O engenheiro de software Tibor Blaho descobriu referências a um sistema de publicidade no código da versão beta 1.2025.329 do aplicativo Android do ChatGPT. A descoberta indica que a OpenAI está desenvolvendo formatos de anúncios para monetizar sua base.
Contudo, a plataforma deve manter seu diferencial competitivo centrado em resultados orgânicos. As strings de código revelam três formatos de anúncios. O primeiro é identificado como “search ad” e “search ads carousel”, sugerindo anúncios vinculados aos resultados de busca em formato de carrossel horizontal.
O segundo formato, chamado “bazaar content”, indica cards de produtos em um modelo de marketplace. Já o terceiro aponta para sugestões patrocinadas integradas nas respostas da ferramenta.
Além disso, a estratégia de monetização da OpenAI projeta US$1 bilhão em receita de usuários gratuitos a partir de 2026. Esse valor deve crescer para US$25 bilhões até 2029, segundo documentos internos da empresa. A CFO Sarah Friar confirmou que os anúncios ajudarão a compensar custos operacionais que ultrapassam US$1 trilhão em infraestrutura de inteligência artificial.
Formatos de anúncios identificados no código
O formato de carrossel horizontal representa a implementação mais provável para a fase inicial. Esse modelo permite que anunciantes apresentem produtos ou serviços sem comprometer a experiência conversacional. A disposição horizontal minimiza a intrusão visual, diferentemente dos anúncios verticais que interrompem o fluxo de leitura.
Por sua vez, o conceito de “bazaar content” sugere uma abordagem de marketplace integrado. Esse formato permitiria que usuários explorassem produtos na interface sem necessidade de navegação externa. A estratégia alinha-se com o Shopping Research Assistant, lançado pela OpenAI para automatizar pesquisas de produtos.
Enquanto isso, as sugestões patrocinadas integradas representam o formato mais delicado. Esse modelo insere recomendações comerciais no corpo das respostas geradas pela inteligência artificial. A implementação inadequada desse formato pode comprometer a percepção de neutralidade que diferencia a plataforma de buscadores tradicionais.
Dessa forma, a OpenAI enfrenta o desafio de equilibrar monetização com experiência do usuário. Plataformas de mensagens como WhatsApp e Telegram evitaram publicidade em conversas por anos, reconhecendo que isso comprometeria a confiança.
Por que o foco permanecerá orgânico
A descoberta orgânica representa o diferencial competitivo da ferramenta. Enquanto o Google integra anúncios em suas respostas de IA através do AI Mode, a plataforma construiu reputação baseada em respostas imparciais. Dados mostram que 77% dos americanos utilizam a ferramenta como mecanismo de busca, com 24% preferindo iniciar pesquisas nela.
Essa preferência decorre da ausência de conteúdo promocional entre resultados. Os usuários valorizam respostas diretas que não exigem filtragem de anúncios ou links patrocinados. A inserção de publicidade comprometeria essa vantagem, potencialmente devolvendo usuários aos buscadores tradicionais.
Por outro lado, a arquitetura conversacional favorece naturalmente resultados orgânicos. Diferentemente de páginas de busca que comportam anúncios sem prejudicar a experiência, interfaces conversacionais possuem espaço limitado. Cada elemento publicitário compete com o conteúdo informativo que os usuários buscam.
Além disso, pesquisas indicam que 36% dos usuários descobriram produtos ou marcas através da plataforma. Entre a Geração Z, o percentual sobe para 47%. Essas menções surgem no contexto das respostas, sem caráter promocional, gerando percepção de maior credibilidade.
Tempo necessário para maturidade publicitária
A plataforma publicitária da OpenAI levará anos para atingir o nível de sofisticação do Google Ads ou Meta Ads. O Google desenvolveu seu sistema de anúncios ao longo de duas décadas, refinando algoritmos de segmentação, atribuição e otimização. A Meta investiu mais de 15 anos construindo infraestrutura publicitária que processa bilhões de impressões por dia.
Essas plataformas possuem dados históricos sobre comportamento de usuários e performance de campanhas. O Google Ads utiliza sinais de intenção acumulados desde 2000, enquanto o Meta Ads aproveita dados demográficos e comportamentais de mais de 3 bilhões de usuários.
A OpenAI precisará construir ferramentas de gerenciamento de campanhas, sistemas de lances automatizados e frameworks de mensuração. O desenvolvimento de APIs, integração com plataformas de terceiros e criação de interfaces para anunciantes demanda tempo e iteração. A empresa está apenas começando a contratar especialistas para essa infraestrutura.
Portanto, os anunciantes devem ajustar expectativas sobre as capacidades iniciais da plataforma. Os primeiros formatos provavelmente oferecerão segmentação básica e métricas limitadas. A sofisticação virá conforme a OpenAI acumula dados de performance e desenvolve algoritmos de otimização específicos para ambientes conversacionais.
