A Inteligência Artificial Está a Transformar o Marketing em Duas Frentes

Duas mudanças em simultâneo estão a alterar a forma como as marcas chegam aos consumidores: a forma como as pessoas pesquisam informação e, numa fase ainda inicial, quem toma as decisões de compra. É esta a tese central de um artigo publicado na Harvard Business Review pelo professor Stefano Puntoni, da Wharton School da Universidade da Pensilvânia, que sistematiza investigação académica recente sobre o impacto da inteligência artificial no marketing, e apresenta recomendações para os profissionais do sector.

A primeira ruptura: quando os chatbots substituem o Google

Durante décadas, as marcas construíram visibilidade através dos motores de busca. O percurso do consumidor era previsível: pesquisa, clique, comparação, compra. Hoje, uma parte crescente desse percurso nem sequer chega a acontecer na web. Os utilizadores fazem as suas perguntas directamente ao ChatGPT, ao Gemini ou ao Claude, e recebem respostas completas sem nunca visitar o sítio web de nenhuma marca.

Os dados confirmam a tendência. Uma investigação conduzida por académicos da London Business School e da UCLA, com base num painel de mais de um milhão de utilizadores, concluiu que as pesquisas online caem cerca de 20% após a adopção do ChatGPT. O efeito é mais pronunciado entre utilizadores com maior actividade de compra, precisamente os clientes mais valiosos para as marcas.

O que diz a investigação Depois de o ChatGPT ser lançado, o Stack Overflow — plataforma de questões e respostas para programadores — viu o tráfego despencar. O Reddit, pelo contrário, não registou impacto comparável nos fóruns de tecnologia. A diferença? As pessoas vão ao Stack Overflow à procura de informação específica, algo que um chatbot consegue fornecer. Vão ao Reddit pela comunidade e pela interacção humana, que um chatbot não substitui.

Para as marcas, a implicação estratégica é clara: quem construiu a sua presença digital essencialmente à volta da entrega de informação está mais exposto do que quem investiu em comunidade, ligação emocional ou experiência de marca.

De SEO para GEO: a optimização muda de lógica

As técnicas que funcionaram na era dos motores de busca – palavras-chave, construção de links, metadados – não se traduzem directamente para a forma como os chatbots funcionam. Estamos a entrar na era do GEO, a optimização para motores generativos, e as regras ainda estão a ser escritas.

O que parece começar a fazer diferença neste novo paradigma é a qualidade estrutural da informação: dados organizados, conteúdo abrangente que responde directamente às perguntas mais comuns, e fontes que os sistemas de IA reconhecem como credíveis. A autoridade deixa de ser medida por links e passa a ser medida pela capacidade de ser sintetizado e recomendado por um algoritmo.

A OpenAI confirmou recentemente que a publicidade está a caminho do ChatGPT, movimento necessário para sustentar um plano gratuito com centenas de milhões de utilizadores. Puntoni antecipa que a disputa pela visibilidade nos chatbots se tornará progressivamente mais intensa, e que as organizações que desenvolverem competência em GEO antes dos concorrentes poderão ter uma posição mais favorável quando as melhores práticas se generalizarem.

A segunda ruptura: quando o comprador é um algoritmo

A segunda transformação identificada por Puntoni diz respeito a quem toma a decisão de compra. Os agentes de IA estão a começar a actuar como compradores: pesquisam opções, avaliam alternativas e, segundo o autor, poderão em breve concluir transacções em nome dos utilizadores. O artigo apresenta um cenário ilustrativo: um profissional que pede ao seu assistente virtual que seleccione e encomende um computador portátil dentro de um orçamento definido. Nesse caso, a jornada de compra aconteceria inteiramente dentro de um algoritmo, sem que nenhuma pessoa visitasse uma página de produto ou lesse uma avaliação.

A investigação disponível sobre o comportamento destes agentes revela padrões distintos consoante o modelo utilizado. Um estudo de académicos de Columbia e Yale, realizado em ambiente controlado, analisou como diferentes sistemas de IA se comportam em plataformas de comércio electrónico. Os resultados mostram que o GPT favorece a primeira posição numa grelha de produtos, o Claude prefere a posição central e o Gemini tende para o lado direito. Os três penalizam etiquetas de conteúdo patrocinado e valorizam recomendações editoriais. Apresentados aos mesmos produtos e à mesma informação, os diferentes modelos chegaram a decisões de compra substancialmente diferentes.

O fenómeno do “AI-AI bias” Uma investigação descobriu que os sistemas de IA classificam o conteúdo gerado por IA acima do conteúdo produzido por humanos quando avaliados entre si. Num mundo em que os agentes de IA tomam decisões de compra, o marketing criado por pessoas pode perder, não porque seja pior, mas por causa de enviesamentos estruturais na forma como a IA avalia a informação.

O que muda para as marcas e os profissionais de marketing

O artigo propõe um conjunto de acções concretas para os líderes de marketing navegarem estas duas revoluções:

• Auditar a dependência do motor de busca – que parcela do tráfego e das conversões vem de pesquisas? Quanto maior for essa dependência, maior o risco imediato.
• Construir competência em GEO – o campo é jovem e move-se depressa. Experimentar a estruturação de conteúdo para visibilidade em chatbots antes dos concorrentes é uma vantagem real.
• Reforçar o que a IA não consegue replicar facilmente – comunidade, ligação emocional e experiência de marca são dimensões mais difíceis de deslocar do que a entrega de informação.
• Preparar a infraestrutura para clientes algorítmicos – pensar em como um algoritmo avaliaria os produtos da marca e garantir que a informação está disponível em formatos que os agentes de IA conseguem processar directamente.
• Repensar o conteúdo para uma audiência dupla – humana e algorítmica, sem sacrificar a qualidade editorial para nenhuma das partes.
• Tratar a transformação como questão de liderança, não de departamento – estas mudanças tocam tecnologia, conteúdo, produto e experiência do cliente, e requerem coordenação ao nível executivo.

Baseado em: “AI Is Upending Marketing on Two Fronts“, de Stefano Puntoni, Harvard Business Review, Fevereiro de 2026. Puntoni é professor de marketing na Wharton School da Universidade da Pensilvânia e codirector do Wharton Human-AI Research.