Como empresas B2B podem aparecer mais nas buscas com IA

A forma como empresas pesquisam fornecedores, produtos e serviços está mudando. Em uma jornada B2B, o seu lead nem sempre começa procurando diretamente por uma empresa. Muitas vezes, começa tentando entender um problema:

Como reduzir determinado custo? Qual solução atende uma empresa do meu porte? O que devo considerar antes de contratar? Quais fornecedores tem experiência nesse cenário?

Essas perguntas já eram feitas no Google. Agora são muitas vezes feitas em conversas (não prompts ou palavras-chave, em conversas!) com ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e outras experiências de busca com inteligência artificial.

Uma conversa funciona colocando contexto, aprofundando o problema, comparando alternativas ou fornecedores e só depois chegar aos possíveis resultados. Para empresas B2B, isso cria uma nova oportunidade. Mas a estratégia não deveria começar tentando descobrir uma fórmula para “otimizar para o ChatGPT”.

Também não existe uma combinação de FAQ, dados estruturados, quantidade de palavras ou formato de texto que garanta que uma empresa será citada por uma IA. O melhor ponto de partida continua sendo outro:

Quais perguntas nossos compradores fazem durante a jornada e nosso site oferece boas respostas para elas?

É aí que SEO, GEO, conteúdo, vendas e dados começam a se encontrar.

Descubra quais perguntas seus compradores fazem

Uma das armadilhas de uma estratégia de GEO é começar pela tecnologia.

Criar FAQs, alterar páginas e produzir novos conteúdos sem entender quais perguntas realmente importam pode simplesmente aumentar o volume de conteúdo sem aumentar sua relevância. Em B2B, vale olhar para a jornada inteira.

Uma pessoa pode começar perguntando:

Como reduzir o investimento em mídia paga?

Depois:

SEO funciona para empresas B2B com ciclo comercial longo?

Mais adiante:

O que devo avaliar ao contratar uma agência de SEO B2B?

E, perto da decisão:

Quais empresas tem cases no meu segmento?

Esse é um exemplo contextualizado para o mercado da Search Lab, mas pode ser aplicado para todos os setores no B2b.

Perguntas estão relacionadas ao mesmo assunto, mas representam momentos diferentes. Uma está ligada ao problema. Outra, à viabilidade da solução. Depois aparecem os critérios de contratação e, por fim, a escolha do fornecedor.

Por isso, ter uma página afirmando que sua empresa é especialista em determinado serviço não resolve. O site também precisa ajudar o comprador a entender problemas, opções, riscos, diferenças entre soluções e critérios de decisão.

E nem todas essas perguntas aparecem nas ferramentas tradicionais de SEO.

Uma plataforma de palavras-chave pode revelar procura por “software de gestão industrial”, por exemplo. Mas talvez não mostre claramente dúvidas como:

Quanto tempo leva para implementar um ERP em uma indústria com várias unidades?

ou:

Consigo trocar de fornecedor sem interromper minha operação?

Essas perguntas podem estar no CRM, em uma reunião comercial, no WhatsApp, no suporte, em Customer Success ou em uma conversa com uma ferramenta de IA. O conhecimento sobre a demanda está espalhado pela empresa.

Cruze Search Console, CRM e conversas comerciais

O Search Console é um bom ponto de partida porque mostra consultas (termos buscados) que já geraram impressões (apareceram nas buscas) ou cliques para o site.

Uma forma simples de explorar esses dados é procurar consultas mais longas. Na Search Lab, por exemplo, usamos esse regex para encontrar buscas com sete palavras ou mais:

^(\S+\s){6,}\S+$

Se quisermos ampliar para consultas com seis palavras ou mais:

^(\S+\s){5,}\S+$

O número de palavras não é uma regra de SEO ou GEO. É apenas um filtro para facilitar a descoberta de consultas mais específicas e contextualizadas.

Em uma análise da própria Search Lab, encontramos consultas como:

“agência de seo b2b com cases: o que esperar?”

“onde encontrar serviços de ppc e seo voltados para o mercado b2b?”

“comparar search lab versus CONCORRENTE.com.br para seo”

As três estão relacionadas ao mercado de SEO B2B, mas revelam intenções diferentes.

