Leads que vêm da IA: como medir a origem que o GA4 não mostra

A IA muda a origem dos leads porque o comprador passa a pesquisar, comparar e montar a lista de fornecedores dentro do ChatGPT, do Gemini ou do Perplexity, e só depois chega ao site. Boa parte desse caminho aparece no Google Analytics como tráfego direto. Medir exige três registros combinados: referrer, UTM e a pergunta “como nos conheceu”.

“A origem dos seus leads está migrando silenciosamente do buscador para a resposta da IA, e a maioria das empresas brasileiras só vai perceber quando o funil secar. Antecipar essa virada é a diferença entre liderar a categoria e correr atrás dela.”

— Alexandre Caramaschi, Chief Strategy Officer da Nuvini (Nasdaq: NVNI), Founder da Brasil GEO, cofundador da NAIA, cofundador da AI Brasil e ex-CMO da Semantix (Nasdaq)

Referrer é o endereço de origem que o navegador informa quando alguém clica num link e chega ao seu site; UTM são as etiquetas acrescentadas ao fim de um link (utm_source, utm_medium) para dizer de onde ele veio. Quando o comprador lê a resposta do assistente e depois digita o endereço da empresa, nenhum dos dois chega, e a visita entra como direta. É por isso que a parcela de leads vinda da IA quase sempre aparece menor do que é.

Parte dessa origem pode ser recuperada no próprio GA4, com o canal de assistentes de IA e os limites descritos em como medir visitas de IA no GA4.

O comprador já chega filtrado pela IA

Entre compradores corporativos, o uso de IA na compra virou regra. Segundo a Forrester, em levantamento divulgado em janeiro de 2026, 94% deles recorreram a IA em alguma etapa da compra, cinco pontos acima do ano anterior (89%). Segundo pesquisa do Gartner divulgada em março de 2026, que ouviu 646 compradores B2B entre agosto e setembro de 2025, dois em cada três (67%) preferem comprar sem falar com vendedor, e 45% já usaram IA numa aquisição recente. Para o time de marketing, a consequência é direta: o comprador que chega ao formulário já passou por uma triagem feita por uma máquina, e o conteúdo que alimentou essa triagem vale tanto quanto o anúncio que gerou o clique.

Essa comparação feita pela máquina pesa na decisão. Para quem já usa busca com IA, ela é a fonte preferida antes de comprar em 44% dos casos, contra 31% da busca tradicional e 9% dos sites de marcas e varejistas, de acordo com a McKinsey, em outubro de 2025. Quando o próprio site vem em último nessa lista, a descrição que a IA faz da empresa passa a ser o primeiro material de vendas que o lead lê.

Do lado de quem opera um buscador, Fabrice Canel, da Microsoft, chega à mesma conta. Para o comercial, a consequência é trocar o termômetro: em vez de contar leads, acompanhar quanto converte o lead que chegou depois de uma conversa com IA.

“Mesmo que haja menos cliques, os cliques gerados por conteúdo movido a IA têm valor mais alto.”

Fabrice Canel, Principal Product Manager do Microsoft Bing, da Microsoft, em The Inside Perspective on Modern Search: An Interview with Fabrice Canel of Bing (Botify, 10/02/2025) (2025). Tradução livre.

Quanto chegou do ChatGPT no site da Brasil GEO

O registro de origem do painel da Brasil GEO mostra o tamanho do ponto cego. Segundo o Google Analytics 4 do site alexandrecaramaschi.com, nos 30 dias anteriores a 10 de outubro de 2026, a origem chatgpt.com trouxe 113 sessões de 78 usuários, com 7 eventos-chave (ações que o site conta como conversão, como enviar formulário). No mesmo período, a busca orgânica do Google trouxe 435 sessões. O ChatGPT, portanto, já aparece como canal mensurável, ainda que menor.

