Vale mesmo a pena criar pesquisa original para visibilidade em IA? Parece um esforço enorme

Já gerenciei programas de pesquisa original tanto para empresas grandes (US$1B+) quanto para médias (US$30-100M). Eis o cenário real:

A afirmação de ‘10x mais citações’ é correta, mas enganosa:

• Sim, pesquisa recebe 10x mais citações que posts de blog
• MAS pesquisas de grandes empresas recebem 100x mais do que pesquisas de empresas médias
• A diferença não é justa, mas existe

O que realmente determina a citação de pesquisa:

Onde empresas médias podem vencer:

1. Expertise em nicho – Não pesquise “tendências de marketing”. Pesquise “tendências de marketing para indústrias com menos de 500 funcionários”.

2. Dados proprietários – Você tem dados que concorrentes não têm: comportamento de clientes, padrões de uso, tickets de suporte.

3. Velocidade – Você pode pesquisar temas emergentes antes que as grandes empresas finalizem seus processos.

O ROI honesto para médias:

• Ano 1: Poucas citações em IA (construindo base)
• Ano 2: Começando a aparecer em buscas de nicho
• Ano 3+: Retorno composto se houver consistência

Funciona. Mas é uma aposta de 3 anos, não uma campanha.

Não tem US$50K? Veja como fazemos pesquisa com baixo orçamento:

Métodos de pesquisa de baixo custo:

1. Pesquisa com clientes

   • Custo: ~US$2K (ferramenta + incentivos)
   • Amostra: 200-500 clientes
   • Foco: O que só SEUS clientes podem dizer

2. Análise de dados proprietários

   • Custo: Apenas tempo da equipe
   • Fonte: Dados de uso do seu produto
   • Foco: Tendências anonimizadas da sua plataforma

3. Compilação de entrevistas com especialistas

   • Custo: Tempo + pequenas remunerações
   • Método: Entrevistar 20+ especialistas do setor
   • Foco: “O que 20 especialistas dizem sobre X”

4. Análise de tendências

   • Custo: Mínimo
   • Método: Analisar dados públicos de maneira única
   • Foco: Análise original, não dados originais

O que aprendemos:

O segredo: Faça algo realmente útil e único. Um bom estudo de US$5K supera um estudo preguiçoso de US$50K.

Deixe-me compartilhar o que realmente é citado por IA:

Padrões de conteúdo altamente citado:

1. Estatísticas específicas – Citações do tipo “73% dos X fazem Y” são comuns
2. Dados comparativos – Pesquisas “X vs Y” são frequentemente usadas
3. Dados de tendências – Mudanças ano a ano
4. Dados de benchmark – “A média de Z é 123”

O que medimos usando Am I Cited:

Conteúdo com estatísticas originais: taxa de citação 4,3x Conteúdo com estatísticas de terceiros: 1,8x Conteúdo sem estatísticas: baseline 1x

MAS o que importa mais do que quantidade:

Extrabilidade – A IA consegue extrair facilmente sua estatística? O formato importa:

• Bom: “Segundo pesquisa da [Sua Empresa], 67% dos profissionais de marketing…”
• Ruim: Estatística enterrada no 12º parágrafo de um PDF

Verificação – A IA pode conferir sua afirmação?

• Bom: Metodologia explicada, tamanho da amostra informado, data clara
• Ruim: “Pesquisas mostram…” sem fonte

Exclusividade – Esse dado existe em outro lugar?

• Bom: Só sua empresa tem esse insight
• Ruim: Você está relatando o que todo mundo já disse

Meu conselho: Antes de investir em pesquisa, audite que dados únicos você JÁ possui. Muitas empresas sentam em minas de ouro sem perceber.

Trabalhei em uma das grandes firmas de pesquisa. Vou desmistificar como funcionam:

A máquina de pesquisa das grandes:

• Equipe de pesquisa com 50+ pessoas
• Orçamento anual de pesquisa > US$5M
• Promoção multicanal
• Autoridade de marca consolidada

O que empresas médias podem aprender:

1. Eles não são tão inteligentes quanto parecem – Muita pesquisa de grandes é questionário reciclado com amostras enormes. Insights geralmente superficiais.

