Ferramentas de busca com inteligência artificial mudaram a forma como as pessoas procuram negócios perto de casa. Em vez de uma pesquisa simples, o usuário agora pergunta algo bem mais específico: se um estabelecimento oferece determinado serviço, se há horário disponível no fim de semana ou se o local tem a estrutura que ele precisa. Um perfil comercial com apenas nome e horário de funcionamento pode não ser suficiente para responder a esse tipo de pergunta.
A questão foi discutida em um webinar realizado em 24 de setembro, intitulado “Google On What’s Next In AI Search + 5 Local Marketing Strategy Fixes”. Participaram Caroline Dissaux, do Google, Bonnie White, da Adecco, e Krystal Taing, da Uberall. As três comentaram como as buscas ficaram mais longas e conversacionais, além de como os recursos de IA dividem pedidos complexos em várias perguntas relacionadas.
Por que a busca por IA exige mais dados de localização
Segundo Taing, quando um cliente quer saber se uma unidade próxima oferece um serviço específico neste fim de semana, só o endereço não resolve. Ela defendeu que empresas mantenham categorias, atributos, serviços, cardápios, estoque e disponibilidade completos e consistentes, tanto no site quanto no Google Business Profile e em outras plataformas relevantes.
Consistência, segundo ela, não significa repetir o mesmo texto em todo lugar. Significa que o cliente, e os sistemas de busca, não podem encontrar informações conflitantes entre um canal e outro.
Taing resumiu a mudança: “Muitos de nós já falamos sobre esses pontos há anos. O que muda agora é a escala, a complexidade e a importância de acertar isso em cada unidade, e o que isso representa para modelos de linguagem e IA generativa.”
Essa observação é especialmente relevante para redes com várias unidades. Ter uma marca forte em nível nacional não garante que cada loja individualmente consiga responder a um pedido específico do cliente. Por isso, uma auditoria unidade por unidade tende a ser mais eficaz do que assumir que um perfil único representa toda a rede.
O que incluir no Google Business Profile
Dissaux e White apresentaram recomendações para manter o perfil comercial atualizado e útil. Elas destacaram que essas são prioridades de conteúdo e precisão, não uma garantia de que um único campo preenchido fará o negócio aparecer em uma resposta de IA.
- Publicar novidades, promoções e eventos: as publicações no Google podem trazer datas de eventos e detalhes de ofertas, mas o ritmo de postagem deve ser realista para o negócio, sem copiar a frequência usada nas redes sociais.
- Conectar redes sociais e atualizar imagens: vincular os perfis sociais já existentes ao Business Profile e renovar fotos e vídeos quando produtos, espaços ou detalhes sazonais mudarem. Uma conta social da marca como um todo também pode ser usada quando não existe perfil específico da unidade.
- Detalhar cardápios ou serviços: negócios de alimentação podem listar itens, ingredientes e preços atuais, em vez de depender apenas de uma foto de cardápio enviada por cliente. Empresas de serviços devem descrever suas ofertas na lista de serviços, sem necessidade de criar um “cardápio” artificial.
- Responder avaliações e manter contatos atualizados: as avaliações trazem contexto que o próprio perfil não oferece. Responder também ajuda as equipes a identificar o que precisa de mais clareza. Quando existir canal de mensagens disponível, é importante deixá-lo visível.
Como medir o impacto das publicações
Durante a sessão de perguntas, Taing afirmou que visualizações e cliques em publicações do Google Business Profile ajudam a avaliar posts individuais, mas não comprovam que aquele conteúdo gerou visibilidade em AI Overviews ou no AI Mode. Ela sugeriu comparar os temas das publicações com as perguntas e respostas de IA que o negócio realmente recebe.
Dissaux reforçou que ainda não existe uma métrica clara que ligue diretamente as publicações à visibilidade em respostas de IA. Segundo as palestrantes, uma mesma promoção pode ser reaproveitada entre unidades, mas detalhes locais tornam o conteúdo mais útil para quem decide onde ir. Elas também recomendaram incluir preços apenas quando a empresa conseguir mantê-los atualizados, já que serviços com valores variáveis podem ser descritos sem um número que não seja confiável.
Cinco ajustes práticos para aplicar agora
Taing defendeu que a automação pode ajudar equipes centrais a lidar com o volume de informações, mas destacou que as decisões sobre padrões seguem sendo humanas: “Isso não significa que uma pessoa precise revisar manualmente cada item. É possível usar modelos e ferramentas, mas cabe aos humanos definir a estratégia, os padrões e os limites.”
- Definir uma fonte única de verdade para cada unidade, revisando horários, categorias, atributos, serviços, cardápios, estoque e opções de reserva antes de distribuir atualizações.
- Fechar a lacuna nas avaliações, com responsáveis definidos e padrões de resposta, usando o retorno recorrente dos clientes para identificar falhas específicas de cada local.
- Adaptar o conteúdo à escala, reaproveitando ofertas aprovadas, mas acrescentando detalhes reais de bairro, serviço, imagem ou localização, em vez de distribuir apenas texto genérico.
- Automatizar com supervisão humana, deixando que sistemas sinalizem campos ausentes e atualizações de rotina, mas exigindo revisão humana para questões de política, afirmações sensíveis à marca e reclamações fora do padrão.
- Medir no nível de cada unidade, acompanhando um conjunto consistente de perguntas de clientes e respostas de IA por local e por concorrente, comparando esses dados com o engajamento do perfil e os resultados reais do negócio ao longo do tempo.
O recado final das especialistas é que não vale a pena tentar preencher todos os campos de uma vez. O caminho mais eficaz é dar a cada unidade um responsável, uma fonte confiável de dados e um processo capaz de identificar lacunas antes que o cliente as encontre primeiro.
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Busca por IA muda pesquisas locais: veja o que Google e Uberall recomendam para negócios manterem dados atualizados em cada unidade.
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Com informações de searchenginejournal.com.
