Como o Google lucra com a demanda que você já possui
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A pesquisa de marca aumenta seu retorno sobre gastos com publicidade (ROAS), ao receber crédito pela demanda que você já possui, e cada contribuição no modelo de aquisição paga está piorando simultaneamente.
Esta semana, você cobrirá:
- A matemática de como a pesquisa de marca distorce os relatórios de desempenho em todo o setor.
- Por que a descoberta orientada pela IA exporá essa distorção mais rapidamente do que qualquer auditoria.
- Uma estrutura concreta para separar a aquisição real da dispendiosa captura da procura.
A economia do marketing de desempenho está a deteriorar-se, mas a métrica que a maioria das equipas utiliza para justificar o seu orçamento está a esconder o problema.
A análise de 2026 da Contentsquare de 99 bilhões de sessões mostra que todas as entradas de aquisição pagas se degradam simultaneamente. No entanto, embora os custos com anúncios tenham aumentado 30% e as taxas de conversão tenham caído, a receita de pesquisa do Google no quarto trimestre ainda cresceu 17%.
Os dados apontam para três armadilhas ocultas na forma como medimos o desempenho. Mais importante ainda, ele destaca por que o argumento financeiro para AI SEO fica mais forte com cada dólar desperdiçado em cliques pagos que saltam.
1. No ano passado, os custos com anúncios aumentaram 30%. As taxas de conversão caíram 5%
Os visitantes que convertem melhor são aqueles que já o conhecem… e os visitantes que você paga mais para adquirir são os que têm maior probabilidade de sair.
A Contentsquare mediu todo o funil de aquisição em nove setores, e o quadro é consistente: mais dinheiro entra, menos valor sai. (Abordei brevemente este estudo para assinantes premium neste Resumo de Inteligência de Crescimento.)
O custo por visita aumentou 9,4% apenas em 2025, somando-se a um aumento acumulado de 30% ao longo de 3 anos. As taxas de conversão caíram 5,1%.
Mas a análise deles mostrou rejeições de pesquisa paga de 59% e rejeições sociais pagas de 65%, enquanto as visitas orgânicas têm uma taxa de rejeição de cerca de 42%. As taxas de conversão em nível de canal são brutais: 2% para pesquisa paga, 1,6% para display, 0,4% para redes sociais pagas e 1,8% para pesquisa orgânica.
Essas taxas de rejeição significam que mais da metade de cada investimento em pesquisa paga produz um visitante que sai sem ver uma segunda página. Social pago é pior. Cada entrada no modelo de aquisição é degradante… tudo ao mesmo tempo.
Gallant Chen, consultor de crescimento de empresas como Shopify, DocuSign, New Relic e outras:
Os resultados do meu cliente foram semelhantes. Normalmente, em algum momento do primeiro semestre de 2025, a maioria dos meus clientes viu uma diminuição no tráfego geral de pesquisa paga (marca e sem marca) combinada com aumentos correspondentes nos CPCs (por exemplo, queda de 20% nos cliques de pesquisa paga, mas aumento de 20% nos CPCs). Basicamente, tratava-se do Google lançando visões gerais de IA e, ao fazê-lo, garantindo a retenção de receitas estáveis. As visões gerais de IA diminuíram os cliques. Mas os anunciantes que ainda obtiveram cliques acabaram pagando mais por clique. Portanto, líquido, líquido, o Google não teve que sacrificar a receita para apostar tudo nas visões gerais de IA.
Prevejo que as visões gerais de IA e o modo AI do Google continuarão a acelerar isso. O Google mostra respostas geradas por IA em cerca de 16% dos resultados de pesquisa no quarto trimestre de 2025, de acordo com dados da Semrush, e esse número está aumentando.
A redução do inventário de cliques não diminui necessariamente a demanda por anúncios, é claro, mas concentra os lances em menos cliques, o que aumenta o custo por clique.
Uma descoberta do Contentsquare agrava o problema: visitantes recorrentes – os 13% que retornam em 30 dias – são responsáveis pela maioria das conversões em muitos sites. O tráfego referido pela IA, que ainda representa apenas 0,2% do total de visitas quando você olha o quadro completo, salta menos e converte mais perto das taxas orgânicas.
2. Isso significa que você provavelmente está tributando sua própria demanda
Se cada entrada de aquisição está piorando, por que a maioria dos painéis ainda mostra a pesquisa paga como o canal de melhor desempenho? Porque a pesquisa de marca está fazendo o trabalho pesado, e a pesquisa de marca é não aquisição… é captura de demanda.
A análise da Dreamdata de contas B2B do Google Ads descobriu que 18% do orçamento de anúncios de pesquisa – cerca de US$ 47 bilhões – vai para palavras-chave de marca. As campanhas de marca retornaram 1.299% de ROAS contra 68% das campanhas sem marca. Essa lacuna parece uma história de sucesso até você testar se o anúncio causou a venda.
