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  • CPM lucrativo: como calcular o custo real de uma resposta útil da IA

    CPM lucrativo: como calcular o custo real de uma resposta útil da IA

    Olá, colegas afiliados! Meu nome é Timur, sou responsável pelo marketplace na Cloud.ru. Fornecemos uma plataforma para serviços de IA que se integram à infraestrutura de nuvem dos clientes. Minha tarefa é garantir a transparência dos preços. Atualmente, muitos avaliam a IA pelo custo dos tokens, mas isso está fundamentalmente errado. O cliente não paga por tokens, mas por um resultado específico. Neste artigo, analisaremos como calcular corretamente a economia unitária de um <a href="/pt/blog/avatar-de-ia-como-dar-um-rosto-a-um-assistente-de-voz-e-evitar-armadilhas/" title="Postagem em massa de vídeos: 4 estratégias para repetir tarefas por agentes de IA“>agente de IA, com base nos dados da Cloud.ru, e determinaremos o custo real de uma resposta útil para entender qual CPM é lucrativo.

    “O fornecedor no marketplace deve definir um preço para seu agente, o cliente deve entendê-lo, e a plataforma deve garantir que os preços na vitrine possam ser comparados entre si. Enquanto as três partes medirem o custo por tokens, nada disso funcionará.”

    Os materiais anteriores foram dedicados ao OpenClaw: como implantar um agente sem vazamento de dados e por que uma nova versão é um serviço separado. Hoje, falaremos sobre dinheiro.

    Avaliação de custos de serviços de IA: foco na economia unitária

    Unidade de medida: resposta útil, não tokens

    Token é uma métrica ruim. O cliente não compra tokens, mas a solução para seu problema. “Diálogo fechado” também é enganoso. A Intercom, por exemplo, distingue dois tipos de soluções: confirmadas (o cliente disse “obrigado”) e presumidas (o cliente simplesmente saiu).

    Ambas são pagas, mas há uma nuance: se o cliente retornar com a mesma pergunta, a solução é anulada. Exemplo da Lorikeet (195 casos, 38 fornecedores): dos 4200 diálogos fechados por IA, 900 foram fechados com um link para um artigo da base de conhecimento. Sem eles, a proporção de resolvidos cai de 70% para 55%.

    A diferença entre “fechado” e “resolvido” é enorme. Portanto, nossa unidade de medida é a resposta útil. Este é um diálogo fechado por IA sem intervenção humana, onde o cliente não retornou com a mesma pergunta dentro de 72 horas e não deixou uma avaliação negativa. Tudo o que não passou por esses filtros entra no numerador dos custos, mas não no denominador das respostas úteis. Tentativas malsucedidas são pagas pelas bem-sucedidas. Este é o ponto chave.

    Caso modelo: suporte a uma loja online

    Para os cálculos, usaremos um cenário típico: suporte a uma loja online. Este é um caso em massa com um grande volume de dados públicos. A loja recebe 40.000 solicitações por mês. 90% delas (36.000 diálogos) são roteadas para o agente de IA.

    Os diálogos fechados pelo agente sem operador, que chamamos de fechamentos automáticos, são a métrica que os fornecedores mostram. A estrutura do agente: RAG (pesquisa na base de conhecimento + geração de resposta) mais a ferramenta “status do pedido”. Para cada diálogo, há três chamadas LLM:

    1. Compreender a solicitação e escolher a rota.
    2. Responder com base nos fragmentos encontrados.
    3. Recorrer à ferramenta ou compilar um resumo para o operador.

    Em média, são 12.000 tokens de entrada (prompt do sistema, fragmentos, histórico) e 800 de saída. As consultas à base de conhecimento são duas por diálogo. Um modelo de filtro verifica a réplica do cliente e a resposta do agente (1000 tokens para cada uma das três chamadas). Adicionamos mais 15% de tokens para gerações repetidas.

    Infraestrutura e custos

    Utilizamos os serviços Cloud.ru:

    • Base de conhecimento: Evolution Managed RAG.
    • Agente: Evolution AI Agents.
    • Logs: Evolution Managed PostgreSQL.

    Custo de um operador de suporte em Moscou: 125.000 rub./mês (85.300 rub. salário segundo hh.ru para 2025 + contribuições e despesas gerais). Com 40 tickets por dia, um ticket custa 149 rub. Um minuto de operador – 15,5 rub. (125.000 rub. / 80% de 10.080 minutos). Para chat no varejo (60 atendimentos/dia), o custo do ticket é de 99 rub.

    Suposições para os cálculos

    Principais suposições:

    • Proporção de fechamentos automáticos: mediana de casos públicos – 70%. Ozon: 27% (2020) -> 62% (2022). Tomamos o meio – 50%.
    • Diálogos que não passaram no filtro: o cliente retornou em 72 horas ou deu uma avaliação negativa. Suposição: 6% (no exemplo Lorikeet, 21% dos diálogos fechados eram links).
    • Preço de tal diálogo: 150 rub. de compensação + 3 minutos de operador (200 rub.).
    • Tempo do operador para escalonamento: 1,5 minutos além do ticket normal.
    • Verificação manual: 3% de todos os diálogos por 3 minutos.
    • Base de conhecimento, prompts: 0,5 FTE de especialista (otimista).
    • Amortização: 50.000 rub./mês (para um integrador com CRM – até 1,5 milhões de rub.).

    Preços de modelos e infraestrutura (Cloud.ru, outubro de 2026)

    Tarifas Evolution Foundation Models (com IVA 22%, por 1 milhão de tokens):

    • HiveTraceGuard-Pro (filtro): entrada 25 rub., saída 125 rub.
    • Qwen3-30B-A3B: entrada 10 rub., saída 50 rub.
    • GigaChat-3-Pro: entrada 25 rub., saída 125 rub.
    • Claude Haiku 4.5: entrada 100 rub., saída 500 rub.
    • Claude Sonnet 4.6: entrada 360 rub., saída 2250 rub.

    Diferença entre o modelo barato e o caro: 36x na entrada, 45x na saída. Infraestrutura (Evolution, setembro de 2026, 730 horas/mês):

    • 4 vCPU + 8 GB RAM: 1,5616 rub./vCPU-hora, 0,3904 rub./GB-hora.
    • Evolution Managed RAG (2 GB, 72.000 requisições): 1,3664 rub./GB-hora, 0,0976 rub./1000 requisições.
    • Evolution Managed PostgreSQL (2 vCPU, 4 GB RAM, 100 GB SSD): 1,49145 rub./vCPU-hora, 0,4026 rub./GB-hora, 0,016836 rub./GB-hora.

    Total da infraestrutura: 13.420 rub./mês. Esta é a linha mais barata no cálculo.

    Cálculo do custo de uma resposta útil

    Preço de um diálogo

    Primeiro, calculamos o custo de um diálogo em diferentes modelos:

    • Qwen3-30B-A3B: 0,43 rub.
    • GigaChat-3-Pro: 1,32 rub.
    • Claude Haiku 4.5: 3,76 rub.
    • Claude Sonnet 4.6: 10,99 rub.

    Uma diferença de 25 vezes! Se parássemos por aqui, a escolha do modelo seria crítica.

    CPM выгодный: как считать реальную стоимость полезного ответа ИИ — illustration 2

    Preço de uma resposta útil

    De 36.000 diálogos, com 50% de fechamentos automáticos, 18.000 foram fechados. Destes, 6% foram erros. Restam 16.920 respostas úteis. Cada resposta útil não inclui apenas tokens, mas também:

    • Tokens de tentativas falhas.
    • Minutos de operadores em escalonamento.
    • Custo de erros.
    • Verificação.
    • Base de conhecimento.
    • Implementação.

    A diferença de 25 vezes nos tokens se transforma em 1,4 vezes por resposta útil: de 51 rub. a 73 rub. O modelo caro (Claude Sonnet 4.6), que é 25 vezes mais caro em tokens, acaba sendo apenas 40% mais caro em termos de preço por resultado. Por quê? Porque todos os outros custos são os mesmos para todos os modelos.

    Estrutura de preços: GigaChat-3-Pro (53 rub.)

    Para GigaChat-3-Pro (53 rub. por resposta útil):

    • Escalonamentos e respostas errôneas: 71% do custo. Esses custos geralmente não são considerados como “despesas de IA”, mas estão incluídos nos salários de suporte ou compensações.
    • Tokens: 2,8 rub. (5%). Esta é a única linha que todos comparam.
    • Infraestrutura em nuvem: 0,80 rub.

