As Mudanças na Jornada do Consumidor no Mundo pós-IA

Como a IA traz mudanças na jornada do consumidor? Essa é a pergunta de 1 milhão de dólares para o profissional do marketing hoje. 

O mundo pós-IA não está sendo tão diferente para a maioria das pessoas, na verdade. 

O máximo que estamos vendo de diferenças em relação ao que a gente sempre viveu é uma quantidade maior de artes de IA nas redes sociais e uma mudança no comportamento de busca dos usuários. 

E claro: muita gente escrevendo e-mails, textos e legendas de posts com o ChatGPT. 

Isso, no dia a dia, é até pouco. Não é uma enorme revolução que abalou as estruturas de tudo no mundo. Mas para o profissional de marketing, a mudança no comportamento de busca muda tudo. 

Mas o que é exatamente o tudo? Simples: A jornada do consumidor. 

No texto de hoje, vamos entender exatamente o que a mudança no padrão de buscas dos usuários traz para os profissionais de marketing, destacando principalmente o que muda no Topo do Funil. 

Tudo pronto? Então vamos lá: 

Por Que a Jornada do Consumidor Muda, Exatamente?

Vamos entender a jornada do consumidor do Inbound Marketing rapidinho: 

• O consumidor procura informações sobre um determinado assunto; 
• Ele consome conteúdo de uma marca sobre o assunto; 
• Consumindo o conteúdo, ele percebe um problema ou uma oportunidade;
• Ele consome mais conteúdo para entender melhor essa situação; 
• Ele se decide pela necessidade de resolvê-la; 
• Ele pesquisa pelo melhor produto; 
• Ele se decide por comprar. 

Essa é a jornada do consumidor, que é traduzida para a linguagem operacional das marcas através de um Funil de Vendas. 

Perceba que essa jornada começa com a busca por informações, e pelo fornecimento dessas informações por uma marca. 

É justamente aqui que a IA está transformando completamente a jornada do consumidor: se a busca é feita por IAs generativas, as marcas perdem sua influência nesse estágio. 

Um exemplo ilustra melhor. Alguém percebe que o chão da sua casa, que é de concreto, esfria bastante. Ela começa procurando por “por que o concreto esfria mais” no Google, e o site que responde suas dúvidas também vende pantufas. 

Lendo o texto, a pessoa se interessa pelo assunto e clica em uma CTA para receber um guia dos tecidos mais quentes para meias e pantufas. 

Com o tempo, essa pessoa é nutrida pela marca e eventualmente faz a sua compra. 

Com a IA, a marca de pantufas não é mencionada. A própria IA responde a pergunta e conduz ela própria uma mini jornada do consumidor. 

Essa mini jornada pode até ser completa, resultando no oferecimento de marcas que vendem pantufas. Tudo isso dentro do ambiente da IA, sem nenhuma interferência de qualquer marca. 

Mas agora precisamos  conversar um pouco mais sobre os detalhes dessa questão. Acompanhe: 

Como as Marcas são Mencionadas nas Respostas por IA

O modo como as marcas aparecem nas respostas das IAs generativas não é padronizado. Cada ferramenta adota políticas e comportamentos diferentes para equilibrar utilidade, neutralidade e confiabilidade. 

Em todos os casos, a marca não tem controle direto sobre a forma como será citada — se for. 

Isso muda radicalmente o jogo para o marketing de conteúdo, especialmente no topo do funil. Abaixo, um panorama das principais plataformas:

• ChatGPT (OpenAI) — No modo padrão (sem navegação ativa), não há links externos nem menções de marca com direcionamento. Quando o plugin de navegação ou o modo com busca (Browse with Bing) está ativo, há possibilidade de citação com fontes, mas isso continua sendo filtrado com critérios de utilidade e não de SEO.
  
• Claude (Anthropic) — Evita menções de marca salvo em contextos neutros ou educacionais. Não oferece links e adota postura de neutralidade radical. A resposta tende a ser genérica, mesmo que a pergunta peça recomendações.
  
