O ano começou no modo hard.
O ChatGPT liberou anúncios, o Google mudou o checkout de lugar e finalmente um modelo computacional chegou perto do que poderia ser algo como a consciência.
Se os últimos três anos mudaram as regras para quem trabalha com marketing e com o mercado digital, prepare seu espírito porque 2026 começou jogando pra cima as peças do tabuleiro.
Em setembro de 2025 o ChatGPT anunciou o Instant Checkout, que permite que usuários comprem produtos diretamente na conversa, sem precisar sair do ChatGPT ou visitar o site do e-commerce.
Agora o Google revidou, com força.
O Google entrou na briga do checkout na conversa
Google anunciou o Universal Commerce Protocol (UCP) na NRF 2026 e já lançou em janeiro de 2026 — basicamente, um padrão aberto que permite que agentes de IA façam o ciclo completo de compra dentro de chats como o AI Mode no Search e o Gemini: pesquisa, comparação, decisão e checkout nativo, sem o usuário precisar sair da interface do Google.
O protocolo foi desenvolvido junto com Shopify, Etsy, Walmart e Target, além de contar com o apoio de processadores de pagamentos, como Adyen, AMEX, Mastercard, Stripe e Visa.
O que isso significa na prática?
O funil de e-commerce tradicional está sendo desafiado. O usuário não navega mais por 10–20 páginas de produtos, reviews e comparações — o agente sintetiza tudo, apresenta uma oferta personalizada e finaliza a transação ali mesmo.
O Google (e antes o OpenAI com seu protocolo de 2025) está movendo o checkout para o topo do funil, onde a descoberta acontece. O site da marca vira apenas fornecedor de matéria-prima: estoque, preço, políticas, reviews. O agente é quem “conversa” com o consumidor.
Para publishers, criadores de conteúdo e qualquer um que depende de tráfego orgânico ou pago via busca, o impacto é direto e incômodo: menos impressões, menos páginas vistas, menos oportunidades de monetização via anúncios.
Zero-click searches e AI Overviews já roubavam cliques; agora o agente rouba o checkout também.
O conteúdo que antes precisava convencer humanos em 3–5 segundos de scroll agora precisa convencer uma IA com “atenção ilimitada” — que lê reviews profundos, políticas detalhadas, comparações reais, evidências de third-party, sinais de confiabilidade (frete, devoluções, comentários em outros sites como Quora, Reddit e Reclame Aqui) e ignora conversa mole de marketing (somos o melhor… a marca preferida… fotos de pessoas sorrindo…).
O paradoxo é cruel: quanto mais eficiente o agente for para o consumidor, menos superfície sobra para marcas e publishers influenciarem.
O comportamento não mente: de quem usa a IA para pesquisar produtos, só 13% se sentem confortáveis comprando via IA e apenas 10% já fizeram.
A pesquisa da Riskified revelou que os clientes estão preocupados com a segurança dos pagamentos, a privacidade e os possíveis erros em compras automatizadas por inteligência artificial. 36% dos consumidores dizem confiar na IA para influenciar suas compras, em comparação com 38% que afirmam confiar nos funcionários das lojas físicas. Alguns dos principais casos de uso para assistentes de IA como o ChatGPT são sugestões de produtos, resumo de avaliações e comparação de preços.
É o quer chamo de Decisão Influenciada pela IA
Para algumas compras de menor investimento, comprar dentro do ChatGPT é aceitável. Mas para compras de maior investimento, os clientes ainda querem visitar o site, ler avaliações e se aprofundar.
Marcas pequenas com nicho forte e reviews autênticos podem competir melhor que gigantes com conteúdo mais raso (por enquanto).
Implicações práticas para quem cria conteúdo ou faz marketing digital:
- Pare de otimizar só para humanos — comece a tratar agentes como um “primeiro consumidor” que precisa ser persuadido com dados estruturados, schema, feeds atualizados, descrições qualitativas (casos de uso, guias, tabelas, comparações reais), UGC fresco e políticas claras.
