Opinião de Catarina Antunes, Consultora de Marca | Marketing, Comunicação & Estratégia
Durante décadas, a publicidade funcionou com base num princípio que raramente foi questionado, compras atenção onde as pessoas estão. A lógica era a mesma independentemente do suporte, televisão, imprensa, digital e social. O que mudava era o formato e o custo por impacto. O modelo subjacente era sempre o de interrupção ou de posicionamento no caminho certo, as marcas disputavam espaço, as plataformas vendiam esse espaço, as agências produziam o conteúdo que o preencheria. Era um triângulo estável que sobreviveu a décadas de transformação tecnológica.
Repara no que está realmente a acontecer, não é mais uma transformação dentro desse triângulo, é a dissolução do triângulo em si de modelo de media para modelo de inteligência.
Num modelo de media, a marca compra presença, mas num modelo de inteligência a marca tem de merecer relevância e merecer relevância num ambiente de IA significa algo muito específico: ser reconhecida, citada e recomendada com rigor por sistemas que processam linguagem de formas cada vez mais sofisticadas.
O ecossistema de modelos de linguagem, os chamados LLMs, Large Language Models, é hoje suficientemente diverso para não ser tratado como um fenómeno monolítico. O ChatGPT da OpenAI tem a maior visibilidade pública, mas o Claude da Anthropic está a ganhar terreno significativo em contextos profissionais e empresariais, com uma abordagem distinta em termos de raciocínio e fiabilidade. O Gemini da Google integra-se diretamente com o ecossistema de pesquisa e produtividade que já domina o comportamento de centenas de milhões de utilizadores. O Perplexity posiciona-se como substituto direto do motor de pesquisa tradicional. São sistemas diferentes, com arquiteturas diferentes, com fontes de treino diferentes e com formas distintas de representar o mundo, incluindo as marcas que nele existem.
Isto significa que a presença de uma marca neste novo ambiente não pode ser pensada em relação a um único modelo. Tem de ser construída com consistência suficiente para atravessar múltiplos sistemas, o que coloca exigências muito maiores à coerência do posicionamento estratégico.
O novo contrato entre marcas e audiências. O que muda nos ambientes conversacionais não é apenas o canal é o contrato implícito entre marca e consumidor. Nos formatos tradicionais, a marca podia controlar a mensagem, o contexto, o timing e a frequência. Podia construir uma narrativa e repeti-la até à saturação, o consumidor recebia passivamente, filtrava como podia e eventualmente agia ou não.
Num ambiente de IA, esse controlo desaparece quase por completo, o modelo de linguagem não reproduz o que a marca quer dizer sobre si própria. Reproduz o que aprendeu sobre a marca a partir de múltiplas fontes, artigos, reviews, conversas, documentação pública, menções editoriais e conteúdo próprio. A narrativa da marca deixa de ser aquilo que ela declara, passa a ser aquilo que é percebido, corroborado e sintetizado por sistemas que agregam inteligência de forma autónoma.
Isto tem implicações enormes para o branding, uma marca que durante anos investiu em mensagens publicitárias mas negligenciou a sua presença editorial, a sua consistência semântica e a sua credibilidade em fontes externas vai encontrar nos modelos de IA um espelho pouco favorável. Porque o modelo não sabe o que a marca quer ser, sabe apenas o que conseguiu aprender sobre o que ela é.
GEO, AEO, AIO: siglas novas para o que um bom especialista de SEO já faz. O mercado adora batizar tendências. Nos últimos meses proliferaram acrónimos para descrever a otimização de conteúdo para ambientes de inteligência artificial: GEO, Generative Engine Optimization, AEO, Answer Engine Optimization, AIO, Artificial Intelligence Optimization, e variantes que continuarão a aparecer à medida que novos sistemas ganhem relevância. É natural que isso aconteça, os nomes ajudam a estruturar o pensamento e a vender serviços. Mas é importante não deixar que a novidade das siglas oculte uma verdade incómoda para quem quer monetizar a ignorância alheia, qualquer especialista de SEO competente já pratica estes princípios.
Conteúdo com autoridade semântica, estrutura clara, resposta direta a intenções de pesquisa, credibilidade construída através de fontes externas, consistência temática ao longo do tempo. Tudo isto sempre foi a base de um bom trabalho de otimização. O que muda com os LLMs não é a filosofia, é a exigência de profundidade. Um motor de pesquisa tradicional indexava páginas, um modelo de linguagem sintetiza conhecimento e para ser sintetizado com rigor e favorabilidade, o conteúdo tem de ser genuinamente substancial, não apenas tecnicamente otimizado.
