Uma empresa B2B industrial buscava formas de melhorar sua estrutura de marketing e vendas, aumentar a geração de leads qualificados e melhorar a conversão em um processo comercial, consultivo e de alto ticket. Nese case, veja como conteúdos, cases e otimizações ajudaram a Search Lab a ser recomendada para uma empresa B2B, mesmo sem o prompt mencionar SEO ou GEO.
Vamos começar pelo prompt usado na pesquisa. Como dito no início, a “conversa” com a IA NÃO buscava por uma agência de SEO. Também não citava GEO.
O prompt usado:
“Quero que avalie meu processo, olhando o histórico do CRM e a estrutura de pessoas, avalie a visibilidade da empresa, avalie as empresas que te mandei, busque outras opções semelhantes, e prepare um plano de ação para aumentar vendas orgânicas, quantidade e qualidade de leads e conversão.
As empresas que citei são CPV Marketing, Like Leads, DNA de Vendas e Magnus Global.
Busque as melhores opções de estrutura comercial e de marketing para vendas B2B industriais de alto ticket e com caráter consultivo.”
O ponto central é que IA (Chat gpt) interpretou a necessidade de negócio e associou a Search Lab como uma possível solução. Nesse contexto, a Search Lab foi apresentada pela inteligência artificial como uma das 3 empresas capazes de ajudar a solucionar o problema.
A recomendação gerou contato comercial e, em menos de uma semana, evoluiu para um novo projeto de SEO, GEO e CRO.
Resultado do case
- Search Lab recomendada em um prompt que não citava SEO ou GEO;
- contato realizado no dia seguinte à pesquisa;
- proposta apresentada em três dias úteis;
- projeto fechado em menos de uma semana;
- crescimento da visibilidade da Search Lab em prompts relacionados ao mercado B2B;
- conteúdos e cases utilizados pelo lead para validar a contratação.
O desafio
A Search Lab atua em um mercado que muitas empresas ainda procuram fornecedores por termos diretos, como: agência de SEO, consultoria de SEO B2B, agência de GEO e agência de marketing digital.
Mas uma parte importante da demanda não começa pelo nome do serviço! O potencial cliente pode pesquisar sobre problemas como:
- dificuldade para qualificar leads;
- dependência de mídia paga;
- ciclo comercial longo;
- baixa conversão;
- necessidade de estruturar marketing e vendas;
Nesse caso, a pesquisa partiu de um problema comercial mais amplo. O lead queria avaliar sua estrutura, entender sua visibilidade digital, analisar possíveis fornecedores e preparar um plano para aumentar vendas orgânicas, quantidade e qualidade dos leads e conversão.
A inteligência artificial precisou interpretar a necessidade antes de recomendar uma solução.
A estratégia
A recomendação não foi resultado de uma única página ou de uma otimização isolada. construímos uma estratégia voltada ao mercado B2B, combinando quatro frentes principais.
1. Conteúdos direcionados às dores de empresas B2B
Os conteúdos não foram produzidos apenas para termos diretamente relacionados a SEO ou GEO. A estratégia passou a abordar temas conectados aos desafios comerciais das empresas, como:
- geração de demanda;
- captação de leads;
- SEO para negócios B2B;
- conversão e otimização de páginas;
- aumento de formulários e interações comerciais;
- crescimento de receita, pedidos e ticket médio;
- redução da dependência de mídia paga.
Gradativamente, a menção nas IAs vem melhrando e trazendo mais visibilidade da marca, conforme o gráfico abaixo:
Prompts específicos em B2b – comparativo semana x semana anterior
Essa abordagem ajuda buscadores e inteligências artificiais a compreenderem não só o serviço prestado, mas principalmente pelos problemas que a Search Lab pode ajudar a resolver.
2. Publicação de cases
Os cases tiveram um papel importante na construção de confiança.
Em vez de apresentar somente conceitos sobre SEO e GEO, a Search Lab passou a demonstrar como suas estratégias contribuíram para resultados como:
- aumento de leads;
- crescimento de conversões;
- ganho de receita;
- aumento de pedidos;
- evolução de termos relevantes;
- melhoria de páginas de captação;
- geração de demanda em negócios B2B.
Depois de receber a recomendação da IA, o lead acessou os materiais da Search Lab e destacou positivamente os cases encontrados. A IA ajudou na descoberta. Os cases ajudaram na validação.
