O fim da fórmula única: como crescer na era do Zero-Click Search e da mídia cara

Por alguns anos, crescer no digital pareceu mais simples do que é hoje, antes da ascensão do Zero-Click Search. Inicialmente, por exemplo, a empresa publicava conteúdo para ganhar espaço no Google. Desse modo, sempre que o ritmo caía, aumentava a verba de mídia e tentava recuperar volume pelo mesmo caminho.

Esse modelo ainda ajuda, no entanto, perdeu previsibilidade, já que os anúncios ficaram mais caros e parte do tráfego orgânico deixou de virar visita. Além disso, com o cenário cookieless, com efeito, também ficou mais difícil enxergar quais interações realmente pesaram na decisão.

A Inteligência Artificial para Marketing e Vendas

Paralelamente, a Inteligência Artificial mudou mais uma camada dessa jornada. Isso porque, antes de abrir um site, o usuário já pode receber uma resposta resumida, comparar alternativas e sair com uma opinião formada. E, muitas vezes, nada disso aparece como formulário preenchido ou último clique no relatório.

Em consequência, para Marketing e Vendas, a pressão ficou menos confortável. De fato, a receita de curto prazo continua na mesa, só que repetir o playbook com mais verba já não resolve como antes.

O que é Zero-Click Search?

Zero-Click Search é o fenômeno em que o usuário encontra a resposta que procura sem acessar um site. Em termos práticos, a informação aparece direto na busca, em resumos por IA, cards, trechos destacados ou respostas dentro das próprias plataformas. Como resultado, essa dinâmica reduz o tráfego orgânico enviado para blogs, páginas e materiais ricos.

Vale ressaltar que esse comportamento não surgiu de uma hora para outra. O Google já exibia respostas rápidas, mapas, caixas de pergunta e featured snippets antes da popularização da IA generativa. Porém, com os AI Overviews e ferramentas como ChatGPT, Perplexity e Gemini, a busca ficou mais conversacional, sintética e menos dependente do clique.

Afinal, para as plataformas, reter o usuário faz parte do modelo de negócio. Dessa maneira, quanto mais tempo uma pessoa permanece dentro do Google, do Instagram, do TikTok, do LinkedIn ou de uma interface de IA, maior é a capacidade de entender comportamento, vender mídia e controlar a experiência de descoberta.

Como o Zero-Click Search muda a estratégia das marcas?

Para as marcas, a mudança é sensível. Antes, aparecer bem posicionado significava atrair tráfego para um ambiente próprio. Agora, em contrapartida, em muitas jornadas, a marca pode influenciar a decisão sem receber uma visita direta.

O conteúdo ainda importa, mas passa a disputar espaço como fonte de resposta, não apenas como destino de navegação.

A nova edição dos Panoramas de Marketing e Vendas da RD Station reforça esse movimento: 36% dos profissionais já apontam SEO para IA e Zero-Click Search como uma das tendências mais relevantes para Marketing. Ainda assim, muitas empresas seguem sem ações claras para aparecer nas respostas geradas por LLMs.

Sob o mesmo ponto de vista, o alerta fica mais evidente com os AI Overviews. Quando um resumo por IA aparece na página de resultados, a taxa de clique em links orgânicos pode cair de 15% para 8%. Ou seja: a busca continua existindo, porém uma parte maior da jornada acontece antes do acesso ao site.

Por isso, o desafio não é abandonar SEO, conteúdo ou Inbound Marketing. Pelo contrário, trata-se de adaptar a estratégia para um cenário em que ser encontrado não basta. Nesse sentido, a marca precisa ser compreendida, citada e lembrada como uma fonte confiável quando pessoas e IAs procuram uma resposta.

Por que o playbook tradicional perdeu eficiência com o Zero-Click Search?

O playbook tradicional perdeu eficiência, principalmente, porque depende de uma jornada que ficou menos linear, mais cara e mais difícil de rastrear. O usuário pesquisa sem clicar, compara respostas em IA, circula por redes fechadas e chega ao contato comercial com mais repertório. Logo, repetir o mesmo fluxo com mais orçamento já não compensa como antes.

Durante muito tempo, a lógica parecia simples:

• atrair visitantes pelo conteúdo;
  converter Leads;
  nutrir contatos;
  e acelerar a aquisição com mídia paga.