É importante não interpretar essas consultas como prompts feitos em IA. O Search Console não te leva para essa conclusão. O valor está em mostrar que consultas mais específicas podem revelar muito mais do que uma palavra-chave genérica.

A lógica deixa de ser apenas:

palavra-chave → artigo

e passa a ser:

pergunta → intenção → informação necessária → melhor página para responder.

O CRM mostra outra parte da jornada

O Search Console pode mostrar que alguém procura uma agência de SEO B2B. Mas dificilmente vai mostrar:

Achei a proposta interessante, mas estou preocupado com o prazo para gerar resultado.

ou:

Já tenho uma equipe interna. Como a agência trabalharia com ela?

Essas informações aparecem mais perto da decisão e muitas vezes já existem no CRM.

Motivos de perda, objeções, concorrentes mencionados, dúvidas sobre prazo, orçamento, integração e implementação podem revelar lacunas de conteúdo importantes. Se uma dúvida apareceu apenas uma vez, talvez seja uma situação pontual.

Se aparece repetidamente em oportunidades comerciais, existe um sinal muito mais forte. Até motivos de perda podem ajudar.

“Preço alto”, por exemplo, talvez esconda uma pergunta como:

Como comparar o custo de uma consultoria especializada com a contratação de uma equipe interna?

“Escolheu concorrente” pode apontar para:

Quais critérios devo usar para comparar fornecedores?

Essas são oportunidades que dificilmente surgiriam só olhando volume de busca.

Reuniões também podem virar inteligência de conteúdo

Com o conhecimento e o consentimento apropriados dos participantes, reuniões comerciais, entrevistas com clientes e encontros de acompanhamento podem ser gravados e transcritos. O objetivo não é simplesmente gerar uma ata.

As transcrições podem revelar linguagem do cliente, dúvidas recorrentes, objeções, comparações, resultados esperados e riscos percebidos.

Se vários prospects perguntam:

Em quanto tempo consigo saber se o projeto está funcionando?

talvez falte no site uma explicação clara sobre expectativa e mensuração.

Se outra pergunta recorrente for:

Isso depende do meu time de desenvolvimento?

pode existir uma oportunidade de explicar responsabilidades, dependências e processo de implementação.

O mesmo vale para Customer Success, atendimento, suporte e pesquisa interna do site.

Quanto mais fontes apontarem para a mesma dúvida, maior tende a ser sua relevância.

Transforme perguntas em páginas, não necessariamente em novos artigos

Encontrar uma pergunta não significa que precisamos criar uma nova URL.

Primeiro, vale perguntar:

qual é o melhor lugar do site para essa resposta existir?

• Uma dúvida sobre prazo pode entrar na página de serviço.
• Uma objeção recorrente pode ser respondida dentro de um case.
• Uma comparação pode justificar um conteúdo específico.
• Uma pergunta simples pode virar apenas uma nova seção de uma página existente.

Esse cuidado também evita criar conteúdos sobrepostos, páginas fracas ou canibalização.

A lógica deveria ser:

pergunta → intenção → etapa da jornada → página ou formato mais adequado.

O objetivo não é usar determinado formato porque “IA gosta de tabelas” ou “FAQ aparece mais no Pessoas Também Perguntam”. É tornar a informação mais clara para quem está pesquisando.

Cases ganham importância no B2B

Uma consulta como:

“agência de seo b2b com cases: o que esperar?”

não procura apenas uma definição de SEO B2B. Tem uma pergunta implícita aí:

essa empresa já resolveu um problema parecido com o meu?

Por isso, cases podem estar conectados a páginas de serviço, conteúdos informacionais e páginas de segmento. A jornada passa a conectar:

informação → prova → fornecedor.

Antes de entrar no calendário editorial, vale criar uma matriz simples:

Isso ajuda a priorizar conteúdo pela importância comercial, e não apenas pelo volume de busca.

Descubra quais páginas já aparecem nos recursos de IA do Google

Depois de entender as perguntas e mapear as páginas que respondem a elas, vale analisar outra questão:

alguma dessas páginas já aparece nas experiências de IA da Pesquisa Google?

O Search Console passou a oferecer um relatório específico de desempenho em recursos de IA generativa, permitindo analisar páginas presentes nessas experiências.