3. Otimização das páginas e conteúdos existentes
A estratégia também envolveu a revisão de páginas já publicadas.
Foram trabalhados elementos como: estrutura dos conteúdos, intenção de busca, linkagem interna, CTAs e reforço da especialização em projetos B2B.
As otimizações ajudaram a consolidar a relação entre a Search Lab e temas como SEO B2B, geração de demanda, leads e vendas consultivas.
4. Melhoria dos caminhos de conversão
Ganhar visibilidade não seria suficiente sem facilitar o próximo passo.
Por isso, também foram trabalhados:
- CTAs;
- links para cases;
- páginas comerciais;
- formulários;
- conteúdos de apoio à decisão;
Quando o lead chegou ao site, encontrou elementos que ajudaram a avançar na avaliação do fornecedor.
Os dados de visibilidade em prompts B2B
O monitoramento de prompts já mostrava evolução da presença da Search Lab em respostas relacionadas ao mercado B2B.
No período analisado, o grupo de prompts apresentou:
- 15% de taxa de menção;
- 14 menções;
- crescimento de 55,56% no total de menções;
- evolução de 60,4% na taxa de menção;
- sentimento predominantemente positivo.
Entre os prompts monitorados, estavam buscas como:
“Agência de SEO B2B com cases: o que esperar?”
- visibilidade de 13,14%;
- posição média de 2,91;
- crescimento de 129,78% na comparação entre períodos de sete dias.
“Agência de SEO para B2B”
- visibilidade de 21,53%;
- posição média de 3,53;
- sentimento positivo.
Esses indicadores mostravam que estávamos fortalecendo sua associação com SEO para empresas B2B.
Mas o resultado comercial mais importante surgiu em uma pesquisa que não mencionava diretamente nenhum desses serviços.
GEO além do nome do serviço
Esse é o principal aprendizado do case. Nas buscas tradicionais, a estratégia costuma começar por uma palavra-chave.
Nas inteligências artificiais, o processo pode começar por uma necessidade complexa, descrita em linguagem natural.
A IA interpreta:
- o problema apresentado;
- o tipo de empresa;
- o mercado de atuação;
- o perfil da venda;
- os objetivos;
- os fornecedores já considerados;
- as competências necessárias para solucionar a demanda.
A partir desse contexto, ela identifica empresas que considera relevantes.
Por isso, GEO não deve ser trabalhado apenas para perguntas como:
- qual é a melhor agência de SEO;
- qual empresa contratar para GEO;
- quais agências possuem cases B2B.
Também é necessário construir relevância para os problemas que antecedem a contratação do serviço.
A estratégia precisa ajudar as plataformas a estabelecerem relações como:
Search Lab → SEO e GEO → empresas B2B → geração de demanda → leads qualificados → vendas.
Da pesquisa ao fechamento
A jornada comercial aconteceu de forma rápida e alinhada:
| Etapa | Momento |
|---|---|
| Pesquisa realizada na IA | Quarta-feira |
| Primeiro contato com a Search Lab | Quinta-feira |
| Reunião de alinhamento | Sexta-feira |
| Apresentação da proposta | Segunda-feira |
| Fechamento do projeto | Terça-feira |
Em menos de uma semana, uma pesquisa ampla sobre marketing e vendas B2B evoluiu para a contratação de um projeto.
O que gerou o resultado
O resultado não pode ser atribuído só pela menção da Search Lab em uma resposta de IA. A conversão aconteceu pela combinação de diferentes ativos:
- a estratégia de GEO contribuiu para a descoberta;
- os conteúdos demonstraram entendimento das dores B2B;
- os cases forneceram prova e reduziram o risco;
- os CTAs criaram um caminho para o contato;
- a proposta personalizada confirmou o alinhamento;
- o processo comercial rápido transformou interesse em contrato.
Conclusão
O lead não procurou por SEO ou GEO.
Ele descreveu um problema relacionado a marketing, vendas, geração de leads e conversão em uma empresa B2B. A inteligência artificial interpretou essa demanda e relacionou a Search Lab a uma possível solução.
Esse resultado mostra que uma estratégia de GEO vai além de aparecer quando alguém pesquisa pelo nome do serviço.
O objetivo é fazer com que a marca seja compreendida e recomendada pelos problemas que está preparada para resolver. Neste case, a IA iniciou a conexão. Os conteúdos e cases sustentaram a confiança. A proposta alinhada à persona ajudou a transformar a recomendação em um novo cliente.