A pesquisa AI está mudando o trabalho do seu site, veja como se adaptar
Um assistente de IA agora pode encontrar uma empresa que atenda às necessidades do cliente e agendar o trabalho sem que o cliente sequer visite a página inicial dessa empresa. Nesse caso, a principal função do site é fornecer aos sistemas de IA informações precisas sobre as quais eles possam agir, e atrair visitantes torna-se secundário.
Sachin Puri, CEO da Newfold Digital, empresa controladora da Bluehost, juntou-se a mim no podcast SEJ para discutir essa mudança. Puri explicou que um site continua sendo a fonte confiável de informações comerciais, mesmo quando a jornada do cliente acontece em outro lugar.
“Na verdade, a IA não está tornando os sites irrelevantes; está apenas mudando seu trabalho.”
As classificações e os cliques não mostram mais a imagem completa. O trabalho agora inclui garantir que um sistema de IA entenda um negócio bem o suficiente para descrevê-lo com precisão e ajudar um cliente a reservar ou comprar.
Um site pode apoiar uma decisão sem receber a visita
Puri ilustrou a mudança com um cliente hipotético que pede a um agente para encontrar um eletricista disponível amanhã à tarde que cobre menos de US$ 300 e tenha boas avaliações, e então marca a consulta.
O cliente pode nunca visitar o site do eletricista, mas o agente ainda precisa responder às mesmas perguntas que uma pessoa faria. Tem de descobrir onde a empresa opera, se está licenciada, quanto cobra, como os clientes a avaliam e se tem abertura amanhã.
Para encontrar essas respostas, o agente pode ler diretamente o site do eletricista, incluindo os dados estruturados em sua marcação de esquema. Ele também pode verificar o perfil comercial da empresa no Google, sua listagem no Yelp e comentários em outros sites. Puri se refere a todas essas informações juntas como a presença digital da empresa. O site é a única parte que a empresa possui e controla totalmente, por isso serve como ponto de referência para todo o resto.
“As visualizações ou visitas de páginas podem desaparecer, mas a necessidade de presença digital confiável continua”, disse Puri. Conforme ele descreve, a autoridade vem de informações precisas e consistentes em todas as fontes e da reputação que os clientes constroem por meio de suas avaliações.
O que medem 83,4 milhões de rastreamentos diários de IA
A posição da Bluehost como host dá a Puri uma visão da atividade da máquina em milhões de sites. Ele citou uma análise do Bluehost de 90 dias que encontrou 83,4 milhões de solicitações verificadas de rastreadores de IA por dia em sites hospedados pelo Bluehost.
Ele alertou contra a leitura desse volume como uma descoberta do cliente. Pela classificação da Bluehost, cerca de 90% dessas solicitações foram para treinamento de modelo, cerca de 9% para indexação de pesquisa e cerca de 1% para busca de assistente ao vivo.
As figuras descrevem a atividade do rastreador. Eles não mostram compras, referências ou casos em que um sistema de IA recomendou uma empresa. Puri descreveu o rastreamento como o primeiro passo de uma sequência mais longa. Depois que um site é rastreado, suas informações podem ser recuperadas, citadas em uma resposta e usadas em uma recomendação que eventualmente traga negócios ao proprietário.
Mantenha a atividade do rastreador separada das referências
Especificamente para ChatGPT e OpenAI, Puri disse que o relatório da Bluehost estimou uma visita de referência observável para cada 5.350 solicitações de rastreamento de HTML verificadas.
Puri disse que a proporção não é uma taxa de conversão. A contagem de rastreamento inclui atividades de treinamento, e o Bluehost não pode observar todas as jornadas do cliente influenciadas pela IA.
Seu argumento era que o consumo de máquinas e o tráfego de referência humana são medidas separadas e as empresas deveriam rastreá-los por conta própria. Ele incentivou as empresas a continuarem medindo cliques e otimizando seus funis existentes. Basta reconhecer que alguns clientes agora escolhem uma empresa com base no que um assistente de IA lhes disse, e essas decisões podem nunca aparecer nas análises do site.
Meça a visibilidade, a precisão e a ação
Puri propôs uma estrutura de medição com três partes:
- Visibilidade: Quando um cliente potencial faz uma pergunta relevante, a empresa aparece? É mencionado ou citado?
- Precisão: Quando aparece, seus preços, serviços, localizações e horários de funcionamento estão representados corretamente?
- Ação: Essa exposição leva a uma referência observável, consulta qualificada, reserva, compra ou receita?
Uma empresa precisa dos três. Aparecer em uma resposta de IA não ajuda muito se a resposta listar o preço errado. Mesmo uma resposta precisa pode nunca se transformar em um telefonema ou em uma reserva.
A precisão é um problema que encontro com os clientes. Preços desatualizados podem permanecer no próprio site de uma empresa, em sua marcação de esquema ou em discussões de terceiros, como tópicos do Reddit. Os mecanismos de IA tratam cada vez mais o site como um centro para verificação cruzada do que encontram em outros lugares, de modo que essas inconsistências têm um peso real.
Puri disse que não trataria o volume do crawler como um objetivo. O objetivo é que o negócio seja compreendido, recomendado e, em última análise, escolhido.
Uma boa otimização de IA ainda é uma boa engenharia web
Puri vê a mudança como uma oportunidade para quem já constrói e otimiza sites. Estrutura limpa do site, conteúdo acessível, informações precisas, detalhes comerciais consistentes e marcação de esquema são mais importantes do que nunca.
O objetivo desse trabalho se expandiu. Uma classificação forte ainda ajuda, mas a empresa também precisa de uma máquina para entender o que oferece bem o suficiente para combiná-lo com a solicitação específica do cliente.
