Quatro tendências da nova geração de modelos de IA já mudam o trabalho de marketing: modelos de ponta substituídos em ciclos de poucos meses, agentes que executam tarefas em vez de só conversar, modelos pequenos que rodam no próprio celular e a busca que responde em vez de listar links, com o AI Mode do Google em português desde setembro de 2025. Cada uma pede um ajuste diferente no conteúdo da marca.
Por trás das quatro está uma mudança de arquitetura: os modelos passaram a ser multimodais (leem texto, imagem, áudio e vídeo no mesmo sistema) e a trabalhar com janelas de contexto (a quantidade de texto que o modelo considera de uma vez) grandes o bastante para ler documentos inteiros. Para a marca, isso significa que manuais, tabelas de preço e vídeos entram na resposta tanto quanto o texto do blog.
Segundo dados da Alphabet divulgados na teleconferência de resultados do segundo trimestre de 2026, o app Gemini chegou a 950 milhões de usuários ativos mensais e o AI Mode da busca passou de 1 bilhão de usuários mensais. Nessa escala, as mudanças de arquitetura descritas aqui deixam de ser tema de laboratório e passam a definir onde uma parcela grande das perguntas é respondida.
“A próxima geração de modelos não premia quem repete termos, e sim quem oferece informação estruturada que a máquina consegue sintetizar com confiança. Janelas de milhões de tokens significam que a sua marca compete por relevância em escala antes inimaginável.”
— 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)
O que muda com modelos agênticos, verticais e na borda?
Resumo comparativo: o texto contrasta a geração anterior de modelos com a nova geração agêntica e vertical descrita para o cenário atual.
| Dimensão | Geração anterior de modelos | Nova geração agêntica e vertical |
|---|---|---|
| Lógica de operação | Previsão do próximo token na conversa | Planejamento e execução de sub-tarefas |
| Escopo de conhecimento | Modelos generalistas amplos | Modelos de domínio específico treinados em contextos verticais |
| Processamento de dados | Padrões de texto isolados | Multimodalidade nativa integrando vídeo e bases proprietárias |
| Local de execução | Dependência da nuvem e da web aberta | Processamento na borda em dispositivos locais |
| Critério de conteúdo | Repetição de termos | Informação estruturada que a máquina sintetiza com confiança |
A grande mudança técnica reside na transição para modelos “agênticos”. Diferente das versões anteriores que apenas previam o próximo token em uma conversa, os modelos atuais possuem capacidade de planejamento e execução de sub-tarefas. Eles decompõem uma consulta complexa em uma série de ações lógicas, consultando fontes específicas para validar fatos antes de entregar a resposta final ao usuário. Esse processo de validação interna torna a precisão factual o principal filtro de entrada para qualquer estratégia de conteúdo.
Quais lançamentos marcam a nova geração de modelos?
Tendência sem data envelhece em semanas, e por isso a tabela abaixo registra os anúncios oficiais que sustentam este artigo, cada um com a data publicada pela própria empresa (consulta em 10/10/2026). A sequência mostra o ritmo: em menos de um ano e meio, o Google trouxe a busca conversacional para o português e lançou nova família de modelos, e a Anthropic lançou o Opus 5.5 e o Haiku 5.5 com quinze dias de intervalo.
| Data | Lançamento | O que a empresa anunciou | Tendência |
|---|---|---|---|
| 20/05/2025 | Gemma 3n (prévia), Google | Modelo aberto feito para celular, com arquitetura desenvolvida com fabricantes de chips e base da geração seguinte do Gemini Nano | IA no dispositivo |
| 08/09/2025 | AI Mode em português, Google | A busca conversacional do Google passa a atender em português do Brasil, além de hindi, indonésio, japonês e coreano | Busca que responde |
| 18/11/2025 | Gemini 3, Google | Nova família de modelos, com avanço em raciocínio, multimodalidade e uso de ferramentas, disponível no app Gemini e nas plataformas de desenvolvedor | Raciocínio e agentes |
| 22/09/2026 | Claude Opus 5.5, Anthropic | Primeiro modelo da família 5.5; segundo a empresa, custa 40% menos para rodar do que o Opus 5 | Ciclos curtos e custo menor |
| 07/10/2026 | Claude Haiku 5.5, Anthropic | Modelo pequeno para tarefas de alto volume, como resumo, classificação e atendimento; em média cerca de 75% mais barato que o Haiku 4.5, segundo a empresa | Modelos pequenos e baratos |
Duas leituras saem da tabela para quem decide orçamento. O modelo que responde ao cliente muda várias vezes por ano, então otimizar para o comportamento de uma versão específica rende pouco; o que atravessa as trocas é informação clara, datada e confirmada por outras fontes. E o preço por tarefa cai a cada geração, o que torna viável usar modelos pequenos em volume, para classificar leads, resumir chamados ou responder perguntas frequentes no site.
Por que modelos de domínio e modelos na borda importam para a marca?
Ao lado dos modelos generalistas crescem os DSLMs (Domain-Specific Language Models, modelos ajustados para um setor, como saúde, direito ou finanças). Empresas com conteúdo técnico próprio passam a alimentar esses modelos com seus manuais, glossários e bases de atendimento. Este movimento visa reduzir as alucinações e garantir que a inferência da IA esteja alinhada com as regras de negócio e terminologias técnicas de setores específicos, como medicina, engenharia e finanças.
