A forma como os usuários interagem com ferramentas de inteligência artificial generativa está sendo reavaliada por novos dados que desafiam o consenso do setor de marketing. Enquanto especialistas em otimização para motores de busca generativos (GEO) costumam prever uma mudança radical para prompts longos e altamente estruturados, a realidade observada pela consultoria Stella Rising — segundo reportagem do Search Engine Land — aponta para uma continuidade com o comportamento clássico de busca. De acordo com a publicação, a maioria das consultas feitas em plataformas como ChatGPT e Gemini ainda se assemelha às buscas tradicionais do Google, priorizando palavras‑chave em vez de comandos complexos.

Essa constatação, baseada em dois estudos da Stella Rising realizados entre agosto de 2025 e janeiro de 2026 e reportados pelo Search Engine Land, oferece uma perspectiva sóbria sobre a adoção da tecnologia. Embora o uso de IAs tenha se tornado um hábito diário para milhões de pessoas, a transição para uma interface de linguagem natural plena ainda enfrenta barreiras de costume. Para marcas que buscam visibilidade, o cenário exige uma estratégia híbrida que considere tanto a persistência do padrão de busca por palavras‑chave quanto a ascensão da personalização baseada no contexto do usuário.

O comportamento de busca ainda é analógico

Segundo o levantamento de janeiro de 2026 da Stella Rising, citado pelo Search Engine Land, cerca de dois terços dos entrevistados declaram escrever prompts com 15 palavras ou menos. Apenas uma pequena parcela, aproximadamente 12%, utiliza estruturas complexas frequentemente sugeridas por influenciadores e especialistas em engenharia de prompt. A maioria dos usuários ainda formula suas consultas como perguntas diretas ou termos simples de busca, replicando a dinâmica que consolidou o sucesso do Google nas últimas duas décadas.

A familiaridade com a interface de busca tradicional ajuda a explicar essa preferência por prompts curtos. Quando solicitados a simular uma compra — por exemplo, a escolha de um novo par de tênis —, a mediana das respostas foi de apenas oito palavras, segundo os dados reportados. Esse comportamento sugere que, para o consumidor médio, a IA é vista inicialmente como um motor de busca aprimorado, e não como um agente de consultoria complexo. No recorte apresentado, prompts longos e estruturados aparecem mais em tarefas de codificação, escrita criativa ou planejamento profissional, e menos na navegação cotidiana.

A camada invisível de personalização

Os pesquisadores da Stella Rising descrevem uma “camada de incorporação do usuário”: cerca de 32% dos prompts analisados já incluem informações pessoais, como profissão, orçamento, localização ou condições de saúde, de acordo com o Search Engine Land. Diferentemente da busca tradicional, em que o histórico de navegação era a principal fonte de personalização, algumas plataformas de IA oferecem recursos de memória no chat; quando habilitados e usados repetidamente, permitem que o sistema retenha preferências e contexto do usuário. Nesse cenário, solicitações curtas podem ser interpretadas com uma carga de contexto que o sistema já possui sobre aquela pessoa.

Essa mudança altera como as marcas devem medir sua visibilidade. Uma busca por “tênis de corrida” pode ser curta, mas o resultado entregue pela IA tende a ser filtrado por atributos do usuário (por exemplo, restrições de orçamento ou preferências de saúde). Consequentemente, a visibilidade em IA não depende apenas da palavra‑chave isolada, mas da capacidade da marca de ser recomendada em um ambiente que já processou o contexto do consumidor. O valor de uma citação em uma resposta de IA pode, portanto, superar o de um link azul genérico, por carregar uma curadoria pré‑filtrada por relevância.

Tensões na estratégia de visibilidade

A tensão entre o comportamento de busca clássico e a personalização baseada em IA cria desafios para as equipes de SEO. Por um lado, há o entendimento de que, quando a IA recomenda uma marca dentro de um contexto já qualificado, a intenção tende a estar mais avançada — hipótese que sugere taxas de conversão potencialmente mais altas, mas que precisa ser testada e validada em cada categoria e negócio. Por outro lado, a presença de resumos gerados por IA (AI Overviews) pode reduzir a taxa de cliques (CTR) para resultados orgânicos, exigindo que as marcas sejam mais estratégicas sobre onde e como aparecem.

Para o ecossistema de marketing, a recomendação não é abandonar o SEO tradicional, e sim integrá‑lo a uma nova camada de inteligência. A otimização deve considerar consultas curtas reais de usuários e, quando a plataforma oferecer recuperação de informações em tempo quase real, garantir que o conteúdo da marca responda efetivamente a essas dúvidas. O monitoramento pode incluir tanto termos de busca curtos quanto o uso de personas sintéticas para entender como a IA se comporta sob diferentes perfis — sem confundir essas simulações com a totalidade da experiência real.

O futuro da busca generativa

O que permanece incerto é a velocidade com que a personalização via memória de chat substitui a busca por palavras‑chave. À medida que os modelos de IA se tornam mais integrados ao cotidiano e as interfaces de voz ganham tração — no estudo citado, 34% dos participantes declararam utilizar essa funcionalidade diariamente —, a tendência é que a linguagem natural se torne mais frequente do que o padrão de palavras‑chave. A questão para as marcas deixa de ser escolher entre SEO ou GEO e passa a entender como o tráfego se distribui em um espectro que vai da busca rápida ao aconselhamento personalizado.

O monitoramento contínuo será essencial para navegar essa transição. As marcas que conseguirem identificar quais atributos de usuário (por exemplo, idade, localização ou necessidades específicas) mais influenciam as recomendações da IA terão uma vantagem competitiva. O momento pede postura adaptativa: apoiar‑se em dados reais de busca, evitar suposições não testadas e ajustar a estratégia conforme o usuário também se adapta às novas interfaces.

A busca por visibilidade em um ambiente com IAs generativas não é sobre “dominar um novo algoritmo”, mas sobre compreender a evolução da intenção humana dentro de interfaces que agora podem preservar contexto entre interações. Com reportagem do Search Engine Land

Source · Search Engine Land