Iniciamos o podcast Marketerapia News: nele aprofundo as mudanças mais importantes do marketing digital em 2026 – especialmente para quem atua em negócios B2B.
Com base em pesquisas de diversas fontes (MIT, estudos sobre G.E.O, relatórios de IA e análises de comportamento no Instagram), exploramos:
Como os robôs decidem o que comprar (e o que isso faz com o seu marketing B2B)
Por muito tempo, a promessa da tecnologia foi simples: você investe em sistemas, automação, IA… e colhe eficiência e lucro quase automaticamente. Em 2026, essa fantasia está ruindo.
Grandes corporações despejam milhões em inteligência artificial e não veem retorno real. Ao mesmo tempo, pequenos negócios e até jovens empreendedores, usando as mesmas ferramentas, conseguem crescer de forma agressiva. E, no meio disso tudo, um simples “salvar” nas redes sociais passou a valer muito mais do que uma curtida.
Estamos vivendo o fim da era da superficialidade – e isso muda tudo para quem faz marketing e vende para empresas.
1. IA nas empresas: a máquina que não entrega o prometido
Estudos recentes mostram que cerca de 95% dos projetos-piloto de IA generativa não geram impacto relevante no resultado financeiro. Em boa parte das empresas, a IA ainda é tratada como solução mágica:
- compra-se licença,
- distribuem-se logins para o time,
- e se espera um salto de produtividade “por osmose”.
A maior fatia dos investimentos vai para marketing e vendas, com foco em volume: mais campanhas, mais e-mails, mais mensagens. O problema: o mercado já está saturado de conteúdo genérico criado por máquina.
Onde a IA gera ROI de verdade?
- automação de processos internos complexos,
- redução de custos em operações invisíveis,
- gestão de cadeia de suprimentos,
- análise de contratos e dados em escala.
Ou seja: a IA dá lucro quando resolve gargalos estruturais, não quando só multiplica o barulho.
Há ainda um erro estratégico recorrente:
- soluções prontas, de fornecedores especializados, têm taxa de sucesso bem maior;
- tentar “construir uma IA própria” sem maturidade e infraestrutura aumenta o risco de jogar dinheiro fora.
2. A lacuna de aprendizado: por que “só dar login de IA” não funciona
Ferramentas como ChatGPT, na versão genérica, são excelentes para tarefas individuais: escrever textos, traduzir, resumir reuniões.
Mas, dentro de uma empresa, elas esbarram num limite claro:
- não se integram aos fluxos de trabalho,
- não “enxergam” estoque, CRM, ERP,
- não sabem o que foi decidido na última reunião de diretoria.
São oráculos isolados, não trabalhadores digitais.
Essa é a “lacuna de aprendizado” que separa o uso pontual de IA do uso estratégico. E é justamente aí que surge a próxima etapa: os agentes de IA.
3. Agentes de IA: do assistente de texto ao trabalhador digital
A automação tradicional seguia a lógica “se X, faça Y”. É útil, mas limitada.
Os agentes de IA representam uma virada:
- têm objetivo claro,
- acessam múltiplas fontes de dados,
- aprendem com o contexto,
- tomam decisões sozinhos.
No comercial, por exemplo, um agente de IA pode:
- pesquisar um lead em tempo real,
- detectar uma rodada recente de investimento,
- adaptar a abordagem para expansão,
- escolher o melhor horário de contato,
- desenhar toda a cadência de follow-up.
É a passagem da era do “assistente de digitação” para a era do “trabalhador digital autônomo”.
Mas, para tomar boas decisões, esses agentes precisam ler o mercado – e isso passa diretamente pelo seu conteúdo.
4. G.E.O: aparecer para robôs, não só para humanos
Se o robô faz a pesquisa no lugar do seu cliente, como garantir que ele encontre (e recomende) você?
Surge aí o G.E.O – Generative Engine Optimization: a otimização para motores generativos.
- SEO antigo: disputar posições na lista de links do Google.
- G.E.O: disputar o lugar de resposta que a IA vai compilar e entregar.
Hoje não há um algoritmo único: há um ecossistema de modelos (ChatGPT, Gemini, Perplexity etc.), cada um com seu “jeito” de escolher fontes. Alguns preferem grandes veículos e bases institucionais; outros priorizam blogs independentes, vídeos ou fóruns de nicho.
É inviável escrever conteúdos totalmente diferentes para cada robô. O ponto em comum é outro:
- conteúdo com utilidade real,
- lastreado em experiência, especialidade, autoridade e confiabilidade (E‑E‑A‑T),
- capaz de resistir a uma “auditoria” de fatos e referências.
Em resumo: a melhor estratégia para G.E.O é a mesma que funciona para humanos – ser realmente útil e confiável.