    No Claude Sonnet 4.6, os tokens já representam 32% do preço. Aqui, faz sentido economizar em tokens. Como?

    1. Redução de contexto: reduzir 12.000 tokens de entrada para 6.000. A resposta útil no Sonnet fica mais barata de 73 para 65 rub.
    2. Cache: a leitura do cache é 10 vezes mais barata. Se metade do contexto for um prompt do sistema, o preço cai para 66 rub.

    No Qwen, essas técnicas economizam centavos.

    Principais alavancas de economia

    1. Taxa de fechamentos automáticos

    A transição de um piloto (35-50% de fechamentos automáticos) para um ambiente de produção (65%) economiza 15-19 rub. Dez pontos percentuais de fechamentos automáticos equivalem à transição para um modelo mais barato (no Sonnet, o aumento de 50% para 60% economiza 14 rub., a substituição do Sonnet pelo Haiku – 15 rub.). Mas o primeiro funciona em qualquer modelo, o segundo – uma vez.

    2. Taxa de erros

    A taxa de diálogos fechados que não passaram no filtro é pouco medida, mas é crítica.

    Taxa de não aprovados no filtro Preço da resposta útil Custos (rub./mês)
    6% X Y
    3% X – 8 rub. Y – Z

    A redução de erros de 6% para 3% economiza 8 rub. em cada resposta útil. A transição do GigaChat-3-Pro para o Qwen3-30B-A3B economiza apenas 2 rub. 15% de erros podem custar mais da metade do salário de um operador, se considerarmos resolvido cada diálogo em que o cliente ficou em silêncio.

    3. Qualidade do escalonamento

    Eu considerei 1,5 minutos de operador para escalonamento (leitura do resumo, continuação). Isso funciona com uma transferência “quente”: o agente transfere para o operador um histórico resumido, número do pedido e lista de ações. Em uma transferência “fria” (o operador lê todo o diálogo, onde o bot respondeu incorretamente três vezes), 1,5 minutos se transformam em 3 ou 6.

    Com 3 minutos, uma resposta útil no GigaChat-3-Pro fica mais cara, de 53 para 77 rublos, e com 6 minutos, para 127 rublos. Isso já é mais caro que um operador regional. Se o agente identifica o cliente e pré-preenche o ticket, o operador economiza um ou dois minutos, e essa linha fica no vermelho.

    “A qualidade da transmissão acaba sendo um item de orçamento separado com a maior variação em todo o modelo, e deve ser medida: o tempo médio de processamento de tickets escalados deve ser contado separadamente dos normais.”

    Lutar pela precisão = queimar tokens? Se para reduzir erros de 6% para 3% os tokens por diálogo aumentam 1,6 vezes, no GigaChat-3-Pro a resposta útil ainda fica mais barata, de 53 para 46 rublos. No Sonnet, tokens extras são mais caros do que a precisão ganha, é melhor melhorar a base de conhecimento lá.

    Conclusões: o que considerar um CPM lucrativo

    Conclusão prática: no circuito de trabalho de suporte, o mais caro não são os tokens, mas o denominador. Tudo o que aumenta a proporção de respostas úteis (qualidade da base de conhecimento, roteamento correto, conjuntos de teste) se paga mais rápido do que qualquer negociação pelo preço de um milhão de tokens.

    Modelos caros (por exemplo, Sonnet) se pagam se trouxerem 10 pontos de fechamentos automáticos e 2 pontos de precisão em comparação com os mais baratos. Se a diferença em seu conjunto de teste for menor, você está pagando a mais. Se for maior, você está economizando tokens desnecessariamente.

    Comparação com um humano: duas ressalvas

    1. Preço do ticket: a 149 rublos por ticket, mesmo um piloto com 35% de fechamentos automáticos no Sonnet (110 rublos por resposta útil) parece lucrativo. Paridade com o operador – com 20-27% de fechamentos automáticos. Mas se o operador fecha 60 tickets por dia (99 rublos/ticket), o mesmo piloto no Sonnet (110 rublos) já é mais caro. Um operador regional/terceirizado (64 rublos/ticket) muda o cenário: GigaChat-3-Pro (42 rublos) é mais barato, Sonnet (62 rublos) – paridade. A questão “se pagará” depende do custo do seu ticket e da proporção de fechamentos automáticos.

    2. Volume: custos fixos (base de conhecimento, implementação, infraestrutura) – 163.000 rublos/mês. Para 36.000 diálogos. Para 6.000 diálogos, uma resposta útil no GigaChat-3-Pro – 101 rublos, para 3.000 – 159 rublos (mais caro que o operador). Abaixo de 3.500 diálogos por mês, o agente não se paga. Se os custos fixos forem maiores (um salário integral para a base de conhecimento – 200.000 rublos/mês, implementação – 1,5 milhão de rublos), o limite de lucratividade muda para 7.000 diálogos por mês. A proporção de tokens cai para 4%: quanto mais realistas forem os outros custos, menos significativo parece o preço por milhão de tokens.

    O que não foi considerado no modelo (em ambos os sentidos)

    • Contra o agente: licença do sistema de tickets ou plataforma de chat.
    • A favor do agente: rotatividade de pessoal (até 50% ao ano), custos de recrutamento e treinamento, trabalho lento de novatos, escalabilidade para vendas, pagamento de turnos noturnos/fins de semana. Essas coisas são difíceis de calcular sem dados específicos, mas é por elas que as empresas muitas vezes estão dispostas a pagar, mesmo que a economia unitária diária mostre paridade.

Perguntas frequentes

O que é uma “resposta útil” no contexto de um agente de IA?

Uma resposta útil é um diálogo encerrado pela IA sem intervenção humana, em que o cliente não retorna com a mesma pergunta dentro de 72 horas e não deixa uma avaliação negativa. Esta é uma métrica chave para avaliar a eficácia real e o custo do serviço de IA.

  • CPM lucrativo: como as solicitações “rejeitadas” dos concorrentes trazem clientes

    CPM lucrativo: como as solicitações “rejeitadas” dos concorrentes trazem clientes

    Procuramos um CPM lucrativo onde os concorrentes perdem clientes. Pedidos de cancelamento e reclamações sobre produtos concorrentes não são lixo, mas sim uma mina de ouro para PPC. São leads de alta intensidade, prontos para conversão. Um dos casos de um cliente SaaS mostrou um CTR de 15% e um CPA 18% menor do que nas campanhas regulares. E isso apesar de a consulta não conter o nome do produto do cliente.

    As pessoas não estavam procurando um novo fornecedor, mas sim uma saída de uma situação em que o antigo havia se tornado insatisfatório. A decisão de sair foi tomada, restava a pergunta “para onde?”. Este caso confirma: a coisa mais valiosa que pode ser mudada em uma conta não é a campanha, mas sim a oferta.

    Abordagem tradicional às palavras-chave: por que é cara?

    Especialistas em PPC estão acostumados a coletar palavras-chave: termos de produto, modificadores, comparações, caudas longas. A lógica é simples: apostamos no que as pessoas procuram quando querem comprar nosso produto. O problema é que isso só capta a demanda óbvia.

    “Quem procura ‘o melhor software de CRM’ já está no mercado, e todos os concorrentes sabem disso. O leilão está superaquecido, o CPC está nas alturas. O clique vai para quem tem mais dinheiro ou melhor otimização.”

    Compare com a consulta “cancelar contrato [concorrente]”. Poucos apostam nisso, e muitos até excluem. O usuário não está comparando produtos, ele está resolvendo outro problema, e isso o torna o comprador mais receptivo.

    Ele já passou pela parte mais difícil do ciclo de vendas: decidiu que a solução atual não funciona. Isso não é uma exceção, é um padrão. As consultas de maior intensidade frequentemente não contêm termos de produto, mas expressam frustração, o desejo de sair e problemas não resolvidos que sua oferta pode solucionar.

    Onde procurar as melhores consultas?

    Palavras-chave do tipo “cancelamento” não podem ser encontradas em ferramentas comuns. Sua fonte são as reclamações de clientes concorrentes:

    • Sites de avaliação (G2, Trustpilot, Capterra).
    • Fóruns de suporte.
    • Redes sociais.
    • Pesquisas de rotatividade de clientes.

    Esses são dados não sobre os recursos que as pessoas querem, mas sobre os problemas que as preocupam atualmente. Um pedido de recurso são planos para o próximo trimestre. Uma reclamação é o texto para um anúncio hoje.

