A pesquisa generativa altera as regras do jogo - A pesquisa de IA (por exemplo, ChatGPT, Gemini, Perplexity) gera resultados de resposta em vez de uma lista de links, o que significa que as métricas tradicionais, como as conversões de último clique, já não captam totalmente o impacto comercial deste canal. Em artigos anteriores, mostrámos como a visibilidade na IA difere da SEO clássica - agora é altura de dar um passo em frente e mostrar como medir a eficácia dessa visibilidade no GA4 e noutras ferramentas.

Introdução

Para muitas empresas, os primeiros meses de atividade em torno da pesquisa de IA são uma surpresa: o tráfego existe, mas as vendas são poucas. Na prática, a Pesquisa de IA frequentemente auxilia uma decisão de compra mais cedo do que a fecha no GA4. Por isso, a comunicação da eficácia requer KPIs e segmentos analíticos corretamente configurados.

Neste artigo, discutimos:

• como controlar com precisão o tráfego com a Pesquisa com IA
• que KPIs são relevantes em que fases do funil
• como configurar o GA4 para compreender melhor o impacto da IA

Os relatórios standard GA4 não são suficientes

GA4 mostra fontes de tráfego, sessões e transacções. No entanto:

• A pesquisa de IA inicia frequentemente o interesse e as decisões de compra são tomadas noutro canal
• o tráfego proveniente de modelos de IA pode ser classificado como "direto" ou "de referência" sem uma designação clara
• muitas conversões relacionadas com a IA não são incluídas no relatório de atribuição tradicional

Na prática, a falta de vendas nos primeiros meses não significa que não haja impacto da IA - indica, sim, que a não analisamos as métricas relevantes.

Como identificar o tráfego da Pesquisa de IA no GA4

A chave é criar definições de tráfego de IA dedicadas. Eis os passos práticos:

1. Assegurar que as fontes de IA são corretamente rotuladas

No GA4, vale a pena configurar canais personalizados onde atribui tráfego de endereços como:

• chat.openai.com
• chatgpt.com
• openai.com
• gemini.google.com
• perplexidade.ai
• grok.com

Com isto:

• o tráfego de IA não será confundido com outros canais
• pode determinar mais facilmente o envolvimento da IA nos percursos dos utilizadores

2. Marcar eventos específicos da Ai

Criar eventos como:

gtag('event', 'ai_session_start', {source: 'AI Search'});
gtag('event', 'ai_engaged_session', {engagement_time_msec: ...});

Isto permite-lhe analisar as sessões com mais pormenor do que apenas por fonte.

3. Definir segmentos

O segmento dos "utilizadores de IA" deve incluir:

• utilizadores que tenham entrado pelo menos uma vez a partir de uma fonte de IA atribuída
• utilizadores que tiveram interações específicas com a Pesquisa de IA (por exemplo, sessões de respostas de chatbots)

Estes segmentos permitem:

• comparações do comportamento dos utilizadores da IA em relação a outros
• análise dos seus percursos de conversão

KPIs que realmente contam

No contexto da Pesquisa de IA, é útil pensar nos KPI numa perspetiva multinível:

KPI de nível 1 - visibilidade

• número de sessões com ferramentas de IA
• utilizadores únicos IA
• aumentar a quota da IA nas fontes de tráfego

Objetivo: confirmar que a marca é reconhecível e aparece nas respostas dos modelos.

KPI de nível 2 - qualidade do tráfego

• tempo médio de sessão
• visualizações por sessão
• devoluções no sítio Web

Objetivo: avaliar se os visitantes do AI Search estão interessados no conteúdo.

KPI de nível 3 - intenção de compra

Antes de as transacções ocorrerem, a intenção deve ser evidente:

• entradas nas páginas de ofertas
• adicionar ao carrinho
• processos de adjudicação em curso
• inscrição no boletim informativo / formulários de contacto

Objetivo: avaliar a disponibilidade dos utilizadores de IA para comprar.

KPIs de nível 4 - vendas e atribuição

Depois de configurar a atribuição de acordo com os modelos (por exemplo, orientada para os dados), analise:

• transacções assistidas por IA
• percursos de conversão em que a IA foi uma das etapas

Objetivo: avaliar a contribuição real da IA para as receitas.

