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Nas últimas duas décadas, os SEOs e os profissionais de marketing de conteúdo jogaram um jogo bastante previsível: otimizar para classificações, maximizar a participação de voz em relação aos concorrentes diretos, perseguir CTRs. Sucesso significou ganhar o clique e direcionar o tráfego de volta para seu site.
Esse modelo está desmoronando.
Em ambientes de descoberta orientados por IA, seu conteúdo não compete mais com outras marcas no sentido tradicional. Em vez de competir por atenção e atenção, agora você está competindo para aparecer na linguagem, nos exemplos e nas suposições que os sistemas de IA usam em suas respostas.
O primeiro passo é sobreviver ao processo de sumarização. Aqui estão algumas dicas sobre como escrever para o “ecossistema de ideias”.
Quando alguém faz uma pergunta a um sistema como ChatGPT, Perplexity ou AI Overviews do Google, o sistema constrói uma resposta reunida a partir de muitas fontes ao mesmo tempo. Seu conteúdo entra nesse sistema como matéria-prima e sai recomposto junto com outros insumos.
O que importa, então, é se alguma parte da mensagem da sua marca molda a resposta que o sistema gera. O auge do sucesso é causar tal impressão em um dos principais LLMs que você fazer ser citado pelo nome. Um segundo melhor resultado é ver sua terminologia ou lógica aparecer de forma consistente nas respostas geradas por IA, mesmo que sua marca não o faça.
Embora à primeira vista “sem atribuição” pareça um negócio injusto, ser citado pela IA, mesmo que tangencialmente, pode fazer a diferença em vários estágios do funil de vendas. Se a IA explicar repetidamente uma categoria usando sua lógica, os compradores poderão mais tarde:
Quando chega a hora de tomar uma decisão, essa familiaridade pode fazer com que seu produto ou serviço pareça a opção óbvia.
As ideias que sobrevivem à compressão tendem a funcionar como âncoras; eles dão ao sistema algo estável para se organizar. Os exemplos podem incluir um modelo claro para pensar sobre um problema ou um benchmark original que forneça ao sistema um ponto de referência. Conteúdo que apresenta estrutura ou, melhor ainda, dados novos e valiosos é uma vantagem. (Esta é uma das razões pelas quais estamos vendo um aumento no relatórios de benchmark de marca e pesquisas emblemáticas atualmente.)
O conteúdo genérico raramente oferece isso. Conselhos familiares e dicas amplamente repetidas ficam em segundo plano porque não mudam a forma como o sistema entende o tópico.
Uma posição fortemente argumentada, por outro lado, dá ao sistema algo para trabalhar com. Em vez de se misturar perfeitamente com todo o resto, ajuda a organizar outras entradas. É por isso que a linguagem original é importante – mas não como ornamentação. A terminologia distinta pode tornar uma ideia mais fácil de ser encontrada e revelada pela IA.
O conteúdo não pode mais ser tratado como um ativo que direciona tráfego; precisa funcionar como uma fonte de ideias duráveis que persistam em plataformas e camadas de resumo. Isso significa priorizar a clareza em vez da inteligência. Uma definição clara ou um dado original direto e convincente irá mais longe do que um título espirituoso.
Também significa investir em um enquadramento forte. Se você puder nomear um conceito, estruturá-lo e torná-lo fácil de reformular com precisão, você aumentará as chances de ele persistir.
Significa usar uma linguagem memorável: não jargões ou jargões, mas frases precisas e específicas que são difíceis de substituir por um equivalente genérico.
E significa reconhecer que o conteúdo seguro e orientado para o consenso é o mais vulnerável ao apagamento. Se o seu artigo diz o que todo mundo está dizendo, ele não contribui com nada distinto para o processo de compactação. Torna-se preenchimento.
Isso é desconfortável para marcas que construíram estratégias de conteúdo para evitar riscos. Mas num ambiente onde os sistemas de IA combinam dezenas de vozes numa só, a atitude mais arriscada é não ter nenhuma voz distinta.
A IA não se preocupa com o valor da marca como os leitores humanos. Um comentário do Reddit com um insight nítido pode superar um white paper sofisticado se o insight for mais distinto e mais fácil de compactar; um estudo acadêmico com descobertas claras pode ofuscar sua liderança inovadora se as descobertas forem mais específicas.
Isso nivela o campo de jogo em alguns aspectos, mas também eleva a fasquia.
Se a sua estratégia de conteúdo foi construída para o modelo antigo, agora é a hora de auditar. Aqui está uma série de perguntas a serem feitas ao avaliar o conteúdo existente e planejado para pesquisa de IA:
A persistência da ideia é a nova métrica. É hora de começar a medir isso.
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Isso significa que o SEO não importa mais?
O SEO ainda desempenha um papel, especialmente para sinais de descoberta e autoridade. Mas já não é suficiente por si só. Uma boa classificação não garante influência se suas ideias desaparecerem durante o resumo.
Como podemos saber se nossas ideias estão influenciando as respostas da IA?
Você não verá uma única métrica. Os sinais tendem a ser indiretos: linguagem recorrente em respostas geradas por IA, enquadramentos familiares que aparecem nas ferramentas ou clientes potenciais repetindo sua terminologia em conversas. A influência aparece ao longo do tempo, não nos painéis.
A atribuição de IA é realista para a maioria das marcas?
Depende da categoria e do papel que seu conteúdo desempenha na jornada de compra. A citação direta acontece, especialmente em pesquisas orientadas por produtos ou por comparação, mas é inconsistente e difícil de controlar. Para a maioria das marcas – especialmente aquelas que operam em categorias lotadas ou orientadas por conceitos – o objetivo mais confiável é a adoção de ideias. A atribuição deve ser tratada como uma vantagem e não como uma medida básica de sucesso.
Fonte: Link original
”Negócio desatualizado ele não está apenas perdendo dinheiro, mas está perdendo a chance de fazer a diferença ao mundo”
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