O Guia Definitivo para Anúncios de Busca com IA: Como Anunciar no ChatGPT, Perplexity e Visão Geral da IA ​​do Google

A inteligência artificial mudou fundamentalmente a publicidade em mecanismos de busca.

A pesquisa paga era baseada em uma equação muito simples: alguém digitava uma consulta, que o Google comparava com a palavra-chave de um anunciante, que então competia para aparecer na página de resultados.

Tudo isso está prestes a mudar.

Cada vez mais pessoas utilizam suas buscas em formato de conversa, fazendo perguntas adicionais, comparações, pedindo conselhos e explicando um problema em linguagem natural, em vez de frases com palavras-chave.

Não por meio de buscas:

O melhor CRM para pequenas empresas

Um comprador poderia perguntar:

• Tenho uma empresa com 20 funcionários; meus representantes de vendas utilizam planilhas e preciso de um CRM que possa ser instalado facilmente sem a necessidade de um administrador dedicado. Qual CRM é recomendado para mim?

É um mundo completamente novo em termos de publicidade.

O mecanismo de busca não se limita mais apenas a combinar palavras-chave com anúncios; ele interpreta a intenção, o contexto, as preferências e o objetivo maior que o usuário está tentando alcançar.

Este é o futuro do mundo da publicidade de busca com IA.

O Google está fazendo sua parte, inserindo anúncios por toda parte e até mesmo dentro da experiência de busca com IA. A OpenAI criou o ChatGPT, um serviço de publicidade voltado para usuários selecionados. O mundo da publicidade em torno de mecanismos de busca baseados em IA, como o Perplexity, está em constante transformação.

Existe um grande potencial, mas também muita confusão.

• O que são exatamente anúncios de pesquisa com IA?
• É possível anunciar diretamente dentro do ChatGPT?
• É possível comprar um anúncio dentro de uma Visão Geral de IA do Google?
• A Perplexity ainda oferece anúncios?
• Quanto custam os anúncios de pesquisa com IA?
• As empresas deveriam redirecionar seus orçamentos da Busca do Google?

E talvez o mais importante:

• Como os anunciantes podem se preparar para um ambiente em que os consumidores recorrem à IA em busca de ajuda, em vez de vasculharem as páginas de resultados de busca tradicionais?

Este guia responderá a essas perguntas e oferecerá um plano para incorporar a publicidade de pesquisa com IA em sua estratégia de mídia paga.

O que são anúncios de pesquisa com IA?

Os anúncios de pesquisa com IA são experiências de publicidade paga projetadas para alcançar usuários dentro ou ao redor de ambientes de pesquisa e descoberta conversacional baseados em IA.

Diferentemente da publicidade de busca tradicional, a publicidade de busca com IA pode usar mais do que as palavras digitadas em uma caixa de pesquisa para determinar a relevância.

O sistema de publicidade pode considerar:

• A intenção conversacional do usuário
• O contexto da interação atual
• Os produtos ou serviços em discussão.
• A etapa do usuário na jornada de compra.
• A relevância da página de destino do anunciante.
• Criatividade e mensagens
• Informações e feeds de produtos
• Sinais da audiência
• Outros sinais específicos da plataforma

Isso cria uma distinção importante.

Publicidade de pesquisa tradicional

• Consulta → Palavra-chave → Anúncio → Página de destino

Publicidade de pesquisa com IA

• Conversa → Contexto → Intenção → Recomendação/descoberta → Anúncio → Ação

O segundo modelo está muito mais próximo de como as pessoas realmente tomam decisões complexas.

Um consumidor pode começar com uma pergunta informativa e gradualmente avançar em direção a uma decisão comercial.

A oportunidade de publicidade existe cada vez mais ao longo de toda essa jornada.

O que são anúncios de pesquisa com IA?

Os anúncios de pesquisa com IA são um tipo de publicidade paga que funciona em um ambiente de pesquisa orientado por inteligência artificial. Ao contrário dos anúncios de pesquisa tradicionais, em que os anúncios são exibidos com base em palavras-chave e consultas de pesquisa específicas, os anúncios de pesquisa com IA estão se tornando cada vez mais contextuais, focando na intenção, nas necessidades e nos tópicos em geral.

O advento da busca por IA está afetando a descoberta por parte do consumidor de uma forma que permite às pessoas fazer perguntas sofisticadas, perguntas de acompanhamento, comparar diferentes opções e obter respostas consolidadas, em vez de simplesmente seguir a lista de resultados da busca.

O novo tipo de anúncio permite que os anunciantes influenciem os clientes em vários estágios do processo de decisão. Em vez de competirem entre si por uma determinada palavra-chave, as marcas poderão competir por um tópico ou problema específico.

A publicidade em buscas com IA assume atualmente diferentes formas em diversas plataformas. O Google está integrando publicidade às experiências de busca com IA, incluindo as Visões Gerais de IA e o Modo IA. A OpenAI introduziu publicidade no ChatGPT para usuários qualificados, enquanto outras plataformas de busca com IA desenvolveram ou testaram seus próprios modelos comerciais.

A tecnologia e os produtos de publicidade ainda estão em evolução. Consequentemente, os profissionais de marketing devem distinguir entre as funcionalidades de publicidade já estabelecidas, os produtos recém-lançados e as previsões do setor ao avaliar as oportunidades de busca com IA.

Por que a publicidade de busca com IA é diferente da publicidade de busca convencional?

A publicidade de busca convencional sempre se baseou em uma relação intrinsecamente direta entre a busca do usuário e o mecanismo de segmentação do anunciante. Os anunciantes escolhem as palavras-chave, criam anúncios para elas, redirecionam os usuários para as páginas de destino e, em seguida, otimizam com base nos dados.

A busca por IA introduz um modelo mais contextual.

A interação de um usuário pode conter muito mais informações do que uma consulta de busca convencional. O sistema pode ter acesso ao assunto da discussão, às consultas anteriores feitas pelo usuário, ao problema em questão e à etapa do processo de tomada de decisão. 

Isso afetaria a forma como os anunciantes precisam encarar a relevância.

Das palavras-chave à intenção de busca

As palavras-chave continuam sendo importantes, principalmente dentro do ecossistema de publicidade já estabelecido do Google. No entanto, a busca por IA torna cada vez mais importante entender a intenção por trás dessas palavras-chave.

Um único tópico pode representar diversas necessidades comerciais diferentes. Alguém que pesquisa software de contabilidade pode estar avaliando soluções para uma pequena empresa, comparando plataformas corporativas, buscando uma alternativa a um fornecedor atual ou simplesmente aprendendo sobre automação contábil.

O objetivo do anunciante, portanto, não é simplesmente aparecer quando uma palavra-chave é mencionada. É apresentar uma proposta relevante quando a intenção subjacente do usuário estiver alinhada com o produto ou serviço.

Dos resultados da pesquisa à tomada de decisão

O modelo de busca tradicional geralmente envolve a avaliação independente de diversas opções pelos próprios usuários. Por outro lado, a busca orientada por IA tem o potencial de consolidar dados, fornecer respostas adicionais a quaisquer perguntas, analisar alternativas e auxiliar os usuários a restringir as opções.

Isso implica que a publicidade pode se tornar um elemento integrado em um contexto mais amplo de tomada de decisões.

Isso oferece às marcas mais espaço para influenciar os consumidores nos estágios iniciais de sua jornada. Ao mesmo tempo, o nível de exigência para relevância aumenta, já que anúncios irrelevantes podem ser extremamente intrusivos em um formato de conversa.

De consultas estáticas a interações contextuais

Os sistemas de busca com IA conseguem interpretar solicitações mais longas e detalhadas. Isso permite que os usuários comuniquem suas necessidades de forma mais natural e fornece às plataformas um contexto adicional para determinar quais informações ou opções comerciais podem ser relevantes.

Os anunciantes, portanto, precisam considerar o problema do cliente em sua totalidade, em vez de depender exclusivamente de termos de pesquisa individuais.

