A IA pode escalar o content marketing, mas a vantagem competitiva continuará a depender de conhecimento, ponto de vista, qualidade e audiência própria.

Publicado em11 setembro 202611Visualizações0 Avaliações1 Comentário

A discussão sobre inteligência artificial e content marketing está demasiado concentrada numa pergunta que, do ponto de vista estratégico, tem cada vez menos importância: consegue um motor de pesquisa perceber se um texto foi escrito por IA?

Para as empresas, a questão realmente relevante é outra: o conteúdo publicado acrescenta conhecimento, influencia decisões e cria uma relação que pertence à marca?

A IA não é, por si só, um problema. Pode acelerar investigação, organizar informação, estruturar ideias, identificar lacunas, rever textos e apoiar inúmeras tarefas operacionais. O problema começa quando a eficiência tecnológica é confundida com estratégia e quando as organizações passam a automatizar não apenas a produção, mas também o pensamento.

Escalar conteúdo sem escalar conhecimento não é eficiência. É apenas produzir mais depressa aquilo que qualquer concorrente consegue reproduzir.

A própria orientação da Google sobre conteúdos produzidos com IA generativa coloca a ênfase na precisão, qualidade, relevância e valor acrescentado. O problema surge quando a tecnologia é utilizada para criar grandes quantidades de páginas sem utilidade real para os utilizadores.

Um estudo publicado pela Ahrefs analisou centenas de milhares de páginas e encontrou conteúdos totalmente gerados por IA entre os primeiros resultados de pesquisa. Isto reforça uma ideia importante: utilizar IA não constitui, por si só, uma sentença de invisibilidade nos motores de pesquisa.

Discutir apenas deteção é, por isso, reduzir um problema estratégico a uma questão técnica. Para uma marca existem riscos muito mais importantes: publicar informação incorreta, apresentar como especialista quem não participou realmente no conteúdo, criar páginas em massa com o objetivo de manipular visibilidade ou produzir informação derivativa que não acrescenta nada ao que já existe.

A pergunta de controlo deve ser simples: se retirarmos o nome da empresa deste conteúdo, poderia qualquer concorrente publicá-lo sem alterar praticamente nada? Se a resposta for sim, provavelmente não existe uma verdadeira vantagem editorial.

Outra narrativa crescente defende que, como as máquinas já representam uma parte significativa do tráfego da Internet, as empresas devem começar a produzir conteúdo sobretudo para agentes e sistemas automatizados.

Segundo o Bad Bot Report 2026 da Imperva, o tráfego automatizado já representa mais de metade do tráfego Web analisado. Mas volume de pedidos não é o mesmo que dimensão de audiência. Um crawler que consulta um milhão de páginas não representa um milhão de potenciais clientes.

Nesse tráfego coexistem motores de pesquisa, ferramentas de monitorização, sistemas de recolha de dados, bots maliciosos e novos agentes de IA. O crescimento da atividade automatizada não significa necessariamente que tenha desaparecido a audiência humana.

Os agentes terão certamente um papel crescente na descoberta, comparação e até aquisição de produtos e serviços. Isso torna importante disponibilizar informação clara, estruturada, verificável e tecnicamente acessível. Mas não significa substituir comunicação humana por texto produzido exclusivamente para máquinas.

A decisão económica continua, em última instância, ligada a necessidades humanas. É preciso ser compreensível para as máquinas sem deixar de ser convincente para as pessoas.

Muito antes da IA generativa, várias estratégias de conteúdo já tinham transformado a produção editorial numa linha de montagem. Analisavam-se as páginas mais bem posicionadas, criava-se uma estrutura semelhante, aumentava-se o número de palavras, acrescentavam-se determinadas entidades e publicava-se mais uma versão da informação que já existia.

Os novos workflows baseados em agentes parecem tecnicamente mais sofisticados, mas muitas vezes repetem exatamente o mesmo modelo. Um agente analisa os resultados de pesquisa, outro cria um resumo, um terceiro escreve o artigo e um quarto atribui uma pontuação. Se o resultado ficar abaixo de determinado valor, regressa automaticamente ao ciclo para ser reescrito.

O processo pode ser impressionante. O resultado nem sempre o é.

Uma organização pode construir um sistema extremamente eficiente para produzir conteúdo médio. Pode multiplicar a capacidade de publicação por dez ou por cem. Mas se todos os agentes estiverem a aprender com as mesmas páginas públicas, a automatização aumenta a produção sem aumentar necessariamente a diferenciação.

É aqui que muitas organizações correm o risco de automatizar precisamente os problemas que já existiam no modelo tradicional de produção de conteúdo.

Os modelos de linguagem são particularmente competentes a sintetizar aquilo que já foi escrito. Essa capacidade é excelente para investigação, organização e apoio à execução. É muito menos adequada para ser a origem da estratégia editorial.