Na Search Lab, por exemplo, o relatório lista diferentes URLs, incluindo: /seo-para-b2b/

No print usado na análise, os valores de impressões não estão visíveis por questão de confidencialidade, mas podemos afirmar que a página aparece na listagem.Também não podemos dizer que uma das consultas longas apresentadas anteriormente foi responsável por essa aparição.

São duas análises diferentes.

No Search Console tradicional, queremos entender:

o que as pessoas pesquisam?

No relatório de IA generativa:

quais páginas aparecem nas experiências de IA do Google?

Apesar de ser um recional coerente, não existe uma relação direta entre uma consulta específica e determinada presença em IA.

Priorize páginas que já apresentam sinais

Se uma página importante para o negócio já aparece no relatório, vale analisá-la antes de sair criando vários conteúdos novos. Podemos revisar clareza, atualização, profundidade, links internos, cases relacionados e se a página realmente responde às principais dúvidas comerciais.

Também vale olhar o cenário contrário. Uma página de alta importância comercial tem bom desempenho orgânico, mas pouca ou nenhuma presença relevante nos recursos de IA?

Existe algo a investigar. Isso não significa necessariamente que exista um “problema de GEO”. Pode ser uma questão de conteúdo, autoridade, indexação, arquitetura, links internos ou cobertura da intenção.

Muitos problemas aparentemente novos continuam sendo problemas conhecidos de SEO.

Dados estruturados, FAQs, tabelas e respostas objetivas podem ajudar na organização e compreensão da informação quando fazem sentido, mas nenhum desses elementos garante uma citação em IA.

Meça o tráfego de IA, mas não confunda tráfego com qualidade

Aparecer em uma experiência de IA e receber uma visita originada por uma IA também são fenômenos diferentes.

O Search Console ajuda a acompanhar a presença nos recursos generativos do Google. Já o GA4 pode ajudar a identificar visitas provenientes de assistentes de IA.

Em 2026, o Google Analytics passou a classificar nativamente esse tráfego por meio do canal AI Assistant, com mídia ai-assistant. É importante não misturar o canal AI Assistant do GA4 com AI Overviews ou AI Mode dentro da Pesquisa Google.

De forma resumida:

Para B2B, vale ir além do número de sessões.

Uma análise interessante é:

origem → landing page → comportamento → lead → oportunidade.

O exemplo da Search Lab: o GA4 conta apenas parte da história

Em um recorte recente do GA4 da Search Lab, encontramos:

As visitas provenientes do ChatGPT representaram 3,94% das 330 sessões totais do período.

Olhando somente para esses números, não é possível concluir que o tráfego vindo de IA é mais qualificado. A taxa de engajamento é maior, mas o tempo médio é muito menor, a amostra é pequena e o recorte não registrou eventos principais para ChatGPT.

Mas os dados comerciais da Search Lab acrescentam uma informação importante.

Nos três projetos mais recentes fechados, os próprios clientes disseram durante o processo comercial que haviam pesquisado no GPT sobre dores, demanda e indicações de fornecedores. Outros leads também já mencionaram ferramentas de IA como parte do caminho até o contato.

Isso não significa que os três clientes tenham acessado diretamente o site por um link do ChatGPT, nem permite calcular uma taxa de conversão do canal.

Mostra algo diferente:

a influência da IA na decisão pode ser maior do que o tráfego atribuído a AI Assistant no GA4 consegue demonstrar.

Um comprador pode pesquisar fornecedores no ChatGPT, conhecer a Search Lab e depois:

• procurar “Search Lab” no Google;
• acessar o site diretamente;
• entrar pelo LinkedIn;
• voltar dias depois;
• receber uma indicação e pesquisar novamente.

Nesse caso, a IA participou da jornada, mas a sessão que gerou o contato pode aparecer no Analytics como Organic Search, Direct ou outro canal. Por isso, para empresas B2B, atribuição de tráfego e influência na decisão precisam ser analisadas separadamente.

Combine o GA4 com atribuição declarada pelo próprio lead

Esse exemplo também sugere uma prática importante para empresas B2B. Além de acompanhar o canal AI Assistant no GA4, vale registrar no CRM perguntas como:

Como você conheceu nossa empresa?

ou, de forma mais detalhada:

Onde você pesquisou antes de entrar em contato conosco?