Em 2024, Rand Fishkin explicou o mecanismo de atribuição que torna isso invisível: quando as pessoas ouvem falar de uma marca por meio de redes sociais, podcasts ou boca a boca, elas vão ao Google e pesquisam o nome da marca. O Google recebe crédito de atribuição pela conversão. Os CFOs analisam as análises e veem que o melhor tráfego vem do Google, o que reforça o investimento no Google Ads.
Quanto mais uma empresa investe na construção de marca em outro lugar, melhores aparecem os números de pesquisa de marca, o que faz o Google parecer o melhor canal… o que leva a mais gastos do Google.
O fato de o Google cobrar o preço das conversões não teve nada a ver e, se você não tomar cuidado com a medição, isso pode distorcer o que realmente está acontecendo. Ao conversar com Rex Gelb, fundador e CEO da Summit Chase e chefe de mídia paga da Cursor, ele mencionou:
A pesquisa de marca é uma das métricas mais incompreendidas no marketing de desempenho. O alto ROAS em campanhas de marca geralmente reflete a demanda que seus esforços de marketing já criaram em outro lugar. Isso não significa que a pesquisa de marca seja inútil – ela geralmente protege caminhos de conversão e captura tráfego de alta intenção. O verdadeiro erro é relatar o ROAS combinado sem separar marca e não marca. Depois de dividi-los, a economia da aquisição se torna muito mais clara.
Gallant Chen confirma essa noção:
Minha abordagem preferida é que as equipes pensem na pesquisa paga de marca como um item de “opex” semelhante a outros elementos G&A nos quais, infelizmente, você deve investir para administrar seu negócio. A pesquisa paga por marca não gera receita incremental. Concentre-se em NonBrand, que gera receita incremental.
3. O gasto com marca defende 70% da pesquisa – e ignora o resto
O imposto sobre a marca seria mais fácil de justificar se o Google fosse o único lugar onde as pessoas pesquisam… mas sabemos que não é. A defesa de palavras-chave de marca não faz nada na Amazon, YouTube, Reddit ou qualquer superfície de IA.
SparkToro e Datos publicaram uma nova pesquisa este mês analisando o comportamento de pesquisa em desktop em 41 domínios:
- Aproximadamente 80% das pesquisas acontecem em mecanismos de pesquisa tradicionais (o Google foi considerado responsável por 73,7% de todas as pesquisas em desktop).
- Os sites de comércio representam 10% (como Amazon e eBay), sociais 5,5% (TikTok, YouTube), ferramentas de IA 3% (ChatGPT, Claude).
As marcas estão pagando para defender seu nome em uma plataforma que representa 70% das pesquisas, ao mesmo tempo em que está diminuindo ativamente (embora lentamente)… e a descoberta do usuário está migrando para superfícies onde o imposto sobre a marca não se aplica:
O que mais me entusiasma é o invisível – são os 34 sites fora do top 7 que aumentam a sua quota de pesquisa – uma das únicas áreas do comportamento web que investigámos na última década (?!) onde os maiores sites não estão a tornar-se mais dominantes com o tempo. Dedos cruzados esta tendência continua.
Uma marca que gasta 90% do seu orçamento pago no Google está otimizando para uma plataforma em uma economia de busca que agora abrange 41 e continua aumentando – 34 sites menores fora do top 7 são o segmento de busca que mais cresce. Isso é arriscado.
A matemática não se aplica quando você contabiliza onde as pessoas realmente procuram produtos, respostas e recomendações.
4. O aumento dos custos com anúncios e as altas taxas de rejeição justificam o AI SEO
Se a influência é mais valiosa do que o tráfego – e é, embora mais difícil de medir – as marcas devem construir presença nas plataformas onde o seu público já passa tempo, em vez de pagar (mais) para atraí-los através de um clique de marca.
Os dados de retenção de 2026 da Contentsquare apoiam isso: visitantes recorrentes que retornam em 30 dias convertem em múltiplos maiores do que os visitantes pagos no primeiro toque. Visitantes indicados por IA, que chegam com intenções mais claras a partir de conversas upstream de IA, saltam menos e convertem mais perto das taxas orgânicas.
O padrão é consistente: familiaridade com a marca construído antes do clique pode produzir uma economia melhor do que a aquisição paga com um clique.
E esse é um dos maiores casos financeiros para AI SEO, mesmo quando o ROI da visibilidade do LLM é difícil de quantificar hoje.
Se mais da metade de cada investimento em pesquisa paga produzir um salto – e é provável que as visões gerais da IA aumentem esse número – então investir na visibilidade e confiança da marca dentro As respostas de IA fazem sentido financeiramente para muitas marcas.
A comparação não é “AI SEO versus ROI comprovado”. A comparação é “AI SEO versus uma alta taxa de rejeição que está piorando”.
Um canal que constrói o reconhecimento da marca a montante e equilibra sua dependência da captura de demanda paga não precisa provar atribuição da mesma forma que uma campanha de resposta direta.
Ele precisa provar que os gastos com pesquisas de marca caíram enquanto a receita total se manteve. E esse é um teste que você pode executar.
Imagem em destaque: Yaaaaayy/Shutterstock