5. Redes sociais: do like ao salvamento
Enquanto isso, nas redes, a lógica também mudou.
O Instagram migrou do “gráfico social” (quem você segue) para o “gráfico de interesse” (o que você quer ver). Com isso:
- número de seguidores deixou de ser garantia de alcance;
- curtida virou métrica de vaidade – fácil de inflar, pouco relevante.
O que pesa hoje é a atenção qualificada:
- salvamentos,
- compartilhamentos,
- tempo de retenção (rewatch).
Dentro dessas, o salvar é a grande estrela: vale muito mais, em termos de algoritmo, do que um like. Porque salvar exige intenção:
- é medo de perder uma informação importante depois,
- e desejo de guardar algo alinhado à identidade (ou à identidade que a pessoa quer construir).
Compartilhar, especialmente em mensagens privadas (o chamado dark social), é o selo máximo de utilidade: “isso aqui resolve algo para alguém que eu conheço”.
E os vídeos acompanham essa mudança:
- a era dos vídeos frenéticos de 7 segundos está perdendo força;
- cresce o espaço para vídeos mais longos, calmos, densos – que a pessoa precisa rever para absorver o conteúdo.
Ao mesmo tempo, tecnologias como OCR permitem que a plataforma “leia” o texto que aparece na tela, transformando legendas e títulos em uma espécie de SEO visual. Mais uma vez: contexto e conteúdo de qualidade fazem diferença.
6. O alicerce: dados, ética e o risco do poço envenenado
Outro ponto crítico é a origem dos dados que alimentam tudo isso – da IA corporativa ao algoritmo de rede social.
Hoje, muitas organizações separam:
- governança de dados (focada em qualidade técnica e privacidade),
- governança de IA (focada em ética, transparência, viés).
Quando essas áreas não conversam, o risco é alto:
- dados enviesados entram no sistema,
- a IA aprende com esse viés,
- o modelo toma decisões injustas (por exemplo, negar crédito para certos grupos ou regiões).
Tentar corrigir isso só no fim do processo é enxugar gelo. O problema nasce na coleta e no tratamento dos dados.
A saída proposta por quem estuda o tema passa por:
- equipes multidisciplinares (dados, IA, ética trabalhando juntos),
- governança proporcional ao risco (uma IA que recomenda música e outra que decide crédito não podem ter o mesmo nível de exigência).
7. O novo desafio: estamos produzindo para pessoas ou para máquinas?
Quando colocamos tudo na mesa – IA corporativa, agentes, G.E.O, Instagram, dados e ética –, surge uma pergunta incômoda:
Se:
- agentes de IA estão ficando ótimos em produzir e otimizar conteúdo,
- e outras IAs estão ficando ótimas em ler, filtrar e decidir com base nesse conteúdo…
…em que momento corremos o risco de transformar a internet em um ecossistema onde máquinas produzem para máquinas, e os humanos apenas assistem?
Quando o algoritmo recompensa o conteúdo “perfeito para a máquina”, o espaço para a imperfeição humana, a experimentação e a intuição tende a encolher.
É uma escolha que o mercado vai precisar fazer conscientemente.
8. O recado para pequenas e médias empresas B2B
Para quem vende para empresas – especialmente pequenas e médias –, a mensagem é direta:
Aparecer bem para humanos e para robôs depende de utilidade real e autoridade construída, não de
IA só gera resultado quando está a serviço de problemas reais, não de modinhas.
Sobre o Podcast : Marketerapia News
Este episódio foi roteirizado a partir de uma curadoria de pesquisas e o áudio foi elaborado com apoio da IA NotebookLM, justamente para mostrar, na prática, como a inteligência artificial pode ser usada como aliada na produção de conteúdo estratégico.
Se você quer entender, com profundidade e linguagem clara, como unir IA, conteúdo e redes sociais para gerar negócios de verdade (e não só vaidade digital), dá o play no novo Marketerapia News.
Fontes pesquisadas para esse episódio:
- 95% das empresas falham em acelerar receita com IA, revela estudo do MIT | Exame
- Live Webinar on April 2nd: From B2B Buyer Conversations to AI Search-A New B2B Content Playbook
- Descubra os conteúdos preferidos das IAs (e como ser citado por elas) www.seohappyhour.com
- GUIA COMPLETO: As 26 Mudanças do Algoritmo do Instagram em 2026 – Rafael Terra
- Generative engine optimization – Wikipedia
- Métricas do Instagram 2026: Por que Salvamentos valem mais que Likes
- Artigo: O paradoxo da solidão na era da hiperconectividade
- Artigo: The AI Illusion Activity is Up, Impact is Down. Intelligence is The Way Out. The Go-To-Market Intelligence Report | 2025
