Agentes de IA Transformam Funil de Marketing e Desafiam Visibilidade das Marcas

O marketing digital está a sofrer uma transformação significativa com a crescente adopção de agentes de inteligência artificial. Um estudo recente da consultora Bain & Company, intitulado “Marketing’s New Middleman: AI Agents“, sugere que os agentes de IA se estão a tornar intermediários influentes entre as marcas e os consumidores, alterando fundamentalmente a jornada de compra tradicional.

Os dados indicam uma tendência crescente: 80% dos consumidores americanos já utilizam resultados “zero-click” — respostas directas de IA sem necessidade de clicar em ligações — para pelo menos 40% das suas pesquisas. Esta mudança coincide com alterações no tráfego tradicional dos websites, com empresas como a HubSpot a reportar reduções de até 30% no tráfego para sites corporativos, embora múltiplos factores possam contribuir para esta tendência.

O estudo sugere que o tradicional funil de marketing está a ser complementado por novos padrões de comportamento. Os consumidores recorrem cada vez mais a modelos de linguagem como o ChatGPT para pesquisar, comparar e obter recomendações, condensando múltiplas etapas do processo de decisão.

Esta evolução está a criar três caminhos distintos de engajamento: o contacto directo com a marca, a mediação por IA (que pode ir desde assistência casual até recomendações de compra), e os canais tradicionais para utilizadores que ainda não adoptaram ferramentas de inteligência artificial.

O crescimento do tráfego gerado por IA é exponencial. A Adobe Analytics documenta um aumento de 1.200% no tráfego de fontes de IA generativa entre Julho de 2024 e Fevereiro de 2025, com um crescimento mensal de aproximadamente 40%.

Os sectores mais vulneráveis a esta transição são aqueles onde os consumidores sentem maior confiança em delegar decisões à IA. O aprendizado lidera com 56% de confiança, seguido das recomendações de compras e produtos (51%), conselhos de estilo (43%) e avaliações de produtos (37%).

A chave está na percepção de risco: produtos de menor importância e preço, com menor risco de escolha errada, são os primeiros a ser “terceirizados” para agentes inteligentes.

Uma das tendências identificadas no estudo é que os modelos de linguagem tendem a priorizar fontes “não-branded”. Em pesquisas sem menção específica de marcas, mais de 90% do conteúdo citado provém de terceiros. Mesmo quando uma marca é citada, mais de 60% do conteúdo continua a ser externo ao site da empresa.

Esta realidade levanta questões sobre a visibilidade das marcas na fase de descoberta e avaliação, com potencial impacto no “consideration set” e nas estratégias de retargeting. Contudo, importa notar que estes padrões podem variar conforme a maturidade do mercado e a adopção de IA em diferentes regiões.

Para sobreviver neste novo paradigma, as marcas precisam de compreender como os modelos de linguagem avaliam e priorizam conteúdo:

1. Linguagem conversacional e explicativa (blogs e guias) supera vídeos ou webinars isolados
2. Estrutura “agent-friendly” com listas ordenadas, definições e guias passo a passo
3. Sites limpos e indexáveis sem “keyword stuffing” ou páginas antigas confusas
4. Autoridade externa através de mídia conquistada, fóruns e avaliações profundas

O estudo identifica algumas métricas que podem ganhar relevância neste novo contexto:

• Presença em respostas de IA por categoria e intenção de pesquisa
• Tráfego de referência de IA: volume, crescimento e conversão comparado com tráfego orgânico tradicional
• Qualidade de indexação de conteúdo por agentes inteligentes
• Autoridade externa: menções e referências em fontes independentes

Estas métricas complementariam, e não substituiriam, os indicadores tradicionais de performance digital.

O estudo apresenta algumas abordagens que as empresas poderão considerar para navegar nesta transição:

Avaliação inicial: Monitorizar a presença actual em respostas de IA e medir tráfego de referência destas fontes.

Optimização de conteúdo: Adaptar estrutura e linguagem do conteúdo para facilitar interpretação por agentes inteligentes.

Autoridade externa: Reforçar presença em fontes independentes através de relações públicas e participação em comunidades sectoriais.

Estas sugestões representam uma abordagem gradual, permitindo às empresas testar e avaliar resultados antes de implementações em maior escala.

As empresas que monitorizem estas tendências podem antecipar potenciais mudanças no comportamento dos consumidores. Os desafios incluem a necessidade de optimizar conteúdo para diferentes tipos de pesquisa, manter visibilidade em canais emergentes, e adaptar métricas de performance às novas realidades do marketing digital.