- Métricas mudam — esqueça pageviews; foque em clareza na oferta, usabilidade para agentes (tabelas escaneáveis, FAQs claras), sinais de confiança e popularidade da marca / produto.
- Avalie seu nível de maturidade — se o site é rastreável mas o conteúdo é raso (nível básico), há risco. O mínimo aceitável hoje é estar preparado (dados estruturados + feeds completos). O melhor nível de maturidade (conteúdo rico em evidências + atualização contínua) é onde você influencia as recomendações de forma consistente.
Não se trata do fim do conteúdo de qualidade — é o oposto. Quanto mais eficiente o agente for para o consumidor, mais ele valoriza matéria-prima sólida: opiniões reais, fatos comprovados, comparações honestas e provas sociais.
Quem fornece isso de forma legível para máquina e confiável para humanos sai na frente. A newsletter volta justamente para falar dessas mudanças reais no comportamento: as pessoas querem que a IA navegue e decida por elas, e o checkout agora acontece dentro da conversa.
Não é o fim do mundo — é o fim da fase em que bastava rankear bem. O agente não substitui sites de comparação; ele os resume. Quem fornece o melhor “material bruto” (conteúdo legível por bots + prova social real) ganha. Vamos alimentar bem esses agentes, em vez de esperar que o tráfego volte sozinho.
A oportunidade de Engenharia de Conteúdo
A Engenharia de Conteúdo pode ser usada para construir conteúdo mais eficaz:
- Enriqueça as descrições dos produtos com feedback qualitativo detalhado sobre os produtos, informações sobre recursos, dicas e exemplos de uso.
- Mantenha o conteúdo atualizado — dado o valor que os modelos de negócios atribuem ao conteúdo atualizado, os sistemas de conteúdo podem manter as informações atualizadas no nível do produto ou da categoria.
- Prepare conteúdo para múltiplas plataformas – tanto para feeds de comércio eletrônico quanto para veiculação na web.
Se a sua empresa precisa de ajuda para isso, fale conosco na Web Estratégica. Somos líderes em conteúdo para e-commerce e varejo no Brasil.
O Universal Commerce Protocol por enquanto precisa ser ativado no Merchant Center do Google, mas após uma breve fase de testes e adaptações, acabará se tornando padrão, com integração direta com as plataformas de e-commerce, como Shopify, Vtex, Adobe Commerce, Nuvemshop, Loja Integrada e por aí vai.
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O ChatGPT anunciou que exibirá anúncios
Já era esperado, mas essa mudança altera as regras do jogo de mídia online.
A OpenAI anunciou recentemente que o ChatGPT vai começar a exibir anúncios — mas só na versão gratuita e no novo plano mais acessível, o ChatGPT Go. Os testes já estão rolando nos EUA nas próximas semanas, e o plano Go (US$ 8 por mês, ou cerca de R$ 40 no Brasil) agora está disponível globalmente, incluindo aqui.
O que muda na prática? Os anúncios aparecem na parte inferior das respostas, identificados como “patrocinados” e relacionados ao tema da conversa — por exemplo, se você está planejando uma viagem, pode surgir uma sugestão de hotel ou pacote.
Eles não interferem nas respostas da IA (a OpenAI garante que os anúncios não influenciam o que o ChatGPT diz), e os usuários podem desativar a personalização baseada em conversas, mantendo os anúncios visíveis mas sem usar dados do chat para targeting. Conversas continuam privadas, sem venda de dados para anunciantes, e não há anúncios em temas sensíveis como saúde, política ou para menores de idade (estimados pela IA).
Por trás disso, a OpenAI busca equilibrar suas contas e diminuir a queima de caixa, ou melhor, o incêndio descontrolado de caixa.
Com 800 milhões de usuários semanais e custos altíssimos de infraestrutura, a empresa precisa de receita além das assinaturas pagas, que geram cerca de USD 1.5 Bi ao mês. A empresa pode queimar todo o caixa nos próximos 2 anos, então precisa urgente de mais receita ou de novos investimentos.
