O Impacto da Inteligência Artificial na Pesquisa Orgânica: Resultados de um Estudo Aplicado em Search Marketing

A relação entre inteligência artificial, redação digital e posicionamento orgânico deixou de ser uma previsão distante. É hoje uma questão operacional para equipas de marketing, jornalistas, gestores de conteúdo, programadores, especialistas em dados e marcas que dependem da visibilidade nos motores de pesquisa. 

Neste contexto, José Santiago Encina Jara, antigo aluno de Luis Cordeiro, Managing Partner & CEO da BYDAS e Professor Universitário na Católica Porto Business School enquanto Industry Fellow na disciplina de Search Marketing do Mestrado em Marketing, desenvolveu uma investigação aplicada sobre o impacto da IA no trabalho de redação e publicação na internet.

Após o seu percurso no mestrado, José foi convidado pela BYDAS a desenvolver um projeto de investigação em Search Marketing, ao abrigo do protocolo de cooperação entre a BYDAS e a Católica Porto Business School e sobre a supervisão do orientador académico - Prof. Ricardo Alexandre Morais. O desafio era claro: perceber se artigos escritos por humanos teriam maior relevância orgânica do que artigos criados por IA e, em consequência, avaliar se os algoritmos de ranking dariam prioridade a conteúdos humanos, a conteúdos gerados por IA ou, mais provavelmente, a sinais de qualidade independentes da autoria.

O problema científico: a IA substitui o redator ou amplia a sua capacidade?

A questão central do estudo não era apenas saber se a IA consegue escrever. Essa pergunta já tem resposta prática: consegue produzir texto, estruturar artigos, propor títulos, gerar descrições, sugerir palavras-chave e adaptar estilos. A pergunta relevante é mais exigente: esse conteúdo tem desempenho orgânico? E, se tem, em que condições supera ou fica aquém de um texto produzido por um redator humano com método jornalístico, critério editorial e sensibilidade cultural?

O estudo parte de uma tensão que define o marketing digital contemporâneo. Por um lado, ferramentas como o ChatGPT permitem acelerar tarefas, sintetizar informação e criar versões de conteúdo em segundos. Por outro, o conteúdo publicado na internet não compete apenas pela sua existência. Compete por confiança, intenção de pesquisa, clareza, autoridade, experiência de leitura, taxa de clique, permanência, capacidade de resposta e coerência semântica. É aqui que SEO, GEO e AEO se cruzam.

SEO continua a ser a disciplina que procura melhorar a visibilidade orgânica nos motores de pesquisa. GEO, ou Generative Engine Optimization, acrescenta uma camada nova: preparar conteúdos para serem compreendidos, citados, resumidos ou recuperados por motores generativos e assistentes baseados em IA. AEO, ou Answer Engine Optimization, foca-se na resposta direta, útil e verificável, seja numa página de resultados, num excerto destacado, numa pesquisa por voz ou numa interface conversacional. A investigação da BYDAS é relevante porque antecipa esta convergência.

Odd Takes: um laboratório editorial criado pela BYDAS

Para transformar a pergunta numa experiência observável, a BYDAS criou um projeto fictício chamado Odd Takes. O conceito era simples, mas suficientemente específico para permitir análise: um blog dedicado a produtos estranhos, disruptivos, invulgares e curiosos encontrados na internet. Em vez de competir em áreas saturadas, como tecnologia genérica, moda ou estilo de vida, o projeto escolheu um nicho editorial mais delimitado, com potencial para pesquisas de cauda longa (long tail keywords).

José, com formação em Jornalismo, assumiu o papel de autor humano. Todas as semanas produziu artigos curados em formato de review, aplicando técnica jornalística, seleção de ângulos, estrutura narrativa e avaliação crítica dos produtos. Em paralelo, a BYDAS preparou um agente de IA com instruções específicas para executar a mesma tarefa: pesquisar temas, estruturar artigos, criar títulos, gerar descrições, produzir texto em formato otimizado e publicar conteúdos com regularidade.

O resultado foi um blog alimentado por duas fontes editoriais: metade dos artigos escritos por um humano e metade por IA. Esta divisão permitiu comparar sinais de desempenho orgânico sem transformar o estudo numa discussão abstrata. O foco passou a estar nos dados: impressões, cliques, CTR, posição média e comportamento das páginas nas plataformas de monitorização.