    Por que as equipes de PPC ignoram esses dados?

    Frequentemente, esses dados ficam em outros departamentos: suporte, produto, CX. A equipe de PPC recebe uma lista de palavras-chave e uma landing page, e é instruída a “fazer os números”. A integração de dados de CX, produto e vendas na pesquisa paga é exatamente a habilidade em forma de M necessária para uma nova abordagem ao PPC. A fragmentação de dados é cara.

    “Cada reclamação de cliente concorrente é uma proposta para o seu anúncio. Cada motivo de cancelamento é uma objeção que sua landing page deve responder antes do call to action para conversão.”

    Os dados existem, mas não chegam àqueles que podem usá-los para melhorar as campanhas.

    Como começar com consultas de “cancelamento”

    Por padrão, “cancelar” é frequentemente adicionado a palavras-chave negativas. Do ponto de vista da relevância para uma landing page comum, isso é lógico. Do ponto de vista da intenção, é um erro. Você está excluindo uma pessoa que está ativamente se afastando de um concorrente e ainda não escolheu um substituto.

    Essa abordagem é aplicada com sucesso no SEO local para otimizar o Google Business Profile e o texto do site. Os mesmos dados de reclamações funcionam muito bem para campanhas de PPC.

    A oferta resolve tudo, não apenas a palavra-chave

    Simplesmente encontrar palavras-chave inteligentes e licitar nelas não é suficiente. Se a landing page for a mesma que para cliques comuns, não haverá conversões. Quem procura “cancelar contrato [concorrente]” não precisa de uma lista de seus recursos. Ele precisa saber três coisas:

    CPM lucrativo: como as consultas de
    1. A transição será fácil.
    2. Você entende por que ele está saindo.
    3. A dor específica que o levou à busca não o seguirá até você.

    Idealmente, ofereça um serviço completo de troca, importação de dados ou assistência com o onboarding. A oferta é a variável. Não o lance, não o tipo de correspondência, nem mesmo o texto do anúncio (embora seja crítico aqui, pois deve sinalizar imediatamente que você entende o problema do usuário).

    Um processo contínuo, não uma ação única

    Este não é um insight único, mas um processo de trabalho repetitivo. As reclamações e o comportamento de saída mudam com o tempo, especialmente em mercados competitivos, onde as atualizações de produtos mudam os pontos problemáticos a cada trimestre.

    Estrutura para implementação:

    • Análise de avaliações de concorrentes: Estude as avaliações de uma e duas estrelas nas plataformas dominantes. Procure temas de reclamações recorrentes.
    • Dados de suas vendas: As razões pelas quais os clientes em potencial não compram geralmente coincidem com as razões pelas quais os clientes deixam os concorrentes.
    • Relatórios de termos de pesquisa: Filtre por nomes de concorrentes, “cancelar”, “alternativa”, “mudar de”, “problemas com”. Frequentemente, essas consultas aparecem organicamente na correspondência ampla e são adicionadas sem pensar às palavras-chave negativas.

    Algoritmo de ações:

    1. Colete avaliações de 1 a 2 estrelas de concorrentes.
    2. Destaque 3 a 5 temas de reclamações recorrentes.
    3. Correlacione cada tema de reclamação com a forma da consulta de pesquisa. Por exemplo, “muito caro” → consultas sobre preços; “suporte terrível” → consultas sobre mudança/migração; “não tem recurso X” → consultas de comparação para esse recurso.
    4. Verifique seus relatórios de termos de pesquisa. Se eles existirem e estiverem excluídos, essa é a primeira correção. Se não, crie uma campanha para testá-los.
  • Para cada cluster de consulta, verifique a landing page. Ela deve abordar a reclamação específica. Se a página fala apenas sobre seus recursos, ignorando a dor do usuário, o clique é desperdiçado.
  • Teste landing pages especializadas contra as gerais. A página não deve ser complicada. Ela deve reconhecer o problema, mostrar como você o resolve e tornar o próximo passo o mais simples possível.

    • As equipes de PPC otimizam suas campanhas, palavras-chave e landing pages. Isso é lógico, é o que elas controlam. Mas a maior oportunidade pode não estar em sua conta. Ela está na frustração que seu concorrente está gerando agora mesmo: mudanças de preços, lacunas no produto, falhas no suporte, termos de contrato. Cada frustração cria um buscador. E esse buscador não está procurando um produto. Ele está procurando uma saída.

    Pergunta para o especialista em PPC:

    Em vez de “No que devo apostar?”, pergunte: “Que problema meu concorrente acabou de criar para seus clientes, e quão rápido posso me tornar a solução?”

    A automação amplifica qualquer oferta. Se a oferta não corresponde à intenção, você escala o erro. A palavra-chave levou ao leilão. A oferta fechou o negócio. Seu concorrente construiu uma saída. Sua tarefa é ser o que estará no final dessa saída.

    Perguntas Frequentes

    O que são consultas de “abandono” e por que são importantes?

    Consultas de “abandono” são frases de busca que expressam insatisfação com o fornecedor atual ou o desejo de trocá-lo (por exemplo, “cancelar assinatura [concorrente]”, “problemas com [produto concorrente]”). Elas são importantes porque indicam um usuário com alto grau de intenção, que já decidiu sair e está procurando uma alternativa, o que o torna extremamente receptivo à sua oferta.

    Como encontrar essas palavras-chave se elas não estão nas ferramentas padrão?

    Elas podem ser encontradas analisando as reclamações de clientes de concorrentes em sites de avaliação (G2, Trustpilot), em redes sociais, em fóruns de suporte e em dados de pesquisas de churn. Também é útil examinar os relatórios de termos de pesquisa em suas campanhas, filtrando-os por nomes de concorrentes e palavras relacionadas a cancelamento ou problemas.

    É necessária uma landing page especial para consultas de “abandono”?

    Sim, uma landing page especializada é criticamente importante. Ela não deve apenas listar suas vantagens, mas responder diretamente aos problemas e dores que levaram o usuário a procurar uma saída do concorrente. A landing page deve convencer o usuário de que a transição será fácil, que você entende a situação dele e que poderá resolver o problema específico.

    Qual CPM considerar vantajoso ao trabalhar com essas consultas?

    O CPM será vantajoso se o custo de aquisição de cliente (CAC) para essas consultas for significativamente menor do que para campanhas gerais. No exemplo dado, o CAC foi 18% menor. O principal critério é sua economia unitária e ROI. Se essas consultas trazem clientes mais baratos e com um LTV mais alto, então o CPM que permite isso é vantajoso.

    É uma tática única ou um processo contínuo?

    É um processo contínuo. As reclamações e as razões para a rotatividade de clientes dos concorrentes podem mudar ao longo do tempo, por isso é necessário monitorizar regularmente estes dados e adaptar as suas campanhas e ofertas. Isso permite manter a relevância das suas ofertas e atrair constantemente leads de alta intenção.

  • O CPM é lucrativo? Esqueça a posição nos resultados, calcule o dinheiro real

    O CPM é lucrativo? Esqueça a posição nos resultados, calcule o dinheiro real

    O CPM é lucrativo? Esqueça a posição nos resultados, calcule o dinheiro real

    O CPM é lucrativo apenas quando se converte em dinheiro. Com a chegada das análises de IA (AIO) na Google Search Console, as métricas tradicionais de posição são distorcidas, criando uma falsa percepção de visibilidade. Isso exige uma reavaliação da abordagem para avaliar a eficácia do SEO, focando em visitas e conversões reais, e não em números que não valem nada.

    Block Flattening: como o Google distorce os dados

    A Google Search Console usa uma abordagem chamada “block flattening” (achatamento de bloco) para exibir as análises de IA. Isso significa que todo o bloco AIO, que frequentemente aparece na primeira posição, é considerado uma única posição, e todos os links dentro dele recebem essa mesma posição “top” nos relatórios.

    “O rastreamento de posições tradicionais para funções de IA é difícil de tornar útil”, afirmou John Mueller do Google Search.

    Isso faz com que até mesmo links ocultos atrás do botão “Mostrar mais” recebam a mesma posição 1 que os visíveis imediatamente. Como resultado, os dados da Search Console podem mostrar alta visibilidade, embora o usuário possa não ter notado seu site.

    Por que a “posição média” não funciona mais

    O problema da “posição média” existia mesmo antes do AIO, pois é uma média matemática simples. A pesquisa é personalizada: os resultados mudam dependendo da geolocalização, dispositivo e consulta. Misturar todos esses fatores em um único número médio não reflete a imagem real.