Anúncios contextuais em conversas são uma forma de monetizar o tráfego massivo sem cobrar todo mundo. A OpenAI já começou a prospectar anunciantes nos EUA, com modelo inicial baseado em CPM (custo por mil impressões) e preços altos (por volta de US$ 60), atraindo marcas que querem ser pioneiras nesse canal. Aliás, é 2026 e estamos falando em CPM… 😭
O comportamento mostra o estágio: muita gente usa IA gratuita para tudo, de pesquisa a planejamento de compras, mas a maioria ainda resiste a pagar. Marcas menores ou nichadas podem ganhar visibilidade orgânica forte (via respostas não patrocinadas), e os anúncios pagos viram um complemento — especialmente em categorias como varejo, viagens e produtos de consideração média, onde o contexto da conversa ajuda na relevância.
O que isso sugere para quem trabalha com marketing e conteúdo?
Algumas reflexões práticas:
- Invista em otimização para IA conversacional (GEO) — conteúdo que responde bem a perguntas reais, com evidências claras e estrutura legível por bots, ganha mais exposição orgânica — que influencia até os anúncios pagos.
- Monitore o surgimento de novos formatos — anúncios em chats não são display tradicional; eles competem com a atenção da IA e precisam ser úteis, não intrusivos, para não irritar o usuário.
- Pense em privacidade e confiança como diferencial — quanto mais as pessoas optarem por desativar personalização ou migrarem para planos sem ads, mais valor terão experiências “limpas”.
- O funil muda de novo — a descoberta de produtos agora acontece dentro da conversa, antes mesmo de sair do chat. Marcas que alimentam bem as respostas orgânicas (conteúdo detalhado, reviews reais, dados estruturados, casos de uso) saem na frente, com ou sem anúncios pagos.
O que era “gratuito e puro” vira mais um canal de mídia, com a promessa de anúncios contextualizados. As pessoas continuam querendo respostas rápidas e úteis — e agora, com um anúncio no final. Cabe a marcas e criadores se adaptarem para aparecer onde a atenção estiver.
O Google fatura cerca de USD 30 Bi por mês com anúncios (Buscas + Youtube). No terceiro trimestre de 2025 o lucro da Alphabet chegou a USD 35 Bi.
- Alphabet (Google) — Continua sendo líder em publicidade de busca, com 348 Bi de receita em 2024, e prováveis mais de USD 400 Bi em 2025.
- Meta — Continua a dominar as redes sociais, com Instagram e Facebook capturando 60% dos gastos com anúncios sociais em 2025. Sua receita com publicidade chega USD 142 bilhões.
- Amazon Ads — líder de Retail Media (nos EUA) e em rápido crescimento, com anúncios alimentados por dados de compras proprietários e inventário expandido no Prime Video e Twitch. É o terceiro maior canal de mídia no mercado americano.
É um pedaço do bolo do mídia que Sam Altman precisa para conseguir manter a OpenAI viva e crescendo.
Eu apostaria que anúncios em IA podem alcançar o mercado de Retail Media em menos de 2 anos. Saberemos ao final de 2027.
IA Ads será em pouco tempo o quarto, eventualmente o terceiro, maior canal de mídia digital.
Assim que estiver disponível para todos os anunciantes, veremos uma migração enorme de anunciantes cansados dos cliques caríssimos do Google Ads e da segmentação limitada do Meta Ads migrando suas verbas para o ChatGPT Ads.
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Essa descoberta científica que pode mudar a forma como a IA tenta imitar o cérebro
Pesquisadores do MIT (liderados pelo Dr. Earl Miller) desenvolveram um modelo computacional biologicamente realista do circuito corticostriatal — a conexão entre o córtex (percepção, planejamento, memória) e o estriado (seleção de ações e aprendizado por feedback).
Diferente dos modelos de IA generativa atuais, esse não é treinado em dados neurais reais nem usa aprendizado estatístico massivo: ele segue regras biológicas conhecidas, expressas em equações matemáticas que simulam atividade elétrica e química dos neurônios. O comportamento emerge naturalmente da estrutura, sem “treinamento” prévio.