Projeções financeiras e contexto de mercado
O mercado de publicidade em plataformas de IA deve crescer de US$1,1 bilhão em 2025 para US$26 bilhões até 2029, segundo a eMarketer. Esse crescimento reflete a migração de usuários para interfaces conversacionais e a necessidade de marcas alcançarem audiências nesses novos ambientes.
As projeções internas da empresa indicam que até 20% da receita de 2025 virá de funcionalidades relacionadas a compras e publicidade. Esse percentual deve crescer conforme a plataforma amadurece e anunciantes desenvolvem expertise em formatos conversacionais. No entanto, a maior parte da receita ainda virá de assinaturas pagas.
A comparação com o mercado total de ads oferece perspectiva. Os US$25 bilhões projetados para 2029 representariam cerca de 13,6% do mercado de anúncios de busca nos Estados Unidos. Esse percentual indica crescimento significativo, mas não dominância imediata.
Vale ressaltar que essas projeções assumem a execução bem-sucedida da estratégia publicitária. A OpenAI precisará demonstrar retorno sobre investimento para anunciantes, desenvolver formatos que não afastem usuários e construir infraestrutura confiável.
Diferenças entre anúncios em IA e links patrocinados tradicionais
Os anúncios em plataformas de inteligência artificial diferem dos links patrocinados do Google. Enquanto o Google apresenta anúncios claramente separados dos resultados, as IAs integram informações comerciais no corpo das respostas. Essa integração cria desafios de transparência e percepção de neutralidade.
A natureza conversacional exige formatos mais sutis e contextualizados. Anúncios tradicionais de busca funcionam porque usuários aprenderam a distinguir links patrocinados de resultados orgânicos. Em interfaces conversacionais, essa distinção torna-se menos clara, potencialmente gerando desconfiança sobre a imparcialidade das respostas.
Novos frameworks de mensuração serão necessários para avaliar performance. Métricas tradicionais como cliques e impressões perdem relevância em ambientes onde a influência ocorre através do diálogo. As plataformas precisarão medir impacto nas conversas, mudanças de percepção e influência nas decisões.
Além disso, os anunciantes precisarão adaptar criativos e mensagens para formatos conversacionais. Textos promocionais diretos soam inadequados em respostas de IA que simulam diálogo natural. As marcas terão que desenvolver abordagens mais sutis que agreguem valor à conversa.
GEO como estratégia sustentável de crescimento
O Generative Engine Optimization representa a forma mais sustentável de escalar presença em plataformas de IA. Diferentemente de anúncios que exigem investimento contínuo, a otimização para resultados orgânicos constrói ativos de longo prazo. Conteúdos bem estruturados e marcas com autoridade temática continuam gerando visibilidade sem custos recorrentes.
Pesquisas das universidades de Princeton e Georgia Tech demonstraram melhorias de até 40% na visibilidade através de técnicas específicas de GEO. A citação de fontes confiáveis, adição de estatísticas e incorporação de citações de especialistas aumentam a probabilidade de menção em respostas de IA.
A Conversion identificou que empresas com forte presença orgânica na plataforma apresentam vantagem competitiva sustentável. Marcas mencionadas frequentemente em contextos positivos estabelecem autoridade que influencia decisões de compra independentemente de cliques. Essa influência representa valor que não pode ser replicado apenas com publicidade paga.
Portanto, o investimento em GEO oferece retorno crescente ao longo do tempo. Enquanto campanhas publicitárias geram resultados apenas durante o período de veiculação, a autoridade construída através de otimização orgânica persiste.
Preparação prática para marcas
As empresas devem começar garantindo que seus conteúdos sejam machine-readable. A implementação de schema markup consistente facilita a extração de informações por sistemas de inteligência artificial. Dados estruturados sobre produtos, serviços, avaliações e especificações técnicas aumentam a probabilidade de citação em respostas.
A criação de conteúdo que responda comparações e objeções de forma clara representa prioridade estratégica. Os usuários frequentemente consultam IAs para avaliar alternativas e entender trade-offs entre opções. Marcas que fornecem informações objetivas sobre diferenciais, limitações e casos de uso adequados constroem credibilidade.
O monitoramento de citações de marca em Large Language Models permite identificar oportunidades e problemas. Ferramentas especializadas rastreiam como marcas são mencionadas em respostas de diferentes plataformas de IA. Esse monitoramento revela gaps de posicionamento e áreas onde a autoridade precisa ser fortalecida.
Além disso, a recomendação é separar orçamentos de teste para 2026. Quando as plataformas de anúncios em IA começarem a operar comercialmente, as empresas precisarão experimentar formatos e mensurações. A abordagem deve ser de teste e aprendizado, não de migração agressiva.