Entretanto, essa conta ficou mais frágil. A mídia paga encareceu, a busca orgânica perdeu parte dos cliques e o fim dos cookies de terceiros reduziu a precisão da atribuição. Ao mesmo tempo, o comprador se acostumou a filtrar abordagens repetidas, anúncios genéricos e promessas que não entregam valor logo nos primeiros contatos.

A pressão aparece nos números. A nova edição dos Panoramas de Marketing e Vendas da RD mostra que, entre os times com metas definidas, 73% não alcançaram os objetivos de Marketing em 2025. O dado mostra que o problema não está apenas em executar mais ações, mas em repensar quais sinais orientam a estratégia.

O impacto da mídia paga e do Zero-Click Search no modelo antigo

A mídia paga deixou de ser uma alavanca previsível para qualquer operação. Com o aumento recente de 12,5% nos custos da Meta, empresas sem marca forte ou diferenciação clara passam a disputar leilões mais caros, com menor margem para erro.

Além disso, também mudou a proporção entre Leads orgânicos e pagos. O que antes estava em torno de 1 Lead orgânico para 2 pagos passou para uma relação de 1 para 4. Em outras palavras, o crescimento sustentado por aquisição paga exige cada vez mais investimento para compensar a perda de tração orgânica.

Por isso, o playbook antigo não precisa ser descartado por completo, mas sim deixar de ser tratado como fórmula única. Nesse aspecto, o crescimento passa a depender de diagnóstico, testes paralelos, dados próprios e capacidade de entender sinais que aparecem antes da conversão final.

Como crescer sem depender de uma fórmula única?

Para crescer sem depender de uma fórmula única, a empresa precisa testar canais, formatos e abordagens em paralelo, sem tratar todo experimento como aposta de curto prazo. A estratégia deixa de girar em torno de um playbook fixo e passa a combinar diagnóstico, priorização, dados próprios e aprendizado contínuo.

Essa mudança exige uma postura menos automática diante dos canais. Em vez de perguntar apenas “onde colocamos mais verba?”, a liderança precisa entender quais gargalos limitam o crescimento naquele momento.

Com o propósito de ilustrar, em algumas operações, o problema está na geração de demanda; em outras, os Leads chegam, mas não avançam.

Também há casos em que a marca aparece pouco nas buscas, o conteúdo perde espaço nas respostas por IA ou o time comercial recebe contatos sem contexto suficiente para conduzir boas conversas.

A importância de montar um portfólio de testes

Os Panoramas de Marketing e Vendas da RD também destacam que 74% das empresas estabeleceram metas maiores para 2026. Ao mesmo tempo, muitas ainda enfrentam dificuldades para provar resultado, qualificar demanda e escalar ações com eficiência. Por isso, crescer passa por montar um portfólio de apostas.

Uma parte do orçamento sustenta canais já comprovados, como mídia, CRM, Automação de Marketing, conteúdo e relacionamento com a base. Enquanto isso, outra parte precisa ser protegida para testar hipóteses novas, como SEO para IA, comunidades, co-marketing, influenciadores B2B, eventos menores, canais conversacionais e formatos de conteúdo mais autorais.

Esse modelo reduz a dependência de uma única alavanca, visto que:

• se o custo da mídia sobe, a empresa não fica sem alternativas;
• se o tráfego orgânico cai, a marca ainda pode gerar lembrança, busca direta, recomendações e conversas qualificadas em outros pontos da jornada.

Aqui, o ponto central é testar com método. Cada experimento precisa ter uma hipótese clara, um público definido, sinais de aprendizado e tempo mínimo de maturação. Por consequência, cortar uma iniciativa cedo demais pode impedir que a empresa encontre um canal promissor antes da concorrência.

Assim, o crescimento deixa de ser uma tentativa de repetir a receita de outra empresa. Ele passa a nascer, portanto, da combinação entre repertório de mercado, dados internos e capacidade de aprender mais rápido que o próprio cenário muda.

O que são sinais fracos de intenção?

Sinais fracos de intenção são comportamentos que indicam interesse antes de uma conversão clara. Eles aparecem em buscas pela marca, visitas recorrentes, engajamento com conteúdos, respostas em eventos, conversas em canais digitais e interações com materiais educativos. Sozinhos, parecem pequenos, mas, em conjunto, ajudam a prever demanda futura.

