A análise mais recente da agência SALT desafia a ideia de que respostas alimentadas por IA levam a visitantes mais engajados em sites. Dan Taylor, chefe de SEO técnico da SALT, compilou dados do Google Analytics 4 de dezenas de sites que cobrem o período de janeiro a março de 2025. Os dados comparam cerca de 671.000 sessões referidas por grandes interfaces de modelo de linguagem (ChatGPT, Perplexity, etc.) com cerca de 188 milhões de sessões de pesquisa orgânica. Taylor introduziu uma “Taxa de Conversão de Evento-chave” (KECVR) – a porcentagem de visitas que desencadeiam as ações-chave de um site – para comparar as fontes de tráfego. Os resultados mostram que, na maioria das indústrias, as referências de LLM convertem em taxas muito mais baixas do que as buscas tradicionais, desafiando as alegações do Google e da Microsoft Bing sobre os cliques gerados por IA trazerem usuários com maior intenção. Algumas exceções, incluindo saúde, carreiras e sites de catálogo, obtiveram pequenas vantagens para o tráfego de LLM, mas, no geral, a pesquisa orgânica teve um desempenho melhor.
O estudo abrangeu 40 categorias de indústrias, incluindo e-commerce de consumo, viagens, SaaS e B2B. A análise revelou que o tráfego de pesquisa orgânica gerou cerca de 62,2 milhões de eventos-chave, enquanto as referências de LLM responderam por 214.600. Taylor considerou uma peculiaridade conhecida do GA4, excluindo conjuntos de dados com “inflação de eventos-chave”, onde o número de eventos-chave registrados excede as visitas. Essa exclusão garantiu resultados precisos e ajudou a revelar tendências mais amplas.
Em geral, as visitas de pesquisa orgânica mostraram um KECVR muito mais alto do que as visitas impulsionadas por LLM. Por exemplo, no e-commerce de consumo, a pesquisa orgânica teve uma taxa de evento-chave de 24,1%, enquanto as referências de LLM alcançaram apenas 17,6%. Nas viagens, o tráfego de pesquisa converteu em 28,9%, em comparação com 24,3% para as visitas impulsionadas por IA. Mesmo em setores com baixas taxas de conversão, a pesquisa ainda teve um melhor desempenho: os compradores de e-commerce B2B mostraram um KECVR de 2,7% na pesquisa versus 2,6% dos LLMs, e os produtos SaaS viram um engajamento quase idêntico de ambas as fontes, cerca de 6,7%. Em quase todas as principais indústrias, do varejo à educação, RH ao luxo, a pesquisa orgânica superou o tráfego de LLM na geração de conversões.
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Alguns setores viram pequenos benefícios para o tráfego de LLM. Sites de carreira e emprego tiveram um KECVR de 22,3% ??a partir de LLMs, em comparação com 16,6% da pesquisa, enquanto os sites de saúde registraram 13,2% a partir das referências de LLM versus 12,9% da pesquisa. Os sites de catálogo também tiveram uma leve vantagem para os LLMs (2,3% vs. 2,1%), mas essas foram as exceções. Em grande parte dos setores, a pesquisa orgânica ainda gerou um KECVR mais alto do que o tráfego de LLM.
Os resultados contradizem as alegações do Google e do Bing de que a pesquisa impulsionada por IA aumentaria o tráfego de alta intenção. O estudo sugere que as respostas baseadas em LLMs servem principalmente como ferramentas de pesquisa ou informação, em vez de levar os usuários a clicar para acessar sites. Os chats de IA frequentemente fornecem respostas rápidas ou resumos, reduzindo a necessidade dos usuários de explorar mais profundamente. Em contrapartida, os usuários de mecanismos de pesquisa tradicionais muitas vezes estão buscando informações mais aprofundadas, como análises de produtos, comparações de preços ou ofertas de serviços detalhadas, levando-os a visitar os sites com mais frequência. Por exemplo, os compradores de e-commerce tendem a usar a pesquisa para especificações e análises de produtos, enquanto os LLMs fornecem respostas mais gerais que não necessariamente influenciam decisões de compra. Da mesma forma, as consultas de viagens podem começar com sugestões de IA, mas os usuários frequentemente finalizam reservas por meio de conteúdo orgânico mais rico e fotos de clientes.
A análise também destaca o rápido crescimento do tráfego de referência de LLM. No último ano, a participação de visitas de LLMs aumentou constantemente, refletindo a crescente adoção de ferramentas de IA. O ChatGPT se tornou a principal fonte de referências impulsionadas por LLM, especialmente desde que a OpenAI começou a direcionar os usuários por meio do chatgpt.com. O Perplexity também cresceu, embora ainda esteja atrás do ChatGPT. Até mesmo os novos recursos de IA do Meta ainda não enviaram tráfego significativo, mas isso pode mudar à medida que se expandem mais amplamente. Apesar do aumento, as referências de LLM ainda representam uma pequena fração do tráfego total em comparação com os mecanismos de pesquisa, enfatizando ainda mais a importância da pesquisa orgânica.
Em resumo, o estudo da SALT apresenta um quadro claro mostrando que a pesquisa impulsionada por IA ainda não está entregando a audiência de alto engajamento que foi prometida. A métrica de Taxa de Conversão de Eventos-chave mostra que os visitantes de ferramentas de IA como ChatGPT e Perplexity geralmente têm menos probabilidade de concluir ações-chave do que aqueles que vêm de mecanismos de pesquisa tradicionais. Os profissionais de marketing devem observar que o SEO tradicional continua sendo muito mais eficaz na atração de usuários engajados. Enquanto as referências de LLM podem aumentar o tráfego e servir propósitos informativos, este estudo sugere que elas devem complementar, em vez de substituir, um conteúdo orgânico forte se o objetivo for a conversão.