    • Sua página pode estar na posição 1 no AIO, mas na posição 19 nos resultados normais.
    • A Search Console pode mostrar uma “posição média” de 10, ocultando esses valores extremos.

    Como as impressões (Impressions) enganam

    As regras do Google para contagem de impressões estão desatualizadas e não levam em conta a interatividade dos resultados de pesquisa modernos. Uma impressão é registrada assim que o resultado é carregado na página, mesmo que o usuário não o veja. Isso significa que:

    • Todos os links no AIO são contados como impressões por padrão, mesmo que o usuário tenha lido apenas a primeira frase.
    • Links ocultos atrás de elementos interativos (por exemplo, “Mostrar mais”) não são contados como impressões até que o usuário clique neles.

    Isso cria um paradoxo: links invisíveis recebem “impressões”, enquanto os úteis, mas ocultos, são ignorados.

    Impacto da IA na taxa de cliques e tráfego

    Pesquisas mostram que o AIO muda significativamente o comportamento do usuário e afeta se o CPM é lucrativo ou não. Por exemplo:

    • Um estudo da Seer Interactive mostrou que o CTR para sites citados diminuiu em 61%.
    • Uma pesquisa de campo da SEJ revelou que o AIO reduz os cliques nos resultados orgânicos normais em aproximadamente 38%.

    Isso acontece porque os usuários obtêm as informações necessárias diretamente do AIO e não acessam sites de terceiros. Isso é especialmente relevante para consultas informativas, onde o AIO aparece em 21% dos casos.

    O CPM é lucrativo? Esqueça a posição nos resultados, calcule o dinheiro real — ilustração 2

    O que é mais barato: banner ou segmentação? Focamos no resultado

    Em vez de perseguir posições efêmeras, o afiliado deve se concentrar em métricas reais. Testar hipóteses é barato se você entende o que está medindo. Se você vê que sua marca é mencionada no AIO – isso já é bom. Em seguida, você precisa observar:

    • Visitas reais ao site: quantos usuários realmente acessaram seu recurso.
    • Geração de leads: quantas consultas ou contatos você recebeu.
    • Conversões: quantas vendas ou ações-alvo foram realizadas.

    Esses indicadores não são distorcidos pelo “block flattening” e fornecem uma compreensão clara de quanto dinheiro será gerado por cada rublo gasto. Para controlar a exibição real da página, use ferramentas que simulam uma visualização ao vivo, em vez de depender de dados médios do Google.

    Perguntas Frequentes

    O que é “block flattening” na Search Console?

    “Block flattening” é um método pelo qual o Google Search Console agrupa todo o bloco de análise de IA (AIO) em uma única posição, geralmente a primeira. Todos os links dentro desse bloco recebem essa mesma posição “top” nos relatórios, independentemente de sua localização real ou visibilidade para o usuário.

    Por que a posição média na Search Console se tornou menos confiável?

    A posição média sempre foi uma métrica média que não leva em conta a personalização da pesquisa (geolocalização, dispositivo). Com o advento das análises de IA, ela se tornou ainda menos confiável, pois a mesma página pode estar na primeira posição no AIO e na vigésima nos resultados normais, o que leva a um valor médio distorcido.

    Como as análises de IA afetam o número de cliques?

    As análises de IA podem reduzir significativamente o número de cliques nos resultados orgânicos. Os usuários frequentemente obtêm todas as informações necessárias diretamente do AIO e não acessam sites de terceiros, o que leva a uma queda no CTR para muitos recursos.

    Em quais métricas devo me concentrar em vez das posições na Search Console?

    Em vez de posições, você deve se concentrar em indicadores reais: o número de visitas reais ao site, a geração de leads, as conversões e se sua marca é mencionada nas análises de IA. Essas métricas fornecem uma imagem mais precisa da eficácia real do seu SEO.

    Conclusão

    As métricas antigas não funcionam. Preço vs resultado — é isso que importa. Esqueça as ilusões de “posição média” e “impressões” que não geram dinheiro. Concentre-se em visitas reais, leads e vendas. Só assim você pode entender se seu CPM é lucrativo e se a IA vale a pena. Analise a economia unitária, e não os relatórios que o próprio Google admite serem imprecisos. Mude para uma nova estratégia de avaliação de eficácia, baseada em dados reais, e não em números que não valem nada.

  • O que é um CPM lucrativo: Whatnot reduz comissões para 3%

    O que é um CPM lucrativo: Whatnot reduz comissões para 3%

    A plataforma Whatnot anunciou uma nova estrutura de comissões que pode impactar significativamente a economia unitária dos vendedores. A essência é simples: quanto mais você vende, menos você paga. Isso não é caridade, mas um cálculo puro, visando reter e motivar grandes players. Entender o que é um CPM lucrativo torna-se fundamental para os vendedores nesta plataforma.

    Novas tarifas Whatnot: calculando o dinheiro

    Agora, os vendedores que atingem vendas mensais de $15.000 recebem uma redução na comissão. A taxa continuará a cair se o volume de vendas exceder $250.000. Para os principais vendedores, a Whatnot anuncia uma possível redução da comissão para 3%. Isso é apresentado como as “comissões mais baixas do setor”.

    “Nossos vendedores tornaram isso possível. Os negócios que vocês construíram trouxeram mais compradores, produtos e comunidades para a Whatnot”, afirma o blog da Whatnot. — “À medida que o mercado se expande, encontramos novas maneiras de apoiar o que os vendedores estão construindo aqui. Comissões mais baixas, incorporadas ao funcionamento da Whatnot, e não oferecidas como uma promoção temporária, são o próximo passo.”

    Como isso funciona na prática?

    • Vendas a partir de $15.000 por mês: redução da comissão.
    • Vendas a partir de $250.000 por mês: redução adicional.
    • Principais vendedores: comissão de até 3%.

    O CPM lucrativo para grandes players é óbvio. Quanto maior o faturamento, menor a porcentagem de deduções, o que aumenta diretamente a margem de lucro. Este é um exemplo clássico de como a plataforma estimula o crescimento, oferecendo condições mais favoráveis para aqueles que já geram uma receita significativa.

    Whatnot: fatos e números

    A Whatnot se posiciona como pioneira no comércio eletrônico, combinando vendas de produtos usados e live-streaming. Fatos:

    • Em 2025, a plataforma gerou $8 bilhões em valor bruto de mercadorias (GMV).
    • Atrai 650.000 novos usuários semanalmente.
    • Arrecadou $545 milhões na rodada da Série G com uma avaliação de $20 bilhões.

    Esses números mostram que a plataforma tem uma sólida margem de segurança e pode se dar ao luxo de investir na lealdade dos vendedores, reduzindo as comissões. O objetivo não é o altruísmo, mas o aumento estratégico de volumes e a retenção de líderes de mercado. Esta é uma espécie de alternativa orçamentária para a semeadura para a plataforma, motivando os vendedores a aumentar o tráfego e as vendas por conta própria.

    Motivação dos vendedores: o caso Arkollab

    Como exemplo, a Whatnot cita o caso do vendedor Arkollab, que participou do programa piloto das novas tarifas e dobrou suas vendas mensais. Isso confirma que a redução de comissões funciona como um forte incentivo. Para a plataforma, é uma forma de garantir um teste barato de hipóteses e confirmar a eficácia do novo modelo.

    O que é um CPM lucrativo: Whatnot reduz comissões para 3% — ilustração 2

    Não apenas para os grandes: uma chance para os “pequenos”

    Embora as novas condições sejam principalmente vantajosas para grandes vendedores, a Whatnot afirma que quase 20% dos vendedores que atingiram $15.000 em vendas em quatro semanas, há apenas seis meses vendiam menos de $5.000 no mesmo período. Isso indica o potencial de crescimento para todos. Se o seu (CPM for inferior a 50 rublos) e você estiver mostrando crescimento, este pode ser o seu caminho para condições mais favoráveis.

    Perguntas frequentes

    Qual CPM deve ser considerado lucrativo?

    Um CPM lucrativo é aquele que garante uma economia unitária positiva. No caso da Whatnot, a redução da comissão para 3% significa que, para o vendedor, cada dólar de vendas gera mais lucro líquido, tornando o CPM lucrativo com alto volume.

    Vale a pena a IA, e o que é mais barato: banner ou blogueiro?

