A personalização é um tema central no marketing digital atual. Com a evolução das tecnologias, entender como os resultados de busca se adaptam ao usuário é essencial para marcas que desejam se destacar.
A Evolução dos Resultados de Busca
Antigamente, as páginas de resultados dos motores de busca (SERPs) eram basicamente listas de links azuis e, talvez, algumas perguntas frequentes. Hoje, o cenário mudou radicalmente. Os motores de busca, como o Google, não entregam mais apenas esses links. Eles agora oferecem resumos inteligentes, como os “AI Overviews” e o “AI Mode”, especialmente para perguntas informativas.
O Google, por exemplo, frequentemente mostra esses resumos gerados por IA primeiro, e só depois os links para as páginas. Além disso, ele está sempre testando novos layouts, tanto para celular quanto para desktop. Experimentos do Google Search Labs, como as “Preferred Sources”, mostram como a apresentação e os resumos mudam conforme o contexto do usuário, os sinais de confiança e os padrões de comportamento.
Os modelos de linguagem grandes (LLMs) adicionam outra camada a essa personalização. Eles ajustam as respostas com base no contexto e na intenção do usuário, e até mesmo se a pessoa tem uma conta gratuita ou paga. Como raramente conseguimos a resposta exata na primeira tentativa, os usuários refazem suas perguntas, criando conversas iterativas onde cada nova instrução influencia a próxima. Ainda não está claro o que leva os usuários a clicarem em uma fonte original ou a pesquisarem mais — pode ser curiosidade, incerteza, tédio, uma chamada para ação ou até mesmo o modelo de IA admitindo que não sabe a resposta. Entender esse comportamento será tão crucial quanto analisar o CTR (taxa de cliques) tradicional.
Para marcas globais, o desafio vai além de acompanhar a tecnologia. É preciso manter uma voz de marca consistente e uma troca de valor clara em todos os canais e mercados, mesmo quando cada usuário vê uma interpretação diferente da marca. A confiança se tornou tão importante quanto a visibilidade. Enquanto isso, a descoberta de “cauda longa” está migrando para fora dos motores de busca tradicionais, especialmente para plataformas como o TikTok. Dados da Statista revelam que 78% dos usuários globais da internet já pesquisam marcas e produtos nas redes sociais. Tudo isso acontece enquanto a maioria dos usuários sabe pouco sobre como os motores de busca ou os sistemas de IA funcionam. Independentemente de onde as pessoas pesquisam, as implicações vão muito além dos algoritmos, afetando a colaboração entre equipes, o fluxo de dados e a definição de sucesso em organizações globais.
Como os Motores de Busca Personalizam Resultados
No marketing, a personalização significa adaptar conteúdo, ofertas e experiências com base nos dados disponíveis. No contexto da busca, ela descreve como os motores de busca customizam os resultados e as funcionalidades da SERP para cada usuário, usando uma série de sinais. Isso inclui padrões de dados, interesses inferidos, localização, comportamento de busca, tipo de dispositivo, idioma e até a “memória” impulsionada por IA.
O objetivo principal dos motores de busca é entregar resultados relevantes e manter os usuários engajados, especialmente porque as pessoas agora pesquisam em múltiplos canais e plataformas de IA. Por isso, é raro que duas pessoas que pesquisam a mesma coisa vejam resultados idênticos. Por exemplo, um entusiasta da culinária que busca por “maçãs” pode ver conteúdo relacionado a receitas, enquanto um usuário focado em tecnologia pode ver notícias sobre produtos da Apple.
As funcionalidades da SERP também podem variar entre mercados e perfis de usuário. Perguntas como “As pessoas também perguntam” (PAA) e filtros podem ser diferentes por região, idioma ou comportamento de clique, e podem até não aparecer. Um exemplo claro é a busca por “voto de desconfiança”, que mostra filtros e resultados principais diferentes na Espanha e no Reino Unido, e o PAA nem sequer aparece na versão britânica.
As plataformas de IA levam isso ainda mais longe com a memória baseada em sessão. Plataformas como AI Mode, Gemini, ChatGPT e Copilot gerenciam o contexto de uma forma que faz os usuários sentirem que estão tendo conversas reais, onde cada prompt influencia o próximo. Em alguns casos, resultados de respostas anteriores podem até ser reutilizados. Uma abordagem “humano no ciclo” (HITL) é essencial para avaliar, monitorar e corrigir as saídas antes de usá-las.
