Os anúncios em AI Mode do Google subiram para o topo de funil. A pesquisa de palavras-chave precisa acompanhar

Introdução

Durante vinte anos, a pesquisa de palavras-chave seguiu uma gravidade simples: encontre a frase que as pessoas digitam quando estão prontas para comprar e então compre ou ranqueie para ela. Os termos de fundo de funil venciam; todo o resto era "conscientização" — bom de ter, difícil de provar, fácil de cortar.

Essa gravidade se inverteu, e o Google disse isso em voz alta duas vezes na mesma tarde.

Em 28 de outubro, o chefe de ciência de dados de busca do Google disse aos anunciantes que as pessoas agora chegam ao Google muito mais cedo na jornada de compra, fazendo perguntas longas e detalhadas que começam muito longe de uma compra. Na mesma tarde, o chief business officer da Alphabet disse a Wall Street que as consultas em AI Mode que impulsionam essa mudança geram para o Google menos dinheiro do que as buscas tradicionais.

Em volta dessas declarações, o Google lançou a infraestrutura comercial para esse comportamento: anúncios multi-turn dentro das perguntas de acompanhamento no AI Mode, anúncios em AI Mode expandidos para mais dez países, links de agendamento de serviços domésticos e feeds de produto transformados em criativo de anúncio. Enquanto isso, um novo relatório da Adthena contou mais de 175,000 posicionamentos pagos dentro das respostas de IA do Google nos Estados Unidos entre junho e setembro.

As consultas subiram no funil, os anúncios as seguiram, e a maior parte da pesquisa de palavras-chave continua apontada para o fundo. Aqui está o que mudou, o que os números dizem e como reconstruir uma estratégia de palavras-chave capaz de enxergar o novo inventário.

O que mudou nas últimas duas semanas

As peças chegaram rápido o suficiente para que o padrão passe fácil. A linha do tempo que importa:

• 28 de outubro — O Google anunciou anúncios multi-turn no AI Mode nos Estados Unidos, para que um anúncio possa aparecer em consultas de acompanhamento dentro da mesma conversa. Shashi Thakur, VP e GM de Google Search Ads, confirmou o lançamento nos EUA.
• 28 de outubro — O Google disse que os anúncios no AI Mode estão se expandindo para dez países adicionais, incluindo Canadá e Austrália, com Brasil, México e Reino Unido planejados para o Q4 2026.
• 28 de outubro — Na teleconferência do Q3 da Alphabet, o CBO Philipp Schindler atribuiu parte da desaceleração da receita "ao forte crescimento das consultas em AI Mode... por causa da menor monetização que vimos no AI Mode".
• 4 de novembro — O Google AI Mode adicionou links de agendamento de serviços domésticos, transformando uma resposta em uma superfície de transação.
• 4 de novembro — A cobertura confirmou que os feeds de produto estão se tornando o novo criativo de anúncio no AI Mode: é o feed, não o título, que agora persuade.
• 9 de novembro — A cobertura do lançamento apontou o problema de mensuração: a atividade de busca com IA é quase invisível nos relatórios de termos de pesquisa do Google Ads.

O Google não está sendo sutil. O tipo de consulta que mais cresce em sua superfície é conversacional, longo, de estágio de pesquisa e agora monetizável em mais mercados do que era três semanas atrás.

O que o Google realmente disse sobre essas consultas

A fonte primária mais útil da quinzena é o episódio de 28 de outubro do podcast Ads Decoded do próprio Google, em que a apresentadora Ginny Marvin entrevistou Shivani Mohan, VP de Data Science and User Experience Research for Search do Google. Suas equipes entrevistam usuários individualmente e estudam logs do que bilhões de pessoas fazem, o que torna suas declarações a coisa mais próxima de uma especificação sobre para onde o comportamento de consulta está indo.

As consultas são três vezes mais longas

Mohan disse que o comprimento das consultas aumentou três vezes, e Marvin repetiu isso no resumo. O relatório do próprio Google sobre AI Mode, de maio de 2026, enquadra o dado de forma mais restrita — as consultas no AI Mode são, em média, três vezes mais longas que as buscas tradicionais — e é essa a versão a citar, porque é uma comparação de AI Mode, não uma afirmação sobre todo o Google.

As consultas são net-new, não refinadas

O detalhe com a maior consequência estratégica é um que Mohan disse nunca ter explicado publicamente antes. Os usuários, nas palavras dela, "estão fazendo tipos de consulta totalmente novos que nunca teriam pensado em fazer antes". Quando Marvin perguntou se os acompanhamentos acontecem porque a primeira resposta falhou, Mohan disse que não — e explicou como o Google mede isso: "Na nossa prática de ciência de dados, penalizamos consultas, que chamamos de man refs, refinamentos manuais."

