A pesquisa AI virou o jogo do tráfego orgânico de cabeça para baixo
Imagine perder 140 milhões de visitas em um único ano sem mudar nada no seu produto, no seu serviço ou na qualidade do que você oferece. Foi exatamente isso que aconteceu com a HubSpot, uma das maiores plataformas de marketing e vendas do mundo. O culpado não foi um erro de estratégia, nem uma crise de reputação. Foi a inteligência artificial mudando silenciosamente a forma como as pessoas buscam informação na internet.
Hoje, em vez de digitar algumas palavras no Google e clicar em links, uma parcela crescente de usuários simplesmente pergunta para uma IA e recebe a resposta ali mesmo, sem precisar visitar nenhum site. Isso está transformando não só as métricas de acesso, mas toda a lógica de visibilidade digital das empresas. E o ponto central dessa transformação é uma pergunta que cada vez mais times de marketing, conteúdo e tecnologia estão se fazendo: como aparecer nas respostas que os modelos de linguagem grande entregam para os usuários?
Kipp Bodnar, diretor de marketing da HubSpot, resumiu bem o tamanho da mudança: antigamente ele buscava informações na web e precisava rolar por 10, 20, 30 links até encontrar algo útil. Agora, as pessoas têm acesso a toda a inteligência do mundo de forma instantânea, e a maneira como encontram informações e tomam decisões é radicalmente diferente. Esse artigo conta o que está acontecendo, com casos reais de empresas que já estão na linha de frente dessa mudança, e o que elas descobriram pelo caminho. 🚀
O que mudou de verdade com a pesquisa AI
Durante anos, a lógica do tráfego orgânico foi relativamente previsível: você produzia conteúdo relevante, otimizava para palavras-chave, conquistava posições no Google e recebia visitas. Esse ciclo funcionou muito bem por mais de duas décadas. Mas os modelos de linguagem grande, como o ChatGPT, o Gemini, o Claude e o Perplexity, mudaram o comportamento do usuário de uma forma que os times de SEO ainda estão tentando entender completamente.
A mudança não é pequena. É estrutural. Quando alguém pergunta para uma IA qual é o melhor CRM para pequenas empresas, ela não devolve dez links azuis para o usuário escolher. Ela entrega uma resposta direta, com contexto, comparações e até recomendações. O site que poderia ter sido visitado simplesmente não aparece na jornada do usuário.
Esse novo comportamento tem um nome que está ganhando força nos debates de marketing digital: zero-click search, ou busca sem clique. O conceito não é novo, mas a pesquisa AI turbinou esse fenômeno de uma maneira que nenhuma atualização de algoritmo do Google tinha feito antes. Segundo Bodnar, a taxa de cliques para buscas que exibem AI overviews — aquelas respostas geradas por IA que aparecem no topo dos resultados do Google — é entre 60% a 70% menor do que a taxa de buscas tradicionais. Isso é um número brutal para qualquer empresa que depende de tráfego orgânico.
A diferença em relação ao passado é que agora não é só uma caixa de resposta rápida no topo da página. É uma experiência completa de conversa, capaz de responder perguntas complexas, fazer comparações e oferecer sínteses que antes exigiriam visitar vários sites diferentes. Para o usuário, é uma comodidade enorme. Para as empresas que dependem de tráfego orgânico para gerar leads e receita, é um alerta vermelho piscando na dashboard.
No caso da HubSpot, a queda de tráfego veio de várias frentes ao mesmo tempo. Os motores de busca ajustaram seus algoritmos para combater o chamado AI slop — conteúdo de baixa qualidade gerado por IA — o que tornou ainda mais importante que um site fosse reconhecido como referência em um tema central. Ao mesmo tempo, os próprios usuários começaram a migrar dos buscadores para ferramentas de IA como ChatGPT, criando um fluxo paralelo de busca por informação que simplesmente não passa pelos sites tradicionais.
AEO: a nova disciplina que todo time de marketing precisa conhecer
Diante desse cenário, surgiu uma disciplina que está ganhando espaço rápido: a Answer Engine Optimisation, ou AEO. Também chamada por alguns de Generative Engine Optimisation (GEO), ela é voltada para ajudar sites a aparecerem bem nas respostas de ferramentas de IA, incluindo AI overviews dos buscadores e assistentes como o ChatGPT.
