A maioria das equipes B2B desperdiça bom conteúdo ao não reutilizá-lo, distribuí-lo ou alinhá-lo adequadamente em toda a empresa.
Todas as notícias
CEVIU Marketing
Táticas, tendências e ferramentas para profissionais de marketing digital inovadores
1426 notícias
O Reddit está discretamente distorcendo a qualidade dos sinais de PPC ao interceptar buscas de alta intenção antes que os compradores cheguem à página de um anunciante. Um estudo abrangendo 8.566 palavras-chave de B2B SaaS revelou que o Reddit supera organicamente todos os fornecedores em 67,3% das vezes para termos com CPCs superiores a $50. Quando os compradores dedicam dias à pesquisa no Reddit antes de clicar em um anúncio, o Smart Bidding registra o custo sem a conversão. Isso faz com que a plataforma reduza o investimento nos termos exatos que geram os leads mais qualificados. A principal correção é o acompanhamento de conversões offline, com dados do próprio Google mostrando um aumento médio de 10% nas conversões para anunciantes que importam resultados downstream utilizando first-party data junto com click IDs.
O YouTube anunciou quatro novas funcionalidades para transmissões ao vivo: presentes em transmissões horizontais, acesso expandido a presentes em seis novos mercados, janelas automáticas sem anúncios após doações e streaming em formato duplo.
A Meta está projetada para ultrapassar o Google em receita global de anúncios digitais pela primeira vez até o final de 2026, com uma previsão de US$ 243 bilhões, comparados aos US$ 239,5 bilhões do Google. Essa mudança é impulsionada pela taxa de crescimento acelerada da Meta, de 24,1% em 2026, em contraste com os mais estáveis 12% do Google. Ferramentas como Advantage+ e Reels têm melhorado o desempenho dos anunciantes no Facebook e Instagram, contribuindo para esse avanço. A participação de mercado do Google tem diminuído desde 2021, enquanto a da Meta subiu para um projetado 26,8%. Juntamente com a Amazon, que deve alcançar US$ 82 bilhões, as três plataformas devem somar 62,3% do gasto total mundial com anúncios digitais em 2026.
Um engenheiro de marketing utiliza IA, automação e programação básica para construir sistemas que executam e escalam o trabalho de marketing como software, em vez de depender de execução manual. Este novo perfil otimiza processos para operar com eficiência e escalabilidade. O curso de Marketing Engineering da Profound é um programa de três módulos que ensina a pensar em sistemas, construir agentes que executam fluxos de trabalho de marketing reais e operar como um engenheiro dentro de uma equipe de marketing. Este curso de 3 horas aborda desde a identificação do que automatizar até a criação de prompts que funcionam sem sua intervenção e a construção de sistemas completos, desde a descoberta até a implementação.
O lançamento de Claude Mythos pela Anthropic, um modelo de IA focado em cibersegurança, gerou considerável atenção, em parte porque a empresa o reteve do acesso público, classificando-o como um 'acerto de contas' para a indústria. Especialistas em cibersegurança já estão reagindo, com um deles observando que algumas das alegadas descobertas de vulnerabilidades zero-day são menos significativas para a segurança no mundo real do que a mensagem sugere. Essa estratégia de retenção cria demanda, uma tática já empregada pela OpenAI ao atrasar o lançamento do GPT-2 e de seu gerador de vídeo Sora.
Os feeds de mídias sociais agora exibem muito mais conteúdo de estranhos e anúncios do que de conexões reais. Um novo estudo do IPPR revela que apenas 18% das publicações principais vêm de amigos e familiares, enquanto 35% são de influenciadores ou conteúdo recomendado, e 29% são anúncios e marcas. Em plataformas como TikTok e X, somente 10% das publicações são de pessoas conhecidas pelos usuários, e cerca de 14% são anúncios. Os algoritmos priorizam conteúdo que mantém os usuários engajados, o que aumenta o tempo de uso, mas diminui a interação social e as experiências compartilhadas.
Uma análise de 815.000 pares de consultas e páginas revelou que páginas curtas e focadas que respondem diretamente a uma consulta são citadas com mais frequência no ChatGPT do que "guias completos" longos. Cobrir todos os subtópicos tem pouco impacto. Páginas com títulos que correspondem de perto à consulta têm uma taxa de citação de 41%, contra 29% para correspondências mais fracas. O retrieval rank é o fator mais forte, já que páginas na posição 1 são citadas 58% das vezes, enquanto páginas na posição 10 caem para 14%. Além disso, a qualidade do conteúdo é mais importante que a autoridade de domínio, pois páginas sempre citadas têm um DA menor do que as nunca citadas.
Esta análise examina como o ChatGPT seleciona e cita páginas web ao mapear o pipeline completo de retrieval em milhares de consultas e páginas. A posição no ranking de retrieval é o sinal mais forte, com a posição 1 atingindo uma taxa de citação de 58% contra 14% na posição 10. O alignment de headings é o principal fator on-page, com correspondências fortes de consulta citadas 41% das vezes versus 29% para correspondências mais fracas. Páginas focadas performam melhor do que as exaustivas, com uma cobertura de fanout de 26-50% superando a cobertura total quando a relevância é mantida constante. Autoridade de domínio e backlinks não mostram impacto positivo e são ligeiramente negativos, com as citações sendo impulsionadas mais pela posição de retrieval e estrutura do conteúdo do que pela autoridade de SEO tradicional.
