O que anda a McKinsey a dizer sobre a pesquisa por IA?

Como a McKinsey enquadra a viragem para a pesquisa por IA

Segundo a McKinsey, a pesquisa alimentada por IA já não é experimental; muitos consumidores usam-na como fonte de pesquisa por omissão, e as marcas vão enfrentar menos cliques da pesquisa tradicional à medida que os resumos de IA respondem diretamente às perguntas. Na prática isto significa: mesmo que o seu site posicione bem na Google, os AI overviews e os LLMs podem sintetizar outras fontes e responder ao utilizador sem enviar tráfego, por isso a visibilidade na camada de IA importa tanto como (ou mais do que) a posição clássica na SERP. (McKinsey & Company)

As 5 conclusões principais da McKinsey

1) A adoção da pesquisa por IA já é grande e vai crescer depressa

O que a McKinsey encontrou: ~50% dos consumidores no inquérito de agosto de 2025 usam intencionalmente pesquisa alimentada por IA; a firma projeta um crescimento forte e prevê que a IA canalize um grande gasto de consumo até 2028.

Ou seja: O comportamento dos utilizadores já está a mudar; esperar para reagir é um risco estratégico.Ação: Trate o GEO como prioridade estratégica agora; audite que audiências já preferem respostas de IA e que categorias de produto estão mais afetadas.

2) Há tráfego e receita relevantes em risco (e em oportunidade)

O que a McKinsey encontrou: Projetam que 20–50% do tráfego da pesquisa tradicional está em risco, e estimam que cerca de 750 mil milhões de dólares em gasto passem pela pesquisa por IA até 2028.

Ou seja: Isto é risco (cliques de descoberta perdidos) e oportunidade (estar presente nas respostas de IA gera influência a montante).Ação: Quantifique o seu "valor em risco" modelando as conversões perdidas se a IA excluir o seu conteúdo; priorize as categorias com maior exposição.

3) Os sistemas de IA bebem de muitas fontes; o conteúdo próprio é uma fatia pequena

O que a McKinsey encontrou: As páginas próprias da marca representam muitas vezes só ~5–10% das fontes que a IA usa nas respostas; publishers, afiliados e conteúdo gerado por utilizadores dominam muitas categorias.

Ou seja: O SEO clássico no próprio site é necessário mas já não chega: é precisa uma estratégia de ecossistema (terceiros, parcerias, sites de reviews, relações de afiliados e conteúdo de comunidade).Ação: Mapeie as principais fontes que os LLMs usam na sua categoria e desenvolva táticas para as influenciar ou para contribuir para elas (conteúdo convidado, publicação de dados, PR que gere citações autoritativas, incentivo a UGC estruturado).

4) Playbook prático de GEO: diagnóstico, conteúdo, otimização, capacidade

O que a McKinsey prescreve: Quatro movimentos centrais: correr um diagnóstico de visibilidade em IA, ajustar os investimentos de conteúdo, otimizar a estrutura e a credibilidade do conteúdo para os LLMs, e construir o GEO como capacidade transversal.

Ou seja: O sucesso exige mudanças técnicas, editoriais e organizacionais; reescrever páginas não chega.Ação: Comece com uma AI Visibility Audit (medir a presença no ChatGPT/Gemini/Perplexity/Google AI Overview) e depois construa projetos priorizados (conteúdo de alto impacto, sinais de credibilidade e ativos de dados).

5) Meça de forma diferente e prepare-se para a IA em modo agente

O que a McKinsey avisa: Os LLMs vão evoluir para agir como agentes de compra ou recomendação e testar formatos pagos; os frameworks de medição e os KPIs têm de ser atualizados para seguir a visibilidade e o sentimento na camada de IA.

Ou seja: Os KPIs tradicionais (cliques orgânicos, posições na SERP) estão incompletos; precisa de KPIs de GEO (menções/citações em respostas de IA, share of voice nos resumos de IA, sentimento na IA).Ação: Defina KPIs de GEO, instrumente o tracking de visibilidade em IA e ligue essas métricas a resultados comerciais.

Tabela

Checklist tática: passos práticos para recuperar tráfego perdido para a IA

• Corra uma AI Visibility Audit (a Index Lab oferece-a como serviço especialista) para quantificar onde é citado nos grandes LLMs (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overview).

• Priorize páginas e categorias com maior valor comercial e maior risco de exposição à IA.

• Crie conteúdo "pronto para IA": títulos claros, factos em snippets, dados proprietários únicos e resumos estruturados adequados à extração por LLMs.

• Alargue a pegada para lá das páginas próprias: publique em publishers relevantes, contribua em fóruns, otimize os metadados do feed de produto e use dados estruturados onde possível.

• Monte uma equipa GEO transversal (marketing + SEO + experiência de cliente + dados + PR) e defina KPIs de GEO (quota de citações de IA, sentimento na IA, taxa de conversão vinda de IA).

