O funil tradicional de marketing parece completamente quebrado com a busca por IA - como todos estão adaptando sua estratégia de jornada do cliente?

Você não está sozinho. Essa é A conversa acontecendo em todas as reuniões de liderança de marketing agora.

A mudança fundamental:

O funil tradicional pressupunha pontos de contato sequenciais, onde era possível influenciar compradores em cada etapa. A busca por IA comprime tudo isso no que chamo de “resolução simultânea de intenção”.

Quando um comprador faz uma pergunta complexa para o Perplexity, ele está expressando:

• Necessidades de conscientização (“Quais soluções existem?”)
• Necessidades de consideração (“Como elas se comparam?”)
• Necessidades de decisão (“Qual se encaixa na minha situação específica?”)

…tudo de uma vez. A IA sintetiza tudo e entrega uma recomendação. Seu funil agora é uma única interação que você não controla.

Os dados são claros:

• 90% dos compradores B2B agora usam IA generativa durante a jornada de compra
• 83% da jornada do comprador acontece antes de falar com vendas
• Modelos tradicionais de atribuição perdem a maior parte disso

O novo modelo mental:

Pare de pensar em “estágios do funil” e comece a pensar em “elegibilidade para recomendação da IA”.

Seu objetivo não é mover compradores por etapas - é ser a marca que a IA recomenda quando eles colapsam essas etapas em uma única consulta.

Reestruturamos todo nosso go-to-market em torno dessa realidade há 6 meses.

O que chamamos de “Funil da Era da IA”:

Em vez de TOFU/MOFU/BOFU, agora pensamos em termos de:

1. Camada de Visibilidade em IA

• Somos mencionados quando compradores perguntam à IA sobre nossa categoria?
• Qual é nosso share of voice em IA vs. concorrentes?
• Como estamos posicionados nas recomendações da IA?

2. Camada de Reforço de Marca

• Quando a IA nos menciona, o comprador se lembra da nossa marca?
• Nossa marca é forte o suficiente para sobreviver ao resumo da IA?
• Aparecemos em múltiplos pontos de contato de IA?

3. Camada de Conversão

• Quando compradores chegam (pré-educados pela IA), conseguimos convertê-los?
• Nosso site está otimizado para visitantes informados por IA?
• O time de vendas sabe lidar com prospects educados pela IA?

Os indicadores que acompanhamos:

• Frequência de citação por IA (semanalmente via Am I Cited)
• Share of voice de IA por categoria
• Tendências de busca de marca
• Correlação IA-para-busca de marca
• Taxas de conversão de prospects “pré-educados”

Não conseguimos rastrear o meio, então focamos em ser visíveis na entrada (recomendações da IA) e otimizar a saída (conversões).

Especialista em atribuição aqui. Deixe-me validar suas preocupações com dados.

O problema da “matéria escura de atribuição” é real:

Analisamos nossos últimos 500 negócios fechados:

• 34% mostraram “direto” como primeiro toque
• Desses, 78% mencionaram pesquisa em IA quando perguntados como nos encontraram
• A atribuição tradicional atribuiu ZERO crédito à conscientização por IA

O problema matemático:

Se um prospect pergunta ao ChatGPT sobre nossa categoria, recebe recomendação e digita nosso URL direto no navegador - isso é “tráfego direto” no GA4. Mas na verdade é demanda gerada por IA.

Como estamos nos adaptando:

1. Pesquisas pós-compra - Perguntar “Como você nos conheceu?” revela o papel da IA

2. Correlação de busca de marca - Quando nossa visibilidade em IA aumenta, a busca de marca cresce 2-3 semanas depois

3. Marketing Mix Modeling (MMM) - Modelos estatísticos que inferem impacto sem rastrear caminhos individuais

4. Rastreamento de citação por IA - Usando o Am I Cited para medir o que não conseguimos rastrear com analytics tradicional

A verdade desconfortável:

Métricas tradicionais do funil (MQLs, SQLs, atribuição de toques) cada vez mais medem atividade, não impacto. A influência real acontece em conversas que não conseguimos ver.

Veja como reestruturamos a estratégia de conteúdo para o funil de IA:

Abordagem antiga (conteúdo por estágio do funil):

• Conscientização: Posts de blog “O que é [categoria]?”
• Consideração: Guias comparativos, listas de funcionalidades
• Decisão: Páginas de produto, estudos de caso

Nova abordagem (conteúdo citável por IA):

Conteúdo Abrangente de Intenção

• Páginas únicas que respondem à pergunta completa do comprador
• Explicam o que é, como as soluções se comparam e para quem serve cada uma
• Estruturado para extração da IA (headers claros, respostas diretas, dados de apoio)

Conteúdo de Autoridade

• Pesquisas originais que a IA pode citar
• Perspectivas de especialistas que a IA possa citar
• Casos de uso específicos do setor

Conteúdo de Validação

• Provas de clientes em sites de terceiros
• Otimização de presença em sites de avaliação
• Matérias em publicações do setor

A mudança fundamental:

Paramos de pensar “para qual estágio do funil este conteúdo serve?” e passamos a pensar “qual pergunta completa este conteúdo responde?”

Porque a IA não se importa com seus estágios do funil. Ela se importa em responder completamente as perguntas do usuário.

Perspectiva de vendas sobre essa transformação:

O que mudou nas conversas com prospectos:

Os compradores costumavam chegar com perguntas. Agora chegam com opiniões formadas pela IA.

Eles já:

• Aprenderam sobre a categoria
• Compararam fornecedores
• Formaram preferências
• Identificaram preocupações

Às vezes a pesquisa por IA deles é precisa. Às vezes não. Mas eles estão confiantes de qualquer forma.

