Durante muito tempo, o topo do funil foi entendido como o momento da jornada de compra em que o consumidor “chega até você”. Uma busca no Google, um post nas redes sociais, um anúncio segmentado representada o “primeiro contato” com a sua marca.
Hoje, essa lógica mudou. O consumidor já não descobre marcas da mesma forma, porque as IAs generativas se tornaram o novo ponto de entrada da descoberta.
As respostas das LLM’s como ChatGPT, Google Gemini (AI Overviews), Bing Copilot, Perplexity e assistentes embutidos em sistemas operacionais estão substituindo as páginas tradicionais de resultados. 32% da Geração Z começa tarefas com ferramentas de IA em vez de usar buscas tradicionais, de acordo com pesquisas.
Quer se adaptar ao novo topo do funil? Entenda os principais riscos associados à influência da inteligência artificial na descoberta das marcas e como lidar com esse novo cenário!
O que você perde quando perde o topo do funil?
A perda do topo do funil acontece quando a marca perde o controle sobre o primeiro contato entre o consumidor e a informação que influencia sua decisão.
Em vez de a pessoa descobrir sua marca por meio do seu site, do seu conteúdo ou de um anúncio, esse primeiro contato agora acontece, muitas vezes, dentro de uma resposta gerada pelo ChatGPT ou por outra ferramenta de IA.
O topo do funil deixa de ser uma etapa do funil de vendas que você constrói e passa a ser mediado por sistemas que você não controla.
A partir desse ponto, as perdas mais evidentes são:
- Menos controle sobre quem apresenta sua marca ao consumidor;
- Menos previsibilidade de tráfego;
- Perda de autoridade quando a LLM cita concorrentes ou interpretações distorcidas.
Como as LLMs decidem o que mostrar?
A IA aprende padrões de linguagem e associações com base nesse material e, quando você faz uma pergunta, ela gera uma resposta sintetizando esse conhecimento em vez de buscar diretamente “o documento original mais autorizado”. No processo, ela pode:
1. Basear-se em conteúdo disponível não necessariamente oficial
Modelos como ChatGPT, Google Gemini e Perplexity são treinadas em grandes quantidades de texto e mídia que foram “raspados” ou agregados de várias partes da internet.
A coleta de dados inclui blogs, fóruns, artigos de notícias, páginas sem verificação editorial e outros materiais públicos, sem que haja garantia de que cada trecho representa uma verdade oficial ou a fonte mais precisa.
2. Ser influenciada por citações de terceiros, reviews e menções públicas
Uma IA gera respostas considerando frequência, contexto e coocorrência de termos e conceitos presentes no material de treinamento, e isso inclui:
- Menções em reviews online;
- Citações de terceiros;
- Discussões em comunidades públicas;
- Referências cruzadas que aparecem por repetição ou destaque no material.
Os padrões influenciam a geração de respostas porque o modelo aprendeu que certos termos frequentemente aparecem juntos.
3. Os riscos quando fraudes e pirataria fazem parte do treino cultural
Uma das grandes preocupações dos profissionais de SEO e confiabilidade é que as IAs podem ser treinadas em dados que incluem material pirateado, textos de baixa qualidade ou até informações incorretas que circulam publicamente. Em sistemas com enormes quantidades de dados, isso significa que:
- Modelos podem aprender padrões incorretos ou viesados, porque viram muitas versões erradas ou mal fundamentadas de um mesmo tema.
- Fraudes, desinformação e conteúdo pirata podem entrar na base de treinamento e, ao fazer generalizações, influenciar respostas geradas.
- Mesmo quando a fonte “oficial” existe, ela pode acabar ofuscada por muitos sinais de maior presença nas fontes públicas (como replicações, copies ou memes).
Quais são os novos vetores de risco?
A mudança na forma como a descoberta acontece abriu novos vetores de risco que atuam antes mesmo de o consumidor chegar ao seu site ou entrar em contato com a sua marca. São eles:
Golpes que aparecem como respostas legítimas
O primeiro grande risco surge quando golpes são apresentados ao usuário no formato de respostas aparentemente neutras e confiáveis.
Diferente de um anúncio suspeito ou de um site mal diagramado, a resposta de uma IA carrega um selo de autoridade. Se um golpe ou oferta fraudulenta estiver bem distribuído em conteúdos públicos, a IA pode incorporá-lo à resposta como se fosse legítimo.
Conteúdos falsificados usados para treinar modelos
Modelos de IA aprendem a partir de grandes volumes de dados públicos, o que inclui conteúdos duplicados, adulterados, pirateados ou deliberadamente falsificados.
Quando esse tipo de material se espalha em escala, ele passa a compor o que muitos pesquisadores chamam de “treino cultural” do modelo.
Domínios e páginas fraudulentas ganhando relevância algorítmica
No modelo tradicional de SEO, domínios fraudulentos precisavam competir diretamente por posições nos resultados. No modelo orientado por IA, a lógica muda: o que importa não é apenas rankear, mas ser absorvido como fonte contextual pelo modelo.
Páginas fraudulentas que replicam conteúdo, usam técnicas agressivas de distribuição ou simulam autoridade (com falsos selos, reviews e citações circulares) podem ganhar relevância.
Como recuperar controle?
O mercado já vem aplicando estratégias para reduzir distorções, proteger reputação e voltar a influenciar o que as IAs usam como referência. Entenda como recuperar o controle:
Proteger a marca em todos os canais
Comece mapeando todos os pontos públicos onde a marca aparece:
- Site institucional;
- Páginas de produto;
- Redes sociais;
- Perfis em marketplaces;
- Diretórios;
- Releases;
- Blogs e materiais educativos.
Em seguida, é necessário padronizar descrições, posicionamento, promessas e nomenclaturas para garantir que a mesma narrativa seja repetida em todos esses canais.
É uma tarefa que pode ser feita por times de marketing e branding, com apoio de SEO/AEO. Ferramentas como CMS, gerenciadores de conteúdo, Google Search Console, ferramentas de SEO e plataformas de gestão de redes sociais ajudam nesse alinhamento.
A implementação inicial leva de 2 a 4 semanas, com investimento relativamente baixo, concentrado em horas de equipe e ajustes editoriais, mas exige manutenção contínua mensal para preservar consistência.
Monitorar uso indevido para impedir contaminação das referências
Após alinhar a presença oficial, é fundamental monitorar onde e como a marca está sendo mencionada fora dos seus canais. É o momento de rastrear cópias, páginas falsas, promessas adulteradas, anúncios enganosos e associações indevidas.
Essa tarefa costuma ficar sob responsabilidade de marketing, jurídico ou áreas de brand protection. Ferramentas de monitoramento de marca, rastreamento de menções e vigilância de marketplaces e domínios permitem identificar rapidamente desvios.
Blindar tráfego e identidade digital para fortalecer a fonte oficial
Se você não define claramente qual é a fonte oficial da sua marca, o algoritmo faz isso por você, e quase nunca a seu favor. Qualquer brecha na identidade digital vira espaço para terceiros ocuparem o papel de origem da informação.
Blindar o tráfego para os canais e a identidade digital é justamente o processo de fechar essas brechas e tornar inequívoco, para as IAs, quem é a fonte legítima.
Tecnicamente, isso envolve SEO avançado, estruturação de conteúdos com respostas diretas, fortalecimento de backlinks qualificados e monitoramento contínuo de disputas por termos de marca.
Gostou de entender como o topo do funil mudou? Nesse novo cenário, visibilidade é consequência de proteção e autoridade algorítmica. Quem protege seus sinais digitais passa a conquistar espaço direto nas respostas das IAs.
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