O Impacto da Inteligência Artificial na Personalização
A Inteligência Artificial (IA) está redefinindo a personalização nos resultados de busca. Plataformas como AI Overviews, AI Mode e Bing Copilot não apenas resumem conteúdo de várias URLs, mas também adaptam o tom e a profundidade das informações com base no comportamento do usuário. Elas personalizam sugestões de acompanhamento e integram padrões aprendidos dentro da sessão atual ou até mesmo de sessões anteriores.
A visibilidade de uma marca agora inclui ser referenciada nesses resumos de IA. Os padrões atuais indicam que isso depende de uma estrutura clara do site e das URLs, precisão factual, sinais de entidade fortes, credibilidade online e conteúdo fresco e fácil de interpretar. Quando os algoritmos entendem uma marca, eles conseguem personalizar os resultados com mais precisão. A marcação de esquema (Schema Markup), por exemplo, ajuda a evitar a “deriva de entidade”, onde sites regionais são confundidos com marcas separadas. O Bing, por sua vez, utiliza o Microsoft Graph para conectar os dados da marca ao ecossistema Microsoft, ampliando a influência dos dados estruturados.
Os modelos de linguagem grandes (LLMs) simulam uma “memória” usando janelas de contexto, que é a quantidade de informação que eles podem considerar de uma vez. Isso é medido em “tokens”, que representam palavras ou partes de palavras, e é o que faz as conversas parecerem contínuas. Isso tem implicações importantes: a consistência semântica é crucial, o tom deve ser unificado em todos os mercados e a mensagem precisa ser coerente em todos os formatos de conteúdo. Uma vez que um sistema de IA associa uma marca a um tema específico, esse contexto pode persistir por um tempo, embora não se saiba exatamente por quanto tempo. É provável que seja por isso que os LLMs favorecem conteúdo fresco como forma de reforçar a autoridade.
Dados e Comportamento do Usuário
A personalização nos motores de busca é profundamente moldada pelos dados e pelo comportamento do usuário. Os algoritmos adaptam os resultados com base em fatores como idioma, histórico de pesquisa, tipo de dispositivo e elementos técnicos como o hreflang. Essa adaptação é crucial, pois os usuários esperam experiências que sejam relevantes e alinhadas às suas necessidades. Um estudo da McKinsey revelou que 76% dos usuários se sentem frustrados quando as experiências não são personalizadas, o que sublinha a forte ligação entre relevância e satisfação do usuário.
Além dos motores de busca tradicionais, o comportamento do usuário em outras plataformas também influencia a descoberta de marcas. O relatório da Statista aponta que 78% dos usuários globais da internet já utilizam as redes sociais para pesquisar marcas e produtos, com plataformas como o TikTok desempenhando um papel crescente. As plataformas de IA, por sua vez, ajustam suas respostas com base no contexto e na intenção do usuário, tornando a interação ainda mais individualizada.
Para as marcas, entender e aproveitar esses dados é fundamental. A busca interna em sites e as experiências de usuários logados são fontes valiosas para compreender o comportamento e construir jornadas personalizadas. Os dados de primeira parte (first-party data) podem ser usados para:
- Recomendações de produtos personalizadas.
- Filtros dinâmicos que se ajustam às preferências.
- Sugestões automáticas baseadas no histórico de navegação.
Ao integrar esses insights, as marcas podem criar experiências mais relevantes e envolventes, que não só atendem às expectativas dos usuários, mas também impulsionam o engajamento e a conversão.
A Importância da Relevância nas Experiências
Em um cenário digital saturado de informações e distrações, a relevância se tornou a moeda de troca mais valiosa. Os usuários de hoje não apenas esperam, mas exigem experiências que sejam relevantes, confiáveis e que se alinhem perfeitamente às suas necessidades no momento da busca. A personalização, nesse contexto, é o coração de como potenciais clientes descobrem, avaliam e se engajam com as marcas.
Quando a personalização é bem-sucedida, os benefícios são claros tanto para os usuários quanto para as marcas. Ela reduz o atrito na jornada do usuário, tornando a navegação mais fluida e intuitiva. Consequentemente, a satisfação do usuário aumenta, pois ele sente que suas necessidades estão sendo compreendidas e atendidas de forma eficaz. Para as marcas, isso se traduz em taxas de conversão aprimoradas, um engajamento mais forte e um CTR (taxa de cliques) mais elevado.