Duas implicações se seguem. Primeiro, o Google otimiza contra consultas que exigem uma segunda tentativa, então a recompensa vai para respostas que resolvem a intenção em uma única tacada — um problema de cobertura antes de ser um problema de lance. Segundo, o crescimento conversacional não é gente reformulando a mesma palavra-chave de três maneiras; é demanda que nunca apareceu na sua ferramenta de palavras-chave porque ninguém a digitou numa caixa de busca um ano atrás.

Elas são de topo de funil, e o Google sabe disso

Mohan descreveu consultas "subindo no funil", com mais perguntas de brainstorming e mais perguntas sobre como pensar em uma categoria como um todo. O enquadramento de Schindler combinou exatamente: "No AI Mode, muitas dessas consultas são consultas de topo de funil, permitindo capturar nova intenção comercial de alto valor", acrescentando que "a maioria das consultas no AI Mode é incremental".

Esse é o presente estratégico da quinzena. O Google disse, em linguagem clara, que a oferta incremental de consultas está no estágio de pesquisa e tem forma de pergunta. Se o seu plano de palavras-chave é uma lista de termos produto-mais-modificador, você está dando lances na metade do mercado que está encolhendo.

Por que isso quebra a pesquisa de palavras-chave clássica

Três mecanismos tornam os velhos hábitos ativamente contraproducentes agora.

A armadilha da elegibilidade: exact match não consegue comprar o novo posicionamento

Os anúncios dentro do AI Overviews e do AI Mode são correspondidos tanto à consulta quanto ao conteúdo da resposta de IA. Segundo a documentação do Google, apenas palavras-chave de broad match ou segmentação sem palavra-chave — AI Max for Search, Performance Max, Shopping e Dynamic Search Ads — podem ser veiculadas dentro do overview. O exact match ainda pode aparecer acima ou abaixo dele, e uma palavra-chave exact match não impede que uma versão broad match seja acionada dentro.

Leia isso como um plano de mídia. Uma campanha non-brand construída inteiramente em exact e phrase match — a estrutura que a maioria das equipes de performance foi ensinada a montar — está estruturalmente fora do posicionamento para o qual o Google está escalando em dez novos países neste trimestre. O desempenho da sua superfície de IA pode ser zero não porque falhou, mas porque você nunca entrou no leilão.

Prompts de pesquisa dominam o inventário que existe

O Holiday AI Paid Search Report da Adthena contou aproximadamente 175,100 posicionamentos de anúncios pagos dentro dos painéis de AI Overview e AI Mode do Google nos Estados Unidos entre junho e setembro de 2026: vestuário cerca de 111,000, eletrônicos de consumo cerca de 55,000, viagem em torno de 6,500, beleza aproximadamente 2,100, e brinquedos e jogos em torno de 685.

O mesmo relatório classificou os prompts contra os quais esses anúncios rodaram. Em beleza, 83% dos anúncios rodaram em consultas de pesquisa e descoberta — pessoas comparando ou perguntando o que é melhor em vez de nomear um produto. Viagem estava em 69%, brinquedos e jogos em 67%, enquanto vestuário (48%) e eletrônicos de consumo (42%) ficaram logo abaixo da metade.

Se quatro em cada cinco impressões de anúncio em uma categoria se ligam a "o que é melhor para X" em vez de "comprar X", o ativo que vale a pena construir não é uma lista de nomes de produto. É um mapa organizado da linguagem de comparação e de pergunta.

Seu relatório de termos de pesquisa não separa mais as superfícies

O Google inclui as buscas que acionam anúncios no AI Overviews e no AI Mode de forma agregada nos relatórios padrão de toda a Busca, então as consultas de superfície de IA ficam misturadas no seu relatório de termos de pesquisa. Combine isso com um volume incremental majoritariamente longo e conversacional, e um CPA combinado se torna quase sem sentido: uma consulta de pesquisa de 25 palavras e uma consulta transacional de três palavras ficam na mesma planilha, julgadas por um único número.

A correção é mecânica. Exporte os termos de pesquisa, segmente por contagem de palavras — de uma a três, de quatro a sete, oito ou mais — e então compare taxa de conversão, custo por aquisição ou ROAS, e com que frequência cada segmento aparece nos caminhos de conversão. Consultas longas que parecem fracas no last click mas aparecem cedo nos caminhos são sua evidência de topo de funil; consultas que não aparecem em lugar nenhum são gasto de descoberta que você ainda não consegue justificar.

