A inteligência artificial está mudando a forma como a web funciona. Mecanismos de busca, assistentes de voz e plataformas generativas estão alterando a forma como as pessoas encontram informações e tomam decisões.

A Internet não é mais construída apenas para visitantes humanos. As marcas operam agora num ambiente onde tanto as pessoas como os sistemas inteligentes interagem com o seu conteúdo, remodelando a forma como os websites são concebidos, encontrados e medidos.

Públicos duplos

A web moderna agora atende a dois públicos.

Os sites são projetados não apenas para que as pessoas leiam e naveguem, mas também para sistemas de IA que interpretam e agem com base nas informações em nome dos usuários. Essa mudança é tão significativa quanto a mudança para um design mobile-first.

As práticas tradicionais de pesquisa focadas na visibilidade das palavras-chave, na legibilidade humana e nas taxas de cliques estão se tornando menos eficazes. Resumos gerados por IA nos resultados de pesquisa, junto com ferramentas como ChatGPT, Perplexity e Gemini, exibem informações diretamente aos usuários, sem que eles visitem um site. Os dados de tráfego e engajamento do site estão se tornando medidas de sucesso menos confiáveis.

As marcas precisam de conteúdo que desempenhe duas funções. Deve fornecer valor e clareza aos visitantes humanos, ao mesmo tempo que deve ser estruturado de uma forma que possa ser compreendido e utilizado pelos sistemas de IA. Isto exige um novo pensamento em torno do design, da estrutura do conteúdo e da transparência dos dados.

Redefinindo a visibilidade

A visibilidade não se trata mais apenas de uma classificação elevada em uma página de resultados de pesquisa. Agora depende da frequência com que as informações de uma marca são citadas ou utilizadas pelos sistemas de IA.

Marcas com dados bem organizados, detalhes claros dos produtos e conteúdo que as máquinas podem interpretar têm maior probabilidade de aparecer em ambientes orientados por IA. Os sites devem utilizar estruturas modulares e estruturadas que separem o conteúdo do design, permitindo que os agentes de IA processem facilmente as informações.

O SEO moderno agora vai além da otimização técnica e backlinks. Inclui a preparação de dados para modelos de linguagem e assistentes de voz, feeds de produtos e conteúdo de perguntas frequentes para ajudar a tornar as informações da marca acessíveis tanto para pessoas quanto para máquinas.

As estratégias de conteúdo também precisam evoluir. As páginas devem ser escritas para responder diretamente às perguntas dos usuários, não apenas para palavras-chave específicas. Os sistemas de IA priorizam clareza, autoridade e estrutura lógica. Marcas que fornecem informações diretas e úteis têm maior probabilidade de aparecer em resumos e respostas de IA.

Personalização em escala

A IA está expandindo a forma como as marcas personalizam conteúdo e recomendações. O aprendizado de máquina e os dados próprios permitem experiências personalizadas em uma escala que não era possível anteriormente.

O desafio é manter uma identidade de marca consistente e ao mesmo tempo usar a personalização automatizada. Sem estruturas fortes, as mensagens da marca podem tornar-se inconsistentes ou perder o tom.

Para evitar isso, as organizações devem construir estruturas claras, orientação por tom de voz e governança de dados definida. Os sistemas modulares de conteúdo permitem criar mensagens personalizadas sem perder consistência. Cada variação deve fazer parte da mesma experiência de marca.

Uma estratégia de dados forte é essencial. As plataformas de dados do cliente e as ferramentas de análise ajudam as marcas a compreender o contexto e o comportamento, permitindo uma comunicação mais relevante e oportuna. A supervisão humana continua importante para garantir que os valores e o tom da marca sejam respeitados nos resultados automatizados.

Medindo o sucesso na era da IA

À medida que a IA reduz cliques e sessões, as métricas de marketing tradicionais são menos significativas. Os líderes de nível C estão se concentrando mais nos resultados do que na atividade. A questão principal passou a ser a eficácia com que o conteúdo ou produto de uma marca está sendo escolhido ou recomendado por sistemas inteligentes.

As marcas podem medir o desempenho em três áreas:

1. Visibilidade e seleção do agente

Isso reflete a frequência com que os sistemas de IA fazem referência ou priorizam o conteúdo de uma marca. Rastrear menções e inclusão de marcas em plataformas de IA está se tornando uma nova e importante métrica de visibilidade.

