A transformação provocada pela IA está mudando uma das bases mais tradicionais do marketing digital: a geração de tráfego.

Durante anos, grande parte das estratégias online foi construída em torno de uma lógica relativamente previsível. As empresas produziam conteúdo, buscavam boas posições nos mecanismos de busca e esperavam que os usuários clicassem nos resultados para chegar aos seus sites.

Esse comportamento está mudando rapidamente.

Atualmente, quase 60% das buscas podem terminar sem que o usuário clique em um resultado. Em muitos casos, a resposta já aparece diretamente na página de pesquisa ou é entregue por ferramentas de IA, eliminando a necessidade de visitar diversos sites.

Para profissionais de marketing, isso cria um cenário aparentemente contraditório. A mesma tecnologia que contribui para a redução do tráfego também oferece ferramentas capazes de aumentar drasticamente a capacidade de pesquisa, personalização, produção e otimização das empresas.

A mudança, portanto, não precisa ser entendida apenas como uma ameaça. Ela também abre espaço para uma nova forma de estruturar marketing.

Uma das abordagens que surgem nesse contexto é o chamado Loop Marketing, um modelo baseado na combinação entre conhecimento humano, dados e AI. Em vez de tratar uma campanha como uma sequência linear com início e fim, a proposta é criar um ciclo contínuo de aprendizado.

O modelo se apoia em quatro movimentos principais: Express, Tailor, Amplify e Evolve.

Express: a identidade precisa vir antes da automação

O primeiro passo acontece antes de qualquer automação.

Para utilizar IA de forma eficiente, uma marca precisa saber claramente quem é, como se comunica e qual visão deseja apresentar ao mercado.

Isso envolve definir elementos como tom de voz, posicionamento, proposta de valor, preferências criativas e perspectiva sobre o setor em que atua.

O problema é que muitas empresas ainda não possuem essas informações organizadas.

Uma pesquisa mencionada no artigo mostra que quase seis em cada dez empresas não têm sua proposta única de valor devidamente documentada. Entre os participantes do levantamento, mais de três quartos também avaliaram que equipes sem uma proposta de valor clara apresentam uma tendência moderada ou alta de não alcançar seus objetivos.

A IA pode ajudar justamente na organização desse conhecimento.

Ferramentas como ChatGPT e Claude, por exemplo, podem ser alimentadas com informações sobre a empresa, seus clientes, seu posicionamento e sua linguagem. A partir desse contexto, tornam-se capazes de auxiliar na construção de brand guidelines, analisar ideias de campanhas e até simular possíveis reações do público.

Isso não significa entregar à IA a responsabilidade de decidir qual deve ser a identidade da marca.

O ponto central é exatamente o contrário.

A tecnologia consegue processar, reorganizar e escalar uma identidade, mas o contexto original precisa vir das pessoas responsáveis pelo negócio.

Sem informações próprias, a IA tende a recorrer aos mesmos padrões disponíveis para todos. Quanto mais específico for o contexto fornecido, maior a possibilidade de gerar materiais realmente associados à personalidade da empresa.

Essa é a função do estágio Express: transformar conhecimento interno, identidade e visão de marca em uma base estruturada que possa ser utilizada pela IA.

Tailor: personalização muito além do primeiro nome

Depois de estabelecer uma identidade clara, o próximo passo é adaptar essa comunicação às diferentes pessoas que fazem parte do público.

Personalização em marketing não é novidade.

Durante muito tempo, entretanto, personalizar significava principalmente inserir o primeiro nome do contato em um email, segmentar públicos por características semelhantes ou criar algumas versões de uma campanha para diferentes grupos.

A IA amplia significativamente essa capacidade.

Historicamente, grande parte do marketing trabalha com aproximações. Uma empresa reúne milhares de pessoas com características em comum, tenta compreender suas necessidades e cria uma comunicação que provavelmente funcionará para boa parte daquele segmento.

Com IA, a personalização pode acontecer em uma escala muito mais granular.

Se um sistema conhece o histórico do cliente, sua localização, seus interesses, o relacionamento anterior com a marca e os sinais que indicam intenção de compra, é possível criar mensagens muito mais específicas para aquele contexto.

Imagine, por exemplo, uma cafeteria enviando emails com referências ou trocadilhos diferentes de acordo com o perfil de cada cliente.

Produzir manualmente milhares de pequenas variações seria pouco viável. Com IA, esse nível de personalização pode ser realizado em escala.

É uma mudança importante em relação aos tradicionais personalization tokens.

O conteúdo deixa de apenas preencher campos previamente determinados e passa a variar de acordo com diferentes combinações de contexto.

O artigo relata inclusive resultados expressivos obtidos com personalização baseada em IA, com aumento de 82% na taxa de conversão em uma experiência mencionada no texto.

O estágio Tailor parte dessa lógica: utilizar dados e IA para fazer com que a comunicação pareça cada vez mais relevante para quem a recebe.