Um playbook de cinco passos para reconstruir a pesquisa de palavras-chave

Passo 1: Reconstrua a lista de sementes em torno de cadeias de perguntas

Pare de semear com head terms e modificadores. Semeie com cadeias: o que é, qual é o melhor, X versus Y, vale a pena X, o que se encaixa na minha situação. Para cada cadeia, capture a pergunta de acompanhamento que uma pessoa real faria em seguida, porque com anúncios multi-turn cada passo é um espaço de anúncio próprio — e, organicamente, cada passo é uma página que você possui ou perde.

Passo 2: Agrupe por estágio de decisão em vez de volume de busca

Ordenar por volume te devolve ao fundo do funil. Agrupe o mesmo conjunto por estágio — orientação, comparação, validação, compra — e você vai encontrar tanto conteúdo quanto campanhas sobreponderados no final. Os dados de prompt da Adthena dizem que o inventário está na frente.

Passo 3: Dê ao broad match ou ao AI Max uma fatia definida, com dados limpos por trás

Como apenas broad match e segmentação sem palavra-chave podem veicular dentro das respostas de IA, reserve uma parcela deliberada do orçamento non-brand para eles, apoiada por Smart Bidding e por um rastreamento de conversões em que você confia. Mantenha o exact match onde você precisa de controle. O modo de falha não é o broad match em si; é o broad match com dados de conversão turvos e sem disciplina de palavras-chave negativas.

Passo 4: Alimente a máquina com os atributos que ela agora lê

Para ecommerce, o Google lançou seis atributos conversacionais opcionais no Merchant Center no Google Marketing Live de maio: question_and_answer, document_link, related_product, item_group_title, variant_option e popularity_rank. Eles não afetam a aprovação do produto, e o Google recomenda adicioná-los por meio de uma fonte de dados suplementar para que o feed principal permaneça intacto. A observação de Mohan de que quem compara "realmente não quer só ver o resumo" — quer avaliações e vídeos de pessoas em suas próprias circunstâncias — é efetivamente para isso que esses campos servem. Para as equipes de conteúdo o equivalente é pouco glamouroso: coloque a tabela de comparação, o detalhe de tamanhos e a linguagem de casos de uso na página.

Passo 5: Instrumente as superfícies de IA como uma linha de teste própria

Até que o Google relate o desempenho dos anúncios em AI Mode com o mesmo padrão de durabilidade que aplica às estatísticas de usuários, trate o alcance de AI Mode e AI Overview como uma linha de teste com orçamento próprio e métrica de sucesso própria, em vez de algo que silenciosamente puxa para baixo o CPA combinado. Acompanhe a fatia de cliques em consultas longas, as conversões assistidas e o custo por conversão incremental — não o ROAS de last click.

Use a busca social como seu laboratório de prompts

Aqui está o problema prático de montar um conjunto de cadeias de perguntas: as boas perguntas ainda não estão nas ferramentas de palavras-chave, porque são novas e formuladas de modo conversacional. Os bancos de palavras-chave ficam meses atrás do comportamento; as plataformas sociais não.

A busca social é o corpus vivo mais barato de linguagem em estágio de pesquisa disponível. Threads de comentários, perguntas em vídeos e posts de comunidade são onde as pessoas escrevem a formulação longa e circunstancial — "tenho uma cozinha pequena e dois cachorros, vale a pena um robô aspirador" — que nunca vai para um planejador de palavras-chave mas cada vez mais vai para uma caixa de IA. Minerar essa linguagem te dá os formatos de prompt a mirar, as objeções a responder na página e os eixos de comparação que seus atributos de feed devem cobrir.

É para isso que o SocialKeywordGenerator foi feito: extrair a linguagem de palavras-chave e hashtags das plataformas sociais, agrupá-la por intenção e tipo de pergunta, e então entregar esses grupos às equipes de conteúdo e de mídia paga como conjuntos prontos para prompt em vez de listas planas de palavras-chave. Comece em SocialKeywordGenerator e construa o mapa de cadeias de perguntas antes do seu próximo ciclo de planejamento, não depois.

Os números que mantêm você honesto

A história do topo de funil é real, mas não é licença para reescrever tudo neste trimestre. Os dados de mensuração da mesma quinzena são diretos sobre a escala.

A análise de Marie Haynes de 12 meses de dados do GA4 em 100 sites e mais de 145 milhões de sessões descobriu que o ChatGPT enviou 0.62% do volume de tráfego enviado pelo Google organic, e todos os LLMs combinados enviaram 0.73% — o orgânico ainda entregou 39 vezes mais tráfego. Os visitantes do ChatGPT converteram a 13.8% contra 3.02% do Google organic, a estatística que os fornecedores citam, mas o Google ainda gerou 96.5% das conversões totais, e o Google organic gerou 27 vezes mais conversões do que todos os LLMs combinados.

