A ascensão da inteligência artificial: a necessidade de aprimorar os mecanismos de busca geográfica, tanto pagos quanto orgânicos.

Nos últimos dois anos, o conselho dado às marcas tem sido praticamente o mesmo: certifique-se de ser mencionada e recomendada na IA (Inteligência Artificial) e os resultados desejados serão alcançados.

Quer seja chamado de otimização para mecanismos de busca (GEO) ou otimização para mecanismos de inteligência artificial (AEO), o objetivo permanece o mesmo: garantir que a IA possa entender sua marca, recuperar informações precisas sobre ela e recomendá-la quando um cliente fizer uma pesquisa.

Essa situação persistiu até que a Amazon publicou discretamente um número em seus resultados do segundo trimestre que começou a minar essa recomendação.

Andy Jassey revelou que os compradores que clicam em um anúncio patrocinado no Alexa for Shopping têm 48% mais chances de fazer uma compra e gastam 21% a mais, em comparação com os compradores que não clicam.

Embora esses dados provenham da própria Amazon e não constituam um padrão independente do setor, eles são um dos indícios mais claros até o momento de que os anúncios pagos estão se tornando parte integrante da experiência de compra impulsionada por inteligência artificial , em vez de apenas coexistirem com ela.

Isso é importante porque as compras impulsionadas por IA estão começando a se dividir em dois modelos muito diferentes: sistemas de assistência abertos que buscam exibir os melhores produtos disponíveis e ecossistemas fechados que controlam o ambiente de negócios em torno das recomendações.

Para as marcas, esses modelos criam percepções muito diferentes sobre o valor da visibilidade.

Por que as plataformas de compras com inteligência artificial estão divergindo?

Até recentemente, fazia sentido falar sobre o surgimento da inteligência artificial como uma entidade única. Uma marca esperava que o modelo a compreendesse, que o assistente se lembrasse dela e que recomendasse a marca quando um cliente fizesse uma pergunta relevante. Mas essa premissa torna-se difícil de sustentar quando a plataforma que fornece a recomendação também possui um negócio de publicidade que busca monetizar.

A Amazon é o exemplo mais claro disso. Um anúncio patrocinado pode aparecer no mesmo fluxo de conversa em que o cliente decide o que comprar. O Google está seguindo uma direção semelhante, integrando anúncios a experiências de busca e compra cada vez mais conversacionais.

O incentivo comercial é bastante claro. Se as recomendações pagas em uma conversa impulsionada por IA alcançarem taxas de conversão melhores do que a publicidade tradicional, as plataformas encontrarão uma forte justificativa para integrar anúncios Plus nessas conversas.

A ajuda sem prazo definido, no entanto, enfrenta uma equação diferente. Seu valor depende em grande parte da percepção de que as recomendações são feitas com base em sua relevância, e não porque alguém as pagou.

Isso cria um equilíbrio muito mais difícil entre geração de receita e confiança . O resultado não é um único canal de compras baseado em IA, mas múltiplos ecossistemas evoluindo em torno de diferentes incentivos comerciais.

Melhorar a visibilidade geográfica (GEO) e a experiência de inteligência artificial (AEO) ainda é suficiente?

Os princípios fundamentais por trás da otimização da visibilidade geográfica (GEO) e da otimização da experiência da inteligência artificial (AEO) permanecem válidos. Informações precisas, específicas e bem organizadas dão aos sistemas de IA uma chance maior de entender o produto e determinar sua relevância.

Mas uma diferença fundamental está surgindo: embora o GEO e o AEO resolvam o problema de visibilidade, eles não resolvem necessariamente o problema de negócios.

Uma marca pode ter alta visibilidade em recomendações de IA, mas não conseguir converter essa visibilidade em receita. Da mesma forma, a visibilidade paga não pode compensar indefinidamente informações insuficientes sobre o produto. A IA ainda precisa de dados confiáveis ​​sobre o que é o produto, quem é seu público-alvo e como ele se compara às alternativas.

