Uma ideia que pode soar radical, mas que na verdade é o jeito certo de se pensar: a experiência de busca, como um todo, é muito melhor com a IA. 

E isso pode ser qualquer IA. O AI Overviews do Google, mesmo retirando tráfego de marcas, é a melhor forma de ter respostas rápidas na internet. 

Perguntar para o ChatGPT é muito melhor do que digitar no Google, entrar em um site, ler a resposta e sair. 

E isso por vários motivos. A usabilidade é melhor nas IAs, são menos cliques e, ao invés de você precisar ler todos os resultados, a própria IA lê. 

No texto de hoje, vamos conversar melhor sobre isso, e entender o que nós, como profissionais de marketing, podemos fazer para melhorar nosso posicionamento nas IAs. 

E muito mais do que isso: precisamos entender em que pé está o comportamento de busca dos consumidores, para nos adaptarmos a ele. 

Inclusive, vamos começar com isso. Tudo pronto por aí? 

O novo comportamento de busca: entendendo o que o usuário quer 

Recentemente, a Search Engine Land fez um post sobre a recorrência histórica nas buscas, tentando entender o caminho que as pesquisas seguiram desde o início da search até hoje, com a IA. 

➡️ Leia mais: As 10 melhores inteligências artificiais para pesquisa de mercado

O que o site percebeu é algo que os profissionais de marketing já “meio que” sabem, mas é bom estruturar para entender melhor o momento que estamos. 

A análise semi-histórica (porque ainda está acontecendo) denota um comportamento que vai da complexidade para a simplicidade, e de volta à complexidade. 

Um esquema rápido para ilustrar: 

• Início do Google: priorização por buscas a partir da palavra-chave. A ideia era buscar palavras-chave, analisar resultados e ir aumentando a complexidade das buscas seguindo os resultados da SERP;

• Familiarização com o Google: sistematização da pesquisa com palavras-chave. Nessa época, power users encontravam hacks de pesquisa, como pesquisar a ocorrência de várias palavras-chave em um resultado usando o símbolo de + e as aspas;
  
  
• Google como único recurso: na era de ouro do “dá um Google aí”, as pesquisas deixaram a simplicidade da pesquisa por palavras-chave simples de lado, e os usuários começaram a perguntar para o Google. Isso trouxe um grande boom no SEO, que passou a usar palavras chave de cauda-longa e ter muito êxito; 

• Prompts conversacionais com IA: agora, com o surgimento da IA, estamos em um momento complexo sem precedentes — os usuários não buscam só por palavras-chave, nem fazem perguntas simples, optando por conversar diretamente com a IA. 

Vamos pensar em alguns exemplos para ilustrar melhor cada um desses pontos? Pensando no Jorge, que quer saber tudo sobre o poliéster nas roupas que ele vai comprar: 

Início do Google – palavras-chave secas

Jorge não tem intimidade nenhuma com a search. Ele só digita “poliéster roupa” e clica no que aparece.

Vai lendo resultados crus, muitas vezes páginas técnicas ou até irrelevantes.

A complexidade aparece porque ele mesmo precisa combinar termos manualmente: “poliéster roupa lavagem”, “poliéster tecido vantagens”, “poliéster camisa conforto”.

Familiarização com o Google – gramática da pesquisa

Agora Jorge já sabe dos truques. Ele pesquisa "poliéster" +lavagem +roupas esportivas, ou então coloca site:.org poliéster impacto ambiental.

Ele entra no modo hacker da busca, aproveitando operadores para refinar.

Ainda depende da SERP, mas sente que tem mais controle sobre o que aparece e começa a confiar no próprio “vocabulário da pesquisa”.

Google como recurso confiável – era da pergunta

Chega o boom do SEO. Jorge já digita em formato de pergunta: “O que é poliéster nas roupas de academia?”.

Ele encontra blogs bem otimizados, artigos de moda e até guias de lavanderia que respondem de forma direta.

É o auge da cauda longa: ele não busca só “poliéster”, mas “poliéster encolhe na máquina de lavar?”, “roupa de poliéster dá mau cheiro?”, “poliéster esquenta no verão?”.

Prompts conversacionais com IA – a era do diálogo

Hoje Jorge não quer mais link. Ele abre um chat de IA e pergunta:

“Explica se poliéster é bom ou ruim pra roupa de corrida. Quero entender impacto no suor, durabilidade e se dá cheiro.”

Logo depois emenda: “Me dá opções de tecidos melhores que poliéster para verão, com preço acessível no Brasil.”

A resposta vem já interpretada, comparativa e contextualizada — muito além do que a SERP conseguiria oferecer sozinha.

Entendemos esse ponto, então? No momento em que estamos, a search nunca esteve tão complexa, e é esperado que ela fique ainda mais. 

Ainda é difícil saber como exatamente ela será nos próximos anos, mas já conseguimos ter uma ótima ideia de como a pesquisa está acontecendo hoje em diversos segmentos. 