Todos esses fatores contribuem positivamente para o valor vitalício do cliente (Customer Lifetime Value). No entanto, é crucial entender que esses benefícios só se concretizam quando as experiências oferecidas são consistentes e confiáveis em todos os canais. A relevância não é apenas um “extra”; é um pilar fundamental que sustenta a construção de relacionamentos duradouros e a performance de mercado.
Desafios da Personalização em Mercados Globais
A personalização, apesar de seus muitos benefícios, apresenta desafios significativos, especialmente para marcas que operam em mercados globais. Não se trata de evitar a personalização, mas de planejar estratégias globais com essas considerações em mente.
Um dos principais problemas são as “bolhas de filtro”, que podem reduzir a exposição dos usuários a diferentes pontos de vista e até mesmo a marcas concorrentes. As preocupações com a privacidade também aumentam, já que as plataformas dependem cada vez mais de dados comportamentais e demográficos para personalizar as experiências. Além disso, a diversidade de resultados pode ser reduzida, dificultando a visibilidade de marcas novas ou menores.
Para marcas globais, o uso de templates unificados ou conteúdo idêntico em diferentes mercados perde eficácia. Isso ocorre porque cada mercado tem suas nuances culturais, contextos específicos e motivações de usuário distintas, que exigem uma abordagem hiper-personalizada. As jornadas de compra variam consideravelmente entre as regiões, tornando a adaptação local indispensável.
Internamente, a personalização também expõe falhas organizacionais. Quando as equipes trabalham isoladamente, surgem inconsistências nos dados, no conteúdo e na implementação técnica. Essas inconsistências se manifestam em resultados de busca personalizados fragmentados. Problemas comuns incluem:
- Falta de alinhamento global.
- Traduções que não capturam a relevância local.
- Conflitos na marcação de esquema (schema markup).
- Páginas locais que ranqueiam para a intenção errada.
- Ignorar palavras-chave locais importantes.
Diante desses desafios, é mais importante do que nunca que as marcas invistam tempo em pesquisa e planejamento para conquistar ou manter a visibilidade em mercados globais, ao mesmo tempo em que fortalecem a percepção de sua marca.
Estratégias para Marcas em um Mundo Personalizado
Em um cenário onde a personalização é a norma, as marcas precisam de estratégias robustas para se destacar. Atualmente, os modelos de linguagem grandes (LLMs) tendem a favorecer marcas e sites com estruturas claras e bem definidas. Se uma marca não é bem compreendida online, é menos provável que seja referenciada em resumos de IA. Projetos de SEO e marketing digital bem-sucedidos dependem de processos internos sólidos. Quando as equipes trabalham de forma isolada, surgem inconsistências em dados, conteúdo e implementação técnica, que se refletem em resultados de busca personalizados inconsistentes. Para gerenciar a personalização em diferentes mercados e canais, as organizações podem seguir este framework:
1. Objetivos e Entendimento Compartilhados Entre Equipes
Muitos desafios de marketing e busca podem ser evitados ao construir um entendimento comum entre as equipes sobre:
- Metas de negócios e projetos.
- Problemas específicos de cada mercado.
- Desenvolvimentos de busca em diferentes regiões.
- Segmentação de público.
- Insights integrados de todos os canais.
- Fluxos de dados que conectam equipes globais e locais.
- Avanços em IA.
2. Fortaleça os Elementos Técnicos do Seu Site
É fundamental reforçar os elementos técnicos do seu site para que motores de busca e LLMs compreendam sua marca em todos os mercados, evitando a “deriva de entidade”. Isso inclui:
- Estrutura do site.
- Marcação de esquema (Schema Markup) nas seções apropriadas.
- Estrutura on-page robusta.
- Links internos fortes.
- Uso adequado do hreflang.
3. Otimize para Clusters de Conteúdo e Intenção do Usuário, Não Apenas Palavras-Chave
A estrutura é tudo. Organizar o conteúdo em clusters ajuda usuários e motores de busca a entenderem o site claramente, o que apoia a personalização.
4. Use Dados de Primeira Parte para Personalizar Experiências no Site
A busca interna e as experiências de usuários logados são cruciais para entender seus usuários e construir jornadas baseadas no comportamento. Isso melhora a relevância do conteúdo e fortalece os sinais de intenção. Dados de primeira parte podem apoiar:
- Recomendações de produtos personalizadas.