Puri disse que muitas páginas de serviços locais foram criadas para serem classificadas, o que as deixou com muitas palavras-chave e poucos fatos. Uma página que promete “serviços elétricos confiáveis” não oferece ao agente quase nada com que trabalhar. Uma página que lista os serviços oferecidos, a área de atendimento, o horário de funcionamento, o licenciamento e as avaliações recentes dos clientes dá ao agente o suficiente para combinar o negócio com a solicitação do cliente.
Ele deu um exemplo de restaurante. Um cliente pode solicitar um restaurante familiar com opções vegetarianas e veganas, acesso para cadeiras de rodas e um banheiro acessível com capacidade para seis pessoas naquela noite.
Um agente não pode atender a essa solicitação a partir de uma descrição geral. Ele precisa encontrar cada atributo e confirmar a disponibilidade e, como indiquei durante nossa conversa, também precisaria reservar a mesa antes que outra pessoa o fizesse.
Para uma agência, o trabalho é ajudar uma empresa a apresentar esses fatos de uma forma que tanto as pessoas quanto os agentes possam usar. Puri disse que as avaliações e o feedback dos clientes têm mais peso agora porque os agentes confiam em sinais de autoridade.
“Se você tiver uma ótima base, ela vai se amplificar.”
Puri disse que a IA também amplifica uma base instável. Produzir mais conteúdo não corrigirá informações desatualizadas ou uma experiência ruim para o cliente.
Audite as respostas da IA sem usar sua marca
Puri disse que o estudo de confiança de IA para pequenas empresas da Bluehost descobriu que apenas 13% dos entrevistados disseram que estavam otimizando a visibilidade do assistente de pesquisa.
O ponto de partida sugerido é passar 10 minutos por dia agindo como um cliente em potencial.
Faça ao ChatGPT, Gemini ou outro assistente as perguntas que os clientes fariam antes de escolher o negócio. Deixe o nome da empresa fora do prompt, porque uma consulta de marca oferece ao proprietário uma visão restrita do que os clientes veem antes de fazerem uma escolha.
Em seguida, verifique se o negócio aparece, se suas informações são precisas, quais concorrentes aparecem e em quais fontes o assistente recorre. Preste atenção se o assistente recomenda o negócio ou apenas o menciona.
Eu estenderia o exercício além do texto imediato, já que os clientes também pesquisam por voz, em aplicativos móveis, no carro e com imagens. Para um de meus clientes, que vende eletrodomésticos inteligentes para cozinha, o novo relatório multimodal do Google Search Console mostrou pesquisas do Google Lens levando a páginas de produtos. Minha teoria de trabalho é que as pessoas fotografam um eletrodoméstico que veem na cozinha de um amigo e procuram por ele.
Puri recomendou repetir regularmente o exercício de auditar as respostas da IA e usar a visibilidade, precisão e estrutura de ação para decidir o que precisa de atenção.
Use o tempo que os agentes economizam para construir a confiança humana
Puri distinguiu chatbots, que respondem perguntas, de agentes, que realizam tarefas.
Para uma empresa com equipe limitada, os agentes podem atender dúvidas, marcar compromissos, fazer acompanhamento, enviar lembretes e apoiar campanhas de marketing. Uma recepcionista de IA, por exemplo, pode atender chamadas e marcar compromissos 24 horas por dia para que o proprietário possa se concentrar na prestação do serviço.
Ele disse que a pesquisa da Bluehost descobriu que 79% dos entrevistados conheciam agentes de IA, mas apenas 16% implantaram um.
Na sua opinião, o principal benefício é o tempo que os agentes liberam para o trabalho que a IA não pode fazer por uma empresa, o que é construir confiança e relacionamentos com os clientes. Essa confiança vem de fazer um bom trabalho ao longo do tempo e pedir avaliações e referências a clientes satisfeitos.
Os agentes podem ajudar com as perguntas. Um agente que confirma um agendamento e envia uma mensagem de texto ao cliente quando o técnico está a caminho também pode fazer check-in após o trabalho e solicitar uma revisão. Essas análises fornecem aos sistemas de IA mais evidências de que os clientes confiam no negócio.
3 maneiras de começar esta semana
Puri encerrou com três recomendações que uma empresa pode seguir agora:
- Seja seu cliente. Teste perguntas relevantes e sem marca em assistentes de IA. Verifique a visibilidade, a precisão, as recomendações e as fontes por trás das respostas e, em seguida, corrija as informações ausentes ou desatualizadas.
- Automatize uma tarefa recorrente. Encontre um trabalho que consome tempo todos os dias e procure uma ferramenta ou agente específico para cuidar dele. Reinvestir esse tempo na qualidade do serviço e no relacionamento com o cliente.
- Obtenha os fundamentos certos antes de seguir truques de otimização do mecanismo de resposta (AEO). Priorize acessibilidade, estrutura, atualização, consistência, autoridade e infraestrutura tecnicamente sólida. Continue medindo o tráfego e também rastreie recomendações e ações significativas dos clientes.
Puri disse que o funil tradicional ainda funciona. Porém, grande parte da decisão do cliente agora acontece dentro de um assistente de IA, e lá uma empresa é julgada pelas informações que publicou e pela reputação que seus clientes ajudaram a construir com as avaliações.
Isso dá aos SEOs uma tarefa clara. Mantenha as páginas e a marcação do esquema de um cliente precisas, porque os agentes de IA usam essas informações quando conversam com clientes que estão prontos para comprar. Ajudar os clientes a obter mais avaliações dá aos agentes outro motivo para recomendar a empresa.
O melhor lugar para começar é a primeira recomendação. Abra um assistente de IA, pergunte o que seus clientes perguntariam e veja o que ele diz.
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Imagem em destaque: Ball SivaPhoto/Shutterstock
