Se a IA não conhecer a sua marca, os compradores também não conhecerão

Setenta por cento dos líderes de marketing sabem que os seus programas precisam de mudar devido à forma como a IA reformulou o comportamento dos compradores. No entanto, a maioria não está a mudar nada.

Esta é a principal conclusão do Relatório de Envolvimento do Cliente 2026 da Iterable, desenvolvido em torno do que denominam Consumidor Apex: clientes suficientemente sofisticados para contornar os sistemas que os profissionais de marketing criaram para os influenciar. Abandono do carrinho para desencadear códigos de desconto. Períodos de teste gratuitos iniciados com o cancelamento já agendado. Mudança de serviços com base na promoção que estiver ativa no momento.

Se gere uma empresa B2B SaaS, nada disto parece ser um problema seu. Afinal, não está a lutar contra códigos de desconto.

Está a enfrentar algo mais dissimulado e, em alguns aspetos, mais consequente. O seu comprador está a formar uma opinião sobre a sua empresa antes mesmo de falar com a sua equipa de vendas, antes de preencher um formulário e, muitas vezes, antes de visitar o seu website. 

Uma ferramenta de IA fez a pesquisa por si, pelo que a única questão relevante é saber se aquilo que encontrou fez com que parecesse bem.

Onde o Seu Comprador Está a Fazer a Pesquisa

Jason Ing, CMO da Typeface, passa os dias a criar ferramentas de marketing para equipas empresariais que estão a atravessar exatamente esta mudança. Aponta para um conceito que está atualmente a ganhar força nos círculos da IA e que designa por grafo de contexto. 

A ideia é que um sistema de IA precisa de ter memória persistente sobre quem é e o que faz, caso contrário começa a inventar respostas sem as informações essenciais e relevantes. Ing partilha o que acontece como resultado:

Grande parte dos resultados da IA desvia-se do que pretendiam, porque não existe memória ou porque a IA não tem esse contexto.

Isto não é apenas um problema de conteúdo. Quando um potencial cliente pede ao ChatGPT ou ao Gemini para resumir o que a sua empresa faz, compará-la com um concorrente ou recomendar um fornecedor na sua categoria, o modelo recorre ao contexto existente sobre a sua marca em toda a internet. Um contexto escasso ou genérico não dá ao modelo nada que valha a pena recuperar, pelo que não aparece.

A equipa de Ing integrou no seu produto aquilo a que chama um agente de marca para responder diretamente a esta questão. "Tudo começa por ser treinado na sua marca", afirmou. 

As empresas que já definiram aquilo que representam, com uma linguagem suficientemente específica para que um modelo a possa recuperar e repetir, aparecem nestas conversas. As empresas que assentam num posicionamento genérico não.

Uma Agência Testou Isto Consigo Própria

Gwen Hammes, co-CEO da ChroMetrics, não ficou à espera que outra pessoa escrevesse o manual. A sua agência realizou primeiro a experiência consigo própria.

Ao longo do último ano, à medida que a pesquisa do Google começou a mudar e que AEO e GEO (otimização para motores de resposta e otimização para motores generativos) se tornaram temas incontornáveis, a ChroMetrics reestruturou o seu próprio site.

Melhoraram os dados estruturados, redigiram resumos mais claros e criaram informações mais visíveis sobre quem estava a escrever o seu conteúdo. Todos estes aspetos transmitem confiança aos motores de pesquisa, aos LLMs e às pessoas. 

O resultado foi um aumento de 80 por cento nas referências provenientes de modelos de linguagem de grande dimensão. 

O que surpreendeu Hammes não foi o volume de visitantes. Foi quem apareceu.

Estamos a ver, obviamente, a origem das referências, seja o ChatGPT ou o Claude, e estamos efetivamente a vê-las chegar com muito mais frequência. E, curiosamente, provêm de grandes clientes e empresas.

Estes compradores já tinham feito o trabalho de casa. Tinham perguntado a um modelo sobre agências na categoria da ChroMetrics, obtido uma resposta que incluía a ChroMetrics e chegado prontos para conversar. 

Compare isto com o tráfego habitual de um website, em que, como afirmou Hammes, "muitas vezes descobrimos que consultariam a nossa lista de clientes ou os nossos estudos de caso" antes de decidirem sequer avançar. As referências provenientes de LLMs ignoram completamente essa etapa de avaliação. Chegam já qualificadas.

Se é CMO e está a ler isto, eis a versão do Consumidor Apex que se aplica a si: o seu comprador já comparou as opções disponíveis. A única questão em aberto é saber se a sua marca entrou na lista.

O Que os Dados B2C Realçam para o B2B 

A investigação sobre o Consumidor Apex documenta algo que os profissionais de marketing B2C estão atualmente a observar nas suas métricas: os consumidores não estão a abandonar as marcas por estas não terem conseguido alcançá-los.

Estão a abandoná-las porque o marketing se tornou suficientemente previsível para ser sujeito a engenharia inversa. Três em cada cinco abandonam plataformas devido a conteúdo irrelevante. E mais de metade permanece fiel às marcas em que confia durante mais de uma década. A diferença entre estes dois resultados deve-se ao facto de a marca não lhes oferecer algo suficientemente específico a que se possam agarrar.

Os compradores B2B estão a fazer o mesmo cálculo, simplesmente mais cedo no funil. Estão a utilizar ferramentas de IA para pré-avaliar fornecedores antes de as vendas sequer entrarem em cena, o que significa que a qualidade do sinal da sua marca, a clareza e especificidade com que definiu aquilo que representa, determina agora se chega sequer a fazer parte da conversa. 