Esse olhar ficou mais importante porque a jornada deixou de ser totalmente rastreável. Com menos cookies, mais busca sem clique e mais interações dentro de plataformas fechadas, nem todo interesse aparece no CRM como Lead pronto para compra.

Na realidade, a empresa pode estar influenciando uma decisão sem enxergar aquele contato no funil. Uma pessoa lê um resumo gerado por IA, acompanha posts no LinkedIn, procura comparações, participa de um webinar e só depois preenche um formulário.

Quando a análise olha apenas para a última interação, quase todo o percurso anterior desaparece.

Nesse contexto, de acordo com os Panoramas de Marketing e Vendas, 44% dos profissionais apontam conversão e engajamento como um dos principais desafios de Marketing. O número ajuda a explicar por que medir apenas geração de Leads agora é pouco para orientar decisões de crescimento.

Quais sinais fracos acompanhar?

Sinais fracos podem aparecer em diferentes formatos, por exemplo:

• aumento de buscas pelo nome da marca;
• crescimento de tráfego direto;
• comentários qualificados em conteúdos;
• tempo de consumo em páginas estratégicas;
• menções espontâneas em redes e comunidades;
• perguntas recorrentes em eventos e conversas comerciais;
• engajamento com comparativos, guias e materiais de fundo de funil.

O ponto não é trocar métricas de receita por métricas soltas de vaidade. Pelo contrário, o cuidado está em cruzar esses sinais com dados de CRM, avanço no funil, qualidade das oportunidades e histórico de conversão.

Também é por esse caminho que Marketing ganha mais repertório para defender investimentos de topo de funil. Assim, se a marca aparece mais em buscas, gera conversas melhores e influencia oportunidades com ticket mais alto, há valor antes da conversão final.

Para Vendas, os sinais fracos também mudam a abordagem. Do mesmo modo, um Lead que chega depois de consumir vários conteúdos, assistir a um evento ou interagir com comparativos não deve receber o mesmo contato genérico de alguém que acabou de conhecer a empresa.

No fim, esses sinais ajudam a corrigir uma distorção comum: tratar apenas o que é fácil de medir como se fosse o único fator relevante. Em um mercado mais caro, fragmentado e mediado por IA, indiscutivelmente, parte da vantagem está em perceber a demanda antes que ela fique óbvia para todo mundo.

Qual é a diferença entre SEO tradicional e SEO para IA?

SEO tradicional organiza páginas para ranquear bem nos buscadores e atrair cliques. SEO para IA, ou GEO, estrutura conteúdos para que modelos generativos compreendam, resumam e citem a marca como fonte confiável. A diferença está no destino: antes, o foco era ganhar visita; agora, também é virar resposta.

Critério	SEO tradicional	SEO para IA
Objetivo principal	Ranquear e atrair tráfego orgânico	Ser citado em respostas geradas por IA
Formato de busca	Palavras-chave e links	Perguntas conversacionais e sínteses
Conteúdo priorizado	Página otimizada e navegável	Resposta direta, dados e contexto verificável
Autoridade	Domínio, backlinks e performance técnica	Fontes consistentes, citações e presença em diferentes canais
Métrica de atenção	Clique, sessão e posição média	Menção, lembrança, busca de marca e influência na decisão

O papel do SEO Tradicional

No SEO tradicional, a empresa estrutura títulos, meta-descrições, links internos, velocidade da página e intenção de busca para aparecer entre os primeiros resultados. Ainda assim, esses fatores continuam importantes, porque os buscadores ainda usam sinais técnicos e editoriais para organizar a web.

Como alimentar a Inteligência Artificial (A regra do Answer-First)

A diferença é que a IA precisa de outro tipo de alimento. Modelos generativos buscam respostas claras, bem contextualizadas, com dados, fontes e relações lógicas entre conceitos.

Um conteúdo que demora para responder, repete palavra-chave sem naturalidade ou depende de afirmações vagas tende a perder força nas sínteses.

Por isso, o princípio de Answer-First ganha peso. Quando um H2 pergunta “O que é Zero-Click Search?”, a resposta precisa aparecer logo abaixo, de forma direta. Depois, o texto aprofunda com exemplos, dados, comparações e implicações para Marketing e Vendas.

