Você já parou para pensar nas limitações do AI Search no marketing B2B? Embora seja uma ferramenta poderosa, ela não é perfeita. Vamos explorar como você pode superar esses desafios e otimizar sua estratégia.
As Limitações do AI Search no Marketing B2B e Como Superá-las
O AI Search, ou busca por inteligência artificial, está mudando o jogo no marketing digital. Um estudo da BrightEdge revelou que 68% das marcas estão ajustando suas estratégias de busca para se adaptar a essa nova onda. Isso mostra o impacto que a IA já tem, especialmente desde o lançamento do ChatGPT no final de 2022.
No entanto, muitos líderes de marketing B2B ainda não entenderam completamente as oportunidades e, principalmente, as falhas do AI Search. Embora seja uma parte crucial de uma estratégia orgânica completa, depender demais dele pode abrir brechas para a concorrência. Vamos explorar três limitações específicas e como você pode contorná-las.
1. AI Search Não Impulsiona a Conscientização para Novas Soluções
A busca tradicional, seja SEO ou PPC, não é ideal para criar conscientização sobre produtos, verticais ou soluções totalmente novas. Ela funciona melhor quando já existe um nível básico de interesse e busca. O AI Search compartilha essa limitação, mas com um agravante: ele é mais lento para indexar conteúdo do que os motores de busca tradicionais, pois precisa esperar que eles indexem primeiro.
Isso significa que levará ainda mais tempo para que novos produtos e soluções apareçam nos resultados do AI Search. Para contornar isso, a estratégia é usar uma abordagem de “cavalo de Troia”: conecte seu novo produto ou serviço a termos e temas já estabelecidos e com boa visibilidade. Plante novas sementes onde a conscientização já existe, redirecionando sutilmente a atenção.
2. Dificuldade em Oferecer Conselhos Nuanciados para Especialistas
No marketing B2B, o processo de compra é complexo e exige informações detalhadas e contextuais para que todos os envolvidos — do CFO ao coordenador de contas — se sintam seguros na decisão. É aqui que o AI Search mostra suas fraquezas.
Modelos de IA são excelentes para problemas muito específicos, como encontrar uma agulha no palheiro. Por exemplo, se um proprietário quer saber como usar o capital próprio de sua casa sem refinanciar uma hipoteca de baixa taxa, a IA pode rapidamente indicar o tipo de produto certo. Mas para perguntas mais amplas ou estratégicas, como “Qual a melhor forma de modernizar meu armazém?”, as respostas tendem a ser vagas e genéricas, pois a IA não consegue considerar o contexto único de cada empresa (tamanho, orçamento, objetivos).
Além disso, “alucinações” e informações incorretas ainda são problemas para o ChatGPT e seus concorrentes. Em B2B, onde a profundidade é crucial, esse risco aumenta, deixando mais margem para erros ao tentar impressionar um comitê de compra com várias partes interessadas.
Para ajustar, crie e distribua conteúdo aprofundado — como whitepapers, guias de usuário e estudos de caso — que forneça aos especialistas a profundidade necessária. Pense em “triangulação”: esteja presente em todos os lugares onde os usuários buscam informações, incluindo LLMs, Google, Reddit, diretórios da indústria e, principalmente, sua própria mídia.
3. Falta de Objetividade Real (e Percebida) no AI Search
Os resultados do AI Search nem sempre são percebidos como totalmente objetivos, especialmente porque muitas vezes não citam suas fontes. Por exemplo, uma lista dos “principais fornecedores da indústria” pode estar puxando informações dos próprios fornecedores listados, o que reflete mais uma boa otimização para GEO (Generative Engine Optimization) do que uma reputação genuína.
Embora os usuários possam pedir para a LLM citar fontes, isso vai contra a razão pela qual eles usam essas ferramentas: querem uma resposta rápida e digerível, não um diretório de links para verificar. Essa falta de verificação e prova social exige que o usuário e a marca tomem medidas complementares.
Ajuste sua estratégia pensando como o usuário: para onde as pessoas irão para validar informações quando o AI Search não for suficiente? Trabalhe com sua equipe de vendas para entender como os clientes em potencial coletam informações. Certifique-se de que sua mídia própria responda às perguntas que o ChatGPT não consegue e construa uma estratégia para avaliações e listagens de terceiros. Sem isso, você pode perder conversões importantes no meio e no fundo do funil.
Embora os engenheiros de modelos possam eventualmente incorporar avaliações e classificações de terceiros, até que os LLMs possam espelhar os pontos fortes da busca tradicional, o AI Search continuará a ter limitações fundamentais. Os profissionais de marketing B2B precisam planejar isso em qualquer estratégia orgânica abrangente.