Os profissionais de marketing estão aprendendo a transformar a IA em um parceiro de pesquisa incansável — e em um caminho mais rápido para obter insights.
Na Conferência MarTech de novembro, especialistas da Citrix, Randstad Digital e Qualified Digital juntaram-se a Susan Ferrari, diretora sênior da EmotionTrac, para uma discussão sobre como a IA está transformando a pesquisa e o planejamento de mercado.
Os palestrantes da sessão incluíram Brian Madden, futurista da Citrix; Steve Bevilacqua, consultor principal, Cella by Randstad Digital; e Katie Templin, diretora de experiência, Qualified Digital.
Da sobrecarga de dados à clareza do sinal
Os profissionais de marketing não lutam mais para encontrar dados – eles lutam para entendê-los. Os palestrantes concordaram que o valor real da IA não está em coletar maismas ao descobrir melhorar insights de forma mais rápida e eficiente.
1. Análise comparativa bem feita
Templin usa ferramentas como ChatGPT para realizar varreduras rápidas de concorrentes e análises direcionais. “É ótimo ver como os concorrentes estão posicionados no mercado”, disse ela. “Mas eu sempre verifico as fontes. Nunca confio apenas na IA.”
Ela enfatizou a importância de compreender de onde vêm os dados e usar a IA apenas como um guia para saber onde é necessária uma pesquisa mais profunda.
2. A mentalidade de “pesquisa profunda”
Bevilacqua recomendou ativar os modos de “pesquisa profunda” ou “análise inteligente” nas ferramentas de IA ao fazer varreduras de mercado. Seu processo é de duas camadas: uma passagem ampla em GPT ou Copilot, seguida de mergulhos mais profundos usando ferramentas de nicho como Speak AI para análise de chamadas ou YouScan para monitoramento social.
“Não se esqueça dos dados que você já possui”, acrescentou. “Antes de buscar novas informações, analise seu CRM, as ligações dos clientes, seu feedback social – está tudo bem aí.”
3. Grupos focais sintéticos
Madden trata a IA como um substituto para testes de público. “É como ter um grupo focal de um milhão de pessoas que não precisa de lanches”, brincou. Ao atribuir funções aos LLMs como “CIO em uma empresa de SaaS”, ele testa mensagens e reúne múltiplas reações com apenas algumas atualizações.
“Não é perfeito”, observou ele, “mas é rápido, direcional e muitas vezes surpreendentemente humano”.
Transformando dados não estruturados em insights utilizáveis
A capacidade da IA de lidar com dados não estruturados — transcrições de áudio, pesquisas de texto aberto, publicações sociais — era um tema recorrente.
Bevilacqua destacou ferramentas como Brandwatch para escuta social visual e Dovetail para codificação qualitativa. “Agora podemos revelar pontos problemáticos ou temas em horas, em vez de semanas”, disse ele.
A agência da Templin usa um sistema de IA privado e ajustado para dados proprietários. “Combinamos modelos grandes e pequenos, dependendo da velocidade e do custo”, disse ela. “Mas sempre mantemos os humanos informados para examinar os resultados.”
Coletando dados de clientes e concorrentes com segurança
Ferrari e Templin enfatizaram que a governança de dados é importante. Ao analisar dados internos ou de clientes, use modelos privados ou em área restrita para proteger a confidencialidade.
Ferrari também mencionou o uso de ferramentas simples, como web scrapers, para obter uma visão externa de como uma marca é percebida online – uma forma de baixo custo de complementar conjuntos de dados internos.
Para pesquisa competitiva, Madden compartilhou uma reviravolta inteligente: “Eu alimento blogs, comunicados de imprensa e vídeos dos concorrentes na IA e digo: ‘Você é um estrategista de produto nesta empresa – qual é o seu próximo passo?’ É como abrir seu manual.”
Bevilacqua acrescentou que ferramentas de monitoramento em tempo real, como o Visualping, podem alertar os profissionais de marketing sobre preços dos concorrentes ou mudanças nas mensagens à medida que acontecem.
Execução de campanha na velocidade da IA
O impacto da IA no design da campanha tem a ver principalmente com velocidade e adaptabilidade.
Templin descreveu como a IA ajuda sua equipe a dinamizar com base em dados ao vivo. “Podemos analisar o sentimento da campanha e as mudanças de comportamento em tempo real”, disse ela. “Se alguma tendência for negativa, acionamos a divulgação humana ou mudamos a mensagem imediatamente.”
Ela também usa IA para automatizar a lógica da “próxima melhor ação” – decidir quando um cliente em potencial deve passar para vendas ou outro caminho de criação. O resultado: maior engajamento e melhor retenção.
Usando IA sem perder o olhar crítico
O painel concordou: a IA é poderosa, mas pode ser excessivamente agradável. “É como uma líder de torcida – sempre diz que você é brilhante”, brincou Ferrari. Bevilacqua alertou contra a “psicose da IA”, a armadilha de acreditar na bajulação do seu modelo.
Em vez disso, ele sugeriu perguntar por que uma ideia pode falhar ou solicitando prós e contras para equilibrar o otimismo. Templin acrescentou: “Sempre verifique as fontes. A IA inventará citações se for necessário.”
Madden destacou que o preconceito é menos arriscado quando você usa IA para brainstorming, e não para decisões finais: “É outra entrada – não a autoridade final”.
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Solicitações mais inteligentes, contexto mais limpo
Quando as sessões ficam longas, Madden aconselha redefinir o contexto: “Peça ao modelo para resumir a conversa por si mesmo e depois comece do zero”.
Ele também previu o que vem por aí: janelas de contexto mais longas e “memória persistente” nas próximas versões do GPT – recursos que facilitarão a análise sustentada.
Ao longo da sessão, os palestrantes mencionaram várias plataformas de IA essenciais:
- Gamma: transforma notas em apresentações de marca
- NotebookLM: cria resumos ou podcasts a partir de URLs ou documentos
- Brandwatch e YouScan: analise a percepção e o visual da marca
- Fale AI, Dovetail: transcreva e tema dados qualitativos
- Visualping: monitora as mudanças no site do concorrente
- Revven: transforma prompts simples em “super prompts”
Principais conclusões
- A IA acelera os insights, não apenas os resultados. Use-o para sintetizar sinais e testar hipóteses rapidamente.
- Mantenha um humano informado. Audite o raciocínio, refine os prompts e verifique as fontes de dados.
- Use LLMs como personas vivas. Eles podem simular as reações do público para testar mensagens.
- Otimize para pesquisa generativa. Publique conteúdo que responda às perguntas que os chatbots surgirão.
- A velocidade é o recurso – mas a governança é o controle.
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