Harvard descobriu que o público tem poucas objeções a que a IA ocupe empregos de profissionais de marketing de busca
Se você está dizendo a si mesmo que o marketing de busca goza de algum tipo de status protegido porque o público se importa com quem ou o que faz o trabalho, Harvard acaba de publicar o número que diz o contrário. O professor assistente James Riley pediu ao público americano que avaliasse o quão moralmente questionável seria entregar cada uma das 940 ocupações diferentes a uma máquina, usando uma escala de 1 a 7. Os estrategistas de marketing de busca pontuaram 2,31. Das 10 ocupações mapeadas por Harvard, apenas os arquivistas tiveram pontuação mais baixa. O clero obteve 5,91. Trabalhadores de cuidados infantis pontuaram 5,86. O que quer que esteja atualmente entre os nossos empregos e a automação total, não é a consciência do público.
Devo revelar desde já que adoro a velha piada sobre o supermercado localizado entre Harvard e o MIT, onde um estudante empurra um carrinho com 15 itens para a faixa de 10 itens ou menos. O caixa olha para a placa, olha para o aluno e suspira. “Ou você vai para Harvard e não sabe contar, ou vai para o MIT e não sabe ler.” É uma piada sobre os pontos cegos da elite. É também uma descrição muito boa do que acontece quando os SEOs leem pesquisas sobre IA, e quase fiz isso sozinho com este mesmo relatório.
O que Harvard realmente estudou
Algum contexto primeiro. “AI in 2026: From Adoption to Agentic” é um resumo de fevereiro de 2026 da HBS Working Knowledge e reúne cinco artigos publicados anteriormente. As duas peças que realizaram experimentos são onde estão as verdadeiras notícias: As pessoas estão mais bem com a IA assumindo muitos empregos – até certo ponto, que cita a pesquisa do estudo de James Riley de outubro de 2025 e Quem deve aprovar empréstimos bancários: pessoas ou algoritmos?, que faz referência à pesquisa da professora assistente Elisabeth Paulson, em coautoria com Kirk Bansak, de 2024.
A pesquisa de pontuação ocupacional de Riley abrangeu 940 empregos e 2.357 entrevistados, e a pontuação de 2,31 para marketing de busca é apenas metade do que ele encontrou. Com base nas capacidades atuais da IA, o público apoia a automatização total de cerca de 30% das ocupações que testou. Quando a pesquisa de Riley pediu às pessoas que imaginassem uma IA mais avançada que superasse os humanos a um custo menor, o suporte à automação quase dobrou para 58%. Existe um piso moral, mas é estreito. Apenas cerca de 12% das profissões, entre elas clérigos, cuidadores de crianças e atletas, atraíram forte resistência moral, independentemente de quão bem a IA pudesse realizar o trabalho. Outros 42% deixaram as pessoas ambivalentes. A própria conclusão de Riley é que a resistência à automação é principalmente uma história sobre se a tecnologia já pode fazer o trabalho, e não sobre princípios, e o marketing de busca já está próximo do fundo desse nível moral. O que está entre o seu trabalho e um número de automação muito maior não é o sentimento. A questão é se as ferramentas são boas o suficiente, e essa é uma posição muito mais instável para defender.
A lacuna de crenças por trás de ambos os artigos
A pesquisa de Paulson é um experimento diferente e não tem uma condição de “algoritmo avançado” como a de Riley, então vale a pena ser preciso sobre o que realmente encontrou. Ela e o coautor Kirk Bansak, professor assistente na UC Berkeley, realizaram um experimento conjunto com 9.000 participantes, pedindo-lhes que escolhessem um ser humano ou um algoritmo para aprovar um empréstimo ou decidir sobre a libertação pré-julgamento de um réu. Em média, e mesmo controlando o desempenho, as pessoas inclinaram-se para o lado humano, em 4,3 pontos percentuais no empréstimo e 7,6 pontos na libertação pré-julgamento. A justiça, que significa tratamento igual entre grupos raciais, acabou por ser o factor menos importante na forma como alguém julgava qualquer tipo de decisor.
O número mais interessante está enterrado num gráfico na página 13 do relatório, e é uma divisão de crenças e não uma preferência fixa. Entre os entrevistados que já acreditavam que os algoritmos superavam os humanos nessas tarefas, 56% escolheram o algoritmo para liberação pré-julgamento e 54% o escolheram para o empréstimo. Entre os entrevistados que acreditavam que os humanos eram melhores, 63% e 59% optaram pelos humanos. Paulson disse que se você puder provar ganhos reais de precisão sem que outras métricas caiam, “isso provavelmente será suficiente”. O que os seus dados mostram é que a preferência humana não é de todo uma postura moral fixa. Está a jusante de uma crença sobre quem é atualmente melhor no trabalho, o que se alinha quase exatamente com o argumento de viabilidade técnica de Riley, embora os dois estudos tenham sido construídos para testar coisas diferentes.