Importância da autoridade temática e Branding Semântico
A autoridade temática representa o fator mais importante para a visibilidade orgânica em plataformas de IA. Large Language Models aprendem associações entre marcas e conceitos durante o treinamento. Empresas consistentemente mencionadas em contextos específicos estabelecem conexões semânticas que influenciam futuras respostas.
O Branding Semântico difere do branding emocional tradicional. Enquanto o branding emocional busca associações afetivas, o semântico objetiva conexões factuais e contextuais. A estratégia envolve associar sistematicamente a marca a termos, conceitos e contextos específicos através de conteúdo consistente.
A Conversion exemplifica essa abordagem ao estabelecer associações como “maior agência de SEO do Brasil” e “especialista em grandes empresas”. Essas associações claras facilitam a compreensão e retenção pelos modelos de linguagem. Quando usuários perguntam sobre agências de SEO para grandes empresas, a probabilidade de menção aumenta.
Propostas únicas de valor específicas e defensáveis tornam-se importantes nesse contexto. Proposições vagas ou genéricas dificultam associações semânticas claras. As marcas devem definir precisamente que associações desejam estabelecer e executar consistentemente através de conteúdo, comunicação e posicionamento estratégico.
Mensuração de resultados orgânicos em IA
A atribuição tradicional last-click demonstra limitações crescentes na mensuração de estratégias orgânicas em IA. A natureza conversacional das plataformas e jornadas não-lineares dos usuários tornam modelos de atribuição simples inadequados. O impacto real ocorre através de múltiplos touchpoints que Analytics convencionais não capturam.
Métricas de awareness e share of search apresentam maior relevância que cliques isolados. O crescimento nas buscas de marca, a expansão da participação nas pesquisas em categorias relevantes e a frequência de menções em respostas de IA oferecem indicadores mais precisos.
A autoatribuição mostra-se como metodologia superior para entender a jornada completa do cliente. Questionários simples perguntando “como você conheceu nossa marca?” capturam insights que ferramentas de Analytics não conseguem rastrear. Essa abordagem revela o papel da IA e outros canais escondidos na jornada de compra.
Portanto, as empresas precisam desenvolver frameworks de mensuração adaptados ao novo paradigma. A combinação de métricas quantitativas de visibilidade com pesquisas qualitativas de percepção oferece visão completa do impacto.
Integração entre SEO tradicional e GEO
O GEO representa expansão, não substituição, das práticas estabelecidas de SEO. Técnicas como HTML bem estruturado, conteúdo de qualidade e autoridade temática mantêm relevância completa. Websites otimizados tecnicamente que também apresentam conteúdo claro e estruturado maximizam a visibilidade em buscadores tradicionais e generativos.
Rankings elevados no Google correlacionam positivamente com citações em plataformas de IA. Muitos sistemas utilizam resultados de busca como fontes primárias para compor respostas. Portanto, investimentos em SEO tradicional continuam gerando retorno indireto através de maior visibilidade em ambientes conversacionais.
A estratégia integrada combina excelência técnica do SEO com naturalidade conversacional valorizada por modelos de linguagem. Conteúdos estruturados em topic clusters, com profundidade analítica e citação de fontes confiáveis, atendem aos requisitos de ambos os paradigmas.
Além disso, a orquestração de buscas emerge como conceito estratégico importante. As marcas precisam estar presentes em todos os canais onde houver buscas, sejam buscadores tradicionais, plataformas de IA ou assistentes de voz. A visibilidade fragmentada em múltiplos ambientes constrói presença omnichannel que captura usuários em diferentes contextos.
O futuro das buscas com IA segue sendo orgânico
A chegada de anúncios ao ChatGPT representa evolução esperada na monetização da plataforma. No entanto, a descoberta orgânica continuará sendo o diferencial competitivo da ferramenta. A confiança dos usuários em respostas neutras e imparciais não pode ser comprometida sem risco de perder a vantagem que tornou a plataforma líder.
O desenvolvimento de uma plataforma publicitária madura levará anos. Enquanto isso, as marcas que investirem em autoridade temática, branding semântico e otimização para resultados orgânicos construirão ativos sustentáveis. Essas estratégias geram valor composto que persiste independentemente de orçamentos publicitários.
O GEO oferece oportunidade de pioneirismo para empresas que reconhecem a importância da presença orgânica em plataformas de IA. A competição por visibilidade ainda apresenta intensidade menor que no SEO tradicional.
Em última análise, a sustentabilidade de crescimento em ambientes conversacionais depende de qualidade editorial e expertise genuína. Anúncios podem comprar visibilidade temporária, mas apenas conteúdo relevante e autoridade construída ao longo do tempo garantem presença duradoura. O futuro da descoberta em IA será predominantemente orgânico.