A eficiência energética e o processamento “na borda” (edge computing) também definem esta geração. Modelos menores e altamente otimizados rodam localmente em dispositivos, o que impõe um novo desafio para o GEO: como influenciar respostas de IAs que não consultam a web aberta em todas as instâncias, mas dependem de bases de conhecimento pré-processadas e autoritativas. A resposta reside na consistência da informação em múltiplas fontes e na marcação técnica de dados estruturados. O artigo sobre modelos de linguagem pequenos que rodam no celular e no computador detalha quando esses modelos consultam a web e quando respondem só com o que aprenderam.
O que cada tendência muda no marketing B2B?
Em vendas B2B (de empresa para empresa), o comprador pesquisa por semanas antes de falar com um vendedor, e boa parte dessa pesquisa já passa por assistentes de IA. A tabela traduz cada tendência num ajuste concreto para o time de marketing.
| Tendência | Efeito prático no marketing B2B | O que fazer |
|---|---|---|
| Ciclos curtos de modelos | A descrição da empresa nas respostas muda de uma versão para outra | Medir todo mês com a mesma lista de perguntas e corrigir a fonte, não o modelo |
| Agentes que executam tarefas | Um agente compara fornecedores e monta a lista curta antes do contato humano | Publicar preço ou faixa de preço, especificações e condições em páginas legíveis sem login |
| Busca que responde (AI Mode em português) | Menos cliques em perguntas de topo de funil; o clique que sobra chega mais decidido | Abrir cada página com a resposta direta e reservar o detalhe técnico para baixo |
| Modelos de domínio específico | Setores regulados passam a usar modelos treinados em bases do setor | Manter glossário, documentação técnica e casos publicados com data e autor |
| IA no dispositivo | Parte das respostas sai do que o modelo já aprendeu, sem consulta à web | Repetir os mesmos fatos da marca em fontes estáveis, como site, Wikidata e perfis oficiais |
| Custo por tarefa em queda | Fica barato usar IA em volume no próprio funil | Testar modelos pequenos para qualificar leads e responder dúvidas frequentes |
Para acompanhar o efeito no site, os registros de acesso mostram os robôs de IA pelo nome (user-agent), como GPTBot, OAI-SearchBot e ChatGPT-User, e o GA4 mostra as sessões que chegam vindas dos assistentes. O Google-Extended não aparece no log: ele é só uma instrução do robots.txt sobre o uso do conteúdo no Gemini, lida pelos robôs comuns do Google.
De acordo com dados do Year in Review 2025 da Cloudflare, bots de IA responderam por 4,2% das requisições HTML ao longo do ano, enquanto o Googlebot sozinho respondeu por 4,5%. Os logs já registram um volume de rastreamento de IA comparável ao do principal buscador, e separar cada user-agent é o que permite distinguir quem só coleta de quem devolve visita. Sobre a qualidade dessas visitas, estudo da Semrush de junho de 2025 estimou que o visitante vindo de busca por IA vale, em média, 4,4 vezes o visitante da busca orgânica tradicional, medido por taxa de conversão.
Fabrice Canel, do Microsoft Bing, sustenta a mesma tese pelo lado do buscador, com a ressalva de que o volume de cliques cai. Antes de levar isso ao orçamento, vale medir no próprio GA4 a conversão das sessões vindas de assistentes, porque a tendência geral pode não se repetir no seu funil.
“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, em The Inside Perspective on Modern Search: An Interview with Fabrice Canel of Bing (Botify, 10/02/2025) (2025). Tradução livre.
Como os modelos decidem em quem confiar?
A autoridade em 2026 é construída através do Digital PR e da presença em bases de dados de terceiros. Os modelos de linguagem utilizam sinais externos para validar a credibilidade de um domínio. Menções em portais de notícias de alta reputação, citações em repositórios técnicos e a presença em discussões em comunidades especializadas funcionam como prova algorítmica.
Para garantir a citabilidade, o conteúdo deve ser estruturado de forma sucinta e direta. Os modelos priorizam textos que oferecem respostas imediatas logo após o título, seguidos de profundidade técnica. O uso de dados estruturados (Schema.org) evoluiu para incluir entidades e relacionamentos tópicos que facilitam o mapeamento do grafo de conhecimento da IA.
O que fazer com essas tendências no próximo trimestre?
A ordem que mais rende é começar pelo que o comprador vê. Primeiro, reescrever as dez páginas mais visitadas para abrir com a resposta direta e trazer preço, prazo e especificação em texto; depois, montar a lista de 20 perguntas de compra do seu setor e registrar, com data, o que ChatGPT, Gemini, AI Mode e Perplexity respondem; por fim, testar um modelo pequeno numa tarefa interna de volume, como a triagem de leads. Os três passos cabem num trimestre e dão uma linha de base para a próxima troca de geração de modelos.
Perguntas frequentes sobre tendências de IA
O AI Mode do Google já funciona em português? Sim. O Google anunciou em 08/09/2025 a chegada do AI Mode ao português do Brasil, junto com hindi, indonésio, japonês e coreano.
Vale otimizar o conteúdo para um modelo específico? Rende pouco. Os modelos de ponta são substituídos várias vezes por ano; informação clara, datada e confirmada por outras fontes funciona em todas as versões.
O que é IA no dispositivo? São modelos pequenos que rodam no próprio celular ou computador, como a família Gemma 3n do Google, e que nem sempre consultam a web antes de responder.
Leia também: como o ChatGPT está mudando a forma como buscamos informação na internet.
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