• Perplexity — É o modelo mais transparente até agora. Cita fontes com links explícitos e, dependendo do prompt, menciona marcas e sites. No entanto, ainda há curadoria: resultados comerciais ou de menor autoridade podem ser ignorados mesmo se estiverem bem ranqueados no Google. Entendemos recentemente como o Perplexity escolhe menções e respostas. Vale a leitura.
  
• AI Overviews (Direto na SERP) — O conteúdo gerado aparece acima dos resultados orgânicos. Pode mencionar marcas, mas raramente com link direto. Mesmo quando menciona, há perda de controle: a marca entra ou sai do overview segundo critérios de contexto, não de otimização direta.
  
• AI Mode (SERP sem links) — Ainda em testes, esse modo responde a perguntas com base na indexação do Google, mas não prioriza mostrar links. O conteúdo de sites pode ser usado sem crédito, e as menções de marca ocorrem somente se o nome fizer parte da resposta ideal. Veja nosso texto sobre o Google I/O 2025 para saber mais sobre o AI Mode.
  

O ponto em comum: marcas não têm mais a decisão editorial de como, onde e se serão mencionadas. 

A IA decide. Isso muda completamente o papel do conteúdo como porta de entrada para a consideração e o relacionamento.

Onde Essas Mudanças Estão Acontecendo: Impactos no Topo, Meio e Fundo do Funil

A transformação causada pelas IAs generativas afeta todos os estágios da jornada do consumidor. 

Mas o impacto é maior no topo do funil — e mais silencioso no fundo. Abaixo, um mapeamento das principais alterações em cada etapa:

• Topo de funil (ToFu) — É onde ocorre o maior abalo. Antes, a descoberta de um problema ou tema passava por conteúdos educativos ranqueados no Google, redes sociais ou YouTube. Agora, esse papel está sendo assumido pelas IAs:
  
  • As pessoas perguntam diretamente à IA, que responde sem depender de links externos.
    
  • As marcas perdem a oportunidade de “plantar” ideias, dores ou insights no usuário.
    
  • O conteúdo da marca pode ser usado como base para a resposta, mas sem crédito.
    
• Meio de funil (MoFu) — Ainda existe um espaço, mas ele está sendo comprimido. A IA pode, por exemplo, sugerir comparativos e recomendações, mas:
  
  • As marcas são filtradas por critérios não transparentes.
    
  • A curadoria é feita com base em reputação percebida, não em esforço ativo de marketing.
    
  • Os leads não necessariamente interagem com o conteúdo da marca.
    
• Fundo de funil (BoFu) — Parece o mais estável — mas isso é ilusório. A IA pode indicar produtos, planos e até cupons, substituindo páginas de venda. Ela:
  
  • Diminui o tráfego direto no momento decisivo.
    
  • Concentra o poder de comparação e decisão.
    
  • Reduz o número de cliques antes da conversão — o que parece bom, mas mina a influência da marca.

Resultado: o funil clássico está sendo achatado e intermediado. A jornada que antes se construía em múltiplos pontos de contato agora pode acontecer dentro de uma única interface de IA.

O Apagão dos Sados: É Possível ver Quando o Tráfego Veio de IA?

Uma das mudanças mais perigosas do ponto de vista estratégico é a quebra de visibilidade sobre a origem do tráfego. 

As ferramentas de analytics foram construídas para monitorar a navegação entre páginas, cliques, UTMs e sessões completas. 

Com a intermediação de IAs, grande parte disso desaparece. O que se tem, na prática, é um apagão dos dados.

Esses são os principais pontos de perda de rastreabilidade:

• As IAs respondem direto, sem gerar tráfego — Quando o usuário faz uma pergunta para o ChatGPT, Claude, SGE ou Perplexity e recebe a resposta na própria interface, nenhuma visita acontece ao seu site. Mesmo que a IA use seu conteúdo como base, você não verá nada no Google Analytics ou no Search Console.
  
• Quando há tráfego, ele é opaco — Algumas IAs incluem links — como o Perplexity, o SGE ou o Brave Search — mas:
  
  • A origem pode aparecer como “referência direta” ou “tráfego orgânico genérico”.
    
