A introdução da busca generativa mudou rapidamente o campo do SEO, marketing digital e vendas. Desde o anúncio do Google em maio de 2023, com a incorporação de IA generativa ao Search e os experimentos via Search Labs, o termo AI Overviews passou a aparecer com frequência nas SERPs e forçou profissionais a repensar prioridades e métricas.

Essa transição não é apenas técnica: afeta tráfego, atribuição e modelos de negócio. O Google afirmou que continuará a enviar tráfego valioso a sites da web, e ao mesmo tempo mantém espaços dedicados para anúncios nas novas experiências com IA , um sinal de que há oportunidades pagas e orgânicas para explorar.

O que mudou nas buscas e por que isso importa

O Google substituiu o termo SGE por AI Overviews e tem testado essas respostas via Search Labs. A promessa pública foi clara: usar IA para sintetizar respostas sem eliminar o incentivo de enviar tráfego para fontes originais. Ainda assim, a aparência de respostas sintetizadas cria fenômenos de zero-click que afetam métricas tradicionais.

Estudos de mercado já mostram rápida penetração: a Semrush reportou que AI Overviews passaram de 6,49% das consultas desktop em janeiro de 2025 para 13,14% em março de 2025, indicando aceleração significativa. Além disso, cerca de 88% das consultas que disparam AI Overviews têm intenção informacional, o que muda onde as empresas devem competir.

Para times de SEO, marketing e vendas, isso significa priorizar a visibilidade nas camadas onde LLMs e buscadores coletam e citam conteúdo. Estratégias puramente voltadas a ranking e CTR perdem força quando as respostas sintetizadas atendem diretamente a consultas informacionais.

Impacto no tráfego, engajamento e conversões

Os dados mostram grandes movimentações: análises citando Adobe Analytics apontam crescimento dramático de tráfego referido por chatbots e IA em temporadas de compras , por exemplo, um aumento de cerca de +1.300% no fim de ano 2024 vs 2023, com pico de +1.950% na Cyber Monday. Visitantes vindos de IA tendem a passar mais tempo e ter menor bounce rate.

Além do tráfego, há relatos de uplift em conversões. Em algumas análises da Adobe, referências de IA apresentaram +31% de conversões durante a época de Natal 2025, além de maior confiança do comprador. É importante, porém, validar metodologias por categoria antes de extrapolar esses números.

Paralelamente, o Google afirma que anúncios continuarão em slots dedicados nas experiências com IA e cita que anunciantes que usam Performance Max alcançam, em média, +18% de conversões (dados internos Google). Ou seja, há espaço para combinar orgânico, otimização para IA e campanhas pagas.

Efeitos em publishers, B2B e mudança de métricas

Nem todo impacto é positivo. LinkedIn relatou queda de até 60% em visitas orgânicas de awareness (não-brand) em certos tópicos após adoção de AI Overviews, com rankings relativamente estáveis mas CTRs e tráfego reduzidos. Isso ilustra que a presença em AI Overviews pode canibalizar impressões orgânicas tradicionais.

Por isso especialistas recomendam migrar métricas: em vez de focar apenas em ranking e CTR, priorize visibilidade em IA (como citações em AI Overviews), engajamento onsite e atribuição de referências de IA. O fenômeno de respostas sintetizadas altera KPIs e exige novas janelas de medição.

Monitorar “AI referrals” e medir o impacto real em receita e pipeline B2B se tornaram essenciais. Novas métricas de visibilidade e modelos de atribuição ajudam a entender valor incremental e justificar investimento corporativo.

GEO: práticas para Generative Engine Optimization

GEO, ou Generative Engine Optimization, consolida recomendações práticas que o mercado tem validado: estruturar conteúdo em Q&A e listas curtas para facilitar trechos, usar schema (FAQ, HowTo, Product, Review) e fortalecer E-E-A-T com autor, credenciais e fontes verificáveis.

