Como construir visibilidade em IA em 90 dias: framework prático para CMOs

Plataformas como ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews tornaram-se canais ativos de descoberta para compradores. Em 30 de abril de 2026, o Search Engine Journal oferece um webinar gratuito apresentado por Jason Shafton, fundador e CEO da Winston Francois, que propõe um framework em três fases para reestruturar estratégias de marketing e conquistar visibilidade em sistemas de IA. Paralelamente, uma análise de 858.457 sites na plataforma Duda registrou 68,9 milhões de visitas de crawlers de IA em fevereiro de 2026, revelando padrões concretos sobre o que impulsiona tráfego vindo de respostas geradas por IA.

Crawling de IA já opera em escala: 68,9 milhões de visitas em um mês

O estudo da Duda analisou 858.457 sites e identificou que 506.910 deles, 59% do total, receberam pelo menos uma visita de crawler de IA em fevereiro de 2026. O volume total atingiu 68,9 milhões de requisições no período, confirmando que a atividade de crawling não se limita a sites de alto tráfego ou a nichos específicos: ela está disseminada pela web.

A maior parte dessa atividade está concentrada em um único fornecedor. A OpenAI foi responsável por 55,8 milhões de visitas (81,0% do total), seguida pela Anthropic (Claude) com 11,5 milhões (16,6%), Perplexity com 1,3 milhão (1,8%) e Google (Gemini) com 380 mil (0,6%). Esse grau de concentração reflete o papel do ChatGPT como ferramenta primária de busca e recuperação de informações em tempo real.

Do ponto de vista funcional, 56,9% de toda a atividade de crawlers foi classificada como "User Fetch", requisições disparadas em resposta a consultas de usuários para fundamentar respostas em tempo real. Esse percentual é impulsionado quase exclusivamente pelo ChatGPT, que registrou aproximadamente 39,8 milhões de visitas nessa categoria. Outros 28,8% da atividade foram destinados a treinamento de modelos (GPTBot e similares), enquanto 14,3% corresponderam a descoberta e indexação de conteúdo, distribuídos entre múltiplos sistemas.

Tráfego de referência vindo de LLMs cresceu 72,7% em um ano

O estudo da Duda também mediu o tráfego de referência, visitas de usuários que chegaram aos sites após interagirem com respostas de IA. Entre fevereiro de 2025 e fevereiro de 2026, o número total de referências de LLMs saltou de 93.484 para 161.469, um crescimento de 72,7%.

O ChatGPT liderou o aumento absoluto, passando de 81.652 para 136.095 referências (+66,7%). O Claude apresentou expansão de 106 para 2.488 (crescimento de 23 vezes), enquanto o Copilot partiu de 22 para 9.560 referências. O Perplexity registrou crescimento mais moderado, de 11.533 para 13.157 (+14,1%). Os dados indicam que a descoberta gerada por IA está deixando de ser marginal e se consolidando como fonte crescente de tráfego qualificado.

Sites que permitem crawling de sistemas de IA apresentam métricas de engajamento humano consistentemente mais altas, segundo a análise da Duda. Embora os dados não estabeleçam causalidade direta, a correlação sugere que sites com maior tráfego humano são mais propensos a serem rastreados, e que permitir o acesso de crawlers está associado a volumes maiores de visitantes.

Conteúdo de fundo de funil resiste melhor em buscas dominadas por IA

Enquanto o tráfego orgânico de consultas informacionais cai diante de respostas instantâneas geradas por IA, Conteúdo voltado para o fundo de funil (BOFU) mantém desempenho mais estável e gera leads mais qualificados. Essa é a estratégia adotada por equipes de marketing de SaaS que ajustaram a produção de conteúdo para priorizar guias de comparação, listas de ferramentas e materiais direcionados a decisões de compra.