Como funcionam os anúncios de pesquisa com IA?

Embora os sistemas de publicidade variem entre as plataformas, a publicidade de pesquisa com IA geralmente envolve várias camadas de relevância e entrega.

O processo começa com a busca ou conversa do usuário. A plataforma interpreta a solicitação e identifica o assunto, a intenção e o contexto relevante. Em seguida, ela pode determinar se os anúncios disponíveis são apropriados para essa interação, com base em segmentação específica da plataforma, informações fornecidas pelo anunciante, relevância criativa e outros sinais.

Em seguida, o anúncio é apresentado na experiência de busca apropriada, onde o usuário pode interagir com a marca ou continuar pesquisando.

Isso cria quatro componentes importantes para os anunciantes:

• Intenção do usuário: Propósito por trás das ações do usuário.
• Contexto: O contexto geral em que a pesquisa está sendo realizada.
• Relevância para o anunciante: Relevância da oferta, do conteúdo e da página de destino para as necessidades do usuário.
• Implicações para o negócio: se a interação está gerando um resultado comercial ou não.

Os sinais e técnicas específicos variam dependendo da plataforma; portanto, os anunciantes precisam considerar que o que se aplica ao Google Ads pode não se aplicar necessariamente ao ChatGPT ou a qualquer outro espaço de busca com inteligência artificial.

Esta é uma análise detalhada baseada nas informações mais recentes disponíveis sobre o assunto.

Anúncios ChatGPT: Os pontos essenciais que todo anunciante deve conhecer

Os anúncios no ChatGPT foram testados pela OpenAI no início de 2026. Essa decisão da OpenAI é oposta à política anterior contra anúncios, mantida pelo CEO da empresa, Sam Altman, mas decorre do aumento dos custos operacionais e das perdas financeiras para a empresa. O projeto piloto rapidamente se tornou um dos desenvolvimentos mais acompanhados na área de publicidade de busca e descoberta impulsionada por IA. 

Cronograma de implementação

A OpenAI reconheceu o plano pela primeira vez em 16 de janeiro de 2026, em uma postagem no blog explicando que começaria a testar anúncios nos EUA para usuários dos planos Gratuito e Go, para que mais pessoas pudessem usar as ferramentas com menos limitações ou sem pagar nada. O projeto piloto em si foi lançado em 9 de fevereiro de 2026, restrito a usuários adultos conectados nos EUA, tanto no plano Gratuito quanto no plano Go, que custa US$ 8 por mês. 

A partir daí, as coisas aconteceram rapidamente:

• Em março de 2026, relatos indicavam que a OpenAI estava se preparando para ampliar a exposição de anúncios para todos os usuários das versões gratuita e Go nos EUA, e a empresa confirmou planos de expansão para a Austrália, Nova Zelândia e Canadá até meados de abril. 
• tecnologia Insider
• Em seguida, veio o sistema de publicidade self-service, que foi testado com capacidade limitada de abril até seu lançamento público em 6 de maio de 2026, com um orçamento diário mínimo de US$ 25.
• Grupo de Estupro
• Em 7 de maio de 2026, a OpenAI anunciou que expandiria o projeto piloto de publicidade para incluir o Reino Unido, México, Brasil, Japão e Coreia do Sul, a fim de testar estratégias bem-sucedidas em cada região.

Quem vê anúncios e quem não vê?

Os usuários dos planos Gratuito e Go podem ver anúncios, enquanto as contas Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu não exibem anúncios. A idade também importa: se um usuário informar ao ChatGPT que tem menos de 18 anos, ou se o ChatGPT prever que ele provavelmente é menor de idade, esse usuário não verá anúncios. Os usuários também não ficam totalmente presos aos anúncios, mesmo nos planos mais básicos — há uma opção para desativar os anúncios em troca de menos mensagens gratuitas diárias. 

Como os anúncios são exibidos e como funcionam.

O formato atual não está incorporado à própria resposta — trata-se de um anúncio claramente identificado como “Patrocinado”, posicionado abaixo do final da resposta e visualmente separado do conteúdo gerado pelo ChatGPT. O anúncio principal inclui o nome da empresa, o logotipo, o título e a descrição. A segmentação também difere da publicidade tradicional em mecanismos de busca, pois não envolve lances em palavras-chave como no Google. Nas configurações padrão, os anúncios do OpenAI são exibidos com base no assunto da conversa, no histórico de conversas anteriores e nas interações anteriores com anúncios. No entanto, é possível desativar os anúncios personalizados e remover todos os dados dos anúncios.

Privacidade e separação de respostas orgânicas

A OpenAI deixou claro que a publicidade é totalmente separada do raciocínio e dos resultados do modelo. A empresa afirma que os anúncios não influenciarão as respostas fornecidas pelo ChatGPT e que os anunciantes não terão acesso ao conteúdo das conversas dos usuários. Os anunciantes recebem apenas dados agregados, como contagens de impressões ou cliques — nunca o histórico do chat, memórias ou informações pessoais do usuário. Certas categorias sensíveis, como saúde, saúde mental e política, são completamente excluídas da segmentação de anúncios. 

Esta é a distinção fundamental que vale a pena incorporar à estratégia de publicidade: posicionamento pago e reconhecimento orgânico são duas coisas distintas. Você não pode comprar uma recomendação melhor gerada pelo ChatGPT — você só pode comprar um espaço publicitário destacado ao lado de uma recomendação. Ter uma boa visibilidade nas respostas do ChatGPT ainda depende de ser visto como uma fonte confiável e com autoridade em outros lugares da web (o que geralmente é chamado de AEO/otimização para mecanismos de busca), enquanto a plataforma de anúncios é um canal de mídia paga separado, aplicado sobre ela.

Considerações práticas para anunciantes neste momento.

• Este ainda é um projeto piloto em desenvolvimento, e não um sistema maduro e totalmente autônomo — os anunciantes devem esperar relatórios incompletos e atribuição confusa no início, mais parecido com o Google Ads em seus primórdios do que com a plataforma madura que é hoje. 
• Os primeiros dados sugeriam um CPM premium em torno de 60, notavelmente superior a um comparável~38 CPM no Google na época. 
• Há alguma inconsistência na política de categorias — as regras publicadas pela OpenAI listam categorias como serviços jurídicos e saúde tanto em listas restritas quanto em listas proibidas, portanto, os anunciantes em setores regulamentados devem verificar a elegibilidade atual diretamente, em vez de presumir. 
• A disponibilidade geográfica ainda está em expansão, portanto, anunciantes fora dos EUA, Reino Unido, Canadá, Austrália, Nova Zelândia, México, Brasil, Japão e Coreia do Sul devem ficar atentos a novos anúncios de implementação.

Como funciona a publicidade do ChatGPT?

A publicidade do ChatGPT é concebida em torno da natureza conversacional da plataforma.

A documentação da OpenAI para anunciantes afirma que a seleção de anúncios pode considerar o contexto e a intenção da conversa, juntamente com informações fornecidas pelo anunciante, como recursos criativos, páginas de destino, textos de anúncios e dicas contextuais. A OpenAI também enfatiza que as dicas contextuais não são equivalentes às palavras-chave de correspondência exata tradicionais e não garantem que um anúncio será exibido para uma conversa específica.

Isso representa um afastamento significativo do planejamento de campanhas convencionais baseado em palavras-chave.

Os anunciantes precisam compreender os temas mais amplos e as situações comerciais em que seus produtos são relevantes. O planejamento de campanhas deve, portanto, incorporar os problemas dos clientes, os casos de uso, as considerações de compra, as categorias de produtos e a intenção de decisão em cada etapa.

Atualmente, a OpenAI oferece suporte a objetivos de publicidade CPM e CPC. As campanhas de alcance são otimizadas com base em impressões, enquanto as campanhas focadas em cliques são projetadas para direcionar tráfego para os sites dos anunciantes.

Como anunciar no ChatGPT?

