonstrado interesse recente naquela marca, uma recomendação foi seguida por um aumento de:
4,3 pontos percentuais nas buscas pelo nome da marca;
2,4 pontos nas visitas ao site oficial;
1 ponto nas visitas a páginas da marca em varejistas.
A IA abastece o Google
O achado mais interessante está no caminho percorrido. Os usuários raramente chegavam ao destino clicando diretamente em um link apresentado pelo assistente. O percurso mais comum era:
recomendação da IA → busca pela marca → site oficial ou varejista
Como funciona na prática
Alguém pede ao ChatGPT "preciso de um relógio de corrida bom até R$ 2 mil". A IA sugere Garmin, Coros, Polar — e a sua marca, que a pessoa nunca tinha ouvido falar. Dias depois, ela te busca no Google e cai na sua página de produto. No seu analytics, isso vira tráfego orgânico ou direto. A IA, que foi quem realmente te apresentou, fica invisível.
Isso revela que o problema é maior do que o zero-click. As IAs podem tanto eliminar visitas ao responder diretamente quanto criar visitas que acabam atribuídas ao canal errado. Parte do crescimento de buscas de marca, tráfego direto e acessos orgânicos pode estar sendo estimulada por conversas que as empresas não conseguem observar.
Duas conclusões merecem atenção
Ser recomendado vale mais do que apenas ser mencionado. Citar uma marca de passagem ("assista na Netflix") é diferente de indicá-la como a melhor opção — as recomendações tiveram efeito de duas a três vezes maior. Isso mostra que acompanhar apenas o número de aparições é insuficiente. Uma estratégia de mensuração mais madura precisa avaliar:
se a marca foi recomendada ou apenas citada;
para qual necessidade ela apareceu;
quais características foram associadas a ela;
se o posicionamento foi positivo, neutro ou cauteloso;
quais concorrentes apareceram na mesma resposta.
A quantidade de menções mede presença. O contexto ajuda a medir influência.
Presença importa mais do que a posição. No Google, o primeiro lugar faz enorme diferença. Aqui, ser a primeira, segunda ou terceira marca citada gerou efeitos parecidos. A disputa, por enquanto, não é pelo "primeiro link azul" — é por entrar na resposta. Isso pode mudar quando essas interfaces incorporarem mais rankings, anúncios e botões de compra.
Vale a ressalva: o estudo é observacional, não acompanha transações e ainda não passou por revisão por pares, mas reforça uma conclusão importante:
O tráfego diretamente identificado como vindo das IAs representa apenas a parte visível de sua influência. A parte invisível pode estar aparecendo nos relatórios como busca de marca, acesso direto, tráfego orgânico ou visita a um marketplace.
👨💼 Você pode terceirizar o trabalho, não o aprendizado
Satya Nadella publicou uma reflexão interessante sobre o futuro das empresas na era da IA. Para ele, a principal vantagem competitiva não estará em escolher o modelo mais poderoso, mas em construir um sistema no qual pessoas e IA aprendam continuamente uma com a outra. Parece filosófico, mas é uma tese de negócios. Nadella propõe que toda empresa agora terá dois tipos de capital:
O capital humano — o de sempre: conhecimento, julgamento, relacionamentos, a capacidade das pessoas de enxergar os padrões que importam.
E um novo, o capital-token: a capacidade de IA que a empresa constrói e possui.
O novo patrimônio das empresas
Cada interação com a IA deveria ajudar a empresa a trabalhar melhor na próxima vez. Processos, decisões, resultados e correções viram sinais que alimentam o sistema.
Com o tempo, isso cria um ciclo:
As pessoas compartilham seu conhecimento com a IA.
A IA ajuda a executar e aprimorar o trabalho.
Os resultados geram novos aprendizados.
Esse aprendizado volta para pessoas e sistemas.
Nadella chama isso de uma espécie de máquina de subir a montanha: cada melhoria facilita a próxima. Esse ciclo de aprendizado passa a ser um dos principais ativos da empresa. O teste mais importante é simples: se você trocar o modelo de IA amanhã, continua com tudo que ele já aprendeu sobre o seu negócio? Se a resposta é não, você nunca foi dono — estava alugando inteligência dos outros. A expertise tem que morar num sistema seu, não dentro do modelo da vez.
Você pode terceirizar o trabalho, mas não o aprendizado
A frase que melhor resume o argumento é: uma empresa pode delegar uma tarefa, ou até um emprego, mas nunca pode terceirizar seu aprendizado.
O risco é permitir que alguns poucos modelos absorvam o conhecimento de milhares de organizações e transformem aquilo que as diferenciava em uma commodity. Nesse cenário, as empresas pagariam pela IA, forneceriam os dados e a experiência, mas o valor ficaria concentrado nos donos dos modelos.
Para Nadella, isso seria economicamente e politicamente insustentável, parecido com a primeira fase da globalização: os indicadores gerais poderiam até crescer, enquanto setores e comunidades inteiras perderiam capacidade produtiva.
Por isso, o futuro não deveria ser construído apenas ao redor de modelos de fronteira, mas de um ecossistema de fronteira. Um ambiente no qual empresas, setores e países consigam controlar seus próprios ciclos de aprendizado e transformar conhecimento institucional em vantagem competitiva.
A tese faz sentido, e todo mundo que constrói com IA deveria internalizar a ideia dos dois capitais: o humano, que define o rumo, e o capital-token, que a empresa acumula e possui. É um jeito útil de pensar o futuro do trabalho. Logicamente, como não poderia deixar de ser, a tese está 100% alinhada com o que a Microsoft tem pra vender: o Azure pra hospedar, os novos modelos MAI que ela acabou de lançar, e o Frontier Tuning pra você construir seu ciclo de aprendizado. A reflexão sobre o futuro da firma vem com a firma toda já montada do outro lado do balcão.
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