2. Eles não vão para nichos – Gartner não escreve sobre “automação de marketing para e-commerce de pet shop”. Você pode.

3. Eles são lentos – Pesquisa de grandes leva 6-18 meses. Você entrega em 6-8 semanas.

4. Eles são caros – Para ser lucrativa, a pesquisa deles exige investimento enorme. A sua só precisa ser útil.

A verdadeira concorrência: Você não está competindo com a McKinsey em “tendências de marketing.” Está competindo com outras empresas médias nas buscas de nicho.

Provavelmente a maioria dos seus concorrentes nem faz pesquisa original. Essa é sua oportunidade.

Foco estratégico: Encontre 5-10 perguntas específicas que IA recebe sobre seu segmento. Crie pesquisa que responda exatamente a essas dúvidas. Não tente abraçar o mundo.

Vou compartilhar um alerta sobre pesquisa feita da forma errada.

Nosso erro:

Gastamos US$80K em um relatório “Panorama do Setor”.

• 2.000 respondentes
• Design lindo
• 60 páginas de gráficos
• Grande esforço promocional

Resultado:

• Um pouco de mídia
• 500 downloads
• Visibilidade em IA: Quase zero

O que deu errado:

1. Muito amplo – “Tendências do setor” já pertence aos grandes
2. Sem diferencial – Mesmas perguntas de sempre
3. Formato PDF – IA não conseguia analisar facilmente
4. Sem versão web – Conteúdo HTML > PDF para IA
5. Pontual – Sem acompanhamento ou atualização

O que aprendemos:

A pesquisa era boa. A estratégia estava errada.

Se fôssemos repetir:

• Foco restrito (segmento específico)
• Diferencial (perguntas que ninguém faz)
• Web-first (HTML com dados estruturados)
• Dados em artigos (não só PDF)
• Atualizações anuais (construir reputação de citação)

Não basta fazer pesquisa. É preciso fazer pesquisa que a IA encontre, leia e cite.

Você não precisa começar grande. Eis um caminho incremental:

Trimestre 1: Micro-pesquisa

• Survey rápido com clientes (100 respostas)
• Um insight focado
• Um post com o dado chave
• Veja se gera tração em IA

Trimestre 2: Expanda se funcionar

• Amostra maior
• Mais perguntas
• Landing page dedicada
• Monitore citações em IA

Trimestre 3: Pesquisa completa se validado

• Relatório abrangente
• Vários conteúdos derivados
• Divulgação forte
• Mensuração de baseline

Essa abordagem:

• Valida demanda antes do grande investimento
• Desenvolve capacidade de pesquisa gradualmente
• Mostra ROI à liderança de forma incremental
• Reduz risco

Nossos resultados:

• Micro-pesquisa T1: 3 citações em IA
• Pesquisa expandida T2: 12 citações
• Relatório completo T3: 40+ citações e crescendo

Cada fase financiou a seguinte. Muito mais fácil conseguir aprovação do que pedir US$50K de cara.

Esse tópico mudou minha visão. Aqui está meu novo plano:

Onde eu estava errado:

1. Competir com gigantes – Não precisamos. Podemos dominar nosso nicho.

2. Precisar de grande orçamento – Começar pequeno, validar, depois investir.

3. Pesquisa = PDFs – Web-first, conteúdo HTML, estatísticas extraíveis.

4. Ação pontual – É um programa de vários anos, não uma campanha.

Nosso novo caminho:

Fase 1 (T1): Validar conceito

• Survey com 200 clientes sobre dor específica
• Um post com insight principal
• Ver se IA cita
• Orçamento: US$3K

Fase 2 (T2): Expandir se funcionar

• Survey maior, mais perguntas
• Landing page dedicada
• Acompanhar citações com Am I Cited
• Orçamento: US$8K

Fase 3 (T3-T4): Programa completo se validado

• Relatório anual abrangente
• Vários conteúdos derivados
• Ações de PR e distribuição
• Orçamento: US$25K

A virada de mentalidade: Não estamos criando “conteúdo”. Estamos construindo um ativo de citação que se valoriza ao longo do tempo. O ROI não é no primeiro ano. É no 2º e 3º anos.

Nicho específico que vamos focar: [Nosso segmento de indústria específico] – um espaço onde os grandes não olham, mas onde nossos clientes querem dados.

Obrigado a todos. Agora parece viável de verdade.