A HubSpot viu o tráfego do próprio blog despencar de forma brutal: de um pico de mais de 20 milhões de visitas orgânicas por mês para uma queda de cerca de 80% nesse número, à medida que as respostas geradas por inteligência artificial foram tomando o espaço das buscas tradicionais. O detalhe curioso é que, mesmo com esse tombo, a receita da empresa continuou crescendo. Para quem trabalha com SEO e ainda trata sessões como o grande placar do jogo, o relato de Kipp Bodnar, CMO da HubSpot, sobre o que a empresa mede hoje — e o que ele toma cuidado para não afirmar sem base — é provavelmente a parte mais útil do novo livro que ele assina.
A obra se chama Loop, com o subtítulo “Outlearn. Outmarket. Outgrow.”, escrita por Bodnar em parceria com Kieran Flanagan, também da HubSpot, e publicada em 22 de setembro de 2026.
A conversa com Bodnar aconteceu por Zoom, e depois ele respondeu por escrito a perguntas adicionais — inclusive algumas que autores em turnê de lançamento raramente encaram. Ele respondeu a todas, menos uma: a questão sobre os cortes de pessoal da HubSpot em 6 de outubro não chegou a ser discutida na chamada de vídeo. Por isso, a resposta provável foi reconstruída a partir de notícias publicadas sobre o assunto, e essa ressalva aparece identificada mais adiante no texto.
Quando o manual antigo dizia “seja encontrado pelo Google”
Vale relembrar como a promessa original era literal. Os cofundadores da HubSpot, Brian Halligan e Dharmesh Shah, batizaram o livro de 2009 de “Inbound Marketing: Get Found Using Google, Social Media, and Blogs”. E não por acaso o Google vinha em primeiro lugar nesse subtítulo.
“O inbound funcionava porque os compradores começavam a jornada no Google, e nesse mundo, mais conteúdo significava mais tráfego, que significava mais clientes”, disse Bodnar. “Se você publicasse a melhor resposta, as pessoas chegavam até o seu site para encontrá-la.”
A inteligência artificial quebrou essa corrente. Hoje, um comprador pode simplesmente perguntar ao Claude ou ao ChatGPT e receber uma resposta sob medida sem visitar nenhum site. Quando o Google lançou o recurso de AI Overviews, Bodnar contou que a HubSpot perdeu quase 5 milhões de visitas em um período de 30 dias.
“Tratávamos o tráfego como o placar há 15 anos, e ele dizia que estávamos fracassando”, afirmou. Só que, ao olhar com mais atenção para quem ainda chegava ao site — especialmente os visitantes vindos de respostas de IA —, a equipe percebeu que essas pessoas convertiam em uma taxa cerca de três vezes maior do que o tráfego vindo da busca tradicional.
Nesse sentido, parece correto dizer que o mecanismo quebrou, mas o marketing, não. Além disso, Bodnar é incomumente sincero ao admitir o quanto daquele tráfego antigo nunca valeu tanto assim.
O que valiam, afinal, aqueles 80% de tráfego perdido
“Boa parte daquele tráfego nunca ia virar receita”, disse Bodnar. Alguns posts da HubSpot corriam atrás de volume de busca em temas como “frases famosas” ou “como digitar o emoji de dar de ombros”. Esse tipo de conteúdo atraía visitantes que jamais comprariam um software. Quando o AI Overviews passou a responder essas perguntas diretamente na própria busca, esse tráfego simplesmente evaporou — e, segundo ele, quase ninguém relevante foi junto.
A receita cresceu cerca de 20% em 2025, segundo Bodnar, justamente porque a empresa havia investido anos construindo canais que não dependem de busca. A HubSpot adquiriu a newsletter The Hustle em 2021, lançou um programa para criadores de conteúdo em 2022, montou uma rede de podcasts em 2021 e uma rede no YouTube em 2023. Além disso, cortou mais de 3.000 páginas de blog que não geravam resultado real com os clientes.
Atualmente, segundo ele, cerca de 90% dos leads de conteúdo da HubSpot vêm de canais que praticamente não existiam no mix da empresa há cinco anos — o blog responde por apenas 10% disso. Ou seja, a companhia conseguiu absorver a queda de tráfego porque já vinha construindo audiências que o Google não tinha como tirar dela, e isso começou bem antes de essa necessidade ficar evidente. Nenhum truque de AEO daria conta de tapar um buraco de 80%.
Quem ainda chegava até o site, por sinal, também passou a valer mais. A HubSpot reformulou seu chat para responder perguntas de verdade e avançar as conversas. No quarto trimestre de 2025, segundo Bodnar, a ferramenta já gerava mais de 10 mil reuniões de vendas por trimestre.
“O tráfego do site costumava acompanhar o crescimento”, disse ele. “Agora olhamos para receita por visita, participação de voz em IA e pipeline influenciado por conteúdo.”