Metodologia: conteúdo, dados e entrevistas

A investigação combinou uma abordagem qualitativa e quantitativa. Do lado qualitativo, foram realizadas entrevistas a elementos da equipa da BYDAS, incluindo liderança, criação de conteúdo e desenvolvimento web. Estas entrevistas permitiram compreender como profissionais de marketing digital, programação e gestão encaram a IA no seu trabalho diário, quais as ferramentas mais usadas, que riscos identificam e que tarefas consideram mais ou menos substituíveis.

Do lado quantitativo, o estudo acompanhou o desempenho do Odd Takes em ferramentas como Google Search Console e Google Analytics. Os artigos foram publicados em inglês para potenciar alcance internacional e distribuídos por categorias como tecnologia, eletrodomésticos, artesanato e presentes. O período experimental decorreu entre o último trimestre de 2024 e janeiro de 2025, com registo nos motores de pesquisa a partir de outubro.

Para reduzir enviesamentos, os temas foram atribuídos de forma aleatória entre autor humano e autor IA. A promoção paga, quando existiu, foi direcionada para a página inicial e não para artigos específicos, o que evitou favorecer diretamente um dos perfis. O objetivo não era criar uma campanha publicitária, mas sim observar como conteúdos distintos competiam em contexto orgânico.

• Autor humano: José Santiago Encina Jara, com formação jornalística e responsabilidade editorial própria.
• Autor IA: perfil personalizado no ChatGPT, preparado para escrever artigos formais, estruturados e orientados para SEO.
• Indicadores avaliados: impressões, cliques, CTR e posição média nas páginas de resultados.
• Objeto de estudo: artigos e reviews sobre produtos invulgares publicados no Odd Takes.

Resultados: a IA aparece, o humano convence

Os resultados são particularmente interessantes porque não entregam uma vitória absoluta a nenhum dos lados. Nas consultas analisadas, o perfil de IA obteve mais impressões e mais cliques do que o perfil humano. Isto sugere que os conteúdos gerados por IA conseguiram aparecer com maior frequência em determinadas pesquisas e captar sinais iniciais de visibilidade.

No entanto, quando a análise se desloca para as páginas, o perfil humano mostra maior capacidade de conversão em clique. No cálculo combinado, ambos os perfis alcançaram o mesmo número total de clique. A diferença nas impressões foi mínima. Ou seja, a experiência não demonstra uma superioridade clara da IA em tráfego efetivo.

A diferença surge no CTR combinado. O perfil humano registou uma média de 33,88%, enquanto o perfil IA ficou em 27,49%. Como o CTR mede a relação entre impressões e cliques, este indicador sugere que os títulos, descrições ou ângulos editoriais do autor humano foram mais eficazes a transformar visualização em ação. A IA conseguiu aparecer bem; o humano conseguiu persuadir melhor.

Já a posição média nas SERP favoreceu ligeiramente a IA. O perfil IA obteve uma posição média combinada de 13,31, enquanto o perfil humano registou 15,45. Como, neste indicador, um valor mais baixo representa melhor posição, o resultado sugere que os conteúdos gerados por IA podem ter sido mais facilmente estruturados para leitura algorítmica. Ainda assim, a diferença é limitada e deve ser interpretada com prudência, devido à dimensão da amostra.

O que estes dados dizem sobre os algoritmos de ranking?

A leitura científica mais equilibrada é a seguinte: o estudo não prova que os algoritmos favoreçam sistematicamente IA ou humanos. O que mostra é mais subtil e mais útil para equipas de marketing digital. A autoria, por si só, parece menos importante do que a combinação entre estrutura, relevância, intenção de pesquisa, qualidade editorial e capacidade de gerar clique.

Um artigo criado por IA pode estar bem organizado, conter palavras-chave, responder de forma objetiva e apresentar uma estrutura previsível para os motores de pesquisa. Isso pode ajudar no rastreio, na indexação e no enquadramento semântico. Porém, um artigo humano pode encontrar um ângulo mais apelativo, escolher um título com maior curiosidade legítima, evitar repetições mecânicas e construir uma experiência de leitura mais memorável.

Em termos de SEO técnico, esta distinção é essencial. Os motores de pesquisa precisam de compreender a página: título, meta-descrição, hierarquia HTML, dados estruturados, velocidade, indexabilidade, ligações internas, intenção e consistência temática. Mas o utilizador precisa de ter motivo para clicar e continuar a ler. SEO não é apenas ser encontrado. É ser escolhido.