Amplify: estar presente onde a descoberta acontece

Produzir uma boa mensagem e personalizá-la não é suficiente se ela não aparecer nos ambientes onde as pessoas estão buscando informações.

Esse ponto se tornou especialmente importante com o crescimento das plataformas de IA.

Durante anos, empresas concentraram grande parte de seus esforços em aparecer entre os primeiros resultados do Google. Agora, consumidores também pesquisam produtos, serviços e empresas diretamente em ferramentas como ChatGPT e Perplexity.

Com isso, surge uma nova preocupação para o marketing: entender como uma marca aparece nas respostas produzidas por esses sistemas.

É nesse cenário que AEO, ou Answer Engine Optimization, ganha importância.

Enquanto SEO busca aumentar a presença de uma página nos resultados tradicionais de busca, AEO está relacionado à possibilidade de uma marca, informação ou conteúdo fazer parte da própria resposta apresentada por um mecanismo baseado em IA.

Em outras palavras, SEO tradicional procura conquistar posições entre os links. AEO procura tornar a marca parte da resposta.

Isso não significa que SEO deixou de ter importância.

A mudança está na ampliação dos pontos de descoberta.

O consumidor atual pode realizar uma pesquisa extensa sem visitar dezenas de sites. Antes de chegar à página de uma empresa, ele pode comparar características, preços, avaliações e alternativas utilizando mecanismos de busca e IA.

Essa mudança também pode alterar a qualidade do tráfego.

Quando alguém finalmente visita o site de uma empresa depois de realizar toda essa pesquisa, existe a possibilidade de estar muito mais avançado no processo de decisão.

A distribuição de conteúdo também não precisa ficar limitada ao ambiente digital.

Ao mesmo tempo em que cresce o uso de IA, existe uma valorização renovada de experiências humanas.

Eventos, por exemplo, voltaram a receber investimentos relevantes de profissionais de marketing. Influencers também ganham importância porque funcionam como fontes humanas de recomendação em um ambiente cada vez mais dominado por conteúdo automatizado.

Nesse contexto, Amplify significa diversificar a presença da marca e garantir que sua mensagem esteja disponível nos diferentes ambientes onde as decisões começam a ser construídas.

Evolve: campanhas deixam de aprender apenas no final

O último estágio transforma o modelo em um verdadeiro loop.

No marketing tradicional, é comum que uma campanha seja planejada, executada durante semanas e analisada somente depois de concluída.

Após o término, equipes reúnem resultados, identificam o que funcionou e utilizam esses aprendizados na próxima iniciativa.

Com IA, esse intervalo pode diminuir drasticamente.

Os dados de uma campanha podem ser analisados enquanto ela ainda está acontecendo.

Em vez de esperar por uma grande análise posterior, profissionais podem consultar informações em linguagem natural e identificar rapidamente quais mensagens apresentam melhor performance, quais segmentos estão reagindo de maneira diferente ou quais ajustes podem melhorar os resultados.

Isso permite mudanças em tempo praticamente real.

Uma campanha deixa de ser apenas uma execução baseada em hipóteses e passa a funcionar como uma fonte contínua de aprendizado.

É essa lógica que define o estágio Evolve.

Cada ciclo gera informações que alimentam o ciclo seguinte. A empresa expressa melhor sua identidade, personaliza a comunicação, amplia sua distribuição, analisa os resultados e utiliza esse conhecimento para melhorar novamente sua identidade, segmentação e estratégia.

O marketing passa a evoluir continuamente em vez de depender apenas de grandes revisões realizadas depois que uma campanha termina.

O desafio não é escolher entre humanos e IA

Uma das maiores resistências à IA ainda está relacionada ao medo de substituição.

Profissionais questionam se determinadas habilidades perderão valor ou se ferramentas automatizadas passarão a executar tarefas que anteriormente dependiam exclusivamente de pessoas.

No marketing, porém, uma abordagem mais produtiva pode estar justamente na combinação das duas capacidades.

AI oferece velocidade, escala, processamento de dados e capacidade de produzir inúmeras variações.

Pessoas oferecem contexto, repertório, sensibilidade, julgamento e visão de marca.

Quando apenas a primeira parte está presente, existe o risco de criar comunicação genérica, semelhante ao que milhares de outras empresas também podem produzir com as mesmas ferramentas.

Quando as duas trabalham juntas, a tecnologia passa a funcionar como multiplicadora de uma estratégia humana.

Mudanças tecnológicas anteriores também criaram períodos de grande transformação no marketing. A expansão dos mecanismos de busca e das redes sociais, por exemplo, abriu novos canais e alterou profundamente a maneira como empresas conquistavam audiência.

A diferença agora é que a transformação causada pela IA não modifica apenas um canal.

Ela interfere em praticamente todas as etapas da atividade: pesquisa, criação, segmentação, personalização, distribuição, busca, análise e otimização.

Por isso, a principal discussão sobre o futuro do marketing provavelmente não será se empresas devem escolher pessoas ou IA.

A questão será descobrir quais empresas conseguem combinar melhor as duas.