Considerando que os anúncios exibidos no ChatGPT dependem de uma pergunta genuína feita pelo usuário, e não de uma página que classifica links, o canal se assemelha mais a uma página de resultados de um mecanismo de busca, onde há um guia informativo que por acaso é patrocinado. A seguir, cada dica é explicada em detalhes práticos.

1. Defina os casos de uso comercial

Antes de escrever um único título, você precisa mapear os momentos específicos em que alguém mencionaria sua categoria em uma conversa com o ChatGPT. Isso é diferente da pesquisa de palavras-chave — você não está buscando volume de buscas, mas sim cenários de intenção.

Passos práticos:

• As frases podem ser extraídas de ligações de vendas, consultas de suporte ao cliente, chats ao vivo, bem como de feedbacks no G2, Capterra, Reddit e Amazon Q&A. As frases devem ser extraídas quando os clientes estão tentando resolver um problema, e não quando se referem a categorias de produtos.
• Diferencie entre perguntas de conscientização e perguntas de decisão. “Qual o método mais eficaz para rastrear as despesas da empresa?” é uma pergunta, enquanto “Ramp ou Brex para uma startup de 50 pessoas?” é outra. Ambas são oportunidades válidas de anúncios, mas exigem mensagens diferentes.
• Catálogo de objeções e hesitações. Se o preço, a complexidade da integração ou a confiança forem objeções recorrentes, isso indica a necessidade de uma variante criativa e, possivelmente, de uma página de destino distinta posteriormente.
• Mapeie cenários de comparação. Os usuários frequentemente solicitam ao ChatGPT que compare opções diretamente. Identifique quais concorrentes ou alternativas (incluindo a opção de "não fazer nada" / processo manual) são mais frequentemente comparadas com a sua.
• Associe cada cenário a uma alegação de valor legítima. O resultado desta etapa deve ser uma tabela: cenário → necessidade subjacente → por que nosso produto é uma resposta viável aqui. Se você não conseguir preencher a terceira coluna de forma honesta, não se trata de um caso de uso que valha a pena investir — uma incompatibilidade aqui resulta apenas em anúncios de baixa relevância e desperdício de verba, podendo levar à rejeição total do anúncio de acordo com as políticas de relevância/confiança da OpenAI.

O produto final geralmente é um inventário de casos de uso com cerca de 10 a 30 cenários, cada um específico o suficiente para que você possa escrever uma frase honesta explicando por que sua marca se encaixa naquela conversa.

2. Crie temas de campanha relevantes

Depois de ter seu inventário de casos de uso, agrupe-os em temas de campanha — conjuntos de cenários relacionados que compartilham uma mensagem, público-alvo ou etapa de compra. Isso se assemelha mais à estrutura de uma estratégia de conteúdo do que a uma campanha tradicional de busca por correspondência de palavras-chave.

Formas de organizar temas:

• Por processo de negócio — por exemplo, uma empresa de folha de pagamento pode abordar temas como "integração de novos funcionários", "processamento de folha de pagamento em vários estados" e "declaração de impostos de fim de ano", cada um com sua própria linguagem e argumentos.
• Por desafio operacional — agrupando-se em torno de um problema específico (por exemplo, "reduzir a rotatividade de clientes", "cortar custos na nuvem") em vez de um recurso do produto, já que os usuários geralmente descrevem os problemas antes de descreverem as soluções.
• Em termos de segmentos de clientes – um tema para fundadores individuais, um para profissionais de operações de mercado intermediário, um para profissionais de TI de empresas, todos adaptados à terminologia, à consciência orçamentária e ao nível de detalhamento técnico de cada segmento de cliente específico.
• Em termos de caso de uso ou "tarefa a ser realizada" – particularmente valioso quando a plataforma suporta uma variedade de casos de uso (como uma plataforma de dados que pode ser usada tanto para análises de marketing quanto para análises financeiras, que requerem duas abordagens diferentes).

Isso é ainda mais importante aqui em comparação com a busca, porque a veiculação de anúncios do ChatGPT em chats é baseada no contexto da conversa, e não em palavras-chave exatas. Um tema construído em torno de uma necessidade real tem um alcance orgânico mais amplo, mantendo-se relevante, porque tudo o que está sob ele compartilha a mesma lógica subjacente de "por que nós".

Um teste útil para cada tema: você conseguiria resumi-lo em uma frase que um vendedor reconheceria como um segmento real do seu pipeline de vendas? Se não, provavelmente está muito focado em palavras-chave ou é muito amplo.

3. Desenvolver múltiplas variações criativas

Como os anúncios do ChatGPT são exibidos com base no formato da conversa, e não em uma única correspondência de consulta, o mesmo produto pode ser relevante em contextos bastante diferentes. Um único recurso criativo otimizado para um único ângulo terá um desempenho inferior em toda essa gama de situações. Por outro lado, é preciso desenvolver uma coleção estratégica de variações em torno de cada um desses aspectos:

• Benefícios do produto – comece pelos resultados que o usuário obtém (por exemplo, “reduzir o tempo de fechamento do corte de 10 dias para 3”), em vez de focar nas funcionalidades.
• Problemas do cliente – reitere a descrição do problema com as palavras do usuário antes de apresentar seu produto no texto publicitário.
• Casos de uso — mostre o produto realizando uma tarefa específica (“desenvolvido para equipes de agências que gerenciam mais de 20 contas de clientes”) em vez de descrevê-lo de forma genérica.
• Diferenciais — o que torna você diferente da alternativa óbvia, declarado concretamente (uma capacidade específica, integração, estrutura de preços ou garantia — não um vago “melhor” ou “líder”).
• Argumentos de prova — uma âncora de credibilidade: uma estatística, um número de clientes, uma validação de terceiros, um resultado concreto. Este costuma ser o argumento mais persuasivo para compras que exigem alta ponderação.
• Chamadas para ação — varie a própria tarefa: “iniciar teste gratuito”, “ver preços”, “comparar planos”, “falar com a equipe de vendas”. Usuários diferentes em cenários diferentes estão prontos para diferentes próximos passos.

Vale a pena enfatizar esta instrução: não se trata de produzir seis versões cosmeticamente diferentes da mesma frase. Cada variante deve estar ligada a um caso de uso ou objeção distintos, identificados no seu inventário da etapa 1, justificando assim a sua presença por apresentar uma razão genuinamente diferente — e genuinamente verdadeira — para clicar. Exercício: escreva cada variação como se estivesse respondendo a uma pergunta específica feita por uma pessoa real. A resposta deve ser autossuficiente.

4. Consistência entre a mensagem do anúncio e a página de destino.

O objetivo do anúncio é levar o visitante a clicar, e o da página de destino é cumprir a promessa da mensagem do anúncio. Como os usuários chegaram até a página por meio de uma conversa específica, seja ela sobre um problema, uma comparação ou um caso de uso, a inconsistência entre a promessa do anúncio e o que a página de destino oferece causará atrito no momento mais importante e, consequentemente, desperdiçará tráfego pago.

Diretrizes por nível de intenção:

• Campanhas amplas de conscientização da marca podem direcionar corretamente para a página inicial geral, pois o objetivo de tais campanhas é criar reconhecimento da marca e não necessariamente converter potenciais clientes em clientes reais.
• Campanhas com alta intenção de compra ou baseadas em cenários devem ser direcionadas para uma página de destino específica, e não para a página inicial. 
• Essa página deve:
• Reformule o problema que o usuário provavelmente estava perguntando, para que haja continuidade entre a pergunta → o anúncio → a página.
• Explique a oferta de forma clara, em termos específicos para aquele cenário, em vez de usar um texto de marketing genérico.
• Construa sua credibilidade desde o início — com logotipos de clientes, depoimentos, histórias de sucesso ou dados que se relacionem especificamente com aquele caso de uso ou público-alvo, em vez de usar discursos de marketing superficiais como "confiável por milhares".
• Crie um fluxo de ofertas adequado ao nível de intenção do usuário — um usuário que gosta de comparar preços pode precisar de uma página de preços ou uma tabela comparativa antes de solicitar uma demonstração; já um usuário no fundo do funil, motivado por uma prova de conceito, pode solicitar um teste gratuito imediatamente.
• Combine o tom e o vocabulário entre o anúncio e a página. Se o anúncio usou a linguagem específica do problema do cliente, o título da página deve seguir a mesma linha, em vez de recorrer à terminologia interna do produto.