SEO técnico: onde a BYDAS acrescenta método

A BYDAS parte de uma visão prática: a IA deve executar tarefas analíticas e repetitivas, mas não deve substituir critério estratégico. Num projeto real, a produção de conteúdo não começa no texto. Começa na arquitetura de informação, na auditoria técnica, na análise de intenção, na escolha de oportunidades, na definição de entidades, na qualidade do código, na performance e na capacidade de medir resultados.

É aqui que o conhecimento em SEO técnico se torna determinante. Um artigo excelente pode falhar se a página não estiver indexável, se o carregamento for lento, se a estrutura de cabeçalhos for confusa, se a canonização estiver errada, se o conteúdo duplicado dispersar relevância ou se a ligação interna não ajudar os motores de pesquisa a entender a importância relativa da página.

Ao mesmo tempo, a IA pode apoiar várias tarefas técnicas: sugerir marcação semântica, rever meta-informação, identificar padrões em grandes volumes de URLs, agrupar pesquisas por intenção, propor perguntas frequentes, detetar inconsistências de conteúdo e acelerar documentação. Contudo, precisa de supervisão. Um erro produzido rapidamente continua a ser um erro. Em SEO, a velocidade sem validação pode multiplicar problemas.

GEO: otimizar para motores generativos

O conceito de GEO, ou Generative Engine Optimization, ganha importância porque a pesquisa já não se limita a uma lista de links azuis. Interfaces generativas resumem, comparam, sugerem e apresentam respostas compostas a partir de várias fontes. Neste cenário, o conteúdo precisa de ser compreensível tanto para motores tradicionais como para sistemas de linguagem que procuram entidades, relações, definições, provas e consistência.

A experiência Odd Takes ajuda a compreender este ponto. Um texto de IA pode estruturar bem a informação, mas corre o risco de parecer genérico. Um texto humano pode ser mais original, mas precisa de estrutura suficiente para ser interpretado por sistemas automáticos. A vantagem competitiva está na combinação: conteúdo com voz humana, rigor editorial e organização semântica preparada para leitura algorítmica.

Para GEO, já não basta repetir palavras-chave. É necessário construir autoridade temática. Isso implica responder a perguntas relacionadas, explicar conceitos, usar exemplos, organizar subtópicos, criar relações entre entidades e apresentar informação verificável. Um conteúdo preparado para GEO deve ser fácil de resumir sem perder o essencial. Se um assistente generativo tiver de escolher entre várias fontes, tenderá a valorizar clareza, completude, coerência e confiança.

AEO: responder melhor, não apenas aparecer melhor

AEO, ou Answer Engine Optimization, desloca o foco da página para a resposta. O objetivo é que o conteúdo seja capaz de resolver uma dúvida de forma direta, contextual e útil. Isto é decisivo em pesquisas informacionais, pesquisas por voz, perguntas em assistentes, caixas de resposta e resultados enriquecidos.

No caso do Odd Takes, muitos conteúdos tinham natureza de review. Isso favorece perguntas como: vale a pena comprar este produto? Para que serve? Quais são as vantagens? Que limitações tem? Um artigo com boa AEO antecipa estas dúvidas e responde sem obrigar o leitor a decifrar blocos extensos de texto. A estrutura editorial torna-se uma ferramenta de experiência.

A IA é útil para mapear perguntas frequentes e variações de intenção. Porém, a resposta final exige critério. Uma boa resposta não é apenas correta em termos gramaticais. Deve ser honesta, proporcional, útil e ajustada ao nível de conhecimento do leitor. É aqui que o papel do redator continua a ser estratégico: interpretar a intenção real por trás da pesquisa.

O papel do redator no futuro da publicação digital

O estudo sugere que o redator não desaparece; muda de função. Deixa de ser apenas alguém que escreve do zero e passa a atuar como editor, investigador, estratega, verificador, arquiteto de informação e curador de perspetivas. A IA pode acelerar a produção, mas o redator humano continua a ser responsável pela intenção, pela ética, pela diferenciação e pela credibilidade.

No caso de José, o seu background em Jornalismo foi relevante porque a escrita jornalística não se limita à correção formal. Envolve seleção de informação, hierarquização, sentido crítico, relação com o leitor e capacidade de transformar dados em narrativa. Estes elementos ajudam a explicar por que razão o perfil humano obteve melhor CTR combinado: havia uma componente de atração editorial que a IA, mesmo bem configurada, não replicou totalmente.