    A questão do custo de singularizar um vídeo ou gerar 100 vídeos de IA não se relaciona diretamente com as comissões da Whatnot, mas é importante para a compreensão geral dos custos de conteúdo. No contexto da Whatnot, onde o conteúdo ao vivo domina, os investimentos na produção de streams de qualidade podem ser mais eficazes do que a produção em massa de vídeos de IA para outras plataformas. O que é mais barato, banner ou blogueiro? Na Whatnot, o blogueiro é o vendedor, e sua eficácia afeta diretamente o tamanho da comissão. A redução da comissão torna o “blogueiro” (vendedor) na plataforma mais lucrativo.

    Como as novas tarifas afetarão o custo de publicação de 500 vídeos?

    Se estamos falando da publicação de 500 streams ou vídeos curtos na Whatnot, ao atingir altos volumes de vendas, o custo de publicação de 500 vídeos será indiretamente reduzido devido à diminuição da porcentagem de comissão de cada venda. Isso torna a plataforma mais atraente para aqueles que estão dispostos a trabalhar intensamente.

    Conclusão: o dinheiro decide

    A nova estrutura de comissões da Whatnot não é apenas um desconto, mas um cálculo claro para escalar o negócio. Para os vendedores, é um incentivo direto para aumentar os volumes, a fim de obter comissões baixas e aumentar o lucro líquido. Para a plataforma, é uma forma de reter e motivar os principais players, garantindo um crescimento estável do GMV. Se você trabalha na Whatnot, é hora de recalcular sua economia unitária e entender como as novas condições podem aumentar seu dinheiro. Comece a fazer mais streams para obter seu CPM lucrativo.

  • CPM lucrativo? Vale a pena excluir o Perplexity do rastreamento de visibilidade de IA?

    CPM lucrativo? Vale a pena excluir o Perplexity do rastreamento de visibilidade de IA?

    No mundo da pesquisa de IA, os líderes estão em constante mudança, e a questão de quais plataformas monitorar torna-se crítica para os especialistas em SEO. Discussões recentes giraram em torno da plataforma Perplexity: vale a pena continuar monitorando-a ou focar exclusivamente em gigantes como ChatGPT, Gemini e Claude? Analisaremos como a mudança nas participações de mercado afeta a avaliação da visibilidade e quanto dinheiro cada rublo gasto trará para entender se o CPM é lucrativo.

    Perplexity realmente está perdendo terreno?

    Ross Hudgens, CEO da Siege Media, afirma que a participação de mercado da Perplexity está diminuindo. Incluí-lo em métricas gerais junto com ChatGPT, Gemini, Claude e produtos de IA do Google pode distorcer a imagem real da visibilidade. Hudgens exorta: “Todos deveriam remover o Perplexity de seus rastreadores LLM hoje”.

    No entanto, como a experiência mostra, conclusões precipitadas podem ser errôneas. Em março de 2002, na conferência Search Engine Strategies, discutiu-se a redução do número de mecanismos de busca rastreados de 15 para 5. Naquela época, o Google foi excluído da lista. Isso se revelou uma séria omissão, pois o Google estava rapidamente ganhando força. Uma situação semelhante pode se repetir hoje.

    Dados confirmam o declínio do Perplexity

    • De acordo com o StatCounter, em junho de 2026, o Perplexity detinha 7,91% da participação de referências de chatbots de IA, quase no mesmo nível do Gemini (7,94%).
    • Em agosto de 2026, a participação do Perplexity caiu para 4,31%, enquanto o Gemini cresceu para 10,9%.

    “Uma pequena participação de mercado nem sempre significa pouca importância estratégica. É como investir em ações: nem sempre se deve olhar apenas para a capitalização atual, mas também para o potencial de crescimento.”

    O mercado está se consolidando, mas não em torno de um único líder

    Os dados mais recentes da Similarweb de maio de 2026 mostram o domínio do ChatGPT (53,9% das visitas globais à web entre os sete principais assistentes de IA). O Gemini ocupa 27,9%, o Claude – 9,2%, o DeepSeek – 4,1%, o Grok – 2,4%, e o Perplexity e o Copilot – 1,3% cada.

    Mudanças significativas ocorreram não no desaparecimento do Perplexity, mas no surgimento de um forte segundo player. A participação do ChatGPT no tráfego da web de chatbots de IA diminuiu de 76,4% há um ano para 52,7% em maio de 2026. O Gemini cresceu de 9% para 27,3%, e o Claude – de 1,6% para 8,9%.

    Principais players e suas vantagens

    • ChatGPT: mais de 900 milhões de usuários ativos semanais (fevereiro), mais de 1 bilhão de usuários ativos em todos os produtos (final de julho). Esta é uma enorme base de consumidores diretos.
  • Gemini: o aplicativo Gemini ultrapassou 1 bilhão de usuários mensais (agosto). Possui distribuição do Google via Pesquisa, Android e todo o ecossistema de produtos.
  • Claude: conquistou uma forte posição no segmento corporativo e entre desenvolvedores. Em abril, mais de 100.000 clientes usavam o Claude no Amazon Bedrock. A receita anual ultrapassou 65 bilhões de dólares (agosto).

    • Estas não são três versões de um mesmo negócio, mas sim três vantagens de distribuição diferentes. O mercado parece uma oligarquia em formação, e não uma situação de “o vencedor leva tudo”.

    O que os especialistas em SEO devem monitorar

    Google AI Overviews e AI Mode não devem ser vistos como LLMs comuns. Eles são muito mais importantes. Em junho, o Google informou que o AI Overviews atinge mais de 2,5 bilhões de usuários mensais, e o AI Mode ultrapassou 1 bilhão de usuários mensais. As consultas do AI Mode dobraram a cada trimestre desde o lançamento.

    De acordo com a Similarweb, o AI Overviews apareceu em 43% das consultas de pesquisa do Google nos EUA até maio de 2026, em comparação com 15% no ano anterior. As visitas ao AI Mode cresceram de 126 milhões em junho de 2025 para 279 milhões em maio de 2026.

    Isso significa que o Google AI é uma camada separada no ecossistema de pesquisa dominante do mundo. Para empresas B2B, o Claude também é de enorme importância, apesar do tráfego de consumidores relativamente pequeno. PwC, TCS e Cognizant estão implementando ativamente o Claude em seus fluxos de trabalho, treinando dezenas de milhares de funcionários. Mais de 1000 clientes empresariais gastam mais de 1 milhão de dólares anualmente no Claude.

    Sistema de medição de visibilidade de IA de três níveis

    1. Primeiro nível: Plataformas com escala e significado estratégico. Monitore ChatGPT e Gemini separadamente. Adicione Claude para públicos B2B, corporativos e profissionais.
    2. Segundo nível: Pesquisa de IA integrada em ecossistemas existentes. Monitore Google AI Overviews e AI Mode separadamente de ChatGPT, Gemini e Claude. O objetivo é medir como a IA muda a jornada de pesquisa. O Microsoft Copilot também pode ser incluído neste nível se a empresa tiver uma presença significativa no Microsoft 365.
    3. Terceiro nível: Plataformas emergentes ou especializadas. Isso inclui Perplexity, Grok, DeepSeek. Não os ignore, mas também não lhes dê o mesmo peso. Monitore-os para visibilidade incomum, tráfego de referência, citações e crescimento.

    Não deixe que as médias escondam os dados reais

    Um indicador agregado de visibilidade de LLM pode criar uma falsa sensação de precisão. Por exemplo, se uma marca tem 40% de citação no ChatGPT, 35% no Gemini, 30% no Claude e 90% no Perplexity, a média simples será de 48,75%. Esse número diz pouco se o Perplexity representa apenas uma pequena fração do tráfego importante para o negócio.

    CPM vantajoso? Vale a pena excluir o Perplexity do monitoramento de visibilidade de IA? — ilustração 2

    Em vez de perguntar “Qual é a nossa visibilidade média em LLMs?”, devemos perguntar: “Onde as pessoas importantes para este negócio realmente encontram nossa marca?”.

    Para isso, é preciso combinar três conjuntos de dados:

    Meu veredicto sobre o Perplexity

    Ross Hudgens está certo sobre o problema, mas não totalmente certo sobre a solução. Não remova o Perplexity do rastreador de LLM, mas diminua seu peso. Se o Perplexity gera 1% do seu tráfego de IA, dar a ele 25% ou 33% do peso na avaliação de visibilidade é injustificável. Se, no entanto, ele representa mais de 5% das referências, como o próprio Hudgens sugere, o argumento a seu favor se torna mais forte.