Então a leitura correta não é "a IA é o novo canal". É "o mix de consultas está mudando antes do volume de cliques", que é exatamente quando as decisões de pesquisa de palavras-chave se consolidam para o ano seguinte. Construa o mapa de cadeias de perguntas agora, enquanto o inventário está barato e a concorrência ainda compra termos de três palavras. As superfícies estão crescendo rápido: a Adthena contou as aparições de AI Overview nos EUA subindo de 304 milhões para 575 milhões entre agosto de 2025 e agosto de 2026, um aumento de 89%, com Reino Unido e UE subindo 160% e Austrália subindo 536%.

Principais conclusões

• O Google agora monetiza o AI Mode com anúncios multi-turn, mais dez países, links de agendamento de serviços domésticos e criativo de feed de produto — a camada comercial fica sobre consultas conversacionais de estágio de pesquisa.
• A própria ciência de dados do Google diz que as consultas em AI Mode são três vezes mais longas, muitas vezes net-new e inclinadas ao topo de funil; o Google até penaliza os "man refs", consultas que precisaram de refinamento manual.
• Apenas broad match ou segmentação sem palavra-chave podem veicular anúncios dentro do AI Overviews, então campanhas só de exact match ficam excluídas do posicionamento que o Google está escalando.
• Prompts de pesquisa e descoberta carregaram 83% dos anúncios de IA em beleza, 69% em viagem e 67% em brinquedos, contra 48% em vestuário e 42% em eletrônicos de consumo.
• Segmente os termos de pesquisa por contagem de palavras para ver a contribuição do topo de funil; um CPA combinado agora esconde tanto a superfície quanto o estágio.
• O ChatGPT ainda envia menos de 1% do volume de tráfego do Google organic, então financie as superfícies de IA como uma linha de teste medida, não como substituta.

FAQ

P: O que são anúncios multi-turn no Google AI Mode?

R: Anúncios que podem aparecer em consultas de acompanhamento dentro da mesma conversa no AI Mode, não apenas na primeira consulta. O Google começou a liberá-los nos Estados Unidos em 28 de outubro de 2026, o que significa que cada passo de uma cadeia de perguntas se torna seu próprio espaço de anúncio.

P: Palavras-chave exact match podem veicular dentro do AI Overviews?

R: Não. Apenas broad match ou segmentação sem palavra-chave — AI Max for Search, Performance Max, Shopping e Dynamic Search Ads — podem veicular dentro do AI Overviews e do AI Mode. O exact match ainda pode aparecer acima ou abaixo da resposta de IA, e não impede que uma palavra-chave broad match seja acionada dentro dela.

P: Preciso abandonar as palavras-chave de fundo de funil?

R: Não, mas pare de tratá-las como o plano inteiro. A oferta incremental de consultas está no estágio de pesquisa, então um plano sem uma camada de cadeias de perguntas compete pela metade menor da demanda.

P: Como meço as superfícies de IA se o Google as mistura nos relatórios de termos de pesquisa?

R: Segmente por comprimento da consulta: de uma a três, de quatro a sete e oito ou mais palavras, e então compare taxa de conversão, CPA ou ROAS e aparição nos caminhos de conversão. Combine isso com relatórios de conversões assistidas para que os toques de topo de funil permaneçam visíveis em vez de serem achatados em um número combinado.

P: Quais mercados têm anúncios em AI Mode agora?

R: Os anúncios no AI Mode se expandiram para dez países adicionais no final de outubro de 2026, incluindo Canadá e Austrália, com Brasil, México e Reino Unido planejados para o Q4 2026.

Conclusão

A parte desconfortável desta quinzena não é que o Google mudou um formato de anúncio. É que o Google descreveu, de forma incomumente direta, de onde vêm suas consultas incrementais — longas, conversacionais, de estágio de pesquisa, muitas vezes net-new — e então construiu anúncios para ficarem dentro dessa conversa em mais dez países. A pesquisa de palavras-chave construída sobre termos comerciais curtos agora mira a parte do mercado que não está crescendo.

A resposta não é um orçamento maior em todas as superfícies de IA. É mudar o que conta como ativo de palavras-chave: cadeias de perguntas em vez de head terms, estágios de decisão em vez de faixas de volume, linguagem de prompt minerada da busca social em vez de apenas dos bancos legados, e relatórios que separam consultas longas das curtas para que o trabalho de topo de funil possa ser defendido com evidências.

Comece pelo movimento mais barato: para suas dez principais categorias, escreva as cinco perguntas que um comprador real faz antes de digitar o nome de um produto, e então verifique se você tem uma página e uma palavra-chave para cada passo. Na maioria das contas, duas das cinco estão faltando. Construa esse mapa com o SocialKeywordGenerator, e você estará comprando o inventário que o Google está escalando em vez de dar lances contra o inventário que ele está deixando para trás.