Porque a orientação da McKinsey importa a donos de negócios e diretores de marketing

1. Está a competir pela decisão do humano mais cedo no funil. Os dados da McKinsey mostram que muitos consumidores preferem hoje resumos de IA para a descoberta; se não está representado nesse resumo, perde a oportunidade de influenciar.

2. O SEO tradicional continua a importar, mas já não é o quadro todo. Onde as marcas dependiam de conteúdo próprio, a IA agrega agora de múltiplas fontes; é uma mudança estrutural no fornecimento de informação.

3. O custo de não fazer nada é mensurável. A McKinsey dá projeções credíveis (20–50% do tráfego em risco); tratar o GEO como linha de orçamento e construir capacidades agora reduz o risco e captura novas fontes de receita.

Sobre fontes credíveis e vozes especialistas

Segundo o relatório da McKinsey assinado por Elizabeth Silliman, Julien Boudet e Kelsey Robinson (16 de outubro de 2025), as marcas têm de "repensar como estruturam, produzem e amplificam conteúdo" e estabelecer o GEO como prioridade estratégica; é essa a prescrição central repetida ao longo da análise.

Contra-argumentos e limitações (o que a McKinsey pode estar a subestimar)

• Viés e variabilidade das fontes dos modelos: Os LLMs diferem na seleção de fontes (OpenAI, Google, Anthropic, Perplexity), e essas escolhas podem mudar depressa. A própria McKinsey avisa: a visibilidade vai variar por LLM e por tipo de pergunta.

• Vantagem transitória: Os investimentos precoces em GEO podem render ganhos desproporcionais agora; com o tempo, quando todos otimizarem para os LLMs, a diferenciação pode comprimir e exigir dados mais únicos ou mais autoridade de marca.

• Desafios de medição: Seguir citações de IA e atribuição é mais difícil do que o analytics clássico; as ferramentas estão a surgir mas são imaturas, por isso conte com ruído de medição. A McKinsey pede KPIs à medida e benchmarking contínuo.

Como isto se liga aos seus objetivos

Se as suas necessidades centrais são recuperar tráfego perdido para a IA, ser citado pelo ChatGPT e melhorar a otimização de visibilidade em IA, o relatório da McKinsey valida que deve:

• Tratar a generative engine optimisation como parte do seu roteiro, com peso próprio no plano.

• Investir nos pilares do AI SEO: diagnóstico, amplitude de conteúdo, otimização estrutural e construção de capacidade; os mesmos pilares que a McKinsey destaca.

• Considerar contratar ou trabalhar com um consultor de AI SEO (ou agência) para correr o diagnóstico, definir KPIs de GEO e executar um plano priorizado; exatamente os serviços que a Index Lab presta.

Exemplo: roteiro GEO de 6 meses

1. Mês 0–1, auditar e priorizar: AI Visibility Audit; modelo de valor em risco por categoria; definição dos KPIs de GEO.

2. Mês 2–3, vitórias táticas: Corrigir as 20 páginas principais para extração por LLMs (títulos claros, TL;DR, dados estruturados); publicar 4 guest posts de alta autoridade e 2 ativos de dados para publishers.

3. Mês 4–6, escalar e medir: Implementar tracking de citações de IA; correr testes A/B a snippets otimizados para IA; ativar a equipa GEO transversal e rever os KPIs mensalmente.

Perguntas frequentes

1. A que velocidade cresce a pesquisa por IA?

O inquérito a consumidores da McKinsey (agosto de 2025) reportou que cerca de metade dos inquiridos usa intencionalmente pesquisa por IA hoje, e a firma projeta que a adoção e o gasto através da pesquisa por IA cresçam de forma relevante até 2028.

1. O GEO vai substituir o SEO?

Não, o GEO complementa o SEO tradicional. A McKinsey diz que o SEO no site próprio continua importante, mas essas páginas representam só uma fatia pequena das fontes de IA; tem de expandir a influência por fontes externas e otimizar o conteúdo para extração por LLMs.

1. Qual é o primeiro passo de maior impacto?

Corra uma AI Visibility Audit para identificar onde é (ou não é) citado nos grandes LLMs; isso quantifica o risco e permite priorizar as correções com maior retorno.

Conclusão

A mensagem da McKinsey é um apelo claro à ação: a pesquisa alimentada por IA mudou a porta de entrada da internet. As marcas que agirem, diagnosticando a visibilidade em IA, alargando a pegada de conteúdo para lá das páginas próprias, otimizando a estrutura e a credibilidade do conteúdo para os LLMs e investindo no GEO como capacidade, vão proteger e fazer crescer a descoberta e a receita.

Se está a ver o tráfego orgânico a cair, esse diagnóstico e um roteiro GEO priorizado são exatamente os remédios que a McKinsey recomenda. Comece com uma AI Visibility Audit, defina KPIs de GEO e execute as jogadas de conteúdo de alto impacto e de influência em terceiros para ser citado pelo ChatGPT, pelo Gemini e pelos outros LLMs.

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