No cadastro de contatos, o retrato é mais estreito. Dos 263 contatos registrados até 9 de outubro de 2026, 3 chegaram com a etiqueta utm_source=chatgpt.com, enquanto 128 ficaram com origem desconhecida pela regra única de canal do painel. A leitura correta desses dois números é cautelosa: os 3 contatos são o piso do que veio da IA, e parte dos 128 sem origem pode ter começado numa conversa com um assistente. Só a pergunta direta ao contato separa uma coisa da outra.

Passo a passo para atribuir o lead que veio da IA

A atribuição confiável combina o que a máquina registra sozinha com o que o próprio contato declara. Nenhuma das três fontes resolve o problema isolada, e a sequência abaixo cabe numa sprint de duas semanas para quem já usa GA4 e um CRM.

1. Crie um canal “Assistentes de IA” no GA4. Em Admin, Grupos de canais, adicione uma regra por origem que case chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com e claude.ai, e coloque-a acima do canal de referência, para que essas visitas não se misturem com links de outros sites.
2. Grave a origem no formulário. Inclua campos ocultos que capturem utm_source, utm_medium e o referrer da primeira visita, guardados em cookie, e envie esses valores junto com o lead para o CRM. Sem isso, a origem fica no GA4 e o vendedor nunca a vê.
3. Pergunte “como nos conheceu” com a opção certa. O campo precisa listar “ChatGPT, Gemini ou outro assistente de IA” como alternativa própria, separada de “Google” e de “indicação”. Quando a opção não existe, o contato escolhe a mais parecida e o dado se perde.
4. Repita a pergunta no primeiro contato comercial. O vendedor registra no CRM o que o cliente pesquisou antes de chegar e qual assistente usou. É essa anotação que recupera parte dos leads classificados como diretos.
5. Cruze as três fontes todo mês. Uma tabela simples com sessões por assistente (GA4), contatos com UTM de assistente (CRM) e contatos que declararam IA (formulário e vendedor) mostra a tendência. O número que vai para o comitê é a soma dos contatos identificados por qualquer das três fontes, sem contar duas vezes o mesmo contato.

O efeito desse lead mais filtrado sobre cada etapa do funil, do topo à negociação, está detalhado em como o GEO transforma o funil de vendas na era das IAs. A conclusão prática para quem cuida da atribuição é que o lead vindo da IA chega com a comparação feita e precisa ser medido pela taxa de conversão, e não só pelo volume.

Como virar a fonte que o assistente recomenda

Medir mostra quanto chega; o volume só cresce quando a empresa passa a ser citada na resposta. Três frentes concentram o trabalho, e todas partem de material que o assistente consegue verificar.

1. Dados estruturados que descrevem a oferta. Marcação Schema.org (o vocabulário que descreve serviços, casos e autores para máquinas) em cada página de serviço e de estudo de caso, com os resultados escritos em texto, e não só em imagem.
2. Autoria verificável. Artigos técnicos assinados por especialistas reais da empresa, com perfil público ligado ao texto. O critério E-E-A-T do Google (experiência, especialidade, autoridade e confiança) pesa também na escolha das fontes de uma resposta gerada.
3. Presença fora do site. Diretórios do setor, imprensa, perfis no LinkedIn e bases como o Wikidata com os mesmos fatos sobre a empresa. O assistente cruza essas fontes antes de recomendar um nome; políticas de privacidade e de conformidade com a LGPD publicadas também entram nessa conferência quando o comprador pergunta sobre dados.

O primeiro passo cabe nesta semana: incluir a opção “assistente de IA” no campo “como nos conheceu” e criar o canal no GA4. Em 30 dias, a empresa terá a primeira medida própria de quantos contatos começaram numa conversa com IA, e com ela a base para decidir quanto investir em conteúdo que os assistentes citam.

Leitura essencial sobre o tema no blog: SEO vs GEO: entenda as diferenças e como cada um funciona.

Dado de referência: a cada 1.000 buscas no Google nos Estados Unidos, apenas 374 cliques chegam à web aberta, e 360 na União Europeia (SparkToro/Datos, 2024).