Visão geral da IA ​​do Google para anúncios

As Visão Geral de IA do Google se situam em uma base fundamentalmente diferente dos anúncios do ChatGPT. Em vez de uma nova superfície de publicidade acoplada a um novo produto, elas são uma extensão da infraestrutura que já executa a Busca, o Shopping e o Performance Max, o que altera tanto a oportunidade quanto a estratégia.

Os anúncios podem ser exibidos acima, abaixo ou dentro dos Resumos de IA na Busca, permitindo que os anunciantes alcancem os clientes em novos momentos de exploração. Os anúncios podem ser exibidos acima ou abaixo do Resumo de IA em todos os mais de 200 mercados onde os Resumos de IA estão disponíveis, embora a exibição dentro do próprio Resumo de IA esteja atualmente limitada ao inglês em dispositivos móveis e computadores em um conjunto menor de mercados — Austrália, Canadá, Índia, Indonésia, Quênia, Malásia, Nova Zelândia, Nigéria, Paquistão, Filipinas, Singapura e Estados Unidos.

É importante ressaltar que este não é um programa de adesão opcional. Anúncios de texto, de compras, locais ou de aplicativos já veiculados em campanhas de Pesquisa, Shopping, Performance Max e de aplicativos são automaticamente elegíveis para aparecer acima ou abaixo das Visões Gerais de IA, onde quer que o recurso esteja ativo. Os anúncios aparecem nesse ambiente não porque são especialmente "otimizados para IA", mas porque o Google já confia neles — os mesmos sinais de qualidade, relevância e desempenho que garantem a exibição nos resultados de pesquisa tradicionais são os que qualificam um anúncio para a exibição nas Visões Gerais de IA. 

Isso confirma a abordagem do conteúdo original: os Resumos de IA são um posicionamento, não um novo canal que exige uma nova estratégia. Eles representam um novo posicionamento para tipos de campanha existentes — Performance Max, campanhas do Shopping, pesquisa de correspondência ampla, anúncios dinâmicos de pesquisa e AI Max — em vez de um formato de anúncio totalmente novo criado do zero. As campanhas do Shopping e do Performance Max têm atualmente a maior visibilidade nos Resumos de IA, enquanto as campanhas de pesquisa padrão geralmente aparecem acima ou abaixo do conteúdo gerado por IA.

Como anunciar nos Panoramas de IA do Google?

Reforçar a fundação existente

Como a elegibilidade depende da saúde da sua conta atual, e não de um processo de inscrição separado, o trabalho de maior impacto é aprimorar os mesmos fundamentos que sempre foram importantes no Google Ads:

• A precisão do rastreamento de conversões alimenta todos os sistemas automatizados subsequentes — Smart Bidding, Performance Max e AI Max tomam decisões de posicionamento e lances com base nos sinais de conversão que você envia. O impacto de um rastreamento inadequado é sutil e pode ser difícil de detectar posteriormente.
• A importância de páginas de destino de alta qualidade torna-se ainda maior quando consideramos que, no ambiente mediado por IA, o Google utiliza sinais do seu website para determinar se ele deve aparecer nos resultados de pesquisa gerados por IA. Uma página de destino ruim ou lenta se tornará uma desvantagem.
• Qualidade e criatividade dos recursos — A qualidade dos recursos, incluindo extensões, dados estruturados e otimização do feed de produtos, tornou-se cada vez mais importante devido ao foco do Google em posicionamentos contextuais.
• Cobertura de palavras-chave em pesquisas relacionadas à intenção — O Google recomenda abranger diversas palavras-chave e usar o Smart Bidding para capturar a demanda inferida pelo sistema de IA.

Esteja ciente da lacuna de medição.

No momento, o Google Ads não possui relatórios segmentados sobre anúncios veiculados nas Visões Gerais de IA, pois o próprio Google está aprendendo e divulgará mais informações à medida que a experiência com os relatórios evoluir. Isso implica que:

Suporte do Google

• Uma taxa de cliques mais baixa em uma determinada consulta não prova, por si só, que os anúncios de Visão Geral com IA estão prejudicando o desempenho — pode simplesmente refletir uma resposta mais longa acima do anúncio, uma cobertura de consulta mais ampla ou, em última análise, uma qualidade de tráfego inferior naquele período. 
• Noah Digital
• Antes de concluir que a diferença nas taxas de cliques (CTR) se deve ao uso do formato de Visão Geral de IA, os anunciantes devem investigar fatores como combinação de consultas, dispositivo, tipo de correspondência, concorrência no leilão, relevância e qualidade da conversão.
• Como não é possível segmentar os dados de Visão Geral de IA nos relatórios, a única opção disponível é acompanhar o desempenho no nível da conta e no nível da campanha. Isso porque o Google ainda não divulga os números de ROI específicos para cada posicionamento.

Aproveite as ferramentas de campanha baseadas em IA do Google.

O AI Max para Pesquisa é o principal mecanismo do Google para conectar anúncios a experiências de pesquisa baseadas em IA, indo além da segmentação por palavras-chave ao usar sinais de intenção para exibir anúncios nos ambientes Visão Geral da IA ​​e Modo de IA. O AI Max oferece uma alternativa eficiente à segmentação por palavras-chave, que se baseia em linguagem natural e na criação e posicionamento automatizado de anúncios. 

Essa solução está alinhada com a filosofia em constante mudança do Google; vale a pena para os anunciantes entenderem o que isso significa para eles em troca do alcance ampliado:

• Os anunciantes obtêm maior alcance, mas devem aceitar um controle manual reduzido sobre como e onde os anúncios aparecem. 
• O algoritmo do Google decide a elegibilidade dos anúncios para posicionamentos gerados por IA com base em uma combinação de lance, índice de qualidade e relevância — não há como dar um lance manualmente especificamente para um posicionamento de "Visão geral de IA". 
• Os anunciantes não podem dar lances manualmente em espaços publicitários do AI Overview como uma linha de inventário separada; em vez disso, o sistema incorpora essas decisões à sua lógica de leilão existente. A alavanca disponível é a qualidade e a relevância das informações, e não o controle direto do posicionamento. 
• Na área defensiva, a principal ferramenta que os anunciantes têm para manter consultas irrelevantes fora desse ambiente são as palavras-chave negativas, já que o próprio posicionamento da Visão Geral da IA ​​não pode ser bloqueado diretamente. 
• A mudança mais ampla: sinais em vez de controle manual.

O tema subjacente a tudo isso é uma mudança da gestão granular e manual de campanhas para o fornecimento de dados robustos e objetivos claros ao sistema, deixando que a automação lide com as decisões em nível de consulta:

• Dados robustos e estruturados de feeds de produtos (para Shopping e Performance Max) funcionam cada vez mais como matéria-prima que os modelos do Google utilizam para criar anúncios qualificados para a Visão Geral de IA.
• A qualidade dos dados de conversão influencia diretamente a forma como o Smart Bidding e o AI Max exploram as oportunidades identificadas pela IA, tanto em termos de agressividade quanto de precisão.
• Objetivos de campanha claros (as metas e diretrizes definidas pelos anunciantes) substituem listas exaustivas de palavras-chave como principal mecanismo de controle.
• A mensagem estratégica é clara nas próprias instruções do Google: o sucesso depende menos da gestão minuciosa de palavras-chave e mais de sinais de alta qualidade que o sistema possa distribuir dinamicamente aos posicionamentos.

