Quem acompanha relatórios de chamadas sabe identificar qual campanha fez o telefone tocar. Mas a própria conversa guarda algo muito mais valioso: o que o cliente realmente precisa, quais perguntas o seu conteúdo ainda não respondeu e se aquele contato virou uma oportunidade de negócio de verdade. É justamente aí que surge uma nova forma de pensar em citações de IA e cliques — menos dashboards, mais escuta ativa do que o público já está dizendo.
No webinar “A New Place To Look: Where Your Next AI Citations & Clicks Come From”, Lisa Salvatore, Sr. Manager de Marketing Integrado, e Brian Barranger, Sr. Account Executive III, ambos da CTM, mostraram como transformar esse tipo de insight em ação conjunta entre marketing, vendas e produto. O ponto de partida não foi mais uma tela cheia de métricas, mas sim um acordo simples: o que, afinal, conta como um lead de qualidade?
Defina qualidade antes de só contar ligações
É comum o time de marketing comemorar o aumento no número de leads enquanto vendas reclama que não encontra prospects de verdade. Salvatore batizou esse descompasso de “esteira do MQL”: sem um entendimento comum sobre o que é qualidade, cada equipe acaba remando para um lado diferente.
Por isso, o primeiro passo recomendado por ela é reunir os dois times para revisar, juntos, uma amostra representativa de ligações. A ideia é observar traços que indicam uma conversa realmente qualificada: uma necessidade relevante, um serviço que a empresa consegue entregar, intenção clara de compra ou até um agendamento fechado.
A partir daí, esse entendimento vira critério de pontuação, aplicado de forma consistente — manualmente ou com automação. E essa pontuação só faz sentido quando orienta uma decisão prática, como ajustar o direcionamento de uma campanha ou treinar melhor o atendimento, em vez de virar apenas mais um número solto em relatório.
Transforme as perguntas dos clientes em conteúdo de busca
Ligações e transcrições capturam, nas próprias palavras do cliente, como ele descreve seu problema. É esse material bruto que alimenta o fluxo “conversa-para-conteúdo” descrito por Salvatore, usando perguntas repetidas e objeções recorrentes para guiar o planejamento editorial:
- Perguntas que se repetem podem virar páginas de FAQ ou respostas diretas em páginas de serviço.
- Objeções comuns costumam indicar a necessidade de conteúdos comparativos ou explicações que reforcem confiança.
- A forma como o cliente fala pode inspirar títulos, descrições e textos de anúncios mais naturais.
No entanto, o trabalho não é simplesmente copiar frases do cliente para a página — é responder a essas dúvidas com precisão. Salvatore alertou que usar a mesma linguagem do público até ajuda na descoberta do conteúdo, mas não garante, sozinho, que uma IA vá recomendar a marca. Credibilidade e reconhecimento ainda pesam, e muito.
Essa lógica vai além do telefone: chats, mensagens de texto e formulários também são fontes ricas de linguagem real do cliente. Durante o Q&A, Salvatore sugeriu observar as diferenças no que as pessoas perguntam sobre preço, serviços e oferta de cada negócio específico, em vez de simplesmente copiar a estrutura de FAQ da concorrência, como se todas as páginas devessem ser iguais.
Ligue a origem da campanha ao resultado qualificado
Barranger ilustrou essa diferença com um exemplo prático do setor de controle de pragas. Saber apenas que alguém ligou “sobre pragas” é muito menos útil do que saber que a pessoa tinha formigas na cozinha e, a partir disso, fechou um agendamento.
Esse exemplo amarra três perguntas centrais:
- Qual fonte de marketing gerou aquela ligação?
- O interlocutor era, de fato, uma oportunidade qualificada para o negócio?
- O que aconteceu depois que a ligação foi atendida?
Analisar essas três dimensões em conjunto é o que permite separar uma campanha de alto volume de uma campanha que realmente gera oportunidades úteis. Também ajuda a distinguir um problema de segmentação de uma falha no próprio atendimento da ligação.
Em outro exemplo, Barranger descreveu a análise de 29 resumos de ligações de leads da CTM. Um tema recorrente era a dificuldade dos prospects em conectar o investimento em marketing às oportunidades geradas e à receita — não um simples pedido por números de rastreamento ou gravações. Ele usou esse conjunto limitado de conversas para mostrar como as necessidades do cliente podem moldar posicionamento e discussões de vendas.