Eles aplicaram o modelo a um conjunto de dados de 2014: macacos rhesus faziam uma tarefa de categorização visual (agrupar padrões de pontos em duas categorias), com atividade cerebral registrada durante o aprendizado (estudo publicado na Neuron).
O modelo previu uma atividade peculiar — e, ao voltar aos dados originais, os pesquisadores encontraram o mesmo padrão escondido: um novo tipo de neurônio, chamado incongruent neurons (ou neurônios incongruentes, ICNs).
Esses neurônios sinalizam consistentemente a resposta errada na tarefa. O mais intrigante: eles não desaparecem com o aprendizado; ao contrário, ficam mais fortes à medida que o animal (ou o modelo) melhora o desempenho. Eles “empurram” ocasionalmente para decisões incorretas, mas isso não é um defeito — é uma vantagem. Mantêm opções alternativas ativas, permitindo que o cérebro fique flexível diante de mudanças de regras ou contexto. É como ter um “plano B” neural sempre pronto: se o caminho habitual falhar, há reserva para explorar alternativas sem rigidez.
O achado foi publicado na Nature Communications (dezembro 2025) e destacado no Big Think em janeiro de 2026. Miller descreveu como “de cair o queixo”: o modelo não só replicou o cérebro real, gerando ondas cerebrais sincronizadas que mudam com o aprendizado, como descobriu algo que ninguém havia notado em uma década de análise dos mesmos dados. “A maioria das vezes, você só encontra o que já está procurando. Se algo é contraintuitivo, é fácil passar batido.”
Isso reforça uma diferença fundamental entre IA generativa atual e o funcionamento real do cérebro. Modelos como GPTs e LLMs são mecanismos estatísticos: preveem o próximo token com base em padrões massivos de dados, sem entender causalidade, flexibilidade biológica ou “razão” de verdade. Eles imitam outputs humanos, mas não replicam a dinâmica neural subjacente — não têm neurônios incongruentes mantendo opções vivas, nem emergem de regras biológicas reais. São poderosos para padrões, mas frágeis em cenários novos ou ambíguos.
Por outro lado, essa descoberta abre portas incríveis para o futuro. Modelos como o Neuroblox podem simular circuitos cerebrais complexos, testar hipóteses sem experimentos caros em animais, acelerar o desenvolvimento de medicamentos para distúrbios como Parkinson, esquizofrenia ou dificuldades de aprendizado (testando efeitos em circuitos simulados antes de trials reais) e ajudar a entender como surge a cognição flexível. É um passo rumo a simulações que realmente “pensam” como cérebros, não só como estatísticas.
Implicações práticas para quem lida com comportamento e marketing:
Enquanto a IA generativa continua dominando buscas, recomendações e criação de conteúdo, o verdadeiro avanço em compreensão humana virá de modelos biológicos inspirados. Isso pode impactar produtos de IA no futuro — imagine assistentes que mantenham “opções incongruentes” para evitar viés de confirmação ou rigidez em sugestões de compra.
Por enquanto, o comportamento do consumidor ainda revela mais sobre preferências reais do que qualquer prompt. Mas esses neurônios “errados” que salvam o dia lembram: flexibilidade cognitiva é o que nos diferencia, e talvez deva ser o que buscamos em ferramentas que nos ajudam a decidir.
A newsletter volta para conectar esses pontos: o que a ciência revela sobre o cérebro real pode inspirar (e limitar) o que a IA consegue fazer. As pessoas compram não só por padrões estatísticos, mas por flexibilidade, contexto e opções guardadas. Vamos ficar de olho nisso.
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A “Bolha da IA” pode não estourar!
Ao longo de cinco meses — de março a agosto de 2025 — o número de chamadas à API do Gemini cresceu de 35 bilhões para 85 bilhões, representando um aumento de 143%.
A empresa atribui esse aumento ao lançamento do modelo Gemini 2.5 e às suas melhorias de qualidade, que levaram a uma mudança notável nas preferências dos desenvolvedores em direção às soluções do Google.