Isto não significa que a IA tenha falhado. Pelo contrário, mostrou capacidade de competir. A conclusão mais forte é precisamente essa: a IA já é suficientemente competente para entrar na corrida, mas ainda depende de direção humana para produzir valor distintivo. A questão deixou de ser «IA ou humano?» e passou a ser «que parte do processo deve ficar com cada um?».

Implicações para marcas e equipas de marketing

Para marcas que publicam regularmente, o estudo oferece uma lição prática. Produzir mais conteúdo não garante melhores resultados. Produzir com método, sim. A IA pode ajudar a escalar investigação, estrutura e variações, mas a estratégia editorial deve definir prioridades: que temas merecem investimento, que pesquisas têm valor comercial, que páginas devem ser atualizadas e que conteúdos precisam de autoridade humana.

1. Usar IA para acelerar pesquisa: recolher ideias, agrupar intenções e identificar perguntas recorrentes.
2. Manter supervisão editorial: rever factos, eliminar generalidades e reforçar argumentos próprios.
3. Aplicar SEO técnico desde a origem: garantir HTML limpo, metadados adequados, indexação correta e performance.
4. Escrever para pessoas e sistemas: combinar clareza humana com estrutura semântica para GEO e AEO.
5. Medir continuamente: comparar impressões, cliques, CTR, posição e qualidade de tráfego antes de tirar conclusões.

Esta abordagem evita dois erros comuns: rejeitar a IA por receio ou aceitá-la sem controlo. A maturidade está no meio. A IA deve ser uma ferramenta ao serviço de uma estratégia orientada por especialistas, com métricas claras, validação humana e uma visão integrada de SEO, conteúdo e tecnologia.

Limitações do estudo e valor científico

Como qualquer investigação aplicada, o estudo tem limitações. A amostra de tráfego foi reduzida, o período experimental foi relativamente curto e o nicho editorial escolhido tinha características próprias. Além disso, o desempenho de um autor humano depende das suas competências, tal como o desempenho de um agente de IA depende da qualidade do prompt, da configuração, das instruções e da revisão posterior.

Estas limitações não reduzem o valor do projeto. Pelo contrário, tornam a análise mais honesta. O estudo não tenta apresentar uma verdade universal; oferece uma experiência controlada, documentada e útil para formular novas perguntas. Estudos futuros poderão alargar o período de análise, testar outros setores, comparar diferentes modelos de IA, medir tempo de leitura, profundidade de scroll, backlinks, sinais de confiança e impacto em conversões comerciais.

O principal contributo científico está em aproximar academia e mercado. Em vez de discutir IA e SEO apenas em teoria, a BYDAS criou um ambiente real de publicação, com dados reais, conteúdos reais e limitações reais. Essa ligação entre investigação e prática é essencial num campo que muda depressa e onde muitas decisões ainda são tomadas com base em perceções, receios ou entusiasmo excessivo.

Conclusão: o futuro é híbrido, técnico e editorial

O estudo Odd Takes mostra que a IA já influencia profundamente a redação digital e a otimização orgânica. Consegue gerar estrutura, volume e sinais técnicos úteis. Pode alcançar posições competitivas e apoiar tarefas que antes consumiam tempo. Mas o desempenho humano continua relevante, sobretudo quando o objetivo é gerar clique, confiança e diferenciação.

A resposta ao desafio inicial é, por isso, equilibrada: a IA não deve ser vista apenas como ameaça nem como solução automática. Deve ser integrada num processo de trabalho que una SEO técnico, GEO, AEO, análise de dados e competência editorial. A publicação digital do futuro será híbrida: máquinas a acelerar processos, humanos a definir sentido.

Na BYDAS, esta investigação reforça uma convicção prática: o conteúdo que vence é o que combina tecnologia, estratégia e criatividade. A IA pode ajudar a chegar mais depressa, mas são o método, a validação e a visão humana que transformam páginas em resultados.

A BYDAS aplica este conhecimento em projetos de SEO técnico, GEO e AEO, combinando análise, desenvolvimento web, conteúdo e performance para marcas que querem crescer na pesquisa orgânica com método, rigor e visão de futuro.

URL para o estudo: https://repositorio.ucp.pt/entities/publication/efbbf235-079e-4527-a212-56e0c4a620c9

Orientador: Ricardo Alexandre Morais

Créditos: José Santiago Encina Jara