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A AEO não substitui o SEO tradicional. As duas disciplinas estão sendo usadas em conjunto por muitas empresas. Mas a AEO exige uma mudança de mentalidade significativa. Em uma busca tradicional no Google, a pessoa digita em média de quatro a seis palavras. Em uma busca usando IA, segundo Bodnar, a média é de 40 a 60 palavras. É uma ordem de magnitude a mais em termos de especificidade.
Isso muda completamente a forma como o conteúdo precisa ser pensado. Bodnar dá um exemplo prático: imagine uma empresa que aluga motorhomes na Nova Zelândia. Em uma busca por IA, alguém pode pedir um plano completo de férias para uma família de cinco pessoas, incluindo oportunidades de ver um animal favorito. Para ser citada nessa resposta, a empresa de motorhomes precisaria ter publicado algo como um artigo sobre os animais mais populares para crianças verem na Nova Zelândia. E esse conteúdo precisa ser escrito em linguagem natural, que combine com o tipo de pergunta que as pessoas realmente fazem.
A HubSpot aplicou essa lógica internamente e reestruturou seu próprio conteúdo. Antes, a empresa tinha artigos longos explicando seus produtos e como todas as funcionalidades se conectavam. Esse formato perdeu relevância agora que a IA pode fornecer essas explicações sozinha. A nova estrutura usa blocos menores de conteúdo, fáceis de serem extraídos por ferramentas de IA. Se alguém pergunta sobre a funcionalidade de gestão de contatos, por exemplo, a IA consegue localizar e usar aquele pedaço específico de informação sem precisar processar um artigo de três mil palavras.
Os resultados já estão aparecendo. A IA agora entrega entre 7% e 12% dos visitantes do site da HubSpot na maioria dos meses. E Bodnar acredita que esse canal vai se tornar ainda mais relevante, inclusive de formas indiretas: pessoas que descobrem a marca por meio de respostas de LLMs acabam acessando o site diretamente depois, inflando as métricas de tráfego direto sem que a empresa consiga rastrear a origem exata. Como ele diz, as pessoas são influenciadas pelas respostas dos LLMs e depois tomam ação por outros caminhos.
Pequenas empresas também estão entrando no jogo
Não são só as gigantes de tecnologia que estão sentindo e reagindo a essa mudança. A Spice Kitchen, uma empresa que vende kits de especiarias como presente, é um exemplo de como negócios menores podem se adaptar de forma criativa.
Ann Lowe, responsável por relações públicas e comunicação da Spice Kitchen, resumiu a situação de forma direta: para sobreviver, você precisa se adaptar. A empresa está construindo o que os especialistas chamam de cluster de conteúdo — uma subseção dedicada do site sobre a história do comércio de especiarias. O objetivo é demonstrar autoridade sobre o tema de forma que os bots de pesquisa por IA reconheçam aquele conteúdo como uma fonte confiável.
O mais interessante é que essa seção não tem cara de loja. Segundo Lowe, ela se parece mais com um curso de treinamento. É conteúdo voltado para pessoas que estão pesquisando o tema, mas que ao longo do caminho acabam descobrindo a marca. É uma estratégia de atração que difere da abordagem tradicional de e-commerce, onde o foco sempre esteve em otimizar a página de produto para capturar o consumidor no momento exato da compra.
Nathan Pearson, cofundador da agência Lumos Digital que trabalha com a Spice Kitchen, explicou essa mudança de foco: historicamente, a otimização era direcionada para a página de produto, capturando o consumidor quando ele já estava pronto para comprar. Agora, o foco está se deslocando para a fase de pesquisa e decisão, e quem vencer nesse ponto tem uma vantagem enorme.
Pearson também recomenda que empresas publiquem guias de compra detalhados. Se você tem um guia dos melhores tênis para corrida de longa distância, por exemplo, precisa listar todos os produtos e indicar um vencedor claro. A IA adora esse tipo de estrutura porque facilita a extração de uma recomendação objetiva para entregar ao usuário.