    A trajetória de desenvolvimento do Perplexity merece atenção. A análise do Similarweb de agosto de 2026 ainda descreve o Perplexity como um player ativo no mercado de busca de IA, destacando sua estratégia de ausência de anúncios e foco em assinaturas e acordos corporativos. Isso mostra por que “pequeno” e “insignificante” não são sinônimos.

    Perguntas Frequentes

    Qual CPM é considerado vantajoso para plataformas de IA?

    O CPM vantajoso em plataformas de IA depende do seu público-alvo e do ROI. Se a plataforma gera leads ou vendas de alta qualidade, mesmo com um CPM relativamente alto, ela pode ser vantajosa. O principal é considerar não apenas o custo por impressão, mas também a conversão.

    Vale a pena testar hipóteses de forma barata em novas plataformas de IA?

    Sim, o teste de hipóteses barato em novas plataformas de IA é obrigatório. É assim que se pode descobrir o próximo Google. Não se deve gastar orçamentos enormes nelas, mas o monitoramento e um teste mínimo permitirão não perder um potencial avanço.

    O que é mais barato: banner ou influenciador, se comparado com plataformas de IA?

    A pergunta o que é mais barato banner ou influenciador é incorreta no contexto da IA. As plataformas de IA oferecem um tipo diferente de interação. A comparação de preços deve ser feita através de métricas de eficiência: quanto custa 1 milhão de impressões via banner versus o preço de geração de 100 vídeos de IA ou o custo de publicação de 500 vídeos através de ferramentas de IA. Cada canal tem sua própria economia unitária.

    Como avaliar o custo de singularização de um vídeo com IA?

    O custo de singularização de um vídeo com IA depende da complexidade da tarefa e da ferramenta utilizada. É importante avaliar não apenas os custos diretos, mas também o tempo que a IA economizará. O preço por minuto de vídeo de IA com avatar também varia, mas muitas vezes se mostra mais vantajoso do que o trabalho manual, especialmente em grandes volumes.

    Conclusão

    O mercado de busca de IA é dinâmico. Ignorar o Perplexity ou outras plataformas de nicho completamente significa arriscar perder sinais importantes. No entanto, dar-lhes cegamente o mesmo peso que os gigantes é distorcer a imagem. Uma abordagem matemática para a análise, ponderando as plataformas pelo seu impacto real nos negócios e o monitoramento constante de novos players, é a chave para o sucesso em SEO e uma estratégia de CPM vantajoso.

    Contamos o dinheiro, não apenas o número de plataformas no rastreador. Não perca de vista os azarões que estão ganhando força. Talvez o próximo líder de mercado esteja entre eles. Comece a analisar seus dados hoje para não perder novas oportunidades!

  • ChatGPT Ads: 6 meses depois — o que considerar um CPM lucrativo?

    ChatGPT Ads: 6 meses depois — o que considerar um CPM lucrativo?

    Seis meses após o lançamento da plataforma de publicidade da OpenAI, o ChatGPT Ads ainda levanta questões para os anunciantes. Os números variam muito: o custo por clique (CPC) varia de menos de US$ 3 a US$ 13, e o CPM vantajoso nem sempre é óbvio. Algumas campanhas geram leads de qualidade a um preço competitivo, outras – resultados mínimos. O problema é que não há critérios claros para avaliar a eficácia, e os relatórios da plataforma são limitados.

    Os relatórios estão disponíveis nos níveis de campanha, grupo de anúncios e anúncio. O rastreamento de conversões é implementado através do OpenAI Pixel e da Conversions API, suportando ações como compras, leads e registros. A OpenAI também pode usar conversões modeladas. É aí que a funcionalidade de relatórios termina, o que dificulta a comparação de preços e a avaliação do ROI real.

    Limitações de relatórios e concorrência

    A falta de relatórios competitivos completos é um ponto crítico. Se o CPC está aumentando, os dados atuais não permitem entender se isso é causado pelo aumento da concorrência, mudança na relevância, volume de inventário, lances ou tipos de diálogos em que o anúncio aparece.

    Isso impede o teste preciso de hipóteses a baixo custo e a otimização de campanhas.

    A experiência da Hostinger: US$ 70.000 em testes

    Um dos maiores testes públicos foi realizado pela Hostinger, gastando quase US$ 70.000. Hussein Ograc, chefe de PPC, inicialmente observou que o CPC não era maior do que no Google Search, e as campanhas geravam compras. No entanto, à medida que o orçamento aumentava, sua avaliação tornou-se mais matizada.

    “O CPM excedia US$ 65, mas o principal problema era o CTR. Casos mais específicos funcionavam melhor, enquanto mensagens amplas falhavam constantemente. A qualidade do tráfego era instável, e avaliar o ROAS apenas por conversões diretas era difícil”, observou Ograc.

    Este exemplo demonstra que qual CPM considerar vantajoso é uma questão de contexto e qualidade do tráfego.

    Outros testes: atribuição e qualidade dos leads

    A empresa CTC relatou uma receita atribuída de US$ 19.000 a US$ 38.000, dependendo do modelo de atribuição, com um ROAS de 3.3x a 6.8x. Eles usaram o Triple Whale para avaliar a eficácia posterior, pois os relatórios do ChatGPT Ads eram insuficientes.

    Floyd Blakey, analisando uma campanha B2B com um orçamento de CAD 7.000, registrou um CPC médio de US$ 9.29, CPM de US$ 64.34 e CTR de 0.7%. Usando a desanonimização de visitantes, sua equipe identificou 146 organizações de 336 cliques pagos. Destes, apenas cinco correspondiam ao perfil ideal do cliente.

    Isso destaca o problema da qualidade do tráfego e mostra que mais barato que influenciadores nem sempre significa mais eficaz.

    Diferenças geográficas e CPC recomendado

    O teste da Synter mostrou diferenças geográficas significativas. Com um CPC geral de $9.89 (em $4 428.84), ele variou de $5.10 no Reino Unido a $10.62 nos EUA. Na Austrália, o CPC atingiu $17.59, na Nova Zelândia — $22.89, embora os volumes lá fossem significativamente menores. O preço por clique depende muito da região.

    A OpenAI recomenda um CPC máximo inicial de a . No entanto, essa recomendação é frequentemente percebida como um benchmark, embora não seja. Isso cria falsas expectativas em relação a uma alternativa de baixo custo para semeadura e quanto custa 1 milhão de impressões via banner em comparação com a publicidade de IA.

    ChatGPT Ads: 6 meses depois — o que considerar um CPM lucrativo? — ilustração 2

    Público-alvo do ChatGPT Ads

    A publicidade no ChatGPT está disponível apenas para usuários dos planos Free e Go, que constituem a maior parte da audiência. Assinaturas mais caras (Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu) permanecem sem anúncios, assim como contas de menores. Isso significa que o público-alvo da publicidade não coincide com a base geral de usuários do ChatGPT.

    Não há informações públicas suficientes sobre a demografia e o poder de compra dessa audiência. As estatísticas gerais de usuários do ChatGPT também são irrelevantes, pois incluem aqueles que não veem anúncios. A geografia restringe ainda mais a comparação.

    • Lançamento piloto: EUA, Canadá, Austrália, Nova Zelândia (fevereiro).
    • Expansão: Reino Unido, Japão, Coreia do Sul, Brasil, México (maio-agosto).
    • Acesso ao Ads Manager: 52 países (31 de agosto).

    Como abordar o ChatGPT Ads agora

    Ao iniciar o teste de hipóteses a baixo custo nesta plataforma, é importante entender suas limitações atuais. Defina as expectativas antes de começar a gastar, com base no que tornará o canal lucrativo para o seu negócio. O CPC ou CTR de outros pouco ajudarão, pois sabemos muito pouco sobre a concorrência, o público e os tipos de diálogos por trás desses resultados.

    Os resultados iniciais exigem uma análise mais cuidadosa do que em plataformas maduras. Devido à falta de sinais de diagnóstico, é difícil distinguir um problema real de desempenho das características de exibição, correspondência ou diálogos disponíveis durante o período de teste. Ainda não há um número universal que defina o sucesso de uma campanha no ChatGPT Ads. “Bom” é o que o canal traz para o seu negócio específico, e não números abstratos.

    Perguntas frequentes

    O que é um CPM lucrativo no ChatGPT Ads?

    Um CPM lucrativo no ChatGPT Ads não tem um valor fixo. Ele depende do nicho, da qualidade do tráfego, dos objetivos da campanha e do ROI que você obtém. A experiência da Hostinger mostrou um CPM acima de $65, mas com problemas de CTR. É importante avaliar não apenas o CPM, mas também a qualidade dos leads e o ROAS final.