As opções podem incluir:

• Google;
• ChatGPT;
• Gemini;
• Perplexity;
• LinkedIn;
• indicação;
• evento;

Assim, passamos a trabalhar com três perspectivas diferentes:

Essa triangulação é particularmente importante no B2B, onde o processo de decisão pode acontecer durante semanas ou meses e envolver vários pontos de contato.

Eu também mudaria uma frase mais adiante no artigo. Em vez de:

“Sem levar a análise até o CRM, ainda sabemos pouco sobre qualidade.”

colocaria:

“Sem levar a análise até o CRM e perguntar ao próprio lead como aconteceu sua pesquisa, podemos subestimar bastante a influência das ferramentas de IA.”

E isso fortalece nossa tese original de forma bem interessante. Nós continuamos sem afirmar que visitantes vindos de IA convertem mais, mas já podemos afirmar, com base na experiência própria da Search Lab, que IA participou da descoberta ou avaliação dos três projetos mais recentes fechados, segundo relato dos próprios clientes.

Tráfego de IA é mais qualificado?

Essa é uma hipótese interessante para B2B. Imagine alguém que começa perguntando a uma IA:

SEO faz sentido para uma empresa B2B com ciclo comercial longo?

Depois pergunta:

O que devo avaliar em uma agência?

E finalmente:

Quais empresas brasileiras trabalham com isso?

Quando chega ao site de um fornecedor, esse usuário pode ter passado por etapas de descoberta, aprendizado e comparação. Isso cria a hipótese de que parte do tráfego vindo de IA possa chegar mais preparada para a decisão. Mas ainda não podemos transformar essa hipótese em regra.

Os estudos disponíveis não mostram um comportamento único. Uma pesquisa publicada na Marketing Science, com dados de 973 sites de e-commerce e mais de 50 mil transações originadas pelo ChatGPT, encontrou conversão e receita por sessão superiores a Paid Social, mas inferiores aos demais canais tradicionais analisados.

Já um benchmark da The SEO Works, que comparou tráfego de IA com busca orgânica, encontrou diferenças até dentro do próprio B2B: empresas de serviços B2B apresentaram conversão 1,21 vez maior, enquanto empresas de produtos B2B ficaram em 0,62 vez a taxa do orgânico.

No mercado de software B2B, uma pesquisa da G2 com mais de mil compradores e decisores mostra principalmente uma mudança na jornada: 51% afirmaram iniciar suas pesquisas mais frequentemente em chatbots de IA do que no Google. Esse dado ajuda a mostrar a importância da IA na descoberta e comparação de fornecedores, mas não comprova que esse tráfego converta melhor.

Ou seja, setor, tipo de solução, intenção e estágio da jornada interferem bastante no resultado. Para uma empresa B2B, provavelmente a melhor resposta estará nos próprios dados.

Em vez de analisar apenas sessões, o ideal é acompanhar:

AI Assistant → lead → MQL → SQL → proposta → venda.

Pode acontecer de o canal gerar poucas visitas, mas oportunidades muito boas. Ou muitas visitas e poucos leads qualificados. E ainda existe um problema importante de atribuição. Alguém pode pesquisar uma empresa no ChatGPT hoje e, amanhã, procurar diretamente pelo nome da marca no Google. Nesse caso, a IA participou da jornada, mas o GA4 pode atribuir a sessão ao orgânico.

É exatamente o tipo de situação que já observamos na Search Lab: os clientes dos três projetos mais recentes fechados pela agência relataram que pesquisaram pela Search Lab no GPT antes do contato, além de outros leads que também mencionaram esse caminho durante o processo comercial.

Isso não significa que todas essas vendas devam ser atribuídas ao ChatGPT. Mostra que olhar apenas para o tráfego identificado como AI Assistant pode subestimar a influência da IA na jornada. Por isso, além do GA4, vale registrar no CRM como o lead conheceu a empresa e onde pesquisou antes de entrar em contato.

Atribuição e influência não são a mesma coisa.

