Investir em estratégias de busca por IA exigem uma mudança de mentalidade: não se trata de garantir resultados, mas de gerenciar riscos e promover aprendizado controlado. Especialistas reforçaram que o foco deve estar na preparação para o futuro incerto da busca, e não em promessas de ROI imediato.
- Modelos tradicionais de ROI não funcionam para busca por IA, pois não há previsibilidade.
- As lideranças priorizam mitigação de risco e tomada de decisão baseada em aprendizado.
- Propostas devem ser estruturadas como experimentos controlados, com critérios claros de parada.
- Ignorar IA na busca pode resultar em perda de autoridade e espaço para concorrentes.
- O custo de não aprender pode superar o custo de testar.
A busca por IA alterou profundamente a dinâmica de visibilidade online. Diferente do SEO tradicional, em que era possível modelar o caminho de ranking até receita, sistemas baseados em IA, como LLMs e AI Overviews, sintetizam respostas e não garantem tráfego direto para sites. Isso elimina a possibilidade de investir em estratégias de IA com promessas de previsibilidade ou retorno financeiro claro.
O principal obstáculo está na tentativa de justificar investimentos em IA usando métricas antigas, como tráfego e conversão, que não se aplicam bem ao novo ambiente. Os executivos enxergam incerteza, falta de atribuição e resultados pouco tangíveis, o que dificulta a aprovação de recursos. Além disso, a distinção entre SEO clássico e otimização para IA ainda é pouco compreendida fora dos times técnicos, e muitas marcas sequer têm presença relevante nas respostas geradas por IA.
Para superar essa barreira, é interessante entender sobre o gerenciamento de riscos. Não é que a IA trará resultados imediatos, mas que a ausência de aprendizado agora pode custar caro no futuro. As marcas que não investirem em experimentação controlada podem perder autoridade, relevância e espaço para concorrentes que já estão construindo presença nos novos canais de descoberta.
A recomendação prática é propor ciclos curtos de experimentos, com orçamento limitado, prazos definidos e critérios objetivos de continuidade ou interrupção. Isso transforma a incerteza em aprendizado mensurável e reduz o receio de desperdício. O foco deve ser a construção de infraestrutura para testar, medir e ajustar rapidamente, preparando a empresa para decisões mais informadas à medida que o cenário evolui.
O que está em jogo é a perda de relevância orgânica, o aumento do custo de aquisição e a dependência de dados históricos nos modelos de IA. O risco maior não está em testar, mas em não aprender a tempo e ser ultrapassado por concorrentes mais ágeis.
Guiar a empresa por ciclos de aprendizado disciplinado, monitorando indicadores e ajustando a estratégia conforme o mercado e as tecnologias evoluem é essencial para os profissionais de marketing. O ambiente é incerto, mas a omissão pode comprometer a competitividade da marca no médio prazo.
O artigo “Selling AI Search Strategies To Leadership Is About Risk“, do Search Engine Journal, traz mais informações sobre esse tema..