    Vale a pena investir em ChatGPT Ads para um teste de hipóteses barato?

    O ChatGPT Ads pode ser uma ferramenta para um teste de hipóteses barato, mas com ressalvas. A relatórios limitados exigem ferramentas de análise adicionais (por exemplo, Triple Whale, desanonimização de visitantes) para uma avaliação completa. Esteja preparado para que a relação preço vs. resultado possa variar muito.

    O que é mais barato: publicidade em banner ou ChatGPT Ads?

    A comparação entre o que é mais barato: banner ou influenciador com ChatGPT Ads não é diretamente correta. O CPC no ChatGPT Ads pode ser significativamente maior do que na publicidade em banner tradicional, atingindo $10-$20 em algumas regiões. No entanto, se a qualidade do tráfego e o ROAS justificarem esses custos, o ChatGPT Ads pode ser mais eficaz. É importante calcular a economia unitária.

    Qual CPC é considerado normal para ChatGPT Ads?

    A OpenAI recomenda um CPC máximo inicial de $3 a $5, mas isso não é um benchmark. O CPC real pode ser significativamente maior, até $13-$22. Um CPC “normal” é aquele que garante um ROAS positivo e está de acordo com sua economia unitária. Não se baseie apenas nas recomendações, sempre realize um teste de hipóteses barato e analise seus dados.

    Conclusão

    O ChatGPT Ads é uma nova plataforma com potencial, mas também com sérias limitações, especialmente em termos de relatórios e transparência. Os anunciantes, acostumados a estatísticas detalhadas, enfrentam a necessidade de uma análise aprofundada fora da plataforma para avaliar a eficácia real. Para entender quanto dinheiro será gerado por cada rublo gasto, não confie em números gerais, mas concentre-se em suas métricas e objetivos.

    Realize um teste de hipóteses barato, analise cada etapa do funil e otimize as campanhas com base em seus próprios dados e opiniões de especialistas. Somente assim você poderá encontrar seu CPM lucrativo e alcançar o sucesso.

  • CPM lucrativo: como reestruturar o marketing na era da pesquisa de IA

    CPM lucrativo: como reestruturar o marketing na era da pesquisa de IA

    A era do SEO tradicional, onde CPM é vantajoso e o teste de hipóteses é barato, está a desaparecer. Hoje, os compradores recorrem cada vez mais a assistentes de IA, como ChatGPT, Gemini ou Perplexity, para obter respostas diretas às suas perguntas. Isso muda as regras do jogo para as equipas de marketing e exige uma revisão dos orçamentos. Se a sua empresa não for mencionada nessas respostas de IA, estará a perder potenciais clientes.

    Por que a antiga estrutura de marketing não funciona?

    As estruturas tradicionais dos departamentos de marketing foram concebidas para o ranking no Google. Os especialistas em SEO eram responsáveis pelas posições, as equipas de conteúdo geravam artigos com base em palavras-chave e a publicidade paga preenchia as lacunas do tráfego orgânico.

    Tudo isso pressupunha que o comprador veria a página de resultados e clicaria num link. No entanto, hoje muitos ignoram essa página, fazendo perguntas diretamente à IA. Por exemplo, a consulta “melhor software de gestão de contratos para equipas jurídicas de médias empresas” agora retorna uma lista de três fornecedores. Se não estiver lá, está fora do jogo.

    “Fiz uma pergunta: qual departamento é responsável por fazer com que o ChatGPT o recomende? Ninguém tinha a resposta, porque a resposta era – ninguém.”

    O ranking não garante a citação

    • Empresas com posições na primeira página do Google são frequentemente mencionadas em apenas algumas das 20 respostas dos assistentes de IA.
    • Um dos nossos clientes com 14 palavras-chave na primeira página do Google foi mencionado em apenas 4 das 20 respostas de IA.
    • O trabalho que garante a citação da IA, como a criação de sinais de entidade consistentes, validações de terceiros e conteúdo original estruturado, muitas vezes não faz parte das responsabilidades de ninguém.

    Como os orçamentos seguem a estrutura organizacional, o dinheiro continua a ser gasto em métodos que os modelos de IA já não recompensam. O planeamento com um ano de antecedência apenas agrava o problema, fixando as antigas apostas.

    Três mudanças de função para se adaptar à pesquisa de IA

    Provavelmente não precisa de novos funcionários. Precisa de três mudanças na área de responsabilidade e uma resposta clara à questão da propriedade.

    1. O líder de SEO torna-se o líder de pesquisa de IA

    1. O SEO Manager se torna o AI Search Manager

    Geralmente, é a mesma pessoa. Sua tarefa se expande de “onde estamos ranqueando” para “onde estamos sendo citados”. Isso significa gerenciar a entidade da marca em todos os lugares onde os modelos de IA leem informações: seu site, LinkedIn, G2, Crunchbase, Reddit, diretórios do setor.

    A fragmentação da entidade é o problema mais comum. Nomes de marcas diferentes, domínios, descrições contraditórias – a IA percebe isso como várias empresas fracas em vez de uma forte. Um proprietário pode corrigir isso em um trimestre, e isso quase não custa nada além de atenção.

    2. A equipe de conteúdo muda o volume para evidências

    Reduza o calendário de publicações pela metade. Redirecione essas horas para criar conteúdo que possa ser citado pela IA: dados originais, resultados de clientes com números específicos, comentários de especialistas de funcionários da empresa e páginas estruturadas para extrair afirmações claras.

    Oito posts genéricos por mês perdem para um artigo com dados únicos. Avalie a equipe não pelo volume, mas pelo número de citações obtidas e pelo impacto no funil de vendas.

    3. O Digital PR passa do orçamento da marca para o orçamento de performance

    Os modelos de IA recompensam a consistência das informações de fontes independentes. Menções em publicações do setor, plataformas de avaliação e comunidades agora fazem o mesmo trabalho que os backlinks faziam há uma década.

    Isso significa que o PR deixa de ser uma despesa “suave” que pode ser cortada em um trimestre ruim e se torna um canal de aquisição com metas e KPIs trimestrais. Um CPM mais barato que 50 rublos é possível através do PR com métricas claras.

    CPM выгодный: как реструктурировать маркетинг в эпоху ИИ-поиска — illustration 2

    Matemática do orçamento: como realocar fundos

    Considere o exemplo de um cliente que gastava US$ 60.000 por mês em marketing. Comparação de preços antes e depois da reestruturação:

    Antes da reestruturação:

    • Pesquisa paga: US$ 30.000
    • Produção de conteúdo: US$ 12.000
    • Retentor de SEO: US$ 8.000
    • Marca e PR: US$ 5.000
    • Ferramentas: US$ 5.000

    Após um trimestre:

    • Pesquisa paga: US$ 24.000 (redução de 20%, para proteger consultas de marca e campanhas não-marca que convertem)
    • Conteúdo: US$ 10.000 (menos artigos, mas com evidências mais substanciais)
    • Programa de busca por IA: US$ 10.000 (limpeza de entidade, dados estruturados, medições)
    • Digital PR com metas de citação: US$ 10.000
    • Ferramentas: US$ 6.000 (adicionado rastreador de visibilidade de IA, por exemplo, Peec AI ou Semrush AI toolkit)

    Não se deve abandonar completamente a pesquisa paga. É a fonte mais pura de dados de intenção de compra, que são essenciais para testar assistentes de IA. A regra é simples: mova 15-20% do orçamento no primeiro trimestre, então deixe as evidências guiarem o restante. Ninguém deve interromper um programa pago que funciona “na fé”.

    Sequência de ações para 90 dias

    Não reorganize a equipe no primeiro dia. Primeiro, meça, depois experimente, depois escale o que funciona.

    Semanas 1-4: Linha de base

    • Teste 20 de suas principais consultas de compra em quatro assistentes de IA principais.
    • Registre cada resposta, cada menção, cada concorrente.
    • Corrija a fragmentação da entidade. Isso não custa nada e tem um efeito cumulativo.

    Semanas 5-8: Lançamento do piloto

    • Crie uma pequena equipe: um líder de busca de IA, um especialista em conteúdo e parte do orçamento de PR focado em uma linha de produtos.
    • Todo o resto funciona como de costume, o que fornece um grupo de controle e acalma o resto da equipe.