Como configurar o GA4 passo a passo

A. Segmentos e explorações

Crie explorações como "Caminhos de conversão" onde analisa:

• utilizadores que começam com sessões de IA
• tempo para a conversão
• número de interações ao longo do percurso

B. Definições das conversões auxiliares

Não se limite a transacções, como conversões, por exemplo:

• aceder à página do produto
• CTA "contacto"
• descarregar PDF
• subscrição do boletim informativo

Isto permite extrair sinais de intenção mais cedo do que à chegada.

C. Atribuição multicanal

Comparar resultados:

• no modelo de último clique
• num modelo orientado para os dados ou de decaimento no tempo

Isto mostrará a frequência com que a IA "ajuda" nos percursos de compra.

Exemplo de evento em GA4

Segue-se um exemplo de um evento que pode adicionar para acompanhar melhor as sessões de IA:

<script async src="https://www.googletagmanager.com/gtag/js?id=G-XXXXXXX"></script>
<script>
  window.dataLayer = window.dataLayer || [];
  function gtag(){dataLayer.push(arguments);}
  gtag('js', new Date());

  // GA4 Padrão
  gtag('config', 'G-XXXXXXX');

  // Evento de sessão de IA
  gtag('event', 'ai_session_start', {
    event_category: 'AI Search',
    event_label: 'AI Session'
  });
</script>

Este evento permite a segmentação e análise subsequentes.

FAQ

É possível atribuir claramente as vendas ao ChatGPT ou a outro modelo de IA?
Não de uma forma totalmente determinística. A pesquisa de IA actua muitas vezes como um canal para iniciar ou apoiar uma decisão de compra. Por conseguinte, os modelos de atribuição, a análise do percurso e as conversões assistidas, e não apenas o último clique, são fundamentais.

Porque é que o tráfego proveniente da IA tem frequentemente uma qualidade elevada mas uma conversão direta baixa?
Porque os utilizadores utilizam a IA principalmente na fase de pesquisa, comparação e educação. Esta é a fase superior e intermédia do funil, e não o momento em que a transação é concluída.

Como é que distingue o tráfego valioso da IA dos cliques acidentais?
Analisando: o tempo de envolvimento, o número de visualizações de páginas por sessão, os retornos dos utilizadores, as transições para páginas de listagem e a utilização de motores de busca. As sessões, por si só, não são um indicador suficiente.

O GA4 é suficiente para medir a pesquisa de IA?
O GA4 é uma boa base, mas, na prática, vale a pena complementá-lo com: auditorias de respostas de modelos de IA, monitorização da visibilidade da marca nas respostas, testes de consultas e ferramentas de controlo da visibilidade da IA.

Quanto tempo é necessário para medir os dados e tirar conclusões comerciais?
O período mínimo razoável é de 3-4 meses. As conclusões mais estáveis sobre o impacto nas vendas ocorrem geralmente num horizonte de 4-6 meses.

A falta de vendas após 3 meses significa que o canal não está a funcionar?
Não. Se o número de sessões está a aumentar, a qualidade do tráfego está a melhorar e estão a ocorrer micro-conversões, o canal está a construir influência. O problema é a falta destes sinais e não a falta da transação em si.

Que microconversões são melhores para a análise de tráfego com IA?
Mais comuns: aceder a páginas de produtos e ofertas, adicionar a um carrinho de compras, iniciar um checkout, preencher um formulário, inscrever-se numa newsletter, descarregar materiais.

A pesquisa com IA pode canibalizar a SEO ou as campanhas pagas?
Pode alterar a sua quota de caminhos de conversão, mas, na maioria das vezes, funciona de forma complementar. Nos relatórios multicanais, verifica-se frequentemente que a IA inicia as visitas e a SEO ou o direct fecha-as.

Como é que se comunica o impacto da IA à direção ou ao cliente se ainda não há vendas?
Através de quatro blocos:

1. visibilidade
2. qualidade do tráfego
3. intenção
4. impacto nos percursos

Estes relatórios mostram a tendência e o potencial de negócio, e não apenas o resultado financeiro.

Vale a pena criar painéis separados para a Pesquisa de IA?
Sim. Um painel de controlo separado permite que a dinâmica do canal seja acompanhada sem o "ruído" de outras fontes e facilita a comunicação dos efeitos dentro da organização.