Andy Lochtie, também cofundador da Lumos Digital, complementa destacando a importância dos indicadores de expertise, autoridade e confiança. Na prática, isso inclui ter muitos links de outros sites confiáveis apontando para o seu, linkar para sites de alta qualidade nas suas próprias páginas, e manter políticas de conteúdo transparentes junto com biografias dos autores para reforçar a credibilidade. Esses sinais são lidos tanto por buscadores tradicionais quanto por modelos de linguagem que vasculham a web em busca de fontes confiáveis.
O caso da MKM Building Supplies: quando a IA tira o clique mas traz o cliente
Outro caso que ilustra bem essa transformação é o da MKM Building Supplies, uma rede britânica de materiais de construção que vende tanto para profissionais quanto para o público final. Andy Pickup, diretor digital da empresa, percebeu que menos pessoas estavam visitando o site porque as respostas que precisavam já estavam sendo entregues diretamente por modelos de IA.
Um exemplo simples: alguém que antes visitaria o blog da MKM para aprender como instalar grama artificial agora recebe essa informação completa em uma conversa com o ChatGPT, sem nunca precisar abrir o navegador. Se essa tendência continuasse sem nenhuma reação, diz Pickup, o tráfego do site poderia encolher até praticamente desaparecer.
A resposta da empresa foi rápida. Pickup reconheceu que era essencial que a MKM fosse citada nas respostas dos modelos de IA. O objetivo era claro: quando as pessoas buscassem informações sobre projetos de construção e reforma, os modelos de linguagem precisavam referenciar a MKM e não seus concorrentes. Além de fortalecer a presença digital, essa estratégia também teria um efeito no mundo físico, ajudando a direcionar clientes para as lojas, onde a equipe poderia ajudá-los presencialmente com seus projetos.
Um dado que chamou bastante a atenção da equipe da MKM: apesar do Google ser o buscador dominante, o ChatGPT está enviando mais visitantes para o site da empresa do que a IA embutida do próprio Google. Pickup classificou isso como uma mudança sísmica na preferência dos usuários. As pessoas estão fazendo uma escolha consciente de não ir ao Google, mesmo com a IA integrada do buscador, e estão usando o ChatGPT diretamente.
A estratégia que Pickup adotou ele mesmo chamou de defensiva: criar blogs sobre os produtos mais vendidos, estruturados de uma forma que os modelos de IA consigam extrair informações facilmente. Ele comparou a abordagem ao SEO tradicional: posicionar a empresa como especialista em determinadas áreas e fornecer aos LLMs tudo o que precisam para entregar uma resposta completa e conclusiva.
Uma diferença importante que Pickup percebeu é que o conteúdo precisa evoluir. Não basta mais falar sobre um produto. É preciso explicar como aquele produto vai ajudar a resolver um problema real. Os buscadores tradicionais procuravam palavras-chave. Os modelos de IA precisam processar o significado da página com facilidade. Para atender a essa demanda, as novas páginas da MKM passaram a incluir:
- Resumos claros no topo do conteúdo
- Listas com marcadores para quebrar a informação em pedaços digeríveis
- Seções de perguntas frequentes (FAQ) que antecipam as dúvidas dos usuários
- Mapas do site atualizados nos bastidores para ajudar os bots de IA a navegar pelo conteúdo
Os resultados falam por si. No último ano, o tráfego da MKM vindo de ferramentas de IA saiu de praticamente zero para um percentual de dois dígitos e continua subindo. Mas o dado mais impressionante talvez seja outro: os visitantes vindos de IA compram mais do que os visitantes vindos de buscadores tradicionais. A teoria de Pickup é que esses clientes já chegam ao site com a informação que precisam, obtida na conversa com o LLM, o que lhes dá confiança para finalizar a compra.
O que os LLMs realmente valorizam no conteúdo
Entender como os modelos de linguagem grande escolhem as informações que vão compor suas respostas é o primeiro passo para qualquer estratégia que queira sobreviver nesse novo cenário. Diferente dos motores de busca tradicionais, que rastreiam e indexam páginas em tempo real com critérios técnicos bem documentados, os LLMs funcionam a partir de um treinamento massivo em grandes volumes de texto. Eles aprendem padrões de linguagem, contextos, associações entre conceitos e, no caso de modelos com acesso à internet, também consultam fontes externas para complementar as respostas.