O relatório também revela um dado que deveria ter um impacto diferente nos líderes de marketing do que nos profissionais da área. 22% dos profissionais de marketing receiam que a IA já esteja a nivelar a diferenciação das marcas. Quando todos utilizam as mesmas ferramentas para gerar os mesmos conteúdos em grande escala, as marcas que construíram algo específico serão as que continuarão a destacar-se.

Saber não é a parte difícil

Priya Gill, CMO da Iterable, desenvolveu a investigação por detrás da perspectiva da Apex Consumer. Foi também ela quem quantificou a diferença entre saber e agir. 

Setenta por cento dos líderes de marketing, segundo os dados da sua equipa, compreendem que os seus programas precisam de mudar. A maioria não agiu, porque decidiu que o risco de mudar de rumo supera o risco de ficar parada.

Considero esse cálculo invertido, e Gill também. A sua equipa trabalha com 80 por cento de confiança, em vez de esperar pelo quadro completo.

A indecisão a este ritmo acarreta os seus próprios custos. Nos primeiros meses a trabalhar desta forma, a sua equipa libertou centenas de milhares de dólares apenas através da auditoria de ferramentas redundantes que já faziam parte da sua estrutura tecnológica, o que criou tanto orçamento como credibilidade para continuar a avançar.

Ouço uma versão desta lacuna em quase todas as conversas que tenho actualmente com líderes de marketing. É possível descrever o problema com precisão. O que falta é a decisão de avançar enquanto o quadro ainda está incompleto, porque, quando estiver completo, a janela que importava normalmente já se fechou.

O que a IA está a amplificar

Liza Adams, consultora de transformação de marketing com IA, deu-me a explicação mais clara que já ouvi para compreender por que razão algumas marcas aparecem de forma clara nas pesquisas com IA e outras não.

"A IA simplesmente amplifica aquilo que existe", disse-me. "Se somos uma empresa extraordinária, uma pessoa extraordinária, isso é amplificado. E, se formos o contrário, isso também será amplificado."

O seu conselho para os profissionais de marketing ansiosos por decifrar o algoritmo: parem de tentar decifrar o algoritmo. "Esqueçam o algoritmo. Parem de perseguir o algoritmo. Sejam uma marca extraordinária."

Esse conselho parece quase demasiado simples quando colocado ao lado da explicação de Ing sobre o grafo de contexto ou do salto de 80 por cento de Hammes. Não é. O grafo de contexto é a infraestrutura. O que é amplificado através dessa infraestrutura é aquilo que a sua marca efectivamente construiu. Assim, elementos como um posicionamento específico, um ponto de vista validado e conteúdos que dizem algo que um modelo consegue obter e repetir com confiança.

Uma mensagem genérica produzida em grande volume não dá a um modelo nada com que trabalhar, por mais sofisticada que seja a sua configuração técnica.

Comece onde está

Não precisa de um orçamento empresarial para uma transformação nem de um plano de seis meses para começar este trabalho. A ChroMetrics realizou a sua experiência com os recursos existentes. O conceito de agente de marca descrito por Ing consiste fundamentalmente na clareza do posicionamento, um trabalho que está atrasado na maioria das organizações de marketing, independentemente do que a IA faça com ele.

Eis por onde começaria se estivesse no seu lugar. Pergunte ao ChatGPT, ao Claude e ao Gemini o que sabem sobre a sua empresa e como se compara com os seus três principais concorrentes.

Leia o que receber com um olhar crítico. Depois, analise os seus próprios conteúdos publicados e pergunte se dão a um modelo algo específico para obter, ou se parecem iguais aos de todas as outras empresas da sua categoria.

Escolha uma lacuna que possa colmatar neste trimestre. Pergunte à sua equipa se concorda com esta conclusão e incentive-a a fazer o mesmo exercício. Este é o seu ponto de partida.

Faz parte dos 70 por cento que já sabem que algo precisa de mudar. A investigação existe, os estudos de caso existem e o mecanismo por detrás de tudo isto é cada vez mais bem compreendido. Só falta decidir avançar antes de ter o quadro completo, enquanto ainda significa alguma coisa ser dos primeiros.

Comece aqui, neste trimestre

Abra o ChatGPT, o Claude e o Gemini. Pergunte a cada um o que a sua empresa faz, com quem concorre e por que razão um comprador da sua categoria deveria escolhê-lo. Leia o que receber sem hesitar. Esse resultado é um indicador razoável do que os seus compradores estão a ver antes de falarem sequer com a sua equipa.

Se as respostas forem pobres, genéricas ou indistinguíveis do posicionamento dos seus concorrentes, essa é a lacuna. Corrija os conteúdos publicados que alimentam esses modelos: torne o seu ponto de vista mais claro, adicione dados estruturados e certifique-se de que as pessoas por detrás das suas ideias estão visíveis como autores. A ChroMetrics realizou esta experiência consigo própria e registou um aumento de 80 por cento nas referências de LLM no espaço de um ano, com clientes empresariais a chegar já qualificados.

Já sabe que algo precisa de mudar. Os dados B2C mostram o que acontece quando as marcas esperam demasiado tempo para agir com base nesse conhecimento. A versão B2B desse ajuste de contas já está em curso; está simplesmente a acontecer a montante das suas métricas, nas conversas de IA que os seus compradores têm antes de chegarem até si.

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