Como estamos nos adaptando:

1. Descoberta “O que a IA te disse?” - Agora perguntamos cedo nas conversas que pesquisas em IA fizeram e o que aprenderam. Isso revela equívocos que precisamos abordar.

2. Tratamento de objeções informadas por IA - Objeções comuns vindas de IA são documentadas e abordadas proativamente.

3. Ciclos de vendas mais rápidos - Compradores chegam mais avançados, então otimizamos para ciclos mais curtos com prospects educados pela IA.

4. Análise de ganho/perda inclui IA - Agora rastreamos se a IA nos mencionou (ou aos concorrentes) em negócios perdidos.

O lado positivo:

Quando a IA nos recomenda favoravelmente, os prospects chegam como leads quentes com confiança implícita. Esses negócios fecham mais rápido e com valores maiores.

O desafio é garantir que a IA nos recomende de forma precisa e favorável em primeiro lugar.

Visão de startup - isso na verdade é BOM para empresas menores.

Vantagens do funil tradicional:

• Grandes marcas com bibliotecas de conteúdo massivas
• Autoridade em SEO construída ao longo de anos
• Reconhecimento de marca em cada ponto de contato

Vantagens do funil de IA:

• Relevância importa mais que tamanho
• A melhor resposta vence, não o maior orçamento
• Novatos podem ser recomendados junto com incumbentes

O que estamos fazendo:

1. Foco extremo em nichos - IA recomenda especialistas em vez de generalistas para perguntas específicas

2. Responder melhor, não ranquear melhor - Não conseguimos competir por rankings tradicionais, mas podemos criar a melhor resposta para perguntas específicas

3. Foco em validação de terceiros - Ser mencionado em avaliações, comparativos e discussões que a IA confia

4. Monitorar recomendações da IA obsessivamente - Usamos o Am I Cited para rastrear cada menção e ajustar a estratégia semanalmente

Nossos resultados:

Estamos sendo mencionados junto de concorrentes 10x maiores porque a IA não se importa com o tamanho da empresa - ela se importa com a relevância da resposta.

O campo de jogo está mais equilibrado do que nunca.

Faço consultoria nessa transição para grandes empresas. Aqui está o framework que uso:

Estratégia do “Funil Colapsado”:

Camada 1: Seja Encontrável

• Otimize para descoberta por IA (conteúdo estruturado, respostas completas)
• Construa presença em plataformas citadas pela IA (Wikipedia, Reddit, G2, publicações do setor)
• Garanta informações consistentes e precisas em todos os lugares

Camada 2: Seja Recomendável

• Posicione-se claramente para casos de uso específicos
• Acumule validação de terceiros
• Responda a consultas comparativas diretamente
• Mantenha forte presença em avaliações

Camada 3: Seja Convertível

• Otimize o site para visitantes educados por IA
• Ofereça avaliação rápida e autônoma
• Treine vendas para conversas mais curtas e avançadas

Camada 4: Seja Mensurável

• Monitore visibilidade em IA como principal indicador
• Use MMM para atribuição de influência
• Correlacione menções em IA com métricas de downstream

A realidade da implementação:

A maioria das empresas não consegue transformar tudo da noite para o dia. Comece pela medição - monitore a visibilidade em IA. Depois vá retrocedendo pelas camadas.

Se você não vê sua visibilidade em IA, não pode melhorá-la.

Contraponto - não acho que o funil morreu, apenas se transformou.

Compradores ainda passam por etapas:

• Tornam-se conscientes de problemas
• Consideram soluções
• Tomam decisões

O que mudou é ONDE essas etapas acontecem e O QUÃO RÁPIDO elas se comprimem.

O novo funil não é “sem funil” - é “funil acelerado em ambientes de IA”:

• Conscientização acontece em conversas com IA
• Consideração acontece em comparativos da IA
• Decisão acontece nas recomendações da IA

Implicação prática:

Você ainda precisa de conteúdo para cada etapa - mas ele precisa existir ONDE a IA pode encontrá-lo e estar estruturado COMO a IA pode usá-lo.

A psicologia do funil é a mesma. A implementação é completamente diferente.

Essa discussão mudou fundamentalmente meu pensamento sobre nossa estratégia.

Principais mudanças de mentalidade que estou levando:

1. De estágios do funil para elegibilidade de recomendação da IA - O objetivo é ser a marca que a IA recomenda, não mover pessoas por etapas que controlamos

2. De conteúdo para estágios para respostas completas - Peças únicas que respondem perguntas completas de compradores superam conteúdo específico por estágio

3. De rastreamento de atribuição para medição de influência - Aceitar que a atribuição tradicional está quebrada, usar proxies como visibilidade em IA e correlação com busca de marca

4. De métricas de tráfego para share of voice em IA - Ser mencionado importa mesmo sem cliques

5. De otimização de SEO para construção de reputação - Autoridade por toda a web importa mais do que rankings de páginas individuais

O que estou mudando:

1. Configurando monitoramento de visibilidade em IA com o Am I Cited
2. Auditando todo o conteúdo pela abrangência para IA versus pensamento de estágios do funil
3. Incluindo rastreamento de citações em IA no dashboard junto com métricas tradicionais
4. Adicionando “como a IA nos descreveu?” à análise de ganho/perda
5. Propondo investimento em MMM para liderança visando melhor medição de influência

A aceitação desconfortável:

O funil que passei anos otimizando era um modelo mental de outra era. Hora de construir novos modelos mentais para a era da IA.