    Semanas 9-12: Comparação e escala

    • Compare o nível de citação para as consultas de teste, o tráfego de referência dos assistentes de IA e o número de negócios de entrada que mencionaram a descoberta através da ferramenta de IA.
    • Mova o orçamento para onde as evidências apontam. A reorganização segue os resultados, e não o contrário.

    Três erros que queimam o orçamento

    1. Contratar um especialista em IA antes de realizar a medição de linha de base. É impossível escrever uma descrição de cargo até que você saiba onde estão suas lacunas de citação.
    2. Redução completa do SEO clássico. Os assistentes de IA ainda dependem de índices de busca. Páginas bem classificadas são mais frequentemente lidas pelos modelos. É um reequilíbrio, não um funeral.
    3. Lançar a busca de IA como um projeto secundário. Se não tiver uma linha separada no orçamento, não tem um proprietário, e o trabalho sem proprietário não avança. Aloque um orçamento, mesmo que pequeno, e designe um responsável.

    Seis meses após a reestruturação, a empresa de software mencionada aumentou suas menções em respostas de IA de três para 12 de 20. As solicitações de demonstração recebidas através de assistentes de IA agora são rastreadas em seu CRM. O tamanho da equipe de marketing não mudou. Apenas a direção dos investimentos mudou, correspondendo ao comportamento atual dos compradores. Sua estrutura organizacional é uma aposta em como os compradores o encontrarão. A maioria das estruturas ainda aposta na página de resultados de busca, que a cada mês é vista por menos compradores. É hora de mudar essa aposta.

    Perguntas Frequentes

    Qual é o papel do especialista em SEO na era da busca por IA?

    O papel do especialista em SEO se expande: ele se torna um líder de busca por IA, responsável não apenas pelo ranqueamento, mas também pela citação da marca por modelos de IA em todas as plataformas e diretórios relevantes. Isso inclui o gerenciamento da entidade da marca e a eliminação da fragmentação de informações.

    O que é mais barato: banner ou blogueiro?

    No contexto da busca por IA, o que é mais barato: banner ou blogueiro é uma pergunta desatualizada. Mais importante é qual canal fornece citação e evidências para os modelos de IA. O PR digital, focado em obter menções em fontes autorizadas, pode ser mais eficaz do que a publicidade direta ou influenciadores, pois a IA valoriza a consistência de fontes independentes.

    Qual CPM deve ser considerado lucrativo para o marketing orientado por IA?

    Qual CPM deve ser considerado lucrativo agora depende da citação. Se você obtiver um CPM inferior a 50 rublos através de Relações Públicas Digitais, o que leva a menções em respostas de IA e, consequentemente, a leads, isso é mais lucrativo do que um CPM alto na publicidade tradicional sem tal efeito.

    Vale a pena investir em IA?

    Sim, vale a pena investir em IA se você quiser permanecer competitivo. A pesquisa de IA não é apenas uma tendência, mas uma nova realidade. Investir na adaptação da estratégia de marketing à pesquisa de IA permite um teste barato de hipóteses e garante visibilidade onde seus clientes estão.

    Como medir a eficácia dos investimentos em pesquisa de IA?

    A eficácia é medida por vários indicadores: nível de citação da marca por assistentes de IA, tráfego de referência desses assistentes e o número de negócios de entrada que indicam a IA como fonte de descoberta. Essas métricas ajudam a entender quanto dinheiro será gerado por cada rublo gasto.

    Conclusão

    O cenário do marketing está mudando. O foco está se deslocando do SEO tradicional para a pesquisa de IA, onde o preço vs. resultado é avaliado pela citação e pelo impacto no funil de vendas. Redistribua o orçamento, mude as funções e teste hipóteses para permanecer no jogo. Sua estrutura organizacional deve refletir como os compradores pesquisam e encontram informações hoje. Saiba mais sobre nossa estratégia de marketing de IA.

  • Yandex: Vendas via Pesquisa e Alice AI sem site — um CPM lucrativo?

    Yandex: Vendas via Pesquisa e Alice AI sem site — um CPM lucrativo?

    O Yandex abre um novo canal de vendas para vendedores sem lojas online próprias, oferecendo uma oportunidade única para alcançar um CPM lucrativo. Agora, seus produtos estão disponíveis na Pesquisa e no chat com a Alice AI, e a compra acontece em um clique. A conexão ao serviço é gratuita, o que o torna potencialmente vantajoso para um teste barato de hipóteses e a busca por novas fontes de tráfego. É importante calcular a economia unitária para maximizar o lucro.

    O que o Yandex oferece aos vendedores sem site?

    A nova função permite que vendedores sem site próprio coloquem produtos nos resultados de busca do Yandex e da Alice AI. Isso expande as oportunidades de alcançar o público sem grandes investimentos no desenvolvimento de uma plataforma de e-commerce.

    Como funciona?

    • Yandex Commerce Protocol (YCP): a rede neural seleciona produtos relevantes, exibindo-os em formato de cartões.
    • Checkout universal do Yandex: os usuários fazem compras com o botão “Comprar em um clique”.
    • Testes beta: a função ainda está em fase de testes.

    “O tráfego da Alice AI para o e-commerce russo cresceu 4,6 vezes desde o início do ano. Isso não são apenas números, é um potencial de crescimento de vendas que não pode ser ignorado”, — citação de um relatório analítico.

    Quanto custa a conexão e como começar a vender?

    A conexão ao serviço é gratuita. Os principais custos estarão relacionados ao processamento de pagamentos e à logística. Isso torna a oferta uma alternativa orçamentária atraente para semeaduras ou integrações caras com influenciadores.

    Passos para começar a vender:

    1. Yandex Товары: envio de solicitação para conectar o checkout.
    2. Yandex KIT: upload do sortimento, indicação de preços, configuração de pagamento e entrega.

    Após essas configurações, os produtos são automaticamente exibidos na Pesquisa Yandex e na Alice AI para consultas relevantes. Este é um caminho direto para o comprador, evitando a criação de um site caro.

    Logística e análise: calculando o dinheiro

    Para o cumprimento dos pedidos, o vendedor pode usar várias opções de logística, o que oferece flexibilidade e permite otimizar os custos. Este é um fator chave para alcançar um CPM lucrativo.

    Opções de logística disponíveis:

    • Logística de marketplaces (se já estiverem presentes).
    • Logística própria.
    • Serviços externos: Yandex Доставка, СДЭК, ПЭК, Dalli.

    Analistas observam que o tráfego da Alice AI para o e-commerce russo cresceu 358% desde o início do ano. Isso não é apenas estatística, é um indicador de uma audiência crescente que pode ser convertida em vendas. Quanto dinheiro trará cada rublo gasto — é uma questão para a sua economia unitária.

    Yandex: Vendas via Pesquisa e Alice AI sem site — um CPM lucrativo? — ilustração 2

    Perguntas frequentes

    Qual CPM pode ser considerado lucrativo ao trabalhar com o Yandex?

    Um CPM lucrativo é aquele que garante um ROI positivo. Neste caso, com conexão gratuita, o custo será formado pela comissão de pagamentos e logística. É necessário realizar vendas de teste para determinar o CPM ideal para o seu produto.

    O que é mais barato: publicidade em banner ou vendas via Pesquisa Yandex/Alice AI?

    As vendas via Pesquisa Yandex e Alice AI podem ser significativamente mais baratas do que a publicidade em banner tradicional, especialmente na fase inicial. A ausência de taxa de conexão e a possibilidade de um teste barato de hipóteses tornam este canal atraente para pequenas e médias empresas. A publicidade em banner exige grandes orçamentos e nem sempre garante uma transição direta para a compra.

    Vale a pena investir em canais de vendas de IA sem um site próprio?

    Sim, vale a pena. Especialmente para um início rápido e verificação da demanda. O Yandex fornece uma infraestrutura pronta para recebimento de pagamentos e entrega, o que reduz as barreiras de entrada. Isso permite focar no produto e no marketing, e não no lado técnico do e-commerce.

    Conclusão: dinheiro ou oportunidade perdida?

    O novo canal de vendas do Yandex não é apenas uma opção, é uma oportunidade para vendedores sem site terem acesso a milhões de potenciais compradores. A conexão gratuita e as condições flexíveis de logística permitem comparar preços com outros canais e, possivelmente, encontrar aquele CPM lucrativo. Não perca a chance de testar hipóteses de forma barata.

    Comece a aceitar pedidos e a carregar o sortimento hoje mesmo para avaliar o potencial real deste canal de vendas e transformá-lo em uma fonte significativa de receita para o seu negócio.