- Filtros dinâmicos.
- Sugestões automáticas baseadas no histórico de navegação.
5. Mantenha a Consistência Entre Canais
Uma experiência coerente apoia uma personalização mais forte e evita jornadas fragmentadas, já que a busca é apenas um ambiente personalizado. Tom, estrutura, mensagem e dados devem permanecer consistentes em:
- Plataformas sociais.
- E-mail.
- Aplicativos móveis.
- Sites e busca interna.
Propostas de valor únicas (USPs) claras e consistentes devem ser visíveis em todos os lugares.
6. Fortaleça a Percepção da Sua Marca
Com tanta competição online, as marcas cujo trabalho é referenciado positivamente na internet se destacam. O foco deve ser nas suas forças e na publicação de trabalhos bem pesquisados, com estatísticas úteis para seus usuários-alvo.
Como Medir o Impacto da Personalização
Em um cenário onde a personalização é a norma, os profissionais de marketing precisam repensar como medem a visibilidade e o impacto nos negócios. A análise tradicional da taxa de cliques (CTR) já não é suficiente. É crucial ir além e entender o comportamento do usuário após a interação com os resumos gerados por IA, por exemplo.
Para avaliar o verdadeiro impacto da personalização, as marcas devem considerar métricas que reflitam a qualidade da experiência do usuário. Isso inclui:
- Satisfação do usuário: Pesquisas e feedback direto podem indicar o quão bem as experiências personalizadas estão atendendo às expectativas.
- Taxas de conversão: A personalização deve levar a um aumento nas conversões, seja em vendas, cadastros ou downloads.
- Engajamento: Métricas como tempo na página, profundidade da navegação e interações com o conteúdo podem mostrar se os usuários estão mais envolvidos.
- Valor vitalício do cliente (CLV): Uma personalização eficaz pode fortalecer a lealdade e aumentar o valor que um cliente traz para a marca ao longo do tempo.
Além disso, monitorar as menções da marca em resumos de IA e em outras plataformas personalizadas é fundamental para entender a visibilidade e a percepção da marca nesse novo ambiente. A capacidade de adaptar e refinar as estratégias de personalização dependerá diretamente da coleta e análise inteligente desses dados.
A Necessidade de Consistência na Mensagem da Marca
Em um mundo onde cada usuário pode ver uma interpretação diferente da sua marca, manter uma voz e uma troca de valor consistentes em todos os canais e mercados é um desafio enorme. A confiança, nesse contexto, se torna tão vital quanto a própria visibilidade. Para os modelos de linguagem grandes (LLMs), a consistência semântica é crucial, o que significa que a forma como sua marca é descrita e entendida deve ser uniforme.
O tom da comunicação precisa ser unificado em todos os mercados, respeitando as nuances culturais, mas sem perder a essência da marca. A mensagem deve ser coerente em todos os formatos de conteúdo, desde um post em rede social até um resumo de IA ou uma página de produto. Uma experiência coesa evita que a jornada do cliente se fragmente, garantindo que ele receba uma mensagem clara e alinhada em cada ponto de contato.
Isso se estende a todas as plataformas: redes sociais, e-mail marketing, aplicativos móveis, sites e até mesmo a busca interna. As Propostas de Valor Únicas (USPs) da sua marca devem ser claras e visíveis em todos os lugares, reforçando a identidade e o que a torna especial. A falta de consistência pode gerar confusão, minar a confiança e diluir a percepção da marca, tornando a personalização menos eficaz e até contraproducente.
O Papel da Pesquisa de Mercado na Personalização
No cenário atual de personalização, a pesquisa de mercado assume um papel mais crítico do que nunca. A complexidade de adaptar experiências para usuários individuais, especialmente em um contexto global, exige um entendimento profundo dos públicos-alvo. Isso significa que a importância da pesquisa de mercado, segmentação de público, insights culturais e análise competitiva foi ampliada.
As marcas precisam investir tempo e recursos significativos para pesquisar e planejar suas estratégias, a fim de conquistar ou manter a visibilidade em mercados globais. É fundamental compreender que as nuances culturais, os contextos específicos de cada região e as diferentes motivações dos usuários são fatores esperados e decisivos para o sucesso da personalização. Ignorar esses aspectos pode levar a campanhas ineficazes e a uma desconexão com o público local.