Como é que se verifica se as vendas offline ou B2B são apoiadas pela IA?
Através de: perguntas nos formulários ("como chegou até nós?"), análise das primeiras visitas à GA4, correlação da visibilidade na IA com o número de pedidos de informação.

As campanhas publicitárias fazem sentido com o papel crescente da pesquisa com IA?
Sim, mas o seu papel está a mudar. Muitas vezes, assumem a função de fechar a procura que anteriormente era gerada por SEO e AI Search.

Glossário

Pesquisa de IA - Um modelo de pesquisa baseado em IA em que o utilizador recebe respostas diretas geradas por modelos linguísticos (por exemplo, ChatGPT, Gemini, Perplexity) em vez da clássica lista de ligações.

GEO (Generative Engine Optimization) - Um conjunto de acções para aumentar a visibilidade da marca, do produto e do conteúdo nas respostas geradas por modelos de IA.

AEO (Otimização para motores de resposta) - Otimização dos conteúdos para sistemas que respondem aos utilizadores (motores de busca, assistentes de voz, chatbots) com o objetivo de fornecer respostas inequívocas e facilmente citáveis.

Visibilidade da IA -O nível de presença da marca, do produto ou do conteúdo nas respostas dos modelos de IA, independentemente de o utilizador clicar ou não na ligação.

Citação de IA / Citação de IA - Uma situação em que um modelo de IA invoca uma marca, um domínio ou um conteúdo como fonte de informação na sua resposta.

Pesquisa com zero cliques - Consultas em que o utilizador recebe uma resposta sem ter de ir ao sítio Web. Na Pesquisa de IA, este é o modelo de interação dominante.

Micro-conversões - Acções do utilizador que sinalizam um interesse numa oferta, mas que ainda não constituem uma venda, por exemplo, aceder a uma página de produto, inscrever-se numa newsletter, descarregar material, iniciar uma compra.

Conversões assistidas - Transacções em que um canal (por exemplo, Pesquisa de IA) apareceu no caminho do utilizador, mas não foi o último clique.

Atribuição multi-canal - Um modelo para atribuir o valor das vendas a diferentes pontos de contacto entre o utilizador e a marca (por exemplo, pesquisa de IA, SEO, publicidade, direta), em vez de atribuir a totalidade a uma única fonte.

Atribuição baseada em dados - Modelo de atribuição no GA4, que utiliza dados e algoritmos para determinar a contribuição real de canais individuais para a conversão.

Intenção do utilizador - Fase e objetivo da consulta do utilizador, por exemplo, informativa (pesquisa), comparativa, transacional. A pesquisa de IA é dominada por consultas informativas e de aconselhamento.

Percentagem de voz na IA - Quota de marca de respostas geradas por IA em comparação com os concorrentes para um conjunto específico de consultas.

Caminho de conversão - A sequência de interações do utilizador com a marca antes de o objetivo ser executado (por exemplo, IA → SEO → direto → compra).

Último clique - Um modelo de atribuição que atribui todo o valor de uma conversão à última fonte de entrada, o que, no caso da pesquisa de IA, subestima muitas vezes o seu impacto real.

Fontes

Métricas de pesquisa de IA que são realmente importantes - análise dos principais KPIs para visibilidade dos resultados generativos e do seu impacto nas conversões.

Métricas GEO: KPIs para visibilidade competitiva - descrição das métricas de visibilidade generativas que diferem das métricas clássicas de SEO.

Acompanhamento do sucesso da visão geral da IA - análise de métricas relacionadas com a presença de sínteses de IA e o seu impacto no comportamento subsequente do utilizador.

Medir o sucesso na pesquisa de IA: métricas importantes - análise de métricas como a quota de voz, a frequência de citações e a presença de instantâneos de IA.

Otimização para motores de resposta (AEO) - uma discussão enciclopédica do conceito de AEO, que está intimamente relacionado com a otimização no âmbito da Pesquisa de IA.

Google Analytics - documentação geral sobre a ferramenta analítica que utilizamos como base para medir os KPI.

Blogue Semly.ai - pesquisa de IA e materiais de visibilidade - outros artigos sobre estratégias de visibilidade em modelos de IA.

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