Olá e boas-vindas a mais uma análise explicativa.
Hoje a gente entra no terceiro episódio da série Medição de Busca Sem Ruído,
diretamente
do portal Leadlovers 2026.
Pra situar quem está acompanhando a trilha, os nossos dois primeiros episódios
trataram
do Search Console sem ilusões e de como colocaram o GA4 a serviço da decisão de
marketing,
certo?
Bom, não vamos reexplicar as ferramentas do episódio 1 nem os eventos do episódio
2.
O foco agora muda totalmente para um desafio muito prático e atual.
Como separar o tráfego que vem de inteligência artificial?
A nossa agenda hoje é bem direta.
Vamos passar por seis pontos rápidos.
Os dois tipos de tráfego de IA, o perigo das contagens somadas, a separação de
resultados
e visitas, os limites dessa medição, qual é a leitura sustentável
e, claro, os
primeiros passos práticos.
Então, vamos direto à pergunta que guia este nosso encontro,
e que todo time que opera conteúdo e funil precisa responder.
Como reconhecer visitas originadas em respostas de inteligência artificial
e qual leitura desse número realmente se sustenta hoje?
A ideia aqui é sair do hype, parar de adivinhar
e criar uma base sólida para embasar decisões reais de orçamento.
1. Os dois tipos de tráfego de IA
A gente precisa esclarecer uma confusão gigante que está rolando.
O mercado embalou duas situações completamente diferentes
na mesma expressão, tráfego de IA.
De um lado, a pessoa continua ali, no Google.
A consulta é a mesma, a demanda não mudou, mas a página de resultados passou a exibir
aquele resumo escrito por IA bem no topo, ou seja, o espaço pro clique orgânico
encolhe
pra todos os competidores.
Já no outro cenário, a dinâmica é outra.
A pergunta foi direto pra um chatbot, tipo ChatGPT, Gemini ou Perplexity,
e a resposta
simplesmente veio pronta sem ninguém nem encostar no buscador tradicional.
E para medir essa segunda situação, a dos chatbots, a gente tem uma métrica
específica,
a taxa de citação em IA. Basicamente, é a frequência com que a marca
aparece mencionada dentro de uma resposta gerada, para um conjunto bem definido de
perguntas
monitoradas. Tudo isso sem depender de um clique sequer.
E o esforço estratégico para conquistar essas menções tem nome, GEO, ou generative
engine optimization. Pense no GEO como equivalente de IA pro SEO,
que cuida de aparecer na famosa lista de links azuis.
2. O risco de somar as contagens. Sabe aquele
pânico corporativo de
a busca está caindo? Pois é, juntar os dois cenários num bolo só
cria um erro
sistemático terrível. A busca tradicional parece estar caindo sim porque
parte do
clique virou citação sem clique, mas como quase ninguém mede a citação, essa
compensação fica totalmente invisível. O que acontece? O time gasta um esforço
enorme caçando um clique que, por uma mudança de estrutura da plataforma,
estruturalmente não vai mais voltar.
Vamos olhar para um caso prático, já resolvido,
e aqui vale o aviso de que os números são apenas exemplos, tá?
Imagina um relatório de agência dizendo o seguinte,
o blog perdeu metade da eficiência,
a taxa de cliques despencou de 8% para 4%,
e com isso já recomendam um corte de 30% no orçamento de conteúdo.
Mas, quando a gente cobra os números absolutos,
a história é completamente diferente.
As impressões pularam de 41 mil para 78 mil,
e os cliques ficaram super estáveis de 3.280 para 3.120.
A taxa de cliques caiu só porque o denominador explodiu.
E por que esse salto no denominador ocorreu? A resposta é simples.
7 das 10 consultas de maior impressão daquela marca
passaram a exibir o tal resumo de IA no topo, 7 em 10.
A decisão correta, nesse caso, nunca seria cortar o orçamento do time.
A decisão certa era manter a verba de conteúdo e abrir uma linha de citação
completamente separada só para as sete consultas específicas.
3. Como separar os resultados na prática
Para separar o que acontece lá fora na página de resultados, a operação
concreta leva uma tarde no máximo. Pega-se a lista das 10 consultas de maior
impressão e marca com sim ou não para a exibição do resumo de IA.