  • Não há indicação clara de que a visita veio de uma IA.
    
  • É impossível entender o contexto do clique (em que parte da resposta a marca apareceu, qual foi a pergunta original, etc).
    
• UTMs não funcionam nas respostas das IAs — A maioria das respostas não carrega parâmetros UTM ou outras tags. Mesmo que o link esteja presente, ele é limpo ou reescrito. Isso impede segmentações precisas.
  
• As métricas de engajamento perdem força — Como a IA responde antes mesmo do clique, a interação com o conteúdo da marca é descontextualizada. O tempo de permanência, o clique na CTA e o scroll deixam de ser confiáveis como sinais de interesse real.
  

Esse apagão compromete diagnósticos, atribuição de conversão e aprendizado de campanhas. 

Em muitos casos, as empresas podem estar sendo mencionadas ou influenciando decisões sem nem saber. O marketing digital volta a ter traços de mídia offline: impacto sem rastreio.

As Mudanças Específicas no Fundo de Funil

À primeira vista, o fundo de funil parece ser a etapa menos afetada pela ascensão das IAs. Afinal, ainda se espera que a conversão — o clique final, a compra, o cadastro — aconteça em um ambiente controlado pela marca. 

Mas essa impressão é enganosa. O fundo de funil também está sendo redesenhado, com impactos significativos sobre controle, diferenciação e atribuição.

Veja os principais pontos de mudança:

• A IA decide qual marca apresentar — Ao buscar algo como “qual o melhor curso de inglês online” ou “onde comprar pantufas térmicas”, o usuário pode receber uma lista de marcas prontas diretamente da IA. Esse espaço de comparação antes era disputado via tráfego pago, SEO ou afiliados. Agora, a IA faz uma curadoria que a marca não consegue influenciar diretamente. A conversão pode acontecer ali mesmo — ou com um clique único, sem exposição ao site completo.
  
• Perda de páginas de vendas personalizadas — Muitas conversões dependem de páginas bem estruturadas, com provas sociais, vídeos, garantia, diferenciais, FAQs. Se a IA encurta o caminho e leva direto para a finalização, a marca perde a chance de encantar ou construir valor no último momento. Isso afeta especialmente produtos mais caros ou complexos.
  
• Redução dos cliques de preparação — Em um cenário clássico, o consumidor visita várias páginas antes da decisão final. Isso gera sinais de engajamento, remarketing e aquecimento de lead. Com a IA, essa navegação é substituída por uma sequência de perguntas e respostas. O clique acontece, mas sem o “rastro” que o marketing utiliza para qualificação.
  
• Atribuição de conversão fica distorcida — Como o tráfego muitas vezes chega sem referência clara (ou nem chega), a ferramenta de automação pode atribuir a venda ao canal errado — ou não atribuir a ninguém. Isso prejudica a análise de ROI e a tomada de decisão baseada em dados.
  
• Redução de diferenciação no ponto final — Se a IA apresenta 3 marcas de maneira genérica e objetiva, o diferencial emocional e narrativo da sua oferta pode ser perdido. O fundo de funil vira uma lista de preços e atributos, e não uma experiência de marca.
  

A consequência prática é clara: as marcas que antes construíam vantagem competitiva no fundo do funil agora competem sob novas regras. E a principal delas é: ser recomendada pela IA, não apenas bem posicionada no Google ou com boa taxa de conversão no site.

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Nós estamos constantemente falando sobre IA aqui no blog, mas não é o momento de ter medo dela. 

As pessoas ainda vão continuar comprando. Elas ainda vão ter jornadas de compra de vários jeitos diferentes — a questão é que a IA agora é a principal forma de interação com conteúdo ToFu na internet, ao invés das SERPs tradicionais. 

Isso significa que você deve priorizar a recepção de pessoas no seu site. Isso também pode ser feito com IA, especialmente se você tem um e-commerce. 

Conheça o Shopbot da Leadster, o chatbot com IA capaz de solucionar problemas e sugerir produtos para os seus visitantes. 

Obrigado pela leitura e nos vemos no próximo texto!