A popularização de plataformas de inteligência artificial, como ChatGPT, Bard e Bing AI, está redefinindo o modo como os usuários encontram e consomem informações. Cada vez mais, essas ferramentas desempenham um papel significativo ao indicar conteúdos e direcionar tráfego para sites.
Embora representem uma nova fronteira no marketing de conteúdo, identificar e mensurar o tráfego gerado por essas plataformas ainda é um desafio. A ausência de dados claros de referência dificulta a análise tradicional e exige uma abordagem técnica e, digamos, até criativa para não perder oportunidades valiosas.
Neste artigo, você verá alternativas para tentar mensurar esse tráfego e conseguir dados para interpretar em prol de sua estratégia de conteúdo.
Ferramentas de IA vêm, nos últimos dois anos, revolucionando o consumo de informações como assistentes virtuais que respondem às perguntas dos usuários, oferecem soluções e, em muitos casos, sugerem links para conteúdos externos, principalmente quando solicitadas as fontes das respostas dadas. Esse processo ocorre de três formas:
Com isso, o impacto das IAs vai além do tráfego direto, pois pode influenciar o usuário a perceber e buscar uma marca, produto, serviço ou solução por ter sido apresentado a ele na busca feita na plataforma.
Entre os principais desafios estão:
Com esses desafios em mente, é necessário aplicar estratégias específicas para tentar mensurar o impacto de forma um pouco mais precisa.
Os parâmetros UTM são essenciais para rastrear cliques originados de links compartilhados durante interações em plataformas de IA. Esses códigos, adicionados ao final da URL, permitem identificar a origem, o meio e a campanha do tráfego em ferramentas de análise como o Google Analytics.
Embora ferramentas de IA, como o ChatGPT, não armazenem nem reaproveitem links compartilhados, você pode usar UTMs para testar como o tráfego aparece nas suas plataformas de análise e entender o impacto de interações específicas. O exemplo abaixo, sobre landing pages, pode deixar isso um pouco mais claro.
Landing pages exclusivas podem ser usadas como uma estratégia de teste para identificar tráfego originado por interações em ferramentas de IA. Essas páginas criam um ambiente rastreável que facilita o monitoramento.
Como implementar:
Essa abordagem deve ser vista como um teste, com o objetivo de entender como o tráfego aparece no Google Analytics e obter insights sobre o comportamento do público.
O Referral Traffic, disponível no Google Analytics, ajuda a identificar visitas provenientes de sites ou plataformas externas. No caso de plataformas de IA, as informações de referência podem variar:
Como analisar:
As estratégias acima são úteis para mensurar, ainda de forma limitada, o impacto de interações em ferramentas de IA. No entanto, é fundamental ter em mente as limitações técnicas dessas plataformas, ajustando as expectativas para insights baseados em testes específicos.
Embora o cenário tenha mudado com o avanço das IAs, um princípio básico permanece o mesmo: assim como para conquistar um bom ranqueamento no Google, é fundamental combinar conteúdos de alta qualidade com técnicas de SEO bem aplicadas e dados confiáveis.
Com essas práticas, você não apenas aumenta suas chances de ser referenciado nas ferramentas de IA, mas também reforça sua autoridade e entrega valor direto ao seu público.
Produzir conteúdo de qualidade para alcançar um bom ranqueamento no Google e ser referência nas respostas de plataformas de inteligência artificial exige muito mais do que apenas técnicas. É preciso unir criatividade, análise de dados e um profundo conhecimento das ferramentas disponíveis.
O caminho para mensurar e ajustar essas estratégias ainda está em construção, o que torna o processo desafiador, mas também repleto de oportunidades para quem se adapta rapidamente.
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