A Bond abandonou os feeds algorítmicos em favor de recomendações do mundo real orientadas por IA. A empresa planeja permitir que os usuários monetizem seus dados pessoais licenciando-os para pipelines de treinamento de IA, em vez de depender da publicidade como modelo de negócio.
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Reguladores da União Europeia planejam obrigar o Google a compartilhar dados de busca para impulsionar a concorrência e melhorar o desempenho de anúncios e buscas de rivais. A política permitirá acesso a consultas, rankings, cliques e sinais de usuários anonimizados por pelo menos cinco anos, o que pode ajudar concorrentes e plataformas de IA a segmentar melhor a intenção e refinar os resultados. A precificação deve ser baseada em custos e não discriminatória, embora grandes plataformas com mais de 45 milhões de usuários ou US$ 75 bilhões de valor de mercado possam pagar uma margem. O Google manterá seu índice de busca, preservando uma vantagem fundamental em relevância e monetização de anúncios. A medida sinaliza um controle mais rigoroso sob o Digital Markets Act e pode redefinir como os profissionais de marketing acessam insights de busca e competem por visibilidade.
Este workflow utiliza uma palavra-chave, um ponto de dor, a etapa do funil e informações da marca para gerar um brief de conteúdo focado no ICP e otimizado com base na SERP. Ele mapeia a intenção de busca e constrói uma estrutura clara, com direcionamento narrativo e orientações para cada seção. O resultado é adaptado para workflows humanos ou assistidos por IA, e entregue automaticamente. Isso garante que o conteúdo seja fundamentado em dados e nas necessidades da audiência, não em suposições.
Agentes estão se tornando os "usuários" primários, exigindo que as estratégias de marketing e produto mudem de persuadir humanos para atender à avaliação de máquinas. Produtos que oferecem outputs rápidos, confiáveis e estruturados para uso de agentes têm mais sucesso, pois os agentes ignoram UI, onboarding e marca, e substituem ferramentas que não performam bem. A distribuição também se inverte, e o crescimento passa a depender da capacidade do produto ser descoberto, bem documentado e fácil de integrar para os agentes, em vez de gerar tráfego via anúncios e funis. Abrir produtos através de protocolos como o MCP torna-se essencial para permanecer em fluxos de trabalho, mas isso enfraquece moats baseados em fricção e força as empresas a competir por dados únicos, integrações ou outputs que não podem ser replicados. Essa mudança diminui o valor de táticas tradicionais como landing pages e SEO, e aumenta a importância da performance e acessibilidade para compradores automatizados.
A IA está transformando a estratégia de marketing, migrando de testes manuais para sistemas automatizados que executam experimentação e otimização contínuas de anúncios. Engenheiros de Growth desenvolvem agentes que coletam anúncios de concorrentes, geram até 50 variações criativas, lançam campanhas e pausam diariamente os anúncios com baixo desempenho, aumentando a velocidade e a produtividade. As equipes de marketing centralizam dados em sistemas compartilhados, semelhantes a repositórios de engenharia, o que melhora o acesso ao contexto e a tomada de decisões. Os agentes alimentam dados de pesquisa e performance em um sistema unificado que responde a perguntas instantaneamente e elimina a busca manual. O foco passa da execução de campanhas para o design de sistemas e o treinamento de agentes que aprimoram os resultados ao longo do tempo.
O público não está cansado de anúncios, mas sim de conteúdo sem sentido. A IA está piorando a situação ao inundar os canais com conteúdo de baixo valor. A questão não é a fadiga de anúncios, e sim a criatividade fraca repetida em excesso. A maioria dos anúncios carece de emoção, e mais exposição leva à indiferença. Em resposta, os profissionais de marketing criam mais conteúdo, o que agrava o problema.
Durante a maior parte da história do email marketing, o principal desafio era chegar à caixa de entrada, e a permissão de um assinante era um sinal significativo de intenção. A gestão de caixas de entrada por IA está mudando essas duas premissas, inserindo uma camada de filtragem e priorização que determina o que um leitor realmente vê antes que ele mesmo faça essa escolha. A implicação é que a competição não é mais contra a pasta de spam, mas contra uma triagem algorítmica que decide o que vale o tempo de um ser humano. Programas de email que sobreviverem a essa mudança serão construídos em torno da voz da marca e de relacionamentos com o leitor tão fortes que os assinantes os procurarão ativamente, em vez de recebê-los passivamente.
Para otimizar seu perfil e ranquear em diversos idiomas, altere a configuração de idioma no Google Maps e use a opção “Sugerir uma edição” para inserir o nome do seu negócio no idioma desejado. Este processo deve ser repetido para cada idioma que você pretende segmentar, garantindo que seu negócio apareça no idioma do usuário e melhorando seu posicionamento nas buscas correspondentes.
O marketing está se consolidando como um pilar essencial para o crescimento, com startups B2B de rápido crescimento investindo significativamente em tamanho de equipe, contratações e novos canais, mesmo diante das mudanças impulsionadas pela IA. Paralelamente, as empresas buscam profissionais de marketing mais abrangentes e multifuncionais, capazes de atuar em diversas frentes. As equipes de marketing contam, em média, com 13 pessoas, representando cerca de 4% do total de colaboradores. O cenário de contratações é robusto: 87% das companhias possuem vagas abertas na área de marketing, e todas as empresas com mais de US$500 milhões em financiamento estão contratando. Uma análise revela que 34% das vagas em aberto são para funções focadas em eventos e canais de ecossistema, à medida que o inbound marketing perde força. Posicionamento de marca e geração de demanda permanecem prioritários, com as áreas de growth e product marketing respondendo por 37% das oportunidades. A proficiência em IA tornou-se uma habilidade básica esperada, sendo mencionada em 84% das descrições de vagas.