Portanto, a questão para as marcas vai além de simplesmente saber se seus produtos são recomendados. Elas precisam entender como as recomendações funcionam em cada plataforma, o que acontece quando a publicidade é incorporada ao processo de tomada de decisão e se a sua visibilidade leva, em última análise, à aquisição de clientes.

Qual é o papel da Melhoria Comercial Operada por Agentes (ACO, na sigla em inglês)?

É aqui que a Otimização de Comércio Agente (ACO) se torna importante.

GEO e AEO visam principalmente tornar a marca compreensível, recuperável e visível por meio de inteligência artificial. ACO, no entanto, leva esse problema para o nível empresarial, onde a IA começa a tomar ou influenciar decisões de compra.

Para o agente inteligente , o conteúdo do produto é apenas parte da equação. Muitos outros fatores são cruciais, como preço, disponibilidade, especificações, variações, entrega, devoluções e capacidade de concluir transações. Portanto, um produto pode ser bem otimizado para IA, mas ainda assim ser uma escolha inadequada para o agente se as informações necessárias para sua atuação forem incompletas ou inconsistentes.

Por essa razão, o ACO pode ser compreendido através dos princípios dos 5Cs: Completude, Contexto, Citações, Correção e Aquisição de Clientes.

Os quatro primeiros princípios ajudam a determinar se um sistema de IA consegue compreender e recomendar um produto com segurança. O quinto princípio levanta uma questão de negócios que as métricas de visibilidade por si só não conseguem responder: essa recomendação levou à aquisição de clientes?

Portanto, o ACO representa a resposta operacional à próxima fase das compras impulsionadas por IA: o monitoramento contínuo de como os produtos aparecem nas plataformas de IA e a correção dos dados subjacentes de conteúdo, catálogo e comércio quando esses sistemas começam a se desviar do curso.

Isso se torna cada vez mais importante à medida que as plataformas desenvolvem diferentes métodos de publicidade e recomendação. Uma marca não pode otimizar para uma única versão de compras com inteligência artificial enquanto as plataformas subjacentes adotam estratégias de negócios divergentes.

O que as marcas devem fazer agora?

A solução não é abandonar a otimização de mecanismos de busca com geolocalização (GEO) ou a otimização de mecanismos de busca com inteligência artificial (AEO) em favor de um novo termo. Os fundamentos permanecem os mesmos: informações precisas sobre o produto, uma estrutura clara, dados consistentes e conteúdo que responda às perguntas que os clientes realmente fazem. A diferença hoje é que as marcas precisam monitorar o que acontece após a recomendação inicial.

Quais produtos as plataformas de IA estão destacando? Quais concorrentes estão ganhando terreno? Onde as informações sobre os produtos são imprecisas ou estão faltando? Como isso varia entre os diferentes programas de assistência? Onde a exposição paga entra em cena nessa jornada? E, por fim, essa exposição gera aquisição adicional de clientes?

A taxa de conversão de 48% da Amazon é significativa porque sugere que aparecer dentro de uma conversa com IA no momento da intenção de compra pode ser comercialmente distinto de aparecer ao lado dela . Se outras plataformas seguirem o exemplo, a distinção entre presença de IA, publicidade paga e comércio ficará ainda mais tênue.

Portanto, a oportunidade não reside em substituir a otimização de mecanismos de busca geográfica (GEO) ou a otimização da experiência com inteligência artificial (AEO), mas sim em aprimorá-las. À medida que a IA evolui de responder a perguntas de compras para influenciar decisões de compra, a visibilidade torna-se o ponto de partida, e não o objetivo final.

As marcas que se beneficiarão desta situação atual são aquelas que combinam os fundamentos de GEO/AEO com ACO – para aprimorar os cinco elementos (5 Cs) e, em última análise, mensurar a IA não apenas pela frequência com que os menciona, mas pela quantidade de receita adicional que ajuda a gerar.