Feche o ciclo entre SEO, GEO, conteúdo e vendas

Todos esses dados fazem mais sentido quando deixam de ser análises isoladas.

Podemos representar o processo assim:

Perguntas do mercado
↓
Dados de busca
↓
CRM, vendas e clientes
↓
Conteúdo e páginas
↓
Presença nas buscas e nas IAs
↓
Tráfego e comportamento
↓
Leads, oportunidades e vendas
↓
Novos aprendizados
↓
Novas perguntas

Imagine que o Search Console traga buscas relacionadas a empresas de SEO B2B com cases. Ao mesmo tempo, o comercial percebe que prospects perguntam frequentemente:

Vocês já trabalharam com empresas parecidas com a minha?

São dois sinais da mesma necessidade: prova de experiência. A empresa pode então melhorar sua página de serviço, conectar cases relevantes e explicar melhor os cenários em que já trabalhou. Depois, acompanha desempenho orgânico, presença em IA, visitas, leads e oportunidades.

Se alguns meses depois surgir uma nova objeção recorrente nas reuniões, ela volta para o início do processo.

SEO pode aprender com vendas e vendas pode aprender com SEO

O comercial conhece perguntas, objeções, concorrentes e motivos pelos quais negócios são ganhos ou perdidos. SEO consegue mostrar mudanças na demanda, novas comparações e temas que estão surgindo nas buscas.

Os dois lados tem informações que podem melhorar a estratégia. Por isso, uma empresa B2B pode criar uma rotina simples envolvendo SEO, conteúdo, marketing, comercial e Customer Success.

Em vez de discutir apenas:

quais artigos vamos publicar este mês?

a reunião pode responder:

Quais perguntas estão surgindo? Quais páginas precisam melhorar? Onde já temos presença? O que está gerando leads? Por que oportunidades estão sendo perdidas?

Esse processo aproxima o backlog de conteúdo do resultado comercial. Também ajuda a evitar um novo problema: transformar GEO em outro silo.

GEO pode funcionar como mais uma lente sobre uma jornada que já envolve SEO, conteúdo, CRO, marca e vendas.

O melhor conteúdo pode não ser o que gera mais tráfego

Essa mudança é especialmente importante no B2B.

Um conteúdo pode gerar 20 mil sessões e nenhuma oportunidade relevante. Outro pode receber 300 visitas e participar de cinco negociações importantes.

Qual foi melhor?

Se o objetivo é gerar negócio, tráfego sozinho não responde.

Um dashboard de SEO e GEO pode evoluir de:

impressões → cliques → sessões

para:

presença → sessões → leads → MQLs → SQLs → propostas → receita.

E isso muda também a principal pergunta sobre IA.

Em vez de:

Quantas vezes aparecemos no ChatGPT?

a pergunta passa a ser:

Essa nova jornada de busca está ajudando nossa empresa a entrar em mais processos de decisão?

Para líderes de marketing, sócios e diretores de empresas B2B, essa provavelmente é a métrica que realmente importa.

Empresas B2B já tem um ativo difícil de copiar

Muitas empresas B2B não conseguem milhões de visitas por mês. Mas tem algo extremamente valioso:

conhecimento sobre seus clientes.

• Vendedores conhecem perguntas que ferramentas de palavras-chave não mostram.
• Especialistas técnicos conhecem dúvidas que aparecem antes da implementação.
• Customer Success sabe onde os clientes enfrentam dificuldades depois da contratação.
• Cases registram problemas e soluções reais.

Esse conhecimento é difícil de copiar.

E pode ser justamente o que diferencia um conteúdo genérico de uma resposta realmente útil. Por isso, aparecer mais nas buscas com IA talvez comece com uma pergunta mais simples do que parece:

O que nossos melhores clientes precisaram entender antes de escolher nossa empresa?

Depois, vale checar se essas respostas estão presentes no site, nas páginas de serviço, nos cases, nos conteúdos e nas informações que circulam sobre a empresa.

As plataformas vão continuar mudando.

A forma de buscar também.

Mas empresas que entendem profundamente as perguntas de seus compradores e conseguem respondê-las de forma clara, confiável e demonstrável tendem a estar mais preparadas tanto para SEO quanto para uma jornada de busca cada vez mais mediada por inteligência artificial.