A economia dos modelos também mudou. As versões anteriores do Gemini 1.0 e 1.5 operavam com margens negativas e eram usadas como motores de crescimento não lucrativos. O Gemini 2.0 apenas ocasionalmente atingia o ponto de equilíbrio, enquanto o Gemini 2.5 apresentou, pela primeira vez, margens positivas consistentes, competindo com base na qualidade em vez do preço. Esses cálculos ainda não consideram as despesas com pesquisa e desenvolvimento, mas a trajetória geral aponta para a formação de um modelo de negócios viável.
No âmbito do software empresarial, o panorama é menos claro. A adoção do Gemini Enterprise atingiu aproximadamente 8 milhões de licenças, embora o uso diário ativo e a satisfação variem.
De acordo com a KPMG, 83% dos clientes relatam estar satisfeitos com o produto, enquanto os parceiros de consultoria apontam um padrão “meio a meio”. Isso sugere que a solução funciona bem em cenários específicos (como pesquisa aprofundada e geração de documentos), mas fica aquém das expectativas em tarefas mais especializadas e na criação de agentes de IA personalizados.
O Google espera que os investimentos ainda se paguem por meio do efeito flywheel (investimentos co-relacionados): os custos das APIs estimulam o crescimento de serviços complementares em nuvem, como armazenamento de dados, bancos de dados e computação.
Mesmo com margens reduzidas nos próprios modelos, a receita adicional da nuvem começa a justificar o investimento.
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2025 foi recorde na firma!
Batemos o recorde de contratos assinados no ano na Web Estratégica (consultoria de Conteúdo, SEO e GEO fundada por mim).
Foi um ano de incorporação da IA dentro do nosso Search Performance Framework. Esse ano completamos 15 anos, prontos para continuar guiando nossos clientes a faturar mais. Enquanto o mercado fica falando, a gente executa.
Somos a melhor empresa de conteúdo do Brasil, atendendo dezenas de grandes marcas nacionais e internacionais, sempre priorizando qualidade impecável e resultados financeiros: nossos conteúdos geram audiência com custo até 4x menor, diminuem CAC, aumentam ROI e dão escala de audiência.
Em 2025 a primeiro edição do evento Content Experience, ocupando o vácuo no mercado que demanda eventos técnicos, sem jabá e com curadoria premium.
O Content Experience 2026 será o melhor evento de conteúdo do Brasil. Para receber em primeira mão os detalhes do evento, inscreva-se aqui:
Também acabamos de trazer dois novos sócios para o negócio: a Daniela Ferreira e o Marcos Lucas. Eles estõo conosco há muito anos, e agora fazem parte do quadro societário. Saiu até no Mundo do Marketing!
https://contentexperience.com.br
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Quanto vale um conselho?
Em 2025 vi uma das empresas da qual sou Advisor saltar de 5 para 18 milhões de faturamento.
A Himmel Corp atingiu R$ 18 Milhões em faturamento com a proposta de eficiência publicitária, se tornando líder de Retail Media no Mercado Livre, Shopee e Amazon.
Outra empresa na qual também sou Conselheiro atingiu R$ 1 milhão de faturamento recorrente mensal, com margem de lucro de mais de 30%.
O interessante é que em ambos os casos em menos de 2 meses meu custo se pagou.
Daí pra frente fiquei “de graça” só com a receita extra gerada através das mudanças implementadas com o aconselhamento. Como essa receita é incremental (acumula mês a mês), o ROI é insano, chegando a mais de R$ 1 Milhão no ano em ambos os casos.
Veja o que o Lucas Schwichtemberg, fundador da Himmel, disse sobre o meu trabalho como Advisor:
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Um número para não esquecer:
Um aumento de 12,5% no ticket médio de contratos mensais representou um crescimento acumulado de 72% na receita dentro do ano de 2025.
Isso significa que o lucro extra gerado por esses contratos foi 72% superior dentro do ano.
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Frase desta edição:
“Continue focando nas pessoas.”
— Danny Sullivan, Diretor de Busca do Google