2. Referências de tráfego orientadas por IA

Embora os cliques sejam menores, os visitantes que chegam por meio de recomendações de IA geralmente convertem mais rapidamente. Medir como esses usuários se comportam pode revelar a intenção e a qualidade do conteúdo.

3. Sentimento da marca e qualidade da experiência

Em ambientes personalizados, o sucesso não depende apenas da visibilidade, mas também de como os usuários se sentem. Medir a satisfação, a precisão e o tom nas interações de IA é fundamental.

Para fazer isso de forma eficaz, as marcas precisam de análises atualizadas. Estão começando a surgir ferramentas que avaliam a visibilidade em sistemas generativos e rastreiam referências baseadas em IA. Será essencial integrá-los em quadros de medição mais amplos.

Preparando-se para a Open Agentic Web

A próxima fase do desenvolvimento web é a web de agente aberto, onde os sistemas de IA podem navegar, interpretar e agir em sites em nome dos usuários. Esses agentes podem fazer reservas, concluir compras e recuperar informações sem intervenção direta do usuário.

Novos padrões web estão apoiando esta transição. Protocolos como NLWeb estão ajudando a tornar o conteúdo mais fácil de ser acessado pelos sistemas de IA. O objetivo é criar uma interação mais suave entre usuários, marcas e sistemas inteligentes.

As empresas devem começar a adaptar a sua infraestrutura digital agora. Os sistemas de gerenciamento de conteúdo, APIs e modelos de dados devem servir tanto aos usuários humanos quanto aos agentes de IA. Tornar as informações acessíveis de forma estruturada e segura determinará a eficácia da participação das marcas neste ambiente.

Essa mudança também traz novas decisões. Algumas marcas podem permitir que sistemas de IA utilizem o seu conteúdo para melhorar a visibilidade, enquanto outras podem preferir limitar o acesso. Cada abordagem afeta o quão visível e detectável a marca se torna.

Os líderes devem ver isto como uma grande transição. Aqueles que agirem antecipadamente para construir bases estruturadas e legíveis por máquinas terão uma vantagem. Aqueles que atrasam correm o risco de perder visibilidade, à medida que os sistemas de IA se tornam portas de entrada essenciais para a informação.

O que o nível C precisa saber

Os executivos devem se concentrar em três áreas principais à medida que a web de agência aberta se desenvolve:

1. Construa uma infraestrutura digital flexível

Invista em sistemas estruturados e modulares que possam evoluir com os padrões de IA. APIs, modelos de dados e esquemas devem ser consistentes e acessíveis.

2. Atualizar métricas de desempenho

Afaste-se do tráfego e das CTRs. Concentre-se na seleção de agentes, na conclusão de tarefas e nos resultados de desempenho que reflitam as interações humanas e de máquina.

3. Alinhe as equipes em torno dos dados e do conteúdo

A integração de IA abrange marketing, tecnologia e funções de produto. Estruturas compartilhadas são necessárias para garantir que o tom, os dados e a estratégia permaneçam consistentes.

O que as equipes de marca precisam fazer

As equipes de marketing devem transformar essas estratégias em ações práticas.

Eles precisam criar conteúdo que responda às perguntas com clareza, manter estruturas de dados limpas e projetar experiências que tanto humanos quanto máquinas possam interpretar. Testar formatos estruturados, como perguntas frequentes de conversação, centros de conhecimento e conteúdo rico em metadados, ajudará na visibilidade preparada para o futuro.

As práticas de medição também devem evoluir. As equipes devem começar a testar ferramentas que monitorem a frequência com que as plataformas de IA fazem referência ao seu conteúdo e como os dados estruturados contribuem para a descoberta.

Uma nova web para humanos e máquinas

A web está caminhando para uma interação mais próxima entre pessoas e sistemas inteligentes. O sucesso dependerá de quão bem as marcas projetam experiências que sejam compreensíveis e confiáveis ​​para ambas as partes.

Para os líderes empresariais, o objetivo é construir sistemas digitais que funcionem de forma clara e eficiente. Para as marcas, significa criar conteúdos e estruturas que funcionem com a IA e não contra ela.

A web de agência aberta recompensará as marcas que conectam visibilidade, personalização e medição em uma única estratégia. Aqueles que agirem cedo ajudarão a moldar o desenvolvimento desta nova fase da Internet.

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Imagem em destaque: Anton Vierietin/Shutterstock