O conceito de Loop, em termos simples
Bodnar descreve o Loop Marketing como “o sistema operacional do marketing na era da IA”. O funil tradicional presumia que o comprador seguia uma linha reta de conscientização, passando por consideração, até a conversão. Para ele, isso não existe mais: a atenção está espalhada entre Reddit, YouTube, Discord e janelas de chat de IA, e muitos compradores já chegam informados depois de descrever o próprio negócio diretamente a uma IA.
O Loop tem quatro etapas que se retroalimentam:
- Express: a equipe define quem é e quem atende, registrando sua identidade e ponto de vista em um “Taste Profile” antes mesmo de escrever qualquer prompt.
- Tailor: usa dados de interações reais com clientes para personalizar a mensagem para cada comprador.
- Amplify: coloca a marca em todos os lugares onde pessoas e máquinas buscam respostas — da busca tradicional às respostas de IA, passando por anúncios e criadores de conteúdo.
- Evolve: realimenta cada resultado obtido para que o próximo ciclo comece mais inteligente.
“Como cada ciclo melhora o seguinte, quem aprende mais rápido vence”, resumiu Bodnar.
Checando os números na prática
A descrição da editora para o livro Loop afirma que a HubSpot testou o sistema primeiro em seu próprio motor de marketing e que, “em um ano, ele já superava o modelo antigo que haviam descartado”. Trata-se de uma afirmação feita por quem tem interesse direto nela — por isso, a pergunta natural foi: superou com base em qual métrica, e comparado a qual referência?
Bodnar deu uma resposta concreta, o que já é mais do que a maioria dos autores costuma oferecer. A referência era o antigo programa de e-mail da HubSpot, segmentado e com tokens de personalização, em que a equipe testava assuntos de e-mail, textos mais afiados e, às vezes, até a cor do botão. “Esses ganhos eram incrementais”, afirmou.
A empresa reconstruiu o programa em torno de e-mails escritos por IA e personalizados para cada destinatário. Cada prompt usado tem páginas de extensão e se apoia no Taste Profile, na linguagem real que as equipes da HubSpot usam em conversas com compradores, em instruções específicas por segmento, diretrizes de tom conforme a etapa do comprador e até uma lista de palavras proibidas. Foram meses de ajustes até chegar lá. O resultado, segundo Bodnar, foi uma melhora de 82% nas conversões do e-mail turbinado por IA, com um aumento médio de 50% em todo o programa de e-mail marketing.
É um salto e tanto, sem dúvida. Ainda assim, um percentual sem a taxa-base por trás não é algo que se possa colocar sozinho num slide de apresentação para a diretoria — e vale a pena pedir essa taxa-base antes de tentar copiar a receita.
Outro ponto cobrado foi uma frase que Bodnar já usou publicamente: que ele seria “nota C” usando IA genérica e “nota A” com um Taste Profile. Afinal, quem deu essas notas?
“É uma cobrança justa”, respondeu. “Essas notas são autoatribuídas.”
Ele mereceu o crédito por admitir isso com tanta clareza. A explicação é que uma IA genérica trabalha a partir da média de tudo o que já leu, por isso o resultado tende a ficar na média. Já um Taste Profile oferece ao modelo a linguagem real dos clientes, suas objeções e o ponto de vista da própria HubSpot.
Ele também reconheceu que a empresa não tem como saber, de antemão, se um Taste Profile está certo antes de os compradores reagirem. O que dá para fazer é identificar cedo um trabalho fraco. Antes de gastar dinheiro, a equipe testa títulos, e-mails e páginas contra o chamado Buyer Sim, uma versão em IA do cliente ideal, propositalmente “direta ao ponto”. Se o retorno do Buyer Sim parar de bater com o comportamento real dos compradores depois do lançamento, isso é sinal de que o Taste Profile ficou desatualizado — por isso, ele é revisado todo trimestre, independentemente disso.
Questionado sobre o que falhou ou foi abandonado durante os testes do Loop, Bodnar citou o primeiro protótipo do AEO Grader da HubSpot. Ele devolvia notas tão genéricas que poderiam servir para qualquer empresa. O próprio Buyer Sim apontou o problema, e a equipe passou por mais três rodadas de ajustes, incluindo benchmarks do setor, pontuação sensível à concorrência e recomendações que faziam referência ao próprio conteúdo do usuário. Na versão 4, o Buyer Sim chegou a dizer: “eu salvaria isso e mandaria para o meu CMO”.
É uma boa história de iteração rápida — e também uma falha que virou produto lançado, do tipo que autores adoram contar. Ainda assim, fica a curiosidade sobre algo que a HubSpot de fato tenha testado dentro do Loop e simplesmente abandonado de vez.
Para medir o Loop como um todo, Bodnar usa quatro resultados que chama de “os quatro Rs” — um conjunto de métricas que, segundo ele, substitui de vez o velho hábito de encarar o tráfego bruto como sinônimo de sucesso.
Com informações de searchenginejournal.com.
