Por que as equipes de SEO precisam perguntar ‘devemos usar IA?’ e não apenas ‘podemos?’

Atualmente, é difícil encontrar uma conversa sobre marketing que não inclua duas letras: IA.

SEOs, estrategistas e líderes de marketing em todo lugar estão fazendo a mesma pergunta de formas diferentes:

• Como podemos usar IA para reduzir mão de obra, agilizar o trabalho, acelerar processos e aumentar a eficiência?

Esse raciocínio faz sentido. Se você gerencia um negócio, não pode ignorar uma ferramenta que transforma horas de trabalho árduo em minutos. Seria imprudente tentar.

Porém, estamos gastando tempo demais perguntando “a IA pode fazer isso?” e não o suficiente questionando “a IA deve fazer isso?”

Uma vez que a empolgação inicial se dissipa, algumas perguntas incômodas surgem.

• Se cada título, meta descrição, página de destino e post de blog vierem da IA, de onde vem a diferenciação?
• Se cada e-mail de prospecção, proposta e relatório for gerado por máquinas, o que acontece com a confiança?
• Se agentes de IA começarem a conversar com outros agentes de IA em nosso nome, o que acontece com o julgamento, a criatividade e o lado humano dos negócios?

Isso não é um movimento anti-IA. Eu uso IA. Minha equipe usa IA. Você provavelmente também utiliza.

O foco aqui é usar a IA de forma eficaz, intencional, e não automatizar tanto que você acabe eliminando o que te torna valioso.

O que ‘automatizar demais’ significa em SEO

A parte escorregadia da automação? Raramente começa com grandes decisões. Começa com pequenas que parecem inofensivas.

Primeiro, você automatiza a administração chata. Depois, a escrita repetitiva. Em seguida, a análise. Depois, a comunicação com clientes. E, silenciosamente, a tomada de decisões.

No SEO, “demais” muitas vezes se parece com isto:

• Títulos e descrições gerados em larga escala, com pouca ou nenhuma revisão.
• Briefings de conteúdo criados por IA a partir de resumos de SERP, passando diretamente para um redator de IA para elaboração.
• Alterações na página aplicadas em templates porque “o modelo recomendou”.
• Prospecção de link escrita por IA, enviada em grande volume e ignorada em grande volume.
• Relatórios que são tecnicamente precisos, mas desconectados do que o negócio realmente se importa.

Se isso soa duro, é porque acontece rapidamente.

A promessa é sempre “vamos economizar tempo”. O que geralmente acontece é que você economiza tempo e perde outra coisa. Na maioria das vezes, você perde a sensação de que seu marketing tem um cérebro por trás.

O problema da similaridade: se todos usam as mesmas ferramentas, quem ganha?

Essa é a pergunta que continuo voltando.

Se todos usam IA para criar tudo, a web se enche de conteúdo que parece e soa igual. Pode estar polido. Pode até ser tecnicamente “bom”. Mas se torna intercambiável.

Isso cria dois problemas:

• Os usuários ficam entediados. Eles leem uma página, depois outra, e é o mesmo conselho disfarçado com palavras ligeiramente diferentes. Você pode ganhar um clique, mas terá dificuldades para construir um relacionamento.
• Motores de busca e modelos de linguagem ainda precisam de maneiras de diferenciá-lo. Quando o conteúdo converge, os verdadeiros diferenciadores se tornam coisas como:
  • Reconhecimento de marca.
  • Dados originais ou experiências em primeira mão.
  • Clara expertise e responsabilidade.
  • Sinais de que outras pessoas confiam em você.
  • Angulações e opiniões distintas.

A ironia?

Uma automação pesada muitas vezes elimina essas coisas. Produz conteúdo “adequado” rapidamente, mas também gera conteúdo que poderia ter vindo de qualquer um.

Se seu objetivo é autoridade, ser indistinguível não é neutro. É uma responsabilidade.

Quando a IA começa a citar IA, a realidade fica embaçada

É aqui que as coisas começam a ficar estranhas.

Já estamos entrando em um mundo onde ferramentas de IA resumem conteúdo, outras ferramentas re-sumem esses resumos, e alguém publica o resultado como se fosse uma nova visão. Isso se torna um ciclo.

Se você já pediu a uma ferramenta para escrever um post de blog e sentiu que era familiar, mas difícil de identificar, é geralmente por isso. Não está criando conhecimento do zero. Está remixando padrões.

Agora imagine isso acontecendo em grande escala. Motores de busca rastreiam páginas. Modelos as resumem. Empresas publicam novas páginas baseadas nesses resumos. Agentes usam essas páginas para responder perguntas. Repete.

Remova os humanos do loop por tempo demais e você arrisca um internet que parece estar conversando consigo mesma. Muitas palavras. Pouca substância.

Do ponto de vista de SEO, isso é um problema sério. Quando a web se inunda com informações similares, o valor se desloca de “quem escreveu a explicação mais interessante” para “quem tem algo real a acrescentar”.

É por isso que continuo voltando ao mesmo ponto. A pergunta não é “a IA pode fazer isso?” É “devemos usar IA aqui, ou um humano deve ser responsável por isso?”