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As referências do ChatGPT e LLM convertem pior do que a Pesquisa Google: estudo

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As referências do ChatGPT e LLM convertem pior do que a Pesquisa Google: estudo

O tráfego de referência do ChatGPT converte pior do que a pesquisa do Google, e-mail e links afiliados, perdendo tanto na taxa de conversão quanto na receita por sessão, de acordo com uma nova análise de 973 sites de comércio eletrônico.

Por que nos importamos. As plataformas de pesquisa de IA estão começando a encaminhar tráfego significativo para os varejistas – mas ainda não as vendas. Por enquanto, a pesquisa do Google (orgânica paga) ainda ganha em conversão e receita por sessão.

Pelos números. O conjunto de dados consistia em 12 meses (agosto de 2024 a julho de 2025), 973 sites de comércio eletrônico e receita combinada de US$ 20 bilhões.

  • O tráfego de referência do ChatGPT foi de aproximadamente 0,2% do total de sessões – aproximadamente 200 vezes menor do que o orgânico do Google.
  • >90% do tráfego de comércio eletrônico originado em LLM veio do ChatGPT (Perplexity, Gemini, Copilot, etc., foram insignificantes).
  • As taxas de conversão de afiliados (+86%) e de pesquisa orgânica (+13%) foram superiores às do ChatGPT; apenas redes sociais pagas converteram pior do que ChatGPT.
  • O ChatGPT ficou atrás da pesquisa paga e orgânica em termos de receita por sessão, mas superou as redes sociais pagas.
  • As referências do ChatGPT tiveram taxas de rejeição mais baixas do que a maioria dos canais, mas a pesquisa orgânica/paga ainda foi melhor na taxa de rejeição. A profundidade da sessão foi geralmente inferior à da maioria dos canais.

Linha de tendência. A taxa de conversão e a receita por sessão do ChatGPT melhoraram, enquanto o valor médio do pedido diminuiu.

  • As projeções do modelo sugeriram ganhos contínuos, mas nenhuma paridade com a pesquisa orgânica no próximo ano.

Entre as linhas. Os autores sugeriram que o atrito na fase inicial – confiança e comportamento de verificação – pode levar os compradores a confirmar noutro local antes de comprar, transferindo o crédito do último clique para os canais tradicionais.

Sim, mas. As descobertas refletem a atribuição do último clique e um canal emergente. Se o ChatGPT (e outros LLMs) remodelarem a jornada do cliente ou facilitarem a compra direta, seu impacto nas vendas poderá se tornar mais visível nos dados.

Resultado final. Apesar do entusiasmo, os dados sugerem que os assistentes de IA não atrapalharam a Pesquisa Google – e não o farão pelo menos no próximo ano. No entanto, a trajetória dos assistentes de IA é ascendente e para a direita. Agora é a hora de testar, aprender e iterar para estar pronto quando as compras do LLM amadurecerem.

Sobre a pesquisa. O estudo analisou 12 meses de dados primários do Google Analytics de 973 sites de comércio eletrônico, gerando US$ 20 bilhões em receita combinada. Os pesquisadores compararam mais de 50.000 transações conduzidas pelo ChatGPT com 164 milhões de canais digitais tradicionais, usando modelos de regressão que levaram em conta a dispersão de dados, efeitos do site e diferenças de dispositivos para avaliar conversão, valor do pedido e métricas de engajamento.

Estudos recentes ecoam o mesmo padrão. O tráfego LLM pode estar aumentando, mas é mais fraco em engajamento e conversão.

O documento de trabalho. Referências ChatGPT para sites de comércio eletrônico: os LLMs superam os canais tradicionais?

Vá mais fundo:


Search Engine Land é propriedade de Semrush. Continuamos comprometidos em fornecer cobertura de alta qualidade de tópicos de marketing. Salvo indicação em contrário, o conteúdo desta página foi escrito por um funcionário ou contratado remunerado da Semrush Inc.


Danny GoodwinDanny Goodwin

Danny Goodwin é Diretor Editorial da Search Engine Land & Search Marketing Expo – SMX. Ele ingressou no Search Engine Land em 2022 como editor sênior. Além de reportar as últimas notícias de marketing de busca, ele gerencia o programa SME (Subject Matter Expert) da Search Engine Land. Ele também ajuda a programar eventos SMX nos EUA. Goodwin tem editado e escrito sobre os últimos desenvolvimentos e tendências em pesquisa e marketing digital desde 2007. Anteriormente, foi editor executivo do Search Engine Journal (de 2017 a 2022), editor-chefe da Momentology (de 2014 a 2016) e editor do Search Engine Watch (de 2007 a 2014). Ele falou em muitas conferências de pesquisa e eventos virtuais importantes e sua experiência foi adquirida por uma ampla variedade de publicações e podcasts.

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