Outras práticas essenciais incluem criar clusters semânticos (pilar + subtemas), publicar conteúdo multimodal (imagens, vídeos, alt text) e metadados que LLMs possam consumir, e monitorar citações de IA com ferramentas especializadas. Essas ações aumentam a probabilidade de ser fonte citada nas respostas geradas.

Na prática, recomenda-se também preparar blocos de resposta curtos (40, 160 palavras) com fontes citáveis e formatos que LLMs extraiam facilmente. Essas micro-respostas, quando bem marcadas com schema e contexto semântico, aumentam chances de aparecimento em AI Overviews.

Ferramentas, mercado e investimentos corporativos

O ecossistema de produtos para visibilidade em IA amadureceu rápido: Adobe lançou ferramentas como LLM Optimizer e outras soluções de visibilidade, plataformas de SEO adicionaram dashboards de IA (Semrush AI Dashboard, BrightEdge, Profound) e surgiram fornecedores especializados em rastrear citações de LLMs (lançamentos e anúncios em 2025).

Movimentos estratégicos chamam atenção: Adobe anunciou uma aquisição estratégica relacionada a SEO/AI (notícia de 2025) e passou a integrar medição/ação para visibilidade em LLMs , sinal de que investimento em GEO virou prioridade na C-suite. Consultorias como McKinsey estimam que IA generativa pode gerar trilhões em valor econômico, reforçando a justificativa para esse gasto.

Além disso, assistentes conversacionais e buscadores alternativos (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot) ganharam escala, diversificando as superfícies onde marcas podem ser citadas. Isso amplifica a necessidade de presença consistente em várias fronteiras de IA.

Táticas práticas para vendas e marketing

Equipes comerciais e de marketing devem mapear queries que geram AI Overviews e adaptar conteúdo para ser fonte citável , isso inclui formatos Q&A, FAQ com schema e micro-blocos citáveis. Integrar marca e entidade em bases reconhecíveis (Knowledge Graph, Wikipedia, press releases verificados) ajuda a construir autoridade.

Instrumentar atribuição para “AI referrals” é outra prioridade: capture parâmetros, eventos e modelos de atribuição que liguem tráfego de IA a conversões e pipeline. Também vale testar experiências conversacionais e agentic commerce (checkout dentro de conversas) e parcerias com plataformas que permitam captura direta de vendas.

Recomendações táticas de curto prazo (90 dias) incluem auditar páginas de maior tráfego para identificar consultas que disparam AI Overviews (usar Semrush/ahrefs/Search Console), adicionar/otimizar schema FAQ/HowTo/Product, publicar blocos de resposta diretos e implantar monitoramento de AI referrals e atribuição de conversão.

Riscos, limitações e necessidades de verificação

A adoção de IA na busca traz riscos: respostas erradas, atribuição incorreta, citações equivocadas e potenciais problemas de plágio foram documentados na imprensa técnica. É essencial implantar guardrails editoriais e fluxos de verificação para conteúdo que pretende ser citado por LLMs.

O Google já aplicou políticas e limites sobre onde a IA é usada e ampliou regras para produtos de IA em contextos sensíveis, incluindo políticas eleitorais. Isso demonstra que confiança e transparência permanecem centrais para conteúdo citado por IA.

Por fim, muitos números de uplift e porcentagens de aparecimento dependem de períodos, definição de “AI referral” e amostras. Recomenda-se consultar metodologias originais (Semrush, Adobe Analytics, estudos de consultoria) antes de extrapolar para orçamentos ou previsões de vendas.

Adaptar SEO, marketing digital e vendas à busca generativa é urgente, mas também incremental: combine otimização técnica, criação de conteúdo orientada a citações e investimentos em medição. Em curto prazo, ações práticas podem proteger e até ampliar fluxos de receita.

No médio e longo prazo, empresas que integrarem GEO, instrumentos de atribuição e parcerias com plataformas conversacionais terão vantagem competitiva. A oportunidade econômica é grande; a execução passa por metadados robustos, credibilidade de marca e capacidade de medir impacto real.