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Isso significa que a presença de uma marca dentro das respostas de uma IA não depende apenas de estar bem ranqueado no Google. Depende de ter sido citado, referenciado e discutido em lugares que esses modelos consideraram relevantes durante o treinamento ou durante a busca em tempo real. Alguns padrões já ficaram claros para quem está monitorando esse comportamento de perto:
- Conteúdos que respondem perguntas de forma direta e objetiva tendem a ser mais citados
- Estrutura clara com títulos e subtítulos bem definidos facilita a extração de informações
- Dados originais, exemplos concretos e perspectivas únicas aumentam a relevância
- A presença da marca em múltiplos canais — como YouTube, podcasts, newsletters e fóruns especializados — amplia a probabilidade de associação nos modelos
Outro fator extremamente relevante é o que especialistas chamam de autoridade topical: a ideia de que um domínio ou uma marca que cobre consistentemente um determinado tema ao longo do tempo tende a ser reconhecido como referência tanto pelos buscadores quanto pelos modelos de linguagem. Isso reforça a importância de ter uma estratégia de conteúdo coesa, com um fio condutor temático claro, em vez de publicar sobre qualquer assunto que esteja em alta.
SEO não morreu, mas precisa de companhia
É importante deixar claro: o SEO tradicional não morreu. Ele continua sendo fundamental para a grande maioria dos sites. Mas ele precisa coexistir com essa nova camada de estratégia que a pesquisa AI impõe. Empresas que investirem exclusivamente em uma das duas disciplinas vão operar com metade da estratégia que o mercado exige. As que conseguirem integrar SEO e AEO de forma orgânica terão uma cobertura mais ampla e resiliente.
Um dos pontos mais importantes dessa nova abordagem é a profundidade das respostas. Os LLMs tendem a privilegiar conteúdos que cobrem um tema com mais completude, que antecipam dúvidas relacionadas e que apresentam perspectivas diferentes sobre o mesmo assunto. Isso significa que um artigo longo, bem escrito e com boa estrutura continua sendo valioso, mas ele precisa ir além do formato tradicional de SEO, que muitas vezes priorizava volume de palavras-chave em detrimento da qualidade real da informação. O conteúdo precisa ser genuinamente útil, porque os modelos são cada vez mais capazes de distinguir um texto que realmente explica algo de um texto que apenas faz parecer que explica.
O que vem pela frente
O cenário ainda está se formando, e ninguém tem todas as respostas. O que já dá para dizer com segurança é que o tráfego orgânico gerado por buscas tradicionais vai continuar sendo disputado, mas vai dividir cada vez mais espaço com um novo tipo de visibilidade: a presença nas respostas das IAs. Empresas que entenderem isso cedo e começarem a ajustar sua estratégia de otimização de conteúdo agora vão ter uma vantagem significativa quando essa transformação se consolidar de vez.
Os casos da HubSpot, da Spice Kitchen e da MKM Building Supplies mostram que não existe um tamanho único de empresa para essa adaptação. Desde gigantes de SaaS até pequenos vendedores de especiarias, a lógica é a mesma: entender como os modelos de linguagem grande funcionam, reestruturar o conteúdo para facilitar a extração de informações por IAs e construir autoridade real em temas específicos.
Não se trata de abandonar o SEO, mas de expandi-lo para um ecossistema mais amplo, onde os modelos de linguagem grande são uma das principais interfaces entre as marcas e os usuários. A competitividade empresarial no ambiente digital sempre dependeu da capacidade de se adaptar rápido. A chegada da pesquisa AI é mais um desses momentos de virada, talvez o mais significativo desde que o Google se tornou a porta de entrada padrão para a internet.
As empresas que encaram isso como uma ameaça tendem a travar. As que encaram como uma oportunidade de repensar como se comunicam, como distribuem seu conteúdo e como constroem autoridade no longo prazo têm tudo para transformar esse desafio em vantagem competitiva real. 💡