A pesquisa de mercado não é apenas sobre identificar tendências, mas sobre mergulhar nas particularidades de cada segmento, entender suas expectativas e como a personalização pode ser aplicada de forma autêntica e relevante. Somente com essa base de conhecimento as marcas podem fortalecer sua percepção e construir experiências que realmente ressoem com os usuários em um mundo hiper-personalizado.
Tendências Futuras em Personalização de Busca
O futuro da personalização na busca aponta para uma evolução contínua e cada vez mais sofisticada. Podemos esperar que os “AI Overviews” e o “AI Mode” se tornem ainda mais integrados e onipresentes, oferecendo resumos e interações mais naturais e preditivas. Os modelos de linguagem grandes (LLMs) desenvolverão uma “memória” de sessão ainda mais avançada, permitindo conversas mais fluidas e contextuais que se estendem por múltiplas interações.
Haverá uma dependência crescente de dados de primeira parte (first-party data) para impulsionar a hiper-personalização, permitindo que as marcas criem experiências sob medida com base em interações diretas com os usuários. A descoberta de conteúdo de “cauda longa” continuará a migrar para plataformas sociais, como o TikTok, onde a busca e a recomendação funcionam de maneiras muito diferentes dos motores de busca tradicionais.
Além disso, haverá uma ênfase ainda maior na credibilidade da marca e na compreensão de entidades por parte da IA. Marcas que conseguirem estabelecer uma presença online clara, consistente e confiável serão as mais beneficiadas, pois a IA as priorizará em seus resumos e recomendações. A personalização não é uma moda passageira, mas uma direção fundamental que continuará a moldar a forma como interagimos com a informação e as marcas online.
Como a Personalização Afeta a Satisfação do Usuário
A personalização tem um impacto direto e profundo na satisfação do usuário. Em um ambiente digital onde as opções são vastas e as distrações são constantes, os usuários esperam experiências que sejam não apenas relevantes, mas também confiáveis e perfeitamente alinhadas às suas necessidades no momento. Quando essa expectativa é atendida, a satisfação do usuário dispara.
Um dado revelador da McKinsey mostra que 76% dos usuários se sentem frustrados quando as experiências que encontram não são personalizadas. Isso demonstra claramente como a relevância e a satisfação do usuário estão intrinsecamente ligadas. Quando a personalização funciona bem, ela reduz o atrito na jornada do usuário, tornando a navegação mais intuitiva e agradável. Isso leva a um aumento na satisfação, pois o usuário sente que está sendo compreendido e que suas necessidades estão sendo atendidas de forma eficaz.
No entanto, a personalização também pode ter um lado negativo que afeta a satisfação. Questões como as “bolhas de filtro”, que limitam a exposição a diferentes pontos de vista, e as crescentes preocupações com a privacidade dos dados podem gerar desconfiança e insatisfação. Portanto, para que a personalização realmente contribua para a satisfação do usuário, ela precisa ser implementada de forma ética, transparente e com foco genuíno em agregar valor à experiência individual.
Conclusão: Transformando Personalização em Vantagem Competitiva
A Lei de Conway, que sugere que as organizações projetam sistemas que espelham suas próprias estruturas de comunicação, é mais relevante do que nunca no cenário da busca atual. Se as equipes operam em silos, essas divisões frequentemente se manifestam em conteúdo fragmentado, sinais inconsistentes e experiências de usuário mistas. A personalização, então, amplifica ainda mais essas lacunas, resultando em marcas que não são citadas em plataformas de IA ou na disseminação de informações incorretas.
Entender como a personalização funciona e como ela molda a visibilidade, a confiança e o comportamento do usuário é fundamental para que as marcas entreguem experiências coerentes, em vez de confusas. O sucesso hoje não se resume apenas a otimizar para o Google. Trata-se de compreender como as pessoas pesquisam, como a IA interpreta e resume o conteúdo, como as marcas são referenciadas em toda a web e como as equipes colaboram em diferentes canais para apresentar uma mensagem unificada.
Em um mundo onde cada resultado de busca é único, as marcas que se destacarem serão aquelas que coordenam, conectam e comunicam de forma clara, tanto internamente quanto em mercados globais, para fortalecer a percepção de sua marca e transformar a personalização em uma verdadeira vantagem competitiva.