O que isso significa na prática para a maioria das empresas

Como a elegibilidade é automática e obrigatória para os tipos de campanha qualificados, não há uma "estratégia de Visão Geral de IA" separada para ser criada isoladamente — os anúncios em Visões Gerais de IA não são um novo formato de anúncio para ser desenvolvido do zero; são um novo posicionamento para campanhas que os anunciantes provavelmente já têm em andamento. O roteiro prático é: 

• Auditar e fortalecer o rastreamento de conversões para que os sistemas automatizados funcionem com dados precisos.
• Aprimore as páginas de destino e os criativos de produtos para que sejam mais resistentes à concorrência em um ambiente mais confiável e com maior poder de análise por IA. Amplie a cobertura de palavras-chave, passando da correspondência exata para a segmentação baseada em intenção.
• Testar o AI Max para pesquisa onde for elegível, compreendendo a relação entre um alcance mais amplo e um controle granular reduzido.
• Monitore as tendências de desempenho da conta ao longo do tempo, em vez de esperar uma atribuição específica por posicionamento, já que os relatórios segmentados para posicionamentos do AI Overview ainda não estão disponíveis.

Modo de IA do Google vs. Visão geral da IA ​​do Google

É fácil agrupar os dois, já que ambos estão dentro do Google e usam IA generativa para responder a perguntas, mas são experiências estruturalmente diferentes — e essa diferença se reflete diretamente em como a publicidade funciona em cada um deles.

O que os diferencia

A principal distinção é comportamental: os Resumos de IA modificam o comportamento de busca existente, já que os usuários ainda veem os resultados orgânicos abaixo de um resumo gerado por IA que aparece no topo, enquanto o Modo IA substitui completamente a página de resultados de busca por uma experiência puramente conversacional. Ao contrário dos Resumos de IA, que são adicionados à busca tradicional, o Modo IA é um modo distinto que os usuários escolhem ativamente, desenvolvido para consultas mais complexas, conversacionais e com várias etapas. 

Essa distinção se manifesta de maneiras muito diferentes em termos de escala e intenção do usuário:

• As visões gerais sobre IA representam a camada do mercado de massa. Essas palavras-chave correspondem a cerca de 48% do total de pesquisas realizadas, o que representa um aumento de 58% em relação a dezembro de 2025, constituindo, portanto, uma necessidade urgente para qualquer pessoa que dependa do tráfego de busca.

• O Modo IA é a camada de intenção mais profunda e menor volume — por enquanto. É um mecanismo de busca independente e totalmente baseado em diálogos, onde o usuário não insere termos de busca isolados, mas participa de conversas reais, semelhantes à interação com um assistente de inteligência artificial, e a intenção dessas conversas costuma ser mais complexa.

As consequências dos cliques também variam bastante, o que é importante para a forma como os anunciantes encaram cada plataforma:

• Em consultas onde aparecem as Visões Gerais de IA, as taxas de cliques orgânicos caem de 15 a 61%, sendo que as consultas informativas simples apresentam as quedas mais acentuadas — embora as consultas de marca registrem um aumento de 18% na taxa de cliques quando uma Visão Geral de IA está presente. 
• O Modo IA é ainda mais extremo: 93% das consultas no Modo IA não geram nenhum clique externo para qualquer site, com base em uma análise de mais de 25 milhões de impressões. 

Essa combinação — as Visões Gerais de IA como o desafio imediato devido ao grande número de consultas que abrangem, e o Modo IA como a ameaça estrutural a longo prazo, pois remove completamente a página de resultados orgânicos para usuários engajados — é a perspectiva prática que os anunciantes devem usar ao decidir onde investir atenção primeiro. 

Por que a oportunidade de publicidade varia de acordo com a superfície?

Como os Resumos de IA são exibidos acima da página de resultados tradicional, seu modelo de anúncios é essencialmente uma extensão do leilão existente: os anúncios podem ser exibidos acima, abaixo ou dentro dos Resumos de IA na Pesquisa e são relacionados não apenas à consulta do usuário, mas também ao conteúdo do próprio Resumo de IA. Atualmente, apenas anúncios de texto e do Shopping de campanhas existentes da Pesquisa, do Shopping e do Performance Max podem ser exibidos dentro do conteúdo do Resumo de IA, e o Google não exibe anúncios em Resumos de IA para verticais sensíveis, como conteúdo adulto, bebidas alcoólicas, jogos de azar, finanças, saúde e política. 

A infraestrutura de anúncios do AI Mode é mais recente, mas está se expandindo rapidamente e sendo construída com sua própria mecânica dedicada, em vez de simplesmente herdar o formato do AI Overview:

• Os anúncios agora aparecem em cerca de 25.5% dos resultados do Modo IA, um aumento de 394% em relação ao ano anterior, e a infraestrutura do Modo IA do Google já inclui um posicionamento pronto para implantação chamado "Anúncios na parte inferior do Modo IA", com 816 IDs de experimentos ativos testando diferentes abordagens de monetização. 
• Equipe Digital Aplicada
• Um estudo de palavras-chave em larga escala revelou que um anúncio de texto aparecia em 29.45% das consultas elegíveis para anúncios no Modo IA, com esse número subindo para 53.6% especificamente em consultas onde o custo por clique era de US$ 10 ou mais — sugerindo que a exposição de anúncios no Modo IA se concentra em consultas de maior valor e maior concorrência. 

Isso é importante estrategicamente: a veiculação de anúncios do AI Overviews é, em grande parte, uma extensão automática das contas que os anunciantes já gerenciam, enquanto o AI Mode está evoluindo para uma camada de monetização distinta, com sua própria infraestrutura de experimentação e dinâmica competitiva emergente, embora, como mencionado anteriormente, os anunciantes ainda não possam segmentar diretamente ou optar por não participar de nenhum dos tipos de veiculação.

As implicações criativas e patrimoniais também diferem.

Como as Visões Gerais de IA são ancoradas visual e contextualmente a um resumo escrito, a qualidade criativa torna-se especialmente importante para anúncios exibidos abaixo do resumo. Extensões, forte cobertura de recursos e textos diferenciados ajudam um anúncio a se destacar quando ele compete pela atenção do usuário após este já ter lido uma resposta sintetizada. A posição de um anúncio em relação ao resumo de IA agora tem mais peso do que a posição bruta do anúncio em si; o posicionamento acima do resumo importa mais do que uma posição média no ranking poderia sugerir, enquanto os anúncios abaixo do resumo dependem muito da profundidade de rolagem para serem visíveis. 

O Modo IA, sendo um ambiente totalmente conversacional e, muitas vezes, sem cliques, leva os anunciantes a pensar ainda mais à frente — a serem mencionados ou recomendados dentro da própria conversa, em vez de competirem por um clique, já que a grande maioria das sessões do Modo IA nunca gera um clique externo. 

A mudança do Google em direção a formatos comerciais dedicados e nativos de IA

Além de simplesmente estender os formatos de anúncios existentes para essas novas plataformas, o Google tem integrado agressivamente a publicidade a essas experiências de IA — um aspecto da evolução do Modo IA que o conteúdo original corretamente destaca, mas que tem sido comparativamente menos divulgado em relação à discussão sobre visibilidade orgânica. Isso demonstra como o Google está desenvolvendo formatos totalmente novos que visam criar conexões entre a intenção comercial e a interação, em vez de simplesmente adicionar anúncios tradicionais de pesquisa ou de compras a uma página gerada por IA.

A principal conclusão prática para os anunciantes

• Para obter uma visão geral da IA: proteja e expanda a conta existente do Google Ads — qualidade do feed, dados estruturados, ampla cobertura de intenção e preparação para lances inteligentes — já que a elegibilidade decorre automaticamente da força das campanhas atuais de Pesquisa, Shopping e Performance Max.
• Para o Modo IA: reconheça-o como um ambiente mais exclusivo e nativo da conversa, onde o sistema de anúncios do Google ainda se conecta a uma base de campanhas familiar, lógica de feed e dinâmica de leilão, mas a elegibilidade depende cada vez mais da relevância contextual em vez da lógica de correspondência exata de palavras-chave — o que significa que os anunciantes que dependem muito de dados de produto superficiais ou listas rígidas de palavras-chave estão mais expostos do que imaginam. 