Uma janela de oportunidade competitiva

A nova edição dos Panoramas de Marketing e Vendas também mostra um ponto de atenção para essa virada: 36% das empresas não fazem nenhuma ação para otimizar presença em LLMs, e 23% nem sabem se fazem.

Sob este ponto de vista, esse espaço ainda pouco trabalhado abre uma janela competitiva para marcas que estruturam conteúdos com respostas objetivas, dados proprietários, FAQs, citações nominais, comparativos e boa organização semântica.

No fim, SEO para IA não substitui SEO tradicional; ele amplia a régua. O conteúdo precisa continuar bom para pessoas, rastreável para buscadores e compreensível para modelos que respondem antes do clique acontecer.

📖 Leia também: GEO: o guia da otimização de conteúdo para buscas em IA

Como treinar a IA para fora e para dentro da empresa?

Primeiramente, treinar a IA para fora significa organizar a presença digital da marca para que modelos generativos entendam, associem e citem a empresa com precisão. Por outro lado, treinar a IA para dentro significa usar agentes, dados próprios e contexto do CRM para apoiar campanhas, atendimento e Vendas com mais personalização.

Por conta disso, essa divisão ajuda a sair da visão limitada de IA como ferramenta de produtividade. Em Marketing e Vendas, ela também atua como camada de distribuição, recomendação, análise e relacionamento.

Treinando a IA para fora 

Na frente externa, a pergunta é: quando alguém consulta uma IA sobre o seu mercado, sua marca aparece como referência? Para que essa resposta seja mais provável, com intuito de expandir alcance, o conteúdo precisa deixar rastros consistentes em diferentes canais.

Não basta ter um bom artigo isolado. A marca precisa repetir ideias centrais com dados, cases, citações, comparativos, páginas de produto, materiais educativos e presença institucional.

Com isso, quanto mais coerente for esse ecossistema, maior a chance de a IA entender qual lugar sua empresa ocupa na categoria.

Treinando a IA para dentro

Na frente interna, o desafio muda. A empresa precisa conectar IA aos dados que já tem, como:

• histórico de Leads;
• páginas acessadas;
• conversas comerciais;
• motivos de perda;
• segmentos;
• dores recorrentes; e
• tom de voz da marca.

Os Panoramas de Marketing e Vendas mostram que gerar demanda de Vendas é o principal objetivo de Marketing em 2026, citado por 35% dos respondentes. Mas, para esse objetivo sair do discurso, a IA precisa ajudar a identificar oportunidades, qualificar contatos e personalizar abordagens sem romper o contexto da jornada.

De fato, esse trabalho pode aparecer em tarefas simples, como resumir interações antes de uma reunião comercial, sugerir próximos passos para um Lead quente ou adaptar mensagens por segmento.

Também pode aparecer em análises mais estratégicas, como encontrar padrões entre campanhas, canais e oportunidades que avançam no funil.

O cuidado está em não confundir automação com conversa genérica. Um agente interno só gera valor quando entende a operação, respeita o posicionamento da marca e trabalha com dados confiáveis. Caso contrário, ele apenas acelera mensagens parecidas com tantas outras.

📖 Leia também: MCP e IA: como o protocolo transforma LLMs em verdadeiros Agentes de IA

Conectando as duas frentes

Na prática, treinar a IA para fora fortalece presença, autoridade e lembrança. Por sua vez, treinar a IA para dentro melhora diagnóstico, personalização e velocidade operacional.

Quando as duas frentes caminham juntas, Marketing deixa de produzir apenas para capturar demanda e passa a influenciar como essa demanda nasce, amadurece e chega até Vendas.

Como proteger inovação em Marketing e Vendas?

Para proteger inovação em Marketing e Vendas, a empresa precisa separar orçamento, metas e critérios de análise para testes. A operação continua investindo no que já gera resultado, mas reserva uma parte dos recursos para hipóteses novas, com tempo mínimo de maturação e indicadores de aprendizado, não apenas receita imediata.

Essa lógica se aproxima do conceito de ambidestria organizacional: uma parte do time sustenta a eficiência do presente, enquanto outra testa caminhos para o futuro. Sem essa divisão, naturalmente, qualquer pressão de curto prazo tende a cortar as iniciativas que ainda não provaram retorno direto.

