Anúncios ChatGPT e GEO: onde a visibilidade da IA ​​paga e ganha se encaixam

Um comprador pode pesquisar uma necessidade, comparar opções e agir sem sair de uma conversa do ChatGPT. Isso muda o que significa ser visível: uma recomendação orgânica e uma colocação paga podem atingir a mesma pessoa, mas realizam trabalhos diferentes.

Neste webinar sob demanda, Go Fish Digital e OpenAI discutiram como construir evidências que apoiem a visibilidade conquistada, onde os anúncios ChatGPT se encaixam e o que medir quando o caminho para uma venda é difícil de rastrear.

Anúncios ChatGPT vs. ChatGPT: respostas ganhas e canais pagos são separados

Abhilash Edathil, que trabalha na equipe de monetização da OpenAI, demonstrou uma conversa sobre planejamento de viagens em que um anúncio apareceu ao lado, mas fora, da resposta orgânica. Ele disse que a veiculação pode se basear no contexto da conversa e, onde o usuário permitir, na personalização. Ele foi explícito que os anúncios não informam a resposta. AJ, da Go Fish Digital, descreveu a recomendação de marca de uma resposta como visibilidade conquistada e um anúncio rotulado como visibilidade paga; duas marcas diferentes aparecendo nessas posições não é uma contradição.

Essa distinção é importante para o planejamento. Um teste pago pode apresentar uma oferta a alguém durante uma conversa relevante, mas não garante a inclusão na resposta do modelo. Por outro lado, uma menção conquistada não é uma impressão de anúncio ou prova de que o comprador clicou. Assista à demonstração de planejamento de viagem para ver como o posicionamento e a resposta apareceram juntos.

Meça GEO como um padrão, não como uma classificação fixa

AJ argumentou que uma única resposta imediata é muito variável para funcionar como uma posição de classificação tradicional. Sua estrutura sugerida tem três partes:

• Presença (a marca é mencionada ou citada para uma pergunta do comprador?)
• Representação (essa descrição é precisa e atual?),
• Competitividade (com que frequência aparece em relação a rivais relevantes?).

Para tornar essa avaliação útil, comece com cerca de 20 a 40 perguntas que os clientes realmente fazem, execute-as repetidamente durante uma semana ou duas e mantenha o modelo e as configurações consistentes. Procure lacunas recorrentes em vez de tratar uma resposta como um veredicto. Patrick Algrim acrescentou que uma marca deve examinar a qualidade de uma recomendação, e não apenas contar menções: as evidências disponíveis sobre os seus produtos e serviços moldam o que o sistema pode explicar.

Corrija as evidências em seu site antes de perseguir menções

Quando questionados se deveriam priorizar o site de uma empresa ou menções externas, os dois palestrantes do Go Fish começaram com o site. Algrim usou o exemplo de uma empresa de mudanças: se uma empresa oferece mudanças entre países, mas nunca o diz no seu site e não tem provas corroborativas noutros locais, não deve presumir que um sistema de IA irá inferir esse serviço. Suas próprias páginas precisam responder às perguntas que um comprador faria, especificar o que a empresa realmente faz e permanecer consistentes com as descrições externas.

Sobre por que os profissionais de marketing deveriam começar com suas próprias páginas, disse Patrick Algrim (33:44):

Então comece com seu site porque você pode controlá-lo. Certifique-se de que tudo seja, você sabe, novamente, factualmente verdadeiro, conectado a uma história coesa sobre sua marca, produto, serviço, o que você oferece e, realmente, comece por aí.

AJ adicionou uma primeira verificação técnica: certifique-se de que as páginas relevantes estejam acessíveis aos rastreadores de pesquisa, em vez de bloqueadas por regras de robôs ou por um CDN. Avaliações, relações públicas e outras evidências externas ainda são importantes, mas não podem resgatar um relato pouco claro ou contraditório do negócio.

Teste anúncios em relação a um objetivo; Trate as referências de IA como dados parciais

Nas perguntas e respostas do público, Edathil disse que os anúncios ChatGPT foram exibidos para adultos qualificados nas versões Free and Go, não nas versões pagas, e que a disponibilidade por mercado e vertical estava evoluindo. Ele encaminhou os anunciantes ao gerente de anúncios da OpenAI para verificar a elegibilidade atual e iniciar um teste. Para medição, ele recomendou escolher primeiro o resultado desejado, alcance, tráfego ou conversões, conectar dados de conversão por meio do pixel ou API disponível quando apropriado e alterar criativos, lances ou orçamentos com base nos resultados. Essas são as descrições da plataforma no momento do webinar, e não uma garantia de disponibilidade ou desempenho para todos os anunciantes.

AJ alertou que a influência da IA ​​pode desaparecer dos relatórios de último clique: uma pessoa pode descobrir uma marca em um chatbot, pesquisá-la separadamente ou colar um URL em um navegador. As referências do assistente de IA do GA4 mostram, portanto, apenas parte da jornada. Ele sugeriu complementá-los com relatórios próprios dos clientes e tendências em tráfego direto e de marca, mantendo os assistentes separados nos relatórios. Algrim recomendou testar mudanças específicas em sites ou campanhas ao longo do tempo, em vez de atribuir cada aumento a uma única fonte sem evidências.

O que fazer a seguir

A conclusão prática é escolher um problema do comprador e testar uma melhoria focada – e não perseguir cada nova tática GEO. Uma primeira passagem útil é:

• Anote as perguntas importantes do comprador e verifique as respostas recorrentes quanto à presença, precisão e comparações com concorrentes em configurações consistentes.
• Audite as páginas que devem responder a essas perguntas: esclareça serviços, elegibilidade e diferenciais e, em seguida, verifique o acesso do rastreador e reivindicações conflitantes fora do site.
• Se o canal pago atender ao objetivo e a conta for elegível, execute um teste limitado de anúncios ChatGPT com resultados definidos e medição de conversão.
• Revise os dados de referência de IA juntamente com a demanda da marca, o tráfego direto e a influência relatada pelo cliente; documente alterações para que os resultados posteriores tenham contexto.

Assista à mesa redonda completa sob demanda para a demonstração do anúncio, a discussão sobre medição GEO dos palestrantes e suas respostas às perguntas de atribuição do público.