Empresas que usam inteligência artificial para criar textos, posts e campanhas correm um risco crescente: produzir conteúdo parecido com o de todos os concorrentes. O motivo é simples. Quando marcas diferentes usam as mesmas ferramentas com comandos parecidos, os resultados tendem a se repetir.
O problema já aparece nas pesquisas de opinião. Um levantamento da Gartner divulgado em junho de 2026 mostrou que 49% dos consumidores nos Estados Unidos acham que a IA generativa piorou a qualidade do conteúdo disponível. Entre a geração Z e os millennials, esse percentual sobe para 57%.
Outro levantamento, divulgado em setembro, reforça a desconfiança: 65% dos consumidores acreditam que as marcas exageram na produção de conteúdo com inteligência artificial. Para 57% dos entrevistados, esse excesso reduziu a confiança nas mensagens das empresas.
Por que o conteúdo genérico se tornou um problema para as marcas?
O desafio não é mais produzir rápido. É usar a velocidade da IA sem transformar a comunicação da empresa em mais uma fonte de conteúdo genérico.
Fabio Ricotta, da Agência Mestre, discutiu o tema durante a palestra “Como acelerar criação usando IA a serviço da marca”, no D2C Summit 2026, evento da Nuvemshop realizado em São Paulo. Segundo o especialista, a diferença não está em encontrar o prompt perfeito, mas na quantidade e na qualidade das informações que a empresa oferece à ferramenta.
Um comando simples, como “crie um post sobre determinado assunto”, pode gerar um texto correto e pronto para publicar. Porém, sem dados sobre a empresa, o público, os produtos e os objetivos do negócio, a IA preenche as lacunas com padrões genéricos. O texto até funciona, mas poderia ter sido escrito para qualquer marca.
Como montar um “clone digital” da marca?
Ricotta defende que o processo comece pelo contexto. A empresa precisa apresentar à ferramenta informações sobre o negócio, o público-alvo, os objetivos e a forma como costuma se comunicar.
Na palestra, essa ideia foi chamada de “clone digital”: um conjunto de dados que ajuda a IA a entender quem está por trás do conteúdo. Quanto mais específico o contexto, menor a dependência de respostas genéricas.
Conhecer o negócio, porém, é só parte do caminho. A ferramenta também precisa entender como aquela empresa fala. Materiais já produzidos, como e-mails, apresentações, textos institucionais e transcrições de vídeos, servem de referência para identificar vocabulário, ritmo, estrutura das frases e nível de formalidade.
Existe diferença entre dizer que uma marca tem “tom profissional” e mostrar à IA o que esse profissionalismo significa na prática daquela empresa. Com a produção de conteúdo deixando de ser um recurso escasso, o diferencial passa a estar no repertório usado para orientar a ferramenta.
Qual o papel da IA além da redação de textos?
Com contexto e identidade bem definidos, a inteligência artificial pode participar de outras etapas, além de escrever. Em vez de pedir apenas “dez ideias para posts”, a empresa pode fornecer dados sobre produtos, clientes e canais, e usar a ferramenta para mapear dúvidas e possibilidades de abordagem.
Ainda assim, existe um limite: a ferramenta sugere possibilidades, mas a empresa decide o que representa sua marca. Quando as informações não são fornecidas, a IA preenche as lacunas com padrões genéricos, e é aí que marcas diferentes começam a soar parecidas.
O que as dúvidas dos clientes revelam sobre conteúdo?
Outra fonte de contexto está mais perto do que muitas empresas imaginam: o próprio consumidor. Dúvidas recorrentes em atendimentos, comentários e avaliações mostram quais informações o público realmente procura.
O comportamento de busca também mudou. Uma pesquisa da Gartner realizada em fevereiro de 2026 mostrou que 20% dos consumidores americanos passaram a formular buscas mais específicas por causa da inteligência artificial. Outros 19% disseram fazer perguntas com mais frequência nas pesquisas, enquanto 16% já usam chatbots para pesquisar produtos ou serviços.
O que é GEO e por que ele importa para as empresas?
A mudança na forma de buscar informação criou uma nova frente de trabalho: o GEO, sigla para Generative Engine Optimization. O conceito funciona como complemento ao SEO tradicional: além de aparecer nos resultados de busca, as empresas precisam pensar em como seus conteúdos serão interpretados por sistemas de inteligência artificial.
Os dados da Gartner mostram que esse comportamento já acontece. No levantamento de junho, 17% dos consumidores americanos disseram depender de resumos gerados por IA para obter informações sobre produtos ou serviços. Outros 16% afirmaram usar chatbots para esse tipo de pesquisa.
Nesse cenário, informações claras sobre produtos, perguntas frequentes e conteúdo especializado ajudam os sistemas de IA a compreender melhor uma empresa. Não se trata de escrever apenas para uma ferramenta específica, mas de oferecer dados consistentes para que a marca não seja reduzida a uma descrição genérica.
Em setembro de 2026, a Gartner chamou atenção para o crescimento das experiências “zero-click”, nas quais o consumidor recebe a resposta diretamente de mecanismos baseados em IA, sem precisar visitar o site da empresa. Esse movimento reforça a importância de as marcas garantirem que seu conteúdo seja bem interpretado, mesmo quando o usuário não chega até a página original.
Com informações de infomoney.com.br.