Em ambos os casos: a crescente lacuna entre visibilidade e cliques significa que as marcas precisam investir em serem mencionadas de forma favorável dentro da própria resposta gerada por IA, e não apenas em obter um clique posteriormente, visto que uma parcela grande e crescente dessas interações nunca sai da experiência de IA.

Vale a pena destacar isso logo de início: os resultados da busca complicam significativamente, e de certa forma atualizam, a perspectiva do conteúdo original. Aqui está a versão elaborada, corrigida de acordo com os fatos atuais.

Publicidade que gera perplexidade: o que os profissionais de marketing devem saber

Desde o início, o Perplexity se posicionou de forma diferente dos mecanismos de busca tradicionais. As perguntas relacionadas exibiam anúncios patrocinados em uma barra lateral, funcionando de maneira semelhante ao recurso "As pessoas também perguntam" do Google, enquanto as respostas patrocinadas iam além, integrando o conteúdo do anunciante diretamente na resposta gerada por IA, claramente identificado, mas apresentado como parte da resposta, em vez de um banner que os usuários ignoram ao rolar a tela. 

A pergunta de acompanhamento patrocinada era mais importante do que o próprio lançamento do anúncio; ela aparecia dentro da área de Perguntas Relacionadas, no fluxo real da pesquisa do usuário, no momento em que ele estava refinando sua intenção, em vez de em um banner separado, dando aos anunciantes uma posição mais próxima da consideração genuína do que um anúncio de palavra-chave padrão normalmente oferece. 

Essa é exatamente a lógica estratégica apontada no conteúdo original: como a experiência da Perplexity é construída em torno de síntese, citações e pesquisas complementares, os usuários frequentemente chegam a decisões comerciais após uma pesquisa significativamente maior em uma única sessão do que uma consulta de busca típica produziria.

Notícia importante: a Perplexity deixou de investir em publicidade.

A partir de outubro de 2025, a Perplexity parou de aceitar novos anunciantes; apenas os anunciantes do lançamento original, em novembro de 2024, continuaram os testes sem uma plataforma de autoatendimento ou qualquer informação sobre quando o site voltaria a aceitar anunciantes. Essa paralisação acabou sendo a gota d'água. A Perplexity lançou o recurso de Perguntas Patrocinadas em novembro de 2024, recebeu anunciantes iniciais como Whole Foods e Indeed até o início de 2025 e começou a eliminar gradualmente os anúncios no final de 2025, decidindo, por fim, em fevereiro de 2026, não firmar mais contratos de publicidade. 

No momento, não é possível anunciar na Perplexity. Não há produto publicitário para comprar, nenhuma plataforma de autoatendimento e nenhuma lista de espera. De acordo com executivos da empresa, a Perplexity não tem planos atuais para reintroduzir a publicidade, embora não tenham descartado categoricamente a possibilidade de reconsiderar a decisão no futuro; um executivo disse ao Financial Times que a empresa talvez "nunca precise veicular anúncios", o que sugere uma grande confiança em um modelo baseado em assinaturas. 

O raciocínio por trás da mudança de estratégia é instrutivo para profissionais de marketing que pensam em buscas nativas de IA em geral. Um executivo explicou a questão central: "o desafio com anúncios é que o usuário começaria a duvidar de tudo", e foi por isso que a empresa decidiu que a publicidade não seria um foco produtivo para o futuro, mesmo que os anúncios fossem claramente identificados e a Perplexity afirmasse que eles não influenciavam as respostas do chatbot. O problema de confiança mais profundo é estrutural às interfaces conversacionais: os anúncios de busca treinaram os usuários a separar os resultados pagos dos orgânicos, mas as interfaces conversacionais confundem essa fronteira, porque o produto já está agindo como um assistente confiável. Assim que um anúncio aparece como sugestão de próxima ação, a plataforma precisa provar que a recomendação ainda beneficia o usuário em primeiro lugar, e não o anunciante. A Perplexity afirmou que permanecerá sem anúncios e reforçará seu modelo baseado em assinaturas, posicionando-se ao lado do Claude, da Anthropic, como a alternativa sem anúncios ao ChatGPT e ao Google. 

O que isso significa para os anunciantes hoje?

Diante disso, a advertência do conteúdo original para “verificar a oferta comercial atual diretamente com a Perplexity antes de desenvolver previsões de campanha” se mostra absolutamente correta — e a resposta atual, em meados de 2026, é que não há nada a prever. As marcas recebem citações orgânicas por meio da otimização de mecanismos de busca para aparecerem nos resultados da Perplexity, em vez de usarem anúncios pagos. Em termos simples, isso se traduz em:

• Atualmente, não se deve alocar orçamento de mídia para o Perplexity como um canal pago — não há produto, processo de inscrição ou lista de espera para se planejar.
• A visibilidade do Perplexity agora depende inteiramente de mecanismos orgânicos: ser citado como uma fonte confiável, bem estruturada e com autoridade, da qual o mecanismo de síntese e o sistema de citação do Perplexity extraem informações — a mesma disciplina de GEO (otimização de mecanismos generativos) que é importante para ter um bom desempenho nas Visões Gerais de IA do Google ou nas respostas orgânicas do ChatGPT.
• Trata-se de um cenário dinâmico, e não estático. A administração deixou em aberto a possibilidade de a decisão ser reconsiderada caso haja uma mudança no ambiente competitivo ou na situação financeira. 

A lição estratégica ainda se mantém — e a retirada da Perplexity, na verdade, a reforça.

O argumento final do conteúdo original é, sem dúvida, fortalecido, e não enfraquecido, pelos acontecimentos posteriores. A reviravolta da Perplexity é um estudo de caso prático que ilustra exatamente a tensão que a publicidade de busca nativa de IA precisa administrar: as mesmas qualidades que tornam a busca conversacional comercialmente valiosa — pesquisa aprofundada, síntese, a confiança do usuário de que o assistente está do seu lado — são também o que torna a inserção de anúncios pagos nessa experiência excepcionalmente arriscada tanto para a marca quanto para a plataforma. A Perplexity não recuou porque os anunciantes perderam o interesse em anúncios com IA; recuou porque anúncios próximos a respostas geradas por IA podem dar a impressão de que a própria resposta foi comprada, mesmo quando claramente identificada. 

Essa é a principal conclusão para os profissionais de marketing: as plataformas de busca nativas de IA diferem drasticamente na forma como resolvem a tensão entre monetização e confiança. O ChatGPT está testando a aposta oposta, acreditando que as regras oficiais de separação de anúncios, os planos pagos sem anúncios e um público muito maior no plano gratuito podem manter a fronteira entre resposta e publicidade suficientemente clara para que os anúncios coexistam com a confiança. Já a Perplexity concluiu, pelo menos por enquanto, que os dois objetivos não são conciliáveis ​​em seu produto. Os anunciantes devem considerar a postura de cada plataforma de busca de IA em relação à publicidade como um sinal vivo e em constante evolução de como a empresa está optando por resolver esse dilema — e não como um recurso estável para planejar uma estratégia de canais sem antes verificar.

ChatGPT vs. Google vs. Perplexity Advertising

As três plataformas não devem ser avaliadas apenas pelo tamanho da audiência ou pela disponibilidade de publicidade. Suas experiências de busca subjacentes são fundamentalmente diferentes.

Fator	ChatGPT	Pesquisa de IA do Google	Perplexidade
Experiência essencial	AI de conversação	Pesquisa com integração de IA	Busca nativa de IA
Força primária	Intenção de conversa	Escala e busca comercial estabelecida	Pesquisa e descoberta de respostas
Maturidade da publicidade	Emergentes	Ecossistema altamente maduro	Em desenvolvimento
Dependência de palavras-chave	Abaixe	Alto, mas em evolução.	Abaixe
Relevância contextual	Alto	Aumentar	Alto
Maturidade da medição	Em desenvolvimento	Altamente desenvolvido	Em desenvolvimento
Melhor oportunidade estratégica	Descoberta conversacional	Intenção de busca e comercial	Descoberta orientada pela pesquisa

Estratégia de Publicidade de Busca com IA por Tipo de Negócio

Marcas de comércio eletrônico

A publicidade de pesquisa com IA é útil no comércio eletrônico se os clientes precisarem de ajuda para avaliar produtos.