A lacuna de competência está diminuindo rapidamente
Raffaella Sadun, Karim Lakhani e seus coautores acompanharam 791 desenvolvedores de produtos na Procter & Gamble, alguns trabalhando sozinhos, alguns em equipes, alguns com uma ferramenta GPT-4 interna e outros sem. As ideias classificadas entre os 10% melhores em qualidade tinham três vezes mais probabilidade de vir de equipes assistidas por IA do que de indivíduos não assistidos que trabalhavam sem ela. Os funcionários que utilizam IA também relataram maior entusiasmo e energia pelo trabalho, e menos ansiedade e frustração, do que os funcionários que trabalharam sozinhos sem ela. Esse é exatamente o tipo de geração de ideias e trabalho de busca de conteúdo pelo qual os profissionais de marketing de busca são pagos, e a lacuna de competência que os dados de Riley dizem ser a única coisa que atualmente protege o trabalho é fechar essa frente em tempo real.
A nota técnica de Tsedal Neeley e Ritcha Ranjan do Grupo Expedia descreve o próximo rumo que essa competência tomará. Sua visão tem uma IA de agência atuando como chefe de gabinete, analista de inteligência competitiva e treinador executivo, operando com supervisão humana mínima depois de configurada. O conselho de Neeley aos líderes que o adoptam é que comecem com o que ela chama de trabalho “sem alegria”, as tarefas repetitivas que ninguém quer, antes de entregarem qualquer coisa de maior importância. Essa é uma rampa de acesso sensata. É também uma descrição exata de como a automação tende a crescer quando a tecnologia se prova primeiro nas coisas chatas.
Por que isso é importante para SEO
Minha opinião, e só passei pela Harvard Business School a caminho do aeroporto, é que a indústria tem assumido que o Google continua recompensando assinaturas humanas nomeadas e sinais EEAT porque o público tem algum interesse moral residual em que o SEO permaneça como trabalho humano. Os próprios dados de Harvard dizem que essa participação não existe. O que está protegendo o marketing de busca neste momento é uma lacuna de competência, não uma consciência, e as lacunas de competência serão eliminadas. Os sistemas do Google, e cada vez mais o comportamento de citação dos mecanismos de resposta de IA, estão executando o mesmo teste que os entrevistados de Paulson realizaram em agentes de crédito e juízes. Eles estão perguntando se a versão produzida por humanos ainda é comprovadamente melhor, e no momento em que a resposta muda, a preferência também muda. O estudo da P&G e a nota técnica de Neeley sugerem que esse momento está mais próximo do que a maioria de nós nesta indústria gostaria de admitir.
O que isso significa para sua estratégia
Primeiro, coloque um nome humano real e verificável atrás de qualquer coisa que a IA toque antes de se tornar externo. Não é uma assinatura genérica de “Equipe Editorial”. Uma pessoa com perfil do LinkedIn, credenciais e histórico de um leitor ou rastreador pode verificar em relação a outro trabalho. Os dados de divisão de crenças de Paulson dizem que a preferência rastreia a competência percebida, então dê ao seu um sinal de competência ao qual se vincular, e não apenas um nome.
Segundo, publique seu histórico de desempenho, não apenas seu processo. Se o seu conteúdo ou programa de SEO produziu resultados mensuráveis, coloque as receitas no próprio artigo. Essa é a demonstração de precisão que os dados de Paulson dizem que realmente move as pessoas da coluna humana para a coluna do algoritmo, e não há razão para que seu próprio histórico não possa fazer o mesmo trabalho ao contrário.
Terceiro, reserve a automação total para as tarefas chatas, repetíveis e sem alegria que Neeley descrevecoisas como auditorias de links internos, rascunhos de meta descrições e triagem de arquivos de log, e manter um humano nomeado em qualquer coisa que afete a confiança de um leitor ou o dinheiro de um cliente. Os dados de Riley dizem que essa é a única linha que o público ainda não cruzará totalmente, independentemente do desempenho, mas é uma linha mais estreita do que a maioria dos SEOs supõe, e é a única que resta a ser mantida.
O garoto com o carrinho sobrecarregado não se enganou na matemática. Ele simplesmente não conseguia ler o sinal. Harvard entregou à nossa indústria ambas as metades desse problema no mesmo relatório, um número concreto sobre a pouca cobertura moral que realmente temos e uma descrição bastante precisa da única coisa que ainda nos dá tempo. Faça a contagem e a leitura corretas, ou seremos nós quem será apontado como o erro.
Mais recursos:
Imagem em destaque: Andrey_Popov/Shutterstock
