Mensurando o imensurável: atribuição na era da GenAI

Conforme plataformas como o ChatGPT, Gemini, Claude e outras LLMs são cada vez mais usadas como fontes de respostas, os profissionais de marketing estão entrando em uma nova era, em que o tráfego se origina de respostas de IA, e não necessariamente de pesquisa em motores de busca.

Os LLMs estão transformando a forma como os usuários descobrem aplicativos e conteúdos, além de impactar o comportamento dos consumidores. Pesquisas recentes mostram que usuários que se engajam com as marcas por meio de LLMs têm uma intenção mais alta e monetizam melhor do que usuários que chegam a partir de uma pesquisa. O formato conversacional oferece uma recomendação sem compromisso, sem parecer uma proposta de venda, impulsionando uma intenção mais forte.

No entanto, essa dinâmica traz novos desafios: Como você influencia, mensura e otimiza a descoberta nesses ambientes?

Neste blog, analisamos como a GenAI e LLMs como ChatGPT, Gemini e Claude estão redefinindo o processo de descoberta e o que isso significa para os profissionais de marketing.

AI-first: quem está liderando a mudança?

LLMs geram um tráfego significativo para as marcas, que muitas vezes passa despercebido, pois ele não é atribuído.

