A busca não está desaparecendo, mas o papel dela dentro do funil de compras mudou bastante nos últimos tempos. Hoje as pessoas descobrem produtos de formas muito diferentes: usam a câmera do celular, conversam com assistentes de IA e só depois, se ainda precisarem, digitam uma palavra-chave. Ou seja, boa parte da descoberta acontece antes mesmo de a pessoa abrir o buscador, já que os mecanismos de recomendação vão moldando as preferências do consumidor antes de qualquer pesquisa.
Na prática, isso significa que as buscas que os profissionais de marketing acompanham podem representar menos uma descoberta e mais uma confirmação de algo que a pessoa já decidiu. E como essas etapas anteriores são difíceis de rastrear, tudo aquilo que ajudou o consumidor a formar sua preferência simplesmente some do caminho de compra observável.
Um exemplo real ilustra bem essa mudança. Há algumas semanas, durante uma caminhada em um bairro no Pacific Northwest, em um dia típico de verão, uma pessoa avistou uma planta bonita, mas desconhecida. Há poucos anos, a solução seria voltar para casa e tentar descrever aquilo em um buscador com termos vagos, do tipo “flor roxa Northwest bonita”, e depois rolar dezenas de fotos até achar o nome certo.
Dessa vez, bastou apontar a câmera do celular para a planta, deixar o Google Lens identificá-la e, no dia seguinte, comprar uma muda na loja local. Sem anúncio, sem barra de busca — só a câmera e a resposta pronta. E o mais interessante é que essa experiência não tem mais nada de extraordinário: ela já é comum o suficiente para mudar a forma como qualquer profissional de marketing digital enxerga o papel da busca no funil.
O funil de compras está mudando junto com a busca
O funil de geração de demanda ficou mais achatado, mais barulhento e bem mais complicado do que era. Os pontos de contato com o consumidor se reorganizaram em uma sequência diferente da tradicional.
Antigamente, o funil era descrito como uma linha reta: consciência → interesse → desejo → ação, com a busca fazendo o trabalho pesado na etapa de interesse, quando as pessoas ainda estavam decidindo o que queriam.
Agora, o caminho se parece mais com exposição passiva → formação de preferência → busca de confirmação → compra. A busca continua sendo uma peça importante da decisão, mas seu papel na descoberta diminuiu bastante. Essa função passou para os mecanismos de recomendação, capazes de prever a intenção do usuário e entregar conteúdo personalizado antes mesmo da primeira pesquisa. Assim, quando a busca finalmente acontece, ela só confirma uma escolha que já estava praticamente fechada.
Esse comportamento aparece com clareza em contas de clientes reais: as buscas mais próximas da compra costumam ser bem diretas, no estilo “marca modelo produto”, mostrando que o consumidor já sabe exatamente o que quer na hora de fechar negócio.
O problema é que as duas primeiras etapas desse novo funil praticamente não podem ser observadas. Se alguém assiste a uma série de vídeos nas redes sociais, desenvolve interesse por um produto e só depois faz uma busca no Google antes de comprar, essa busca vai aparecer como uma conversão de busca de marca — e todo o conteúdo que realmente influenciou a decisão simplesmente não aparece no caminho de compra. Por isso, muitos profissionais de marketing ainda distribuem o orçamento como se a busca fizesse o trabalho de descoberta, já que é isso que os dados mostram para eles.
YouTube ocupa uma posição única no processo de descoberta
Enquanto a busca muda de papel, o YouTube vem ganhando cada vez mais espaço na etapa de descoberta. Dois fatores explicam essa força: a confiança das máquinas e a confiança humana.
- Confiança das máquinas: um estudo com mais de 100 milhões de citações de IA revelou que o YouTube é a segunda plataforma social mais citada, atrás apenas do Reddit. As ferramentas de resposta por IA confiam tanto no YouTube por causa da imensa biblioteca de conteúdo da plataforma, incluindo elementos como transcrições de vídeos, que fornecem aos modelos de IA um texto estruturado e fácil de aproveitar nas respostas.