A informação sobre produtos torna-se ainda mais crucial, uma vez que os algoritmos de IA necessitam de dados estruturados para uma melhor compreensão dos produtos, categorias, especificações, preços e disponibilidade.

Os profissionais de marketing precisam garantir que todos os canais, como feed de produtos, página de produtos, dados estruturados e anúncios, forneçam informações consistentes.

Software as a Service

As empresas de SaaS precisam priorizar os casos de uso e os problemas enfrentados por seus clientes.

Algumas das melhores situações surgem quando as pessoas procuram soluções para problemas operacionais em vez de pesquisarem nomes de empresas de software.

Nesse caso, os anunciantes de SaaS devem vincular sua estratégia a materiais educativos, páginas de comparação, documentação, estudos de caso e páginas de destino de conversão.

Serviços Profissionais

Os prestadores de serviços profissionais devem dar muita atenção à credibilidade.

Um algoritmo de IA poderia apresentar a empresa a uma pessoa que está em busca de uma solução, mas a empresa precisa comprovar sua expertise antes que o cliente comece a trabalhar com ela.

A comprovação pode ser feita por meio de estudos de caso, credenciais, resultados de desempenho de outros clientes, conteúdo especializado, avaliações, metodologia e informações sobre o serviço.

Empresas locais

As empresas locais devem priorizar informações comerciais precisas em todo o seu ecossistema digital.

A localização, os serviços, as informações operacionais, as avaliações, as descrições das empresas e o conteúdo do site devem ser consistentes e fáceis de interpretar para os sistemas de busca.

A publicidade de pesquisa com IA deve complementar, e não substituir, o SEO local e a otimização do perfil da empresa no Google.

Como a publicidade de busca com IA vai mudar o marketing?

O desenvolvimento mais importante na busca por IA não é simplesmente a introdução de mais um espaço publicitário.

Trata-se da própria mudança no papel da busca.

A busca tradicional ajudava principalmente os usuários a encontrar informações e navegar até sites. A busca com inteligência artificial, por sua vez, auxilia cada vez mais os usuários a compreender informações, avaliar alternativas e tomar decisões.

Isso cria um ambiente publicitário diferente.

As marcas não competem mais apenas por visibilidade em uma lista de resultados de busca. Elas competem cada vez mais por relevância dentro do processo de tomada de decisão.

Isso dará maior importância a:

• Autoridade da marca
• Dados de produtos e serviços
• Intenção do cliente
• Qualidade do conteúdo
• Sinais de confiança
• Informação estruturada
• Relevância criativa
• Infraestrutura de conversão

Finalizando a lista de verificação para publicidade de pesquisa com IA

Antes de lançar uma estratégia de publicidade de pesquisa com IA, verifique o seguinte:

Estratégia

• Defina o objetivo do negócio.
• Identifique os segmentos de clientes de maior valor.
• Mapeie os problemas e as questões associadas à sua oferta.

Publicidade

• Desenvolver conteúdo criativo específico, focado nos benefícios.
• Crie múltiplas variações relevantes.
• Alinhe a publicidade com a intenção do cliente.
• Utilize recursos de segmentação e lances específicos da plataforma.

Website

• Crie páginas de destino relevantes.
• Comunique claramente o valor e a diferenciação.
• Apresente provas e sinais de confiança.
• Torne os caminhos de conversão fáceis de entender.

Medição

• Implemente um sistema confiável de rastreamento de conversões.
• Meça os leads qualificados em vez dos leads brutos.
• Vincule a atividade publicitária à receita sempre que possível.
• Estabeleça parâmetros de referência antes de expandir.

Prontidão para IA

• Mantenha informações comerciais consistentes.
• Melhorar as descrições de produtos e serviços.
• Crie conteúdo confiável e orientado para o cliente.
• Aprimore a presença digital da marca.

Perguntas frequentes

O que são anúncios de pesquisa com IA?

Os anúncios de pesquisa com IA são anúncios pagos integrados a aplicativos de pesquisa e chatbots baseados em IA, como o ChatGPT, o Google AI Overviews, o Google AI Mode e outros similares. A diferença entre esses anúncios e os anúncios de pesquisa tradicionais é que eles são direcionados não apenas às palavras-chave inseridas no mecanismo de busca, mas também à consulta do usuário, ao contexto da conversa, à resposta gerada pela IA e a comportamentos anteriores.

Essa distinção é importante na prática. Um anúncio de pesquisa tradicional compete por um espaço ao lado de uma lista de links relacionados a uma palavra-chave. Um anúncio de pesquisa com IA compete por relevância dentro (ou em torno) de uma resposta sintetizada que pode combinar várias intenções em uma única resposta. É por isso que há uma crescente dependência, na estruturação de campanhas, no desenvolvimento criativo e na segmentação de anúncios de pesquisa com IA, da articulação de cenários e requisitos em vez de lances para combinações específicas de palavras-chave — um ponto que unifica os métodos de segmentação de anúncios do ChatGPT, do Google AI Overviews e do Google AI Mode, apesar de suas diferenças de implementação.

É possível que empresas veiculem anúncios no ChatGPT?

Sim. Após inicialmente não suportar nenhum tipo de publicidade, a OpenAI mudou de posição e passou a oferecer anúncios, começando com um teste nos EUA no início de 2026, com expansão subsequente para outros países e um sistema de autoatendimento. Os usuários das versões gratuita e Go podem ver anúncios atualmente; os usuários das versões Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu não veem anúncios. O acesso dos anunciantes evoluiu rapidamente de um projeto piloto apenas por convite para um gerenciador de anúncios público e de autoatendimento, e as categorias elegíveis e os mercados disponíveis continuam a mudar à medida que o programa amadurece.

Na prática: esta ainda não é uma plataforma estável e totalmente madura. Empresas que consideram anunciar no ChatGPT devem esperar um cenário de políticas em constante evolução, relatórios mais escassos do que os oferecidos pelo Google ou Meta e uma possibilidade real de que as regras de elegibilidade, os requisitos de gastos mínimos ou os mercados suportados sejam diferentes no momento da configuração da campanha em comparação com a última vez que verificaram. É essencial verificar os termos atuais diretamente com a OpenAI antes de comprometer um orçamento.

Os anúncios do ChatGPT podem afetar as respostas fornecidas pela IA?

Não. Ficou bem claro que os anúncios são uma entidade separada dos resultados da IA, que não podem ser manipulados, classificados ou afetados de forma alguma por pagamentos de anunciantes. Os anúncios também são devidamente identificados como patrocinados e são exibidos separadamente dos resultados gerados pelo modelo.

Essa é uma distinção estratégica importante para os anunciantes internalizarem. Significa que a publicidade no ChatGPT deve ser planejada como um canal de mídia paga que funciona em conjunto com os esforços de visibilidade orgânica da marca, e não como um atalho para contorná-los. Conquistar uma menção orgânica favorável dentro da resposta do ChatGPT ainda depende inteiramente de ser visto pelo modelo como uma fonte credível e relevante, o que é uma disciplina separada (frequentemente descrita como otimização de mecanismos de busca ou otimização generativa de mecanismos de busca) da compra de um espaço publicitário rotulado.

Os anúncios do Google podem aparecer nas Visões Gerais de IA?

Sim. O Google integrou a elegibilidade de anúncios para os Resumos de IA diretamente ao seu ecossistema de anúncios existente, em vez de criar um produto independente. Os anúncios podem aparecer acima do Resumo de IA, abaixo dele ou em um conjunto mais limitado de mercados dentro do próprio resumo gerado por IA. A elegibilidade é obtida automaticamente a partir das campanhas existentes de Pesquisa, Shopping e Performance Max; não há necessidade de inscrição separada e, principalmente, não há como optar por não exibir anúncios nos Resumos de IA se as campanhas existentes da marca forem elegíveis.