Melhore os dados que alimentam anúncios e ferramentas de IA
A pontuação das conversas pode ajudar a identificar resultados qualificados elegíveis para devolver às plataformas de anúncio por meio dos fluxos de conversão suportados. O ponto de Barranger foi claro: é preciso entregar um sinal mais útil do que simplesmente tratar toda ligação como se tivesse o mesmo valor.
Ele também reforçou a importância de validar os critérios de pontuação e testar antes de mexer em orçamentos grandes. Afinal, mais dados não significam automaticamente um feedback melhor.
Já na produção de conteúdo, os insights das ligações trazem um contexto que um prompt genérico de IA simplesmente não tem: o serviço que o cliente precisa, a objeção que ele levantou, a pergunta que não para de aparecer. Uma preocupação recorrente pode virar matéria-prima para uma landing page ou para testar uma nova mensagem.
“E a IA nos ajuda a produzir e explorar ideias mais rápido. Mas são as conversas com os clientes que tornam essas ideias realmente relevantes.”
Brian Barranger fez questão de lembrar, logo depois dessa fala, que tudo que é publicado precisa passar por revisão e validação humana.
Direcione sinais de demanda para quem pode agir
Pedidos por uma integração, uma funcionalidade que falta ou um serviço que o negócio ainda não oferece acabam se perdendo quando ficam só com quem atendeu a ligação.
Por isso, a recomendação é marcar essas solicitações recorrentes e compilá-las para os times responsáveis por produto, serviços e planejamento. A frequência ajuda a diferenciar uma necessidade real e repetida de uma conversa pontual, por mais marcante que tenha sido — o que não significa que todo pedido deva entrar automaticamente no roadmap.
Salvatore também sugeriu acompanhar temas relevantes ao longo do tempo, cruzando-os com as campanhas ou canais de origem. Um aumento nas solicitações é um sinal para investigar e validar, não um motivo para transformar uma amostra pequena em previsão de mercado.
Trate chamadas de agentes de IA como um sinal diferente
Uma das perguntas da plateia questionou como ligações humanas se comparam às feitas por agentes de IA em nome de uma empresa. Barranger respondeu que ambas podem ser rastreadas e analisadas, mas carregam intenções diferentes.
A ligação de uma pessoa pode revelar urgência de compra e objeções reais. Já um agente de IA pode estar apenas checando horário de funcionamento, preço ou disponibilidade em nome de alguém. Por isso, ele recomendou marcar essas interações de forma distinta, em vez de tratar toda solicitação de informação automaticamente como lead direto de vendas.
Outro tema do Q&A foi a questão de responsabilidade: Barranger recomendou envolver líderes das áreas relevantes para que os critérios de qualificação e o uso pretendido dos dados reflitam prioridades compartilhadas do negócio.
Comece com um fluxo simples e repetível
A estrutura apresentada pelos dois palestrantes segue uma lógica clara: capturar e atribuir conversas, transcrever, pontuar, analisar, integrar os achados e repetir o processo. Os exemplos completos e o Q&A do webinar mostram como essas etapas se conectam na prática.
Não é preciso resolver tudo de uma vez. Escolha a área que faria a maior diferença para o seu time e torne o primeiro passo bem concreto:
- Combine o que é qualificação. Revise uma amostra representativa com vendas e marketing juntos e documente os traços de uma oportunidade útil.
- Organize as conversas. Marque necessidades, perguntas, objeções e pedidos recorrentes junto com a origem e o resultado de cada ligação.
- Escolha uma aplicação. Use uma pergunta recorrente para melhorar uma página, teste uma mensagem mais específica ou encaminhe um pedido repetido ao time certo.
- Valide antes de escalar. Confira a pontuação e o conteúdo gerado, e teste o retorno de conversão antes de mexer em orçamentos grandes.
- Repita e compare. Acompanhe como os temas e os resultados qualificados mudam com o tempo, usando esses achados para refinar a próxima rodada de trabalho.
No fim das contas, o recado central do webinar é simples: antes de sair atrás de mais citações de IA e cliques, vale a pena olhar para dentro — as respostas sobre o que funciona, o que falta e o que vale a pena testar já estão guardadas nas conversas que a empresa tem todos os dias com seus próprios clientes.
Com informações de searchenginejournal.com.