O inventário de CTV (Connected TV) está cada vez mais restrito, não pela demanda, mas pela complexidade operacional de executar acordos personalizados em sistemas desconectados. Cada campanha envolve preços negociados, requisitos criativos, garantias de entrega e medição específica do anunciante, criando atrito que força os publishers a simplificar suas ofertas ou priorizar apenas os maiores negócios. O agentic advertising resolve isso, permitindo que os publishers codifiquem regras de precificação e priorização em agentes de vendas orientados por IA, que aplicam essas regras continuamente sem intervenção manual constante.
Um prompt que força o ChatGPT a realizar uma busca e retornar resumos concisos em formato de bullet points das fontes exatas que ele utiliza.
Os salários de profissionais de PPC em meio de carreira estão divergindo acentuadamente. Nos EUA, a faixa de experiência de 10 a 15 anos ficou estagnada entre US$ 133.500 e US$ 136.000 por três anos consecutivos. No entanto, freelancers com a mesma experiência alcançam uma mediana de US$ 202.895, e estrategistas in-house com 6 a 9 anos podem faturar até US$ 170.000. Essa disparidade não se deve principalmente à adoção da IA, que, embora economize em média 5,2 horas semanais, já é vista como uma expectativa, não um diferencial. Profissionais de agência em meio de carreira estão sendo pressionados por baixo pela automação, que absorve o trabalho de execução, e por cima por cargos sêniores que exigem impacto estratégico de negócios além da gestão de campanhas.
Tratar AEO como uma evolução do SEO é um equívoco sobre o funcionamento dos LLMs. Diferentemente do SEO tradicional, não existem palavras-chave para ranquear nem uma "primeira página" nos sistemas de AEO. As respostas são altamente personalizadas, baseando-se em prompts, histórico do usuário, preferências e na plataforma utilizada. A visibilidade neste novo cenário depende principalmente da autoridade da marca e de sinais de confiança, e não apenas da otimização técnica. Contudo, a crawlability e os dados estruturados continuam sendo importantes para a ingestão e compreensão do conteúdo pelos sistemas. A principal lição é que o foco da medição deve ser no reconhecimento da marca e em menções de terceiros, e não na visibilidade de prompts como se faz com relatórios de ranking.
Ferramentas de IA são excelentes para criar a estrutura básica de componentes de UI genéricos, migrar design tokens e delinear funcionalidades. No entanto, elas falham quando o trabalho de front end exige precisão de pixel ou interações personalizadas. O problema central é que os LLMs, treinados em padrões web comuns, não conseguem "ver" o resultado renderizado, têm dificuldade com cálculos de layout complexos e não possuem controle sobre o ambiente caótico do navegador onde HTML e CSS realmente são executados. Animações Scroll-driven e estados de componentes complexos são pontos particularmente fracos. Quanto mais complexo um componente se torna, mais lenta e menos confiável se torna a assistência da IA.
Os custos com tokens de IA representam uma lacuna crescente nos orçamentos de marketing de 2026, pois o uso escala rapidamente e é difícil de prever. A tradicional divisão de orçamentos B2B, de cerca de 45% para pessoal, 45% para programas e 10% para tecnologia, está mudando, com os gastos em tecnologia subindo de 2% a 3% devido às ferramentas de IA e às necessidades de dados. Enquanto o número de funcionários permanece estável em muitas empresas SaaS, as expectativas são maiores. Empresas nativas de IA estão contratando, pois a receita cresce mais rapidamente que o quadro de funcionários. Os gastos com programas estão estáveis, mas enfrentam pressão para reduzir o custo por resultado com o auxílio da IA. O maior desafio é prever o uso de tokens tanto para o trabalho interno de IA quanto para a precificação de fornecedores, já que nem mesmo os provedores possuem benchmarks claros.
A ClickUp escalou milhares de listicles otimizados por IA para além de sua expertise, ganhando visibilidade por IA, mas perdendo milhões em tráfego do Google.
A maioria das marcas de e-commerce costuma deixar a gestão dos feeds de produtos com suas equipes de mídia paga. No entanto, a busca orgânica e as superfícies de IA recompensam otimizações diferentes daquelas focadas em campanhas baseadas em lances. Um teste com uma grande marca de e-commerce revelou que um feed orgânico dedicado gerou um aumento de 92% na receita de listagens gratuitas, 83% mais visibilidade e um CTR 55% superior ao das campanhas pagas no mesmo período. O futuro Universal Commerce Protocol do Google e novos atributos conversacionais, como FAQs e casos de uso, vão estreitar ainda mais a ligação entre os dados do feed e a forma como os agentes de IA combinam produtos com consultas em linguagem natural.
O ROI do conteúdo é incerto porque não está diretamente ligado a tarefas de negócio específicas. O Conteúdo Estrutural conecta o conteúdo diretamente aos jobs-to-be-done de uma empresa, centralizando dados e utilizando IA agentic para identificar lacunas onde o conteúdo pode atuar. Essa abordagem gera tickets de tarefa de conteúdo com metas definidas, que as equipes medem em relação aos resultados exatos. A IA também pode gerenciar a produção, campanhas e a iteração, otimizando o desempenho em relação a esses objetivos. Isso substitui metas amplas por casos de uso precisos, tornando o conteúdo um impulsionador direto dos resultados de negócio.
As 6 camadas do Claude são explicadas: Chat, Projects, Cowork, Skills, Connectors e Code.
Para aumentar a visibilidade de conteúdos sobre IA no LinkedIn, é recomendado priorizar posts originais, criar conteúdo em formato mais extenso e realizar publicações de duas a três vezes por semana.