Vamos conversar melhor sobre isso agora: 

Como a pesquisa por IA acontece em diferentes segmentos

Entendemos então que a pesquisa por IA é mais contextual e conversacional, certo? 

Mas agora também precisamos entender mais sobre como essa pesquisa conversacional acontece em diferentes segmentos. 

A experiência de busca com a IA envolve várias questões que vale muito a pena conversar. Mas muito acaba ficando oculto para nós, profissionais de marketing. 

O que precisamos entender é nosso cliente, acima de tudo. Entender como ele pesquisa passou a ser um ponto muito mais fundamental do que era antes. 

Antes, o Google centralizava a busca, e a busca ocorria por palavras-chave simples de encontrar previamente através do Google Keyword Planner. 

Agora, com a pesquisa conversacional, isso muda bastante. Mas já existem alguns estudos e dados que buscam entender como essa conversa acontece. Separamos tudo logo abaixo, acompanhe: 

Pesquisa em e-commerces

A busca por IA em e-commerces já não é só sobre produto + preço. O consumidor chega com perguntas muito mais amplas e cheias de contexto. Em vez de digitar “tênis de corrida masculino 42”, ele pede algo como “me sugira tênis para corrida em asfalto, que tenha boa durabilidade e custe menos de 400 reais no Brasil”.

Isso muda completamente a lógica de exibição. O funil não começa mais em categorias, filtros ou banners — ele se inicia em uma recomendação direta. 

IA integra análise de reviews, preço médio, descrição técnica e até avaliação de reputação da loja. Para o marketing, isso significa que conteúdo rico (descrições, tabelas, dados estruturados) é essencial, já que será lido e sintetizado antes mesmo de o cliente entrar no site.

Pesquisa em lojas físicas

Mesmo quando o consumidor vai até uma loja física, a pesquisa por IA antecede a visita. 

Ele pergunta para a IA qual a melhor marca de colchão ortopédico na sua cidade, quais farmácias estão com remédio X em estoque ou quais supermercados oferecem o melhor custo-benefício em hortifrúti.

Aqui, a IA cruza dados locais — avaliações, cadastros de Google Maps, marketplaces — para recomendar uma experiência offline. 

Isso torna ainda mais importante a presença digital de negócios físicos, porque se o dado não estiver online, ele simplesmente não existe para o algoritmo que dá a resposta.

Pesquisa em produtos digitais

Empresas como Leadster, Resultados Digitais ou plataformas SaaS vivem uma transformação ainda mais aguda. 

Antes, bastava otimizar conteúdos para ranquear em cauda longa: “melhor plataforma de automação de marketing”. Agora, o usuário pede comparações completas: “Qual a diferença entre RD Station e Leadster em preço, integrações e facilidade de uso?”.

A resposta vem em forma de síntese, não de lista de links. Isso exige clareza de posicionamento, presença em múltiplas fontes e dados de produto públicos e consistentes. O marketing deixa de disputar só cliques e começa a disputar a narrativa que a IA entrega ao usuário.

Pesquisa em serviços locais

Serviços locais (restaurantes, clínicas, academias, pet shops) são impactados diretamente. O usuário não pergunta mais “pizzaria em Belo Horizonte”. Ele pergunta “pizzaria com entrega rápida e boas avaliações perto de mim, aberta agora”.

A IA faz o filtro imediato e retorna duas ou três opções. 

O marketing local precisa ser muito mais granular: presença em diretórios, fotos atualizadas, informações de horário, avaliações bem respondidas. 

O jogo passa a ser garantir que a IA tenha material confiável para indicar, e isso depende de consistência em todos os pontos digitais.

➡️ Leia também: Como fazer SEO local: guia rápido e prático

Pesquisa em serviços de abrangência nacional

Já para serviços com atuação em todo o Brasil — marketing digital, escritórios de contabilidade, consultorias — a pesquisa conversacional coloca em pauta diferenciação real. 

O usuário não pergunta apenas “empresa de marketing digital”. Ele pede: “qual agência no Brasil oferece gestão de tráfego pago, integrações de CRM e tem histórico com e-commerces de moda?”.

Ou seja, a IA retorna uma shortlist mais qualificada. Isso muda a estratégia de marketing: mais estudos de caso publicados, mais dados verificáveis, mais menções de clientes e setores atendidos. 

A autoridade se constrói em cada detalhe disponível publicamente, porque é exatamente isso que alimenta a resposta da IA.

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A experiência de busca está mudando muito rápido. Rápido até demais, algumas pessoas diriam. 

Mas é importante entender que ela é melhor para o usuário. E sendo assim, ela vai continuar existindo por muito tempo. Aliás, é bem provável que ela seja o novo padrão. 

Se você está em uma situação de queda no seu tráfego orgânico, não se preocupe: temos um texto inteiro aqui no blog com alternativas para te ajudar a virar o jogo. Clique no link e saiba mais! 

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