Um exemplo citado é um guia sobre os melhores softwares de controle de horas para construção civil. O material foi construído com metodologia de avaliação transparente, incluindo prós e contras do próprio produto do cliente. Em poucas semanas, tornou-se o artigo mais citado em respostas de LLMs e passou a figurar regularmente em caminhos de conversão, gerando pipeline qualificado. O desempenho superou o de dezenas de posts educacionais do trimestre anterior porque responde à pergunta que um comprador em fase de decisão realmente faz.

Essa mudança exige reequilíbrio do mix de conteúdo. A estratégia recomendada destina entre 60% e 80% da produção a conteúdo de meio e fundo de funil, reservando o restante para tópicos de topo de funil (TOFU) que preenchem lacunas em clusters temáticos ou abordam conversas setoriais oportunas. O conteúdo TOFU, nesse modelo, assume papel de suporte: constrói autoridade tópica, sustenta o ranqueamento de páginas BOFU por meio de linkagem interna e estabelece expertise aos olhos do Google. Para maximizar seu valor, artigos TOFU de melhor desempenho devem ser revisitados com seções que conectem a informação diretamente ao produto do cliente, incluindo capturas de tela e citações de especialistas, além de chamadas para ação contextualizadas ao longo do texto.

Busca paga enfrenta queda de 53,6% no CTR quando AI Overviews aparecem

Para equipes de mídia paga, a presença de AI Overviews no topo da página de resultados do Google alterou a arquitetura da SERP. Pesquisa da Seer Interactive identificou que, quando um AI Overview é exibido, a taxa de cliques em anúncios pagos cai para 9,87%, comparado a 21,27% nas mesmas consultas sem o overview, uma redução de 53,6% no tráfego.

Consultas informacionais são as mais afetadas. O resumo gerado por IA resolve a intenção de pesquisa diretamente na SERP, reduzindo o número de usuários que rolam a página até os anúncios. Consultas transacionais e de marca, por outro lado, mantêm desempenho mais consistente. Equipes que realocaram orçamento para buscas de alta intenção observam engajamento mais previsível.

Esse cenário exige expansão dos frameworks de mensuração. A taxa de cliques isolada não reflete mais a performance completa quando impressões sobem mas cliques caem. Share de impressão torna-se métrica crítica de visibilidade. Além disso, marcas que estendem a estratégia paga para YouTube, Performance Max, Demand Gen, Reddit, TikTok e plataformas de IA capturam demanda mais cedo e em mais pontos de contato.

Framework de 90 dias para visibilidade em IA: auditoria, experimento, escala

O webinar apresentado por Jason Shafton em 30 de abril de 2026 propõe um framework dividido em três fases. A primeira consiste em auditar a linha de base atual: mapear quais sinais de visibilidade em IA já existem, identificar lacunas e priorizar oportunidades. A segunda fase envolve rodar experimentos nativos para IA, testar formatos de conteúdo, estruturas de dados e mensagens que funcionam em ambientes de resposta gerada. A terceira fase é escalar o que funciona, ajustando orçamento, estrutura de equipe e processos para operar de forma consistente.

Shafton é fundador e CEO da Winston Francois, consultoria de crescimento, e liderou marketing e crescimento no Google, Headspace e Kajabi. Ele construiu playbooks de visibilidade em IA para mais de dez startups apoiadas por venture capital e private equity que atravessam essa transição. O webinar é direcionado a fundadores, CMOs e líderes de marketing que precisam de frameworks táticos baseados em experiência, e a inscrição é gratuita.

A sessão aborda também como startups financiadas estão reestruturando equipes e orçamentos para acompanhar essa mudança, oferecendo referências práticas para quem precisa justificar realocação de recursos internamente.

O webinar "The 90-Day AI Search Sprint: How to Rebuild Your Marketing for 2026 Visibility" acontece em 30 de abril de 2026 e pode ser acessado gratuitamente no site do Search Engine Journal. Para profissionais de marketing que enfrentam queda de tráfego orgânico e buscam recuperar visibilidade em canais emergentes, o evento oferece um roteiro estruturado, e os dados de crawling em escala fornecem a evidência de que a janela para agir está aberta, mas não indefinidamente.