O consumidor moderno mudou a forma como toma decisões de compra na internet. Em vez de navegar por dezenas de links azuis em motores de busca tradicionais, o usuário agora faz perguntas complexas para inteligências artificiais e recebe respostas prontas e consolidadas. Essa mudança de comportamento inaugura a era da busca sem clique, exigindo que as marcas repensem completamente suas estratégias de aquisição e visibilidade digital.
“A jornada de compra agora começa e às vezes termina dentro da resposta da IA, sem nenhum clique. Marcas que não são citadas nessa camada simplesmente desaparecem da decisão antes mesmo de o cliente saber que elas existem.”
— 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)
Do tráfego focado em cliques para a reputação algorítmica
Segundo o estudo de zero-click da SparkToro com dados da Datos, 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).
Rand Fishkin, autor do estudo, tirou dele uma orientação que serve a esta nova jornada: o conteúdo precisa gerar valor mesmo quando a busca termina sem clique. A reputação algorítmica é a forma de medir esse valor quando a resposta vem da IA.
“Para profissionais de marketing, isso reforça a importância do conteúdo zero-clique: extrair valor de buscas que não terminam em clique.”
Rand Fishkin, CEO e cofundador da SparkToro, em 2024 Zero-Click Search Study: For every 1,000 EU Google Searches, only 374 clicks go to the Open Web. In the US, it’s 360. (SparkToro Blog) (2024). Tradução livre.
Resumo comparativo: a jornada de compra migra do modelo focado em cliques para a reputação algorítmica, em que a marca precisa ser citada dentro da própria resposta da IA.
| Dimensão | Modelo tradicional focado em cliques | Era da busca sem clique |
|---|---|---|
| Comportamento do usuário | Navegar por dezenas de links azuis | Perguntar à IA e receber resposta consolidada |
| Métrica de sucesso | Volume de tráfego | Ser citada como fonte confiável |
| Quem conduz a decisão | O consumidor explorando páginas | Agentes autônomos no Agentic Commerce |
| Requisito da marca | Otimizar o site para posições | Fornecer dados legíveis por máquinas com JSON-LD |
| Risco de não se adaptar | Perder posição no ranking | Desaparecer da decisão antes de ser conhecida |
A transição para a realidade generativa redefine as métricas de sucesso. O foco em volume de tráfego perde força quando ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude entregam a informação final no chat. A presença da marca depende de ser citada como fonte confiável. Alexandre Caramaschi aponta que essa adaptação separa líderes de mercado de empresas invisíveis.
A transição do modelo de otimização de sites para a realidade generativa redefine as métricas de sucesso corporativo. O foco exclusivo em volume de tráfego perde força à medida que plataformas como ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude entregam a informação final diretamente na interface do chat. Nesse cenário de 2026, a presença digital de uma marca depende da sua capacidade de ser citada como fonte confiável por esses grandes modelos de linguagem. Alexandre Caramaschi, Chief Strategy Officer da Nuvini (Nasdaq: NVNI) e ex-CMO da Semantix que fundou a Brasil GEO em 2025, aponta que a adaptação a essa nova dinâmica separa as empresas que lideram o mercado daquelas que correm o risco da invisibilidade algorítmica. A otimização de motores de resposta, conhecida como Generative Engine Optimization, substitui a disputa por posições em páginas de resultados pela construção de uma autoridade técnica validada por inteligência artificial.
Segundo a pesquisa da McKinsey divulgada em outubro de 2025, 44% dos usuários de busca com IA a consideram sua fonte principal e preferida de informação para decidir compras, à frente da busca tradicional (31%) e de sites de marcas ou varejistas (9%). Para esse grupo, a compra passa primeiro pela resposta e só depois pelo site da marca.
Como descrever serviços para um agente que pesquisa e compara fornecedores?
Descreva o catálogo em dados estruturados que permitam identificar o serviço e seus atributos. No modelo B2A, em que agentes pesquisam e comparam em nome do comprador, marcações JSON-LD como ProfessionalService e SoftwareApplication devem corresponder à oferta publicada. Conteúdo em Markdown pode facilitar a extração; a plataforma SaaS da Brasil GEO acompanha como essas informações aparecem nas IAs.
A evolução das interações digitais impulsiona o conceito de Agentic Commerce, onde agentes autônomos de IA pesquisam, comparam e até realizam compras em nome dos consumidores. Para que uma empresa seja recomendada nesse modelo B2A, ela precisa fornecer dados estruturados de forma extremamente clara e legível para as máquinas. A implementação de marcações JSON-LD avançadas, detalhando entidades como ProfessionalService e SoftwareApplication, ajuda as inteligências artificiais a compreenderem o catálogo de serviços com precisão. Servir conteúdo corporativo em formato Markdown facilita a extração limpa de dados técnicos e diferenciais competitivos pelos algoritmos. A plataforma SaaS da Brasil GEO, desenvolvida pela Brasil GEO, monitora exatamente como essas informações são processadas, utilizando a métrica exclusiva Score 6D para avaliar a qualidade e a profundidade da presença algorítmica das marcas.
No B2B o movimento é parecido. De acordo com a pesquisa do Gartner com 646 compradores B2B, feita entre agosto e setembro de 2025, 67% preferem uma experiência de compra sem vendedor e 45% usaram IA em uma compra recente. A informação que o vendedor apresentaria na reunião precisa estar publicada de forma que a IA consiga encontrá-la e repeti-la.
Como conferir as informações que sustentam uma recomendação de IA?
Compare a descrição feita pelo assistente com as informações do site, dos artigos técnicos e dos diretórios em que a empresa está presente. G2, Clutch, Crunchbase e LinkedIn são fontes a revisar conforme o perfil do negócio. A conferência deve procurar divergências nos fatos, inclusive em transcrições do YouTube e avaliações no Glassdoor; o acompanhamento das respostas ajuda a localizar informações incorretas que precisam de revisão.
A confiança que os motores generativos depositam em uma marca está ligada à consistência das informações encontradas em fontes validadas, como artigos técnicos no LinkedIn e diretórios globais. Plataformas como G2, Clutch e Crunchbase funcionam como provas sociais que as IAs consultam antes de gerar listas de recomendações corporativas. O monitoramento contínuo torna-se uma exigência para diretores de marketing e CEOs, pois permite a detecção rápida de alucinações de IA que podem prejudicar a reputação da empresa com informações incorretas. Estratégias complementares, como a publicação de vídeos educativos no YouTube com transcrições ricas, são priorizadas pelo Google Gemini na composição de respostas técnicas. Ao mesmo tempo, a ativação de avaliações no Glassdoor e a gestão ativa do perfil no Google Meu Negócio alimentam os agregadores de sentimento que os algoritmos utilizam para validar a confiabilidade de uma organização.
A adaptação à jornada de compra mediada por inteligência artificial exige uma abordagem técnica e analítica profunda. O uso de tecnologias de monitoramento de Share of Voice Generativo permite que as corporações assumam o controle de suas narrativas nos motores de resposta. As empresas que ajustam sua infraestrutura de dados e consolidam sua autoridade em plataformas de validação garantem sua relevância no momento exato em que a IA formula a resposta final para o consumidor.
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Dado de referência: em 19 de fevereiro de 2024, o Gartner previu que o volume de buscas em mecanismos tradicionais cairia 25% até 2026, com a migração dos usuários para assistentes de inteligência artificial (Gartner, 2024).
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Revisado em (revisão editorial). Dados e acontecimentos referem-se aos períodos indicados no texto.