Depois, é só acompanhar as curvas de impressões e cliques do conjunto com
IA contra o conjunto sem IA, com os gráficos rodando lado a lado. E detalhe
fundamental: essa
leitura tem que ser da própria propriedade, lá nos dados internos, em vez de depender
de estimativas genéricas de mercado. Agora, e para separar o que chega do lado de
dentro
do site, aqui a regra de ouro é atribuição de canal auditável:
nada de inflar o balde
de tráfego orgânico tradicional despejando visitas de IA lá dentro. Tem mais uma coisa:
qualquer mudança nas regras de agrupamento de canais precisa entrar imediatamente
no changelog, com data e marcação no gráfico.
Se não fizer isso, a linha segue contínua no relatório, mas operando sobre duas
definições
diferentes, e isso vira um caos.
Aí, e usem os logs do servidor como uma segunda fonte, independente, para
triangular
e auditar os dados de tráfego.
Ponto 4.
Os limites da medição, onde a contagem, inevitavelmente, falha.
Olha, toda ferramenta tem limites por desenho.
Ela erra para menos?
Sim, erra.
porque presença sem clique não gera linha de tráfego,
sessões e cliques nunca coincidem por questões de tags e consentimento,
e somar a tabela do Search Console encolhe o denominador,
já que a plataforma esconde as consultas raras,
mas ela também erra demais para mais.
Sem uma lista fixa e sem evidência da captura, o número vira puro achismo.
Frequência sem denominador é um dado qualitativo.
O registro honesto deveria ser recorrente na amostra,
em vez de estimar um percentual inventado para ficar bonito no slide,
e colocar ferramentas automáticas para rodar antes de fazer a separação manual,
isso simplesmente automatiza confusão.
5.
A leitura sustentável de tudo isso.
A leitura é que realmente se sustenta, sem autoengano,
exige que os relatórios mensais tenham duas linhas,
ou duas barras, completamente separadas.
Uma barrinha só para a busca orgânica tradicional,
em cliques e sessões,
e outra barrinha totalmente distinta
para a presença nas respostas de IA,
medindo as citações e menções.
Elas nunca devem ser somadas num índice único porque medem momentos
completamente diferentes do funil.
Pra garantir que a gente confia no dado, usamos a escada de confiança para a
citação.
A gente começa no sinal bruto que só autoriza a equipe a investigar.
Depois sobe para o sinal comparado onde já temos uma lista fixa e a captura datada.
O degrau seguinte é o sinal triangulado cruzado direitinho com os logs do servidor
e com o CRM.
E o último passo é quando o sinal, com a causa diagnosticada, autoriza a mexer no
orçamento.
Para chegar aí, a hipótese tem que ser registrada antes de publicar o conteúdo e
repetida depois
para não criar ilusão de causalidade numa rodada só.
E claro, precisa ter um dono nomeado.
6.
Os primeiros passos e regras práticas
Transformar essa conversa toda em operação real exige entregas claras entre os dias
30 e 60 da Fundação de Medição.
Quais são elas?
O painel, com aquelas duas linhas separadas e não somadas, uma lista de
perguntas que
seja fixa, versionada e revisada todo o trimestre e um ponto crucial.
Essas perguntas devem vir diretamente das conversas reais de vendas e não de
achismos.
E, por fim, a nomeação de um dono oficial para a métrica de GEO com critérios de
aceite muito bem definidos.
É essencial que fique muito claro para todo mundo que opera conteúdo: uma queda
estrutural na página de resultados não é uma queda na execução da equipe.
Confundir essas duas coisas pune exatamente os profissionais que estão
executando o trabalho
de forma impecável, mas que foram afetados por uma mudança nas regras do próprio
buscador.
E agora, depois de separar as origens com clareza e sem ilusões, fica uma reflexão.
Como é que a gente distribui o crédito com precisão quando uma pessoa lê uma resposta
de IA hoje, faz uma busca dias depois, retorna através de um e-mail e só
converte
lá na frente depois de várias semanas.
Depois que a gente limpa a origem, o grande desafio vira a distribuição do
crédito.
E esse é justamente o tema da nossa próxima conversa no episódio 4, Atribuição
quando
o caminho é longo.
Um abraço e até a próxima.