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Um estudo da BrightEdge descobriu que 68% das marcas de todos os setores estão mudando suas estratégias de busca para aproveitar a onda GEO.
É um número grande, mas não é surpreendente – você teria que ter vivido sob uma rocha por cerca de três anos (desde o lançamento do ChatGPT no final de 2022) para perder a corrente.
Ainda assim, muitos líderes de marketing B2B com quem falo não compreenderam totalmente a forma da oportunidade – o que a GEO pode fazer pelas suas marcas e onde fica aquém.
Não há dúvida de que a pesquisa de IA/GEO/LLMO – como quer que você a chame (ainda não há consenso) – é crítica para uma estratégia orgânica holística.
Mas apoiar-se demasiado neles expõe lacunas que os concorrentes podem explorar.
Este artigo descreve três limitações específicas da pesquisa de IA no marketing B2B e como compensá-las em sua abordagem orgânica geral:
Vamos dar uma olhada em cada um deles.
O marketing de busca tradicional – SEO ou PPC – não está configurado para trazer reconhecimento para novos produtos, setores ou soluções.
Sua natureza baseada na intenção depende de uma base de consciência pré-estabelecida.
A pesquisa de IA compartilha as mesmas limitações, mas há outra camada.
É mais lento indexar o conteúdo do que os mecanismos de pesquisa tradicionais (porque é necessário esperar que esses mecanismos o indexem primeiro).
Isso significa que o reconhecimento de novos produtos e soluções leva ainda mais tempo para aparecer nos resultados de pesquisa de IA.
Meu conselho é o mesmo da pesquisa tradicional: use uma estratégia de cavalo de Tróia que conecte seu novo produto ou serviço a um conjunto de consultas e temas existente e mais bem estabelecido.
Se você já criou consciência em torno de um termo relacionado, aproveite-o para redirecionar sutilmente a atenção. Plante novas sementes onde já existe consciência.
Vá mais fundo: 5 tipos de conteúdo B2B que os mecanismos de pesquisa de IA adoram
Ao contrário do comércio eletrônico, onde o caminho até a compra é mais curto e direto, a compra B2B requer informações contextuais em camadas.
Os profissionais de marketing precisam ajudar todos – desde um CFO até um coordenador de contas – a se sentirem confiantes em uma decisão de compra. Não é aqui que a pesquisa de IA se destaca.
Os modelos de pesquisa de IA são ótimos para problemas de agulha no palheiro – mas não problemas de palheiro.
Eles são excelentes em identificar uma resposta precisa escondida no ruído, como quando um proprietário quer saber como aproveitar o valor da casa sem refinanciar uma hipoteca de baixa taxa.
Um modelo de IA pode revelar rapidamente o tipo de produto certo sem forçar alguém a analisar resultados irrelevantes.
Onde estes modelos falham é em questões mais amplas ou mais estratégicas.
Por exemplo, “Qual é a melhor forma de modernizar meu armazém?”
O resultado muitas vezes parece vago ou genérico porque o modelo não consegue levar em conta o contexto único do tamanho, orçamento ou metas de uma empresa.
Resumindo, a pesquisa por IA pode encontrar a agulha, mas não pode projetar o palheiro.
As alucinações e a desinformação continuam a ser problemas constantes para o ChatGPT e os seus concorrentes – os modelos mais recentes ainda visam “melhorar a precisão”, o que significa que os profissionais de marketing devem encarar os resultados com cautela.
No B2B, onde a profundidade é importante, esse risco aumenta, deixando mais espaço para erros quando você tenta impressionar um comitê de compras multipartidário.
Crie e distribua conteúdo – white papers, guias do usuário, estudos de caso – que dê aos especialistas a profundidade necessária para se sentirem confiantes.
Eu uso a palavra “triangulação” com os clientes: antecipar e construir uma presença nos locais onde os usuários vão em busca de informações.
Isso inclui LLMs, mas também Google, Reddit, listagens do setor e, especialmente, mídia própria.
Aprofunde-se: O futuro da construção de autoridade B2B na era da pesquisa de IA
De acordo com AI Overviews, os resultados do Google são mais confiáveis do que os do ChatGPT:
E se isso lhe parece uma abordagem tendenciosa de uma propriedade do Google, bem, é aí que reside o problema: esses resultados podem não ser perfeitamente objetivos.
Esse sentimento geralmente se aplica a quase todas as pesquisas de IA, especialmente porque nem sempre cita suas fontes.
Como sugere a visão geral da IA acima, os resultados para, por exemplo, “dê-me uma lista dos principais fornecedores do setor” podem muito bem extrair informações dos fornecedores listados na resposta, o que reflete mais um bom GEO do que uma reputação conquistada como um fornecedor de topo.
Os usuários podem pedir ao LLM para citar fontes. Em resposta, eles receberão vários links que poderão acompanhar.
Mas esse comportamento vai contra o motivo pelo qual as pessoas usam LLMs: elas estão procurando uma resposta rápida e digerível, não um diretório de links para referência cruzada.
Isso não diminui a capacidade da pesquisa de IA de produzir um conjunto de considerações rápidas – e as pessoas estão absolutamente usando as ferramentas para solicitá-las.
Essas informações são perfeitamente organizadas e fáceis de ler. Mas carece de qualquer tipo de verificação e/ou prova social, o que deixa ao usuário e à marca importantes etapas suplementares.
Quando estou pesquisando ferramentas ou software para minha equipe, uso a pesquisa de IA para restringir as opções e depois recorro ao Google para pesquisar cada marca mais profundamente.
Procuro estudos de caso, casos de uso e análises, que são muito mais fáceis de encontrar em SERPs tradicionais do que em resultados de LLM.
Nossos dados para clientes B2B e SaaS mostram o mesmo comportamento.
Desde o lançamento do ChatGPT, a pesquisa de fundo de funil ainda depende de ativos como avaliações do Google, listagens do G2 ou Capterra e estudos de caso de marcas – e não de resultados de pesquisa de IA.
Os profissionais de marketing de marca devem pensar como os usuários: onde as pessoas irão para validação quando os LLMs falharem?
Trabalhe com sua equipe de vendas para entender como os clientes potenciais coletam informações.
Certifique-se de que sua mídia própria responda às perguntas que o ChatGPT não consegue responder e crie uma estratégia para avaliações e listagens de terceiros.
Sem essas peças, você vazará conversões entre o meio e a parte inferior do funil.
Aprofunde-se: como fazer marketing de conteúdo B2B da maneira certa (com 5 exemplos)
Não há nada fixo nos resultados de pesquisa de IA – os engenheiros de modelo podem eventualmente incorporar análises e classificações de terceiros.
Até que os LLMs possam espelhar os pontos fortes da pesquisa tradicional, a pesquisa de IA continuará a ter limitações fundamentais – aquelas que os profissionais de marketing B2B devem planejar em qualquer estratégia orgânica holística.
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