A inteligência artificial veio alterar esse desenho. Com respostas automáticas, AI Overviews, chatbots e motores conversacionais, o utilizador já não precisa de clicar para receber uma síntese. Pergunta, lê a resposta e segue em frente. Uma marca pode ter ajudado a construir aquela resposta sem receber uma visita nos seus canais, perdendo tempo de atenção ou a oportunidade de converter o interesse do utilizador numa potencial relação comercial.

O dado que chamou a atenção da redação do MOTIVO, e que ajuda a perceber a dimensão da mudança, indica que nos primeiros quatro meses de 2026, 68,01% das pesquisas no Google, nos Estados Unidos, terminaram sem um único clique, segundo investigação da SparkToro citada pela Search Engine Land. O estudo associa esta evolução a funcionalidades de IA e elementos de interface que mantêm os utilizadores dentro do próprio Google.

A primeira leitura deste fenómeno costuma ser feita a partir dos media e dos publishers, que perdem tráfego quando a resposta aparece antes do link. Para as marcas, o problema é menos óbvio e talvez mais profundo. Hotéis, restaurantes, clínicas, marcas de cosmética, tecnologia, retalho, alimentação, moda ou turismo dependem da pesquisa para serem descobertos, comparados, escolhidos e recomendados. Se a decisão começa a formar-se dentro de uma resposta gerada por IA, toda a jornada do consumo sofre alterações.

Antes, a pergunta era: como é que aparecemos no Google? Agora, passa a ser: como é que somos compreendidos, citados e recomendados por sistemas de inteligência artificial?

A diferença é importante. O SEO (Search Engine Optimization) tradicional trabalhava para conquistar uma posição. A nova lógica trabalha para conquistar presença dentro da resposta. Uma marca pode aparecer como fonte. Pode ser resumida a partir de terceiros. Pode ser comparada com concorrentes. Pode ser omitida. Pode até ser mal interpretada.

Esta mudança já tem nome em vários círculos de marketing: Answer Engine Optimization, Generative Engine Optimization ou, em português menos pomposo, otimização para respostas. A ideia central é de que a visibilidade deixa de depender apenas do lugar ocupado numa página de resultados e passa também a depender da probabilidade de uma marca ser citada, incluída ou absorvida numa resposta gerada por IA. A Adobe resume esta transição como uma passagem de resultados ordenados para respostas sintetizadas, onde a citação se torna uma nova forma de visibilidade.

O desafio é que estes sistemas não funcionam exatamente como a pesquisa clássica. Um estudo académico publicado em 2026 sobre Google AI Overviews analisou mais de 55 mil pesquisas e concluiu que quase 30% dos domínios citados pelas respostas de IA não apareciam na primeira página dos resultados orgânicos tradicionais. O mesmo estudo encontrou 11% de afirmações não suportadas pelas páginas citadas.

O que significa que a disputa não é apenas por visibilidade, também é por precisão, contexto e reputação.

Para uma marca, isto abre um risco novo

A inteligência artificial pode responder a perguntas como “qual é o melhor hotel com piscina em Lisboa?”, “que restaurante é bom para um jantar de grupo?”, “que marcas portuguesas de skincare valem a pena?”, “que ginásio boutique existe perto de mim?” ou “que produtos portugueses posso levar para um jantar?”. Em muitos destes casos, a resposta pode influenciar a escolha sem que o utilizador entre no site da marca.

Também existe uma dimensão reputacional. Um estudo da BrightEdge, citado pela Business Insider, indicou que as AI Overviews do Google eram mais propensas a apresentar menções negativas sobre marcas do que o ChatGPT, embora o próprio Google tenha contestado aspetos metodológicos dessa análise e sublinhado que a diferença de sentimento era inferior a um ponto percentual. Ainda assim, o sinal é relevante: quando a IA começa a sintetizar o que se diz sobre uma marca, a reputação deixa de se basear apenas nos canais controlados pela própria marca. Uma review de um cliente, ou todas as reviews, passam a ser consideradas como uma das muitas fontes não oficiais das organizações.

A resposta das marcas não pode ser apenas encher a internet de textos pensados para enganar máquinas. Essa tentação já existe. A The Verge relatou como empresas e equipas de marketing estão a tentar influenciar respostas de IA através de listas, conteúdos comparativos e novas técnicas de otimização, algumas delas no limite da manipulação. Esse caminho pode até funcionar a curto prazo, embora levante problemas óbvios de confiança.

O caminho mais sólido parece menos luminoso e mais trabalhoso: informação clara, atualizada e consistente. Sites com páginas úteis. Menus, preços, moradas, horários, equipas, produtos, serviços e perguntas frequentes bem tratados. Presença em fontes externas credíveis. Notícias, entrevistas, reviews, diretórios, perfis profissionais e conteúdos que ajudem a provar autoridade. Um estudo sobre motores de resposta em IA concluiu que relevância temática, informação explícita sobre preço e indicação recente de data podem ajudar uma fonte a ser citada primeiro.

Isto devolve importância a áreas que algumas marcas trataram como acessórias, como relações públicas, autoridade editorial, reputação orgânica, consistência de dados e qualidade do conteúdo. A IA conhece uma marca pelo conjunto de sinais que encontra: site, notícias, páginas de terceiros, comentários, perfis sociais, plataformas profissionais, vídeos, fóruns, diretórios e comparações.

Atenção: a nova batalha digital não substitui a antiga

O Google continua a importar. O SEO continua a importar. O site continua a importar. A diferença é que a marca já não pode pensar apenas no clique. Tem de pensar no que acontece antes dele, apesar dele ou sem ele. Porque, num ambiente em que a resposta aparece primeiro, a primeira impressão pode deixar de ser uma página da marca e passar a ser uma frase escrita por uma máquina.

A marca que não for compreendida pela inteligência artificial arrisca desaparecer precisamente no momento em que o consumidor está a decidir. Durante anos, as marcas aprenderam a escrever para pessoas e a otimizar informação para motores de pesquisa. Agora, têm uma tarefa mais difícil: continuar a ser humanas num ecossistema onde as máquinas também passaram a ler, resumir e recomendar.

(C) Foto de sarah b, Stephen Dawson e ZBRA Marketing na Unsplash