- Confiança humana: os consumidores confiam mais no YouTube do que em outras redes sociais. Estudos mostram que mais de dois terços dos consumidores consideram o YouTube “razoavelmente ou muito confiável” na hora de tomar decisões de compra.
Além disso, os criadores de conteúdo do YouTube funcionam como prova social, elemento que hoje pesa bastante nas decisões de compra, principalmente entre os consumidores mais jovens. Até 70% da Geração Z segue algum influenciador, e 44% já compraram algo por indicação direta de um influenciador.
O YouTube, portanto, ocupa uma posição rara: é confiável tanto para as pessoas quanto para as máquinas que fazem recomendações. Por isso o Google tem se movimentado para garantir que a plataforma receba o devido crédito nesse processo de descoberta. Em janeiro, a empresa lançou a métrica Attributed Branded Search, que permite conectar a exposição a um anúncio no YouTube com uma busca de marca dentro de um período específico.
No entanto, essa métrica só enxerga a exposição a anúncios pagos no YouTube. Toda a camada orgânica — vídeos de avaliação, unboxings e comparações de produtos — continua invisível para quem mede resultados. Se apenas a parte mensurável já traz resultados concretos, dá para imaginar o tamanho do impacto do restante do canal.
A descoberta vai muito além do YouTube
Essa enorme camada invisível de descoberta não se limita ao YouTube — pelo contrário, boa parte dela acontece fora dos canais que a marca efetivamente controla.
As ferramentas de IA não repetem a versão que a marca conta sobre si mesma: elas repetem o que a internet inteira diz sobre ela. Segundo uma análise da Muck Rack sobre 25 milhões de respostas do ChatGPT, Claude e Gemini em diversos setores, a mídia espontânea foi responsável por 84% das citações feitas pela IA.
Ou seja, menções de terceiros, vídeos de avaliação no YouTube e threads no Reddit formam a matéria-prima que alimenta tanto as respostas de IA quanto as recomendações que hoje conduzem as decisões de compra.
Na prática, isso significa que gestão de reputação de marca e visibilidade em buscadores deixaram de ser áreas separadas e se fundiram em uma única função dentro das empresas.
Como as marcas podem influenciar essa descoberta
Apesar de tudo isso, as marcas ainda têm um papel enorme a cumprir na hora de impulsionar a descoberta — desde que essas ações não fiquem restritas à publicidade paga. Veja três caminhos possíveis:
- Construir uma biblioteca de vídeos que responda dúvidas sobre o produto e a marca, mesmo sem veicular anúncios no YouTube. Esse material vira uma base de dados que as respostas de IA podem consultar.
- Cuidar da saúde dos dados, algo que já não é mais opcional. O algoritmo só sabe o que a marca informa a ele; por isso, os feeds de produto precisam trazer o máximo de informação possível, além de manter consistência da marca em todos os canais próprios.
- Marcar presença em conversas que a marca não controla. Threads no Reddit que mencionam a marca alimentam os AI Overviews quer a empresa participe delas, quer não.
Em resumo, oferecer informações consistentes e completas em todos os canais é o que dá aos algoritmos e às ferramentas de IA uma base confiável para trabalhar.
Por que ainda vale investir em busca
Apesar dessa reorganização do funil, isso não é motivo para abandonar a busca. O volume de consultas no Google atingiu o maior patamar histórico no início de 2026, mesmo com a mudança de posição da busca dentro do funil.
O erro não está em investir demais em busca. O erro está em esperar que a busca resolva algo para o qual ela já não está mais adequada.
Em vez de recuar, o momento pede uma reformulação do mix de marketing dentro dessa nova lógica. Se a busca agora ocupa outra posição no funil, cabe a cada equipe pensar em como direcionar recursos para cobrir o trabalho de topo de funil que ainda precisa ser feito. A resposta varia de time para time, mas é uma conversa que todo profissional de marketing deveria estar tendo agora mesmo.
