O clique foi, durante décadas, a moeda principal do marketing digital. Era simples: alguém via um anúncio, clicava, chegava a uma página, e esse percurso era rastreado e transformado em relatório.
Esse modelo está a deteriorar-se de forma mensurável, e as consequências práticas para quem toma decisões de investimento em marketing são significativas.
Ferramentas como a Perplexity, o ChatGPT com pesquisa integrada, e os próprios resultados de pesquisa da Google com AI Overviews respondem diretamente à pergunta do utilizador sem que este visite qualquer website.
Um potencial cliente que pesquisa “qual o melhor software de gestão de frotas para PMEs em Portugal” pode obter uma recomendação fundamentada, incluindo o nome da sua empresa ou da concorrência, sem gerar um único clique rastreável.
De acordo com dados da SparkToro e da Rand Fishkin, estima-se que já em 2023 mais de 60% das pesquisas no Google terminavam sem clique. Com a expansão das respostas geradas por IA, esse número tende a aumentar.
Porque é que as métricas atuais deixam de refletir a realidade?
O problema não é apenas técnico. É que as métricas de vaidade, como impressões, cliques, CTR e sessões, medem o percurso do utilizador, e esse percurso está a ser encurtado ou eliminado.
Se a sua marca for mencionada positivamente numa resposta da Perplexity a dez mil pesquisas por mês, o seu Google Analytics mostra zero sessões provenientes desse canal.
O investimento que gerou essa presença, nomeadamente conteúdo, autoridade de domínio e cobertura de imprensa, fica invisível nos relatórios convencionais.
Que critérios de avaliação passam a ser relevantes?
Recomenda-se que as equipas de marketing e os decisores comecem a trabalhar com indicadores que medem presença em ambientes de IA e não apenas tráfego direto.
Alguns exemplos práticos: auditar regularmente se a sua marca aparece nas respostas de ferramentas como Perplexity, ChatGPT ou Gemini para as perguntas-chave do seu setor; medir a taxa de conversão das sessões que chegam ao site em vez do volume bruto de sessões; e acompanhar indicadores de negócio diretos como pedidos de demonstração, contactos comerciais ou receita, dissociando-os do número de cliques.
O fundador da Seer Interactive, Wil Reynolds, documentou publicamente esta mudança de abordagem ao substituir relatórios de tráfego por relatórios de “share of answer”, ou seja, a percentagem de respostas de IA no seu setor onde a marca está presente.
Esta metodologia ainda não tem ferramentas universais, mas soluções como a Semrush, a Ahrefs, a Goodie AI e a Profound estão a desenvolver funcionalidades nesse sentido.
O que fazer com os orçamentos atuais?
O investimento em conteúdo de qualidade técnica elevada, como artigos detalhados, estudos de caso com dados reais e páginas que respondem a perguntas específicas, continua a ser o principal fator que determina se uma marca é citada por sistemas de IA.
Isto porque esses sistemas são treinados ou fazem pesquisa em fontes com autoridade demonstrável. Reduzir esse investimento com base em quedas de tráfego orgânico pode ser uma decisão errada se a causa da queda for precisamente o aumento de visibilidade em canais de IA que não geram clique.
Antes de tomar decisões de corte ou reafetação de orçamento com base em métricas de clique, faça um diagnóstico mais completo: verifique se a presença da sua marca em respostas de IA cresceu no mesmo período em que o tráfego caiu, e se os indicadores de negócio diretos acompanham ou contradizem essa queda.
Referências para aprofundar:
Rand Fishkin, SparkToro, “The Zero-Click Internet” (https://sparktoro.com/blog/the-zero-click-internet-is-here/)
Seer Interactive, metodologia de “share of answer” (https://www.seerinteractive.com)
Google Search Central, documentação sobre AI Overviews (https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-overviews)