O especialista que durante anos construiu autoridade temática real, que produziu conteúdo com densidade conceptual e que trabalhou a coerência do posicionamento da marca em múltiplos pontos de contacto tem, neste novo ambiente, uma vantagem natural sobre quem apenas jogou com algoritmos. Porque os modelos de linguagem são, na sua essência, sistemas de reconhecimento de autoridade e relevância, e isso não é uma novidade, é a promessa original do SEO bem feito.
Para os profissionais de comunicação, a implicação prática é direta, um artigo de opinião publicado numa revista do setor não é apenas PR, é contexto que alimenta a forma como um modelo vai representar a marca numa conversa futura. Uma entrevista aprofundada com o CEO não é apenas visibilidade, é dado que contribui para a forma como o sistema vai sintetizar o que a marca representa. O conteúdo denso, factual e consistente com o posicionamento estratégico da marca passa a ter um retorno que vai muito além da audiência imediata.
E, para o desafio estrutural das agências de publicidade e comunicação, a transição para um modelo de inteligência coloca um desafio que vai ao núcleo do seu modelo de negócio. O modelo criativo tradicional foi construído para produzir peças: anúncios, campanhas, conteúdos, assets visuais, no entanto, um ambiente de IA nativo não pede peças, pede sistemas.
Pede feeds de conhecimento estruturado que os modelos possam processar, lógicas de resposta que permitam à marca ser relevante em conversas que não controla, personalização em escala que vai muito além da segmentação demográfica convencional, conteúdo que funcione como dado e não apenas como mensagem.
As agências que vão sobreviver e prosperar, nesta transição não serão necessariamente as que produziram o trabalho criativo mais premiado. Serão as que souberem construir a infraestrutura de inteligência das marcas que servem, articulando estratégia de conteúdo, posicionamento semântico e presença consistente nos ambientes conversacionais onde as decisões estão cada vez mais a ser tomadas. A fronteira entre consultora de estratégia, agência de conteúdo e empresa de tecnologia está a tornar-se cada vez mais difusa e as agências que ainda operam com mentalidade de produção de peças para media comprada vão sentir essa pressão de forma crescente.
O que muda para os CMOs, do lado das marcas, a pressão é igualmente estrutural. Durante anos, o papel do CMO foi gerir a presença da marca em canais pagos, próprios e ganhos, com métricas relativamente bem estabelecidas, impressões, alcance, conversão, retorno sobre investimento publicitário. Num modelo de inteligência, as métricas mudam. Começa a importar saber com que frequência a marca é mencionada nas respostas dos modelos de IA, com que sentimento, em que contextos, em comparação com quem, com que nível de detalhe e precisão. Este é um território de medição que ainda está a ser construído, mas que vai tornar-se tão central quanto o share of voice em media tradicional foi durante décadas.
O CMO do futuro próximo vai precisar de entender não apenas como a marca comunica, mas como é percebida e representada por sistemas que têm uma influência crescente sobre o comportamento do consumidor. Vai precisar de ter uma visão clara sobre a saúde semântica da marca, sobre a sua autoridade nos temas em que pretende ser relevante e sobre a consistência entre o que declara e o que os modelos aprenderam sobre ela.
E a participação comercial responsável em sistemas inteligentes? Como é que as marcas podem estar presentes nestes ambientes sem comprometer a confiança do utilizador? Onde está a linha entre relevância útil e intrusão dissonante?
Os ambientes de IA conversacional têm uma relação com o utilizador fundamentalmente diferente da que existe com um feed de redes sociais ou uma página de resultados de pesquisa. Há uma expectativa de neutralidade, de utilidade, de resposta honesta. A introdução de lógicas comerciais nesse ambiente tem de ser feita com uma transparência que o modelo publicitário tradicional raramente praticou. A marca que é genuinamente útil numa conversa, que tem informação relevante e que oferece perspetiva com substância, tem uma vantagem natural sobre a marca que apenas quer aparecer. O contexto conversacional penaliza a superficialidade de forma imediata e direta.
A mudança de paradigma que estamos a viver não é uma novidade tecnológica com impacto marginal no ecossistema publicitário. É uma reconfiguração profunda das relações entre marcas, audiências e intermediários. O modelo de media que sustentou décadas de publicidade está a perder relevância não porque deixou de funcionar, mas porque o ambiente em que as pessoas tomam decisões está a mudar de forma acelerada.
As marcas, agências e CMOs que entenderem isto agora e começarem a construir a infraestrutura de inteligência que o novo modelo exige, vão ter uma vantagem competitiva significativa. Os que esperarem que o modelo antigo se adapte por si próprio vão descobrir, que o sistema operativo já mudou e que estão a correr software desatualizado.