Este é um modelo fundamentalmente diferente do ChatGPT. Enquanto a publicidade do ChatGPT é um produto distinto pelo qual os anunciantes se inscrevem ativamente, os anúncios do Google AI Overview são uma extensão automática dos indicadores de saúde e qualidade atuais da conta. Isso significa que a maneira mais eficaz de melhorar o desempenho dos anúncios do AI Overview não é uma "estratégia de AI Overview" separada, mas sim fortalecer os mesmos fundamentos que sempre impulsionaram o sucesso do Google Ads: precisão no rastreamento de conversões, qualidade do feed, relevância da página de destino e ampla cobertura baseada em intenção.

A busca por IA está substituindo a busca tradicional do Google?

Não, não no sentido de um ser desativado em favor do outro. O que está acontecendo é mais próximo de uma sobreposição e transição gradual do que de uma substituição. Os Resumos de IA agora aparecem em uma parcela substancial e crescente de todas as buscas do Google, sobrepondo-se à página de resultados tradicional, e não substituindo-a. Assim, os usuários ainda veem resultados orgânicos e anúncios tradicionais abaixo do resumo gerado por IA. O Modo IA do Google representa uma mudança mais significativa, oferecendo uma experiência totalmente conversacional, sem nenhuma página de resultados tradicional, mas atualmente representa uma parcela menor da atividade de busca geral em comparação com os Resumos de IA.

A definição mais precisa seria a seguinte: a busca tradicional continua sendo comercialmente relevante, mas uma parcela crescente das sessões de busca está sendo interceptada ou reformulada por uma camada de IA antes mesmo de o usuário clicar em um link azul tradicional. A própria estratégia do Google reflete isso: a empresa está expandindo a capacidade de IA dentro de sua infraestrutura existente de busca e publicidade (Performance Max, Smart Bidding, AI Max for Search), em vez de construir uma busca com IA como uma alternativa isolada. Para os anunciantes, isso significa que as práticas tradicionais de SEO e busca paga continuam sendo necessárias, mas cada vez mais insuficientes por si só.

Os anúncios de pesquisa com IA substituem o SEO?

Não. Elas resolvem problemas diferentes e nenhuma substitui a outra. A publicidade paga com IA compra um posicionamento rotulado; ela não influencia se uma marca é descrita de forma favorável ou não em uma resposta orgânica gerada por IA. Ser recomendado, citado ou resumido favoravelmente pelo ChatGPT, Google AI Overviews ou sistemas similares depende dos mesmos sinais de qualidade subjacentes que impulsionam o SEO tradicional — conteúdo de autoridade, informações estruturadas e precisas sobre o produto/marca, validação de terceiros e uma sólida reputação nas fontes das quais esses modelos extraem informações — além de considerações mais recentes específicas sobre como os sistemas generativos sintetizam e citam informações.

Empresas que tratam a publicidade paga com IA como substituta desse trabalho orgânico provavelmente terão retornos limitados, porque:

• Os anúncios pagos geralmente se limitam a formatos e posições específicas (um cartão patrocinado, uma unidade com etiqueta acima ou abaixo de uma resposta) e não interferem no conteúdo ou nas recomendações da resposta gerada por IA.
• A visibilidade orgânica em respostas baseadas em IA é, por definição e política, impossível de comprar — ela precisa ser conquistada por meio de relevância e credibilidade reais.
• Ambos os tipos de mídia se dirigem ao público em fases diferentes: um anúncio pago pode ser veiculado independentemente de a marca ser realmente relevante para a consulta, enquanto a visibilidade orgânica gerada por IA ocorre apenas nos casos em que há algum tipo de conteúdo e/ou reputação que a sustente.

A estratégia adequada seria explorar ambos os canais simultaneamente: criar o conteúdo, os dados estruturados e a credibilidade necessários para a visibilidade orgânica da IA, bem como usar a publicidade paga em IA como um canal adicional de exposição em contextos relevantes.

Será que pequenas empresas precisam anunciar em mecanismos de busca baseados em inteligência artificial?

A resposta varia de empresa para empresa, dependendo de certos critérios que precisam ser considerados antes de se decidir, assim como acontece com qualquer outra forma de publicidade:

• Acesso: A plataforma é adequada ao tipo de negócio e ao seu mercado-alvo? Algumas redes de publicidade com IA são restritas a convites, estão temporariamente indisponíveis para novos anunciantes ou têm disponibilidade geográfica específica, e devem ser verificadas quanto a isso.
• Preço: Os dados iniciais das plataformas de redes de publicidade de busca com IA indicam que seus CPMs e CPCs são mais altos do que os das redes de publicidade tradicionais, como a Busca do Google ou a Meta, devido a uma base de usuários menor, porém engajada e de alta renda. Esse preço deve ser avaliado em termos de potencial de conversão.
• Relevância para o público: O público da rede corresponde à base de clientes da empresa? A escala geral de uma plataforma importa menos do que se o segmento de público específico alcançável por ela corresponde ao público-alvo da empresa.
• Potencial de conversão: Algumas plataformas de IA oferecem atualmente apenas dados de impressões e cliques, sem rastreamento granular de conversões ou detalhes demográficos — o que limita a capacidade de calcular um custo por aquisição confiável desde o início.
• Resultados mensuráveis: Como os relatórios em várias dessas plataformas ainda estão em desenvolvimento, as pequenas empresas, em particular, devem ter cautela ao aumentar os gastos com base apenas na contagem de impressões ou no volume de cliques.

Considerando tudo isso, testes controlados e com orçamento reduzido são o ponto de partida mais sensato do que comprometer gastos significativos antecipadamente — tratando as campanhas iniciais como uma forma de coletar dados de desempenho específicos da plataforma antes de decidir se (e quanto) expandir.

Como as empresas devem se preparar para a publicidade de busca com IA?

O trabalho de preparação é, em grande parte, a mesma disciplina fundamental que sustenta um bom desempenho em qualquer canal de publicidade, mas tem um peso extra aqui porque os sistemas baseados em IA (sejam eles para montar um anúncio pago ou gerar uma resposta orgânica) dependem muito da qualidade dos sinais e do conteúdo disponíveis. As empresas devem se concentrar em:

• Precisão e integridade das informações da marca — detalhes consistentes e precisos sobre a empresa em toda a web, já que os sistemas de IA se baseiam nisso para determinar confiança e relevância.
• Conteúdo focado no cliente — material escrito em torno de perguntas, problemas e cenários de comparação reais dos clientes, e não apenas listas de recursos do produto, já que é isso que tanto as visões gerais de IA quanto os assistentes generativos tendem a sintetizar.
• Dados robustos de produtos e serviços — feeds de produtos e descrições de serviços precisos, detalhados e bem estruturados, que são importantes para a elegibilidade ao Shopping e ao Performance Max nas Visões Gerais de IA e, cada vez mais, também para recomendações orgânicas de IA.
• Páginas que contam uma história — páginas que desenvolvem a narrativa da pergunta ou anúncio específico clicado, em vez de redirecionar todos para uma página inicial estática e genérica.
• Recursos criativos em vários formatos — diferentes versões focadas em diferentes benefícios, problemas, aplicações e diferenciais — porque os ambientes de anúncios otimizados por IA são mais adequados à diversidade criativa.
• Rastreamento preciso de conversões — o dado essencial para todos os sistemas automatizados de lances e correspondência; dados de rastreamento deficientes comprometem silenciosamente o desempenho em todos os anúncios influenciados por IA.
• Autoridade digital geral — os sinais de confiança acumulados (avaliações, citações, menções de terceiros, conteúdo estruturado) que influenciam se uma marca aparece organicamente em respostas geradas por IA, independentemente de qualquer investimento em publicidade.