O Claude Design da Anthropic, uma ferramenta de colaboração visual alimentada por Opus 4.7, foi lançado. Ele permite aos usuários construir sistemas de design, capturar elementos de sites ativos e exportar trabalhos finalizados diretamente para Claude Code. A recepção inicial entre os usuários foi mista, com a crítica dominante focando na estética padrão das saídas: gradientes verde-azulados, fontes serifadas e layouts com muitos cards, independentemente do briefing. A causa raiz é que o Claude Design se apoia em presets padrão integrados, fazendo com que as saídas pareçam quase idênticas a menos que referências visuais ou tokens de design específicos sejam fornecidos de antemão.
Com apenas dois meses em seu negócio de publicidade, a OpenAI já opera em um ritmo que surpreendeu o setor, lançando parcerias, contratações, tooling self-serve e rastreamento de conversão em rápida sucessão. Essa urgência decorre, em parte, da pressão competitiva, visto que o Google pode estender seu negócio de anúncios de busca diretamente para a IA, e em parte do próprio burn rate da OpenAI, estimado em mais de US$ 111 bilhões até 2030. A empresa está aproveitando intensamente o conhecimento institucional da Meta, tendo contratado vários ex-líderes de publicidade da Meta, que trazem um playbook de monetização já comprovado, evitando que a OpenAI precise desenvolver a estratégia do zero.
Engenheiros de marketing mapeiam processos de negócios completos, identificam onde a IA pode remover gargalos, constroem esses sistemas e medem seu impacto no crescimento do pipeline.
Modelos de IA de imagem agora podem gerar visuais realistas e prontos para produção com texto e detalhes de design precisos.
O Instagram está expandindo seu recurso 'Seu Algoritmo' do Reels para a seção Explorar, permitindo que os usuários visualizem e ajustem os tópicos de interesse orientados por IA em ambas as partes da plataforma.
Os CPMs de anúncios do ChatGPT caíram de US$ 60 para US$ 25 em nove semanas, depois que a OpenAI reduziu o gasto mínimo de US$ 250 mil para US$ 50 mil para o programa piloto.
A prototipagem deve começar pelo conteúdo, e não pelo código, para evitar a criação de produtos sobrecarregados e confusos. Frequentemente, a prototipagem rápida leva à degradação da experiência, onde funcionalidades se acumulam sem melhorar a usabilidade e a carga cognitiva aumenta. LLMs e geradores de código podem agravar essa situação, facilitando o lançamento de recursos desnecessários. O conteúdo deve definir o sistema, pois ele carrega o significado, enquanto as interfaces devem se estruturar em torno dele. Um design que prioriza o conteúdo melhora a clareza e a coerência do produto antes mesmo do design visual ou da implementação.
Threads vai lançar o recurso "live chats", oferecendo uma maneira mais controlada de acompanhar discussões em tempo real sobre eventos e tópicos. A funcionalidade permite que criadores iniciem um chat, convidem alguns colaboradores e autorizem seguidores a se inscrever em um formato somente leitura. Essa novidade se baseia nos Canais de Transmissão do Instagram de 2023, mas com aprimoramentos que incluem conversas mais ativas entre participantes selecionados. O objetivo principal é diminuir o volume de spam geralmente encontrado em feeds impulsionados por hashtags, ao limitar quem pode fazer publicações.
O Google está modificando o AI Mode no Chrome, de modo que os links não direcionarão mais os usuários exclusivamente para os websites. Agora, ao clicar em um resultado, uma visualização lado a lado será aberta, exibindo a página da web de um lado e o AI Mode do outro, mantendo os usuários dentro da experiência do LLM. Embora os usuários ainda possam navegar pelo site, a barra lateral da IA permanecerá ativa durante todo o processo. Essa mudança permite que o Google sobreponha sua experiência de IA ao conteúdo de publishers encontrado na busca.
A busca por IA frequentemente utiliza conteúdo de marcas sem mencioná-las. 62% das citações são "citações fantasma", onde um link aparece, mas nenhuma menção à marca é incluída. Em uma análise de 3.981 domínios, 75% foram citados, mas apenas 38% foram mencionados, e somente 13% alcançaram ambos os resultados. Diferentes motores de IA se comportam de maneiras distintas: o Gemini menciona marcas em 83,7% das vezes, mas raramente as cita, enquanto o ChatGPT cita em 87,0% das vezes, mas as menciona apenas em 20,7%. Marcas de consumo fortes são frequentemente nomeadas nas respostas, enquanto fontes como a Wikipedia são citadas com frequência, mas raramente mencionadas.
O tráfego de e-commerce orientado por IA demonstra forte intenção de compra, mas os resultados são inconsistentes entre diferentes estudos. A Adobe, por exemplo, reporta que visitantes gerados por IA foram 42% mais propensos a comprar e geraram 37% mais receita por visita. Eles também passaram 48% mais tempo no site, visualizaram 13% mais páginas e tiveram uma taxa de rejeição 32% menor. Contudo, outras pesquisas indicam que o tráfego de IA ainda representa uma parcela pequena, abaixo de 0,2% do total de visitas, e em alguns casos, converte pior que canais como busca orgânica ou paga. As variações nos dados são atribuídas a métodos de mensuração, definições distintas de tráfego de IA, geografia e período analisado, tornando a interpretação inicial desses dados mais suscetível a erros.