O ponto não é criar um laboratório distante da rotina. Ao contrário, o ideal é proteger uma fatia clara do orçamento para experimentos conectados aos desafios reais da empresa, como:

• melhorar qualificação;
• reduzir dependência de mídia paga;
• aumentar busca de marca; ou
• aparecer melhor em respostas geradas por IA.

Uma regra simples ajuda a organizar esse movimento: manter a maior parte dos recursos nos canais já comprovados e reservar uma parcela menor para testes.

Esse espaço pode financiar novos formatos de conteúdo, projetos de SEO para IA, comunidades, eventos de nicho, parcerias, campanhas de marca e usos internos de agentes.

A nova edição dos Panoramas de Marketing e Vendas mostra que 35% dos profissionais apontam automação e escala como um dos principais desafios de Marketing.

O dado conversa com esse dilema: crescer exige eficiência, mas também pede espaço para descobrir novos caminhos antes que os canais atuais fiquem caros demais.

Como definir critérios para testes?

Para que a inovação não vire tentativa solta, cada experimento precisa responder a quatro perguntas:

• qual hipótese será testada;
• qual público será impactado;
• quais sinais indicarão aprendizado;
• por quanto tempo o teste será mantido antes de uma decisão.

Esse último ponto costuma ser o mais difícil. Isso porque muitas iniciativas são cortadas cedo demais, antes de gerar histórico suficiente. SEO para IA, construção de marca, comunidades e novos canais de relacionamento não amadurecem no mesmo ritmo de uma campanha de mídia com conversão direta.

Também é importante alinhar Marketing, Vendas e liderança financeira. Se o orçamento de testes for avaliado apenas por ROI de última interação, ele sempre parecerá frágil. Por outro lado, quando a empresa acompanha sinais como busca de marca, qualidade das oportunidades, engajamento qualificado e influência no funil, a conversa fica mais madura.

No fim, abandonar a fórmula única não significa trocar método por improviso. Significa criar uma operação capaz de executar bem o presente, enquanto aprende onde estará a próxima fonte de crescimento.

O que muda na estratégia a partir de agora?

No geral, a estratégia muda quando Marketing e Vendas deixam de buscar uma fórmula única e passam a operar com mais leitura de contexto, dados próprios e testes contínuos. O foco não sai da receita, mas a empresa aprende a observar sinais anteriores à conversão, presença em IA e qualidade da demanda.

Esse movimento exige menos apego ao playbook pronto e mais maturidade para construir uma receita própria.

Efetivamente, o que funcionou para uma empresa, em outro momento de mercado, pode servir como referência. Mas com certeza dificilmente será suficiente quando a mídia encarece, o tráfego orgânico perde cliques e a jornada passa por ambientes que a marca não controla.

Portanto, a nova vantagem competitiva está na capacidade de aprender rápido sem abandonar método. Sua empresa precisa entender onde a demanda nasce, como ela amadurece e quais canais ajudam o comprador a confiar antes de falar com Vendas.

Também precisa olhar para a IA em duas direções:

• por fora, para ser reconhecida como fonte confiável nas respostas generativas;
• por dentro, para usar dados do CRM, histórico comercial e automação de forma mais inteligente.

O fim dos playbooks estáticos não representa o fim do Inbound Marketing; pelo contrário, representa uma evolução. Conteúdo, automação, CRM, mídia e Vendas continuam relevantes, desde que trabalhem com mais integração, contexto e capacidade de adaptação.

Perguntas frequentes

O que é Zero-Click Search?

Zero-Click Search acontece quando o usuário encontra a resposta direto na busca, em cards, resumos por IA ou trechos destacados, sem acessar um site. Por essa razão, para as marcas, o desafio passa a ser aparecer como fonte confiável, não só atrair cliques.

Por que os playbooks de Marketing e Vendas perderam eficiência?

Os playbooks perderam eficiência porque a jornada ficou menos linear, a mídia paga encareceu, os cliques orgânicos caíram e a atribuição perdeu precisão. Desse modo, repetir a mesma fórmula com mais verba já não garante crescimento sustentável no digital.

O que são sinais fracos de intenção?

Sinais fracos de intenção são comportamentos que indicam interesse antes da conversão, como buscas pela marca, visitas recorrentes, comentários qualificados e engajamento com conteúdos. Logo, juntos, ajudam a prever demanda futura com mais contexto.