A Influência da IA nas Ferramentas de Busca

(Kleber de Castro)

Durante muito tempo os profissionais de marketing valeram-se dos modelos tradicionais no ranqueamento de páginas. As ferramentas de buscas estavam sedimentadas por duas vertentes: parte representada nas estratégias de SEO, parte delas condicionadas ao posicionamento da marca através da mídia paga.

A classificação estava quase restrita a fatores meramente técnicos. Pontos como relevância da palavra-chave, índice de qualidade das campanhas e estrutura dos backlinks no apontamento dos sites relacionados serviam como fatores de referência de uma marca no mercado digital. Os algoritmos não ultrapassavam muito esta fronteira.

A inteligência artificial tornou esta jornada muito mais complexa. Com algoritmos bem mais sofisticados, novos recursos são capazes de interpretar elementos como contexto de buscas, intenção do usuário e até mesmo o comportamento de navegação, percebendo horários, freqüência, localização, dentre inúmeros aspectos de usabilidade dos aparelhos.

Diante desta nova realidade, buscadores como Google, Bing, Instagram, You Tube, dentre outros mergulharam na tecnologia para oferecerem um resultado cada vez mais personalizado e relevante. Embora algumas plataformas não sejam conceituadas como buscadores, como Instagram e You tube, por exemplo, a inteligência artificial também tem presença efetiva durante a navegação.

Líder absoluto nas ferramentas de busca com cerca de 90% de penetração no mercado, o Google não se permitiu abrir brechas para a concorrência. Através do “RankBrain”, um sistema de algoritmo principal, a plataforma integra inteligência artificial com o machine learning (aprendizado de máquina). Lançado em 2015, desde então representou uma abordagem revolucionária nos mecanismos de busca.

Ferramentas como o BERT, sigla para (Bidirectional Encoder Representations From Transformers), que vem a ser uma Representação de Codificador Bidirecional de Transformadores, trata-se de um modelo de linguagem baseado em inteligência artificial e redes neurais profundas e o MUM (Multitask Unified Model), um modelo de IA capaz de fornecer respostas bem mais diretas e elaboradas sobre pesquisas complexas. A descrição destes exemplos mostra que o SEO moderno precisa estar atento às nuances semânticas e contextuais das consultas. A pesquisa não mais se restringe à mera correspondência de termos estanques.

Ferramentas baseadas em IA também estão transformando a análise e otimização de conteúdos para os mecanismos de busca. Plataformas como Surfer SEO, Clearscope, Frase.io, MarketMuse, dentre outras utilizam inteligência artificial sugerindo melhorias em textos, identificando possíveis lacunas em conteúdos, chegando a otimizarem a semântica conforme as tendências de busca.  Colaboram para que o material de marketing seja mais relevante e ajustado à persona, aumentando as chances de destaque durante a busca orgânica.

A inteligência artificial exerce impacto direto na automação e personalização da experiência do usuário. Sistemas de recomendação, chatbots inteligentes analisam dados de comportamento de consumo, sugerindo produtos e serviços específicos na jornada de navegação. A ideia central é aumentar a taxa de engajamento com o site, permanência e navegação pelas páginas, elevando assim as taxas de conversão, considerada com um dos principais pilares nas estratégias de Growth Marketing.

Diversas ferramentas são utilizadas pelos profissionais de marketing para gerar ideias de campanhas, composição de anúncios e otimização das etapas do funil. Neste contexto plataformas como Google Ads e o Meta Ads já apresentam recursos nativos de machine learning, permitindo ajustes automáticos de lances, segmentações e mudanças de criativos com base em dados de performance obtidos em tempo real.

Elementos de integração entre a IA e análise de dados permitem o uso do Business Intelligence (BI) no marketing. Ferramentas como Tableau, Power BI e Looker Studio, dentre outras, utilizam algoritmos avançados para transformar grandes volumes de dados em insights. São análises que identificam padrões de comportamento, conseguem prever tendências e ajustam suas métricas permitindo ao profissional de growth marketing velocidade na tomada de decisão.

A aplicação adequada das ferramentas de IA nas estratégias de growth marketing requer a adoção de uma cultura voltada à experimentação contínua. Isso inclui uso de testas A/B inteligentes, sistemas de automação de CRM, segmentações dinâmicas de públicos nas campanhas e chatbots integrados a funis de conversão.

Mesmo diante de toda esta evolução, ainda temos a convicção de que nenhuma ferramenta consegue extrair os resultados de forma isolada. A pergunta do milhão que todo profissional de Growth Marketing deseja responder é se a inteligência artificial vai substituir o trabalho humano.  Enxergamos que o futuro do crescimento digital vai contemplar aqueles que souberem convergir na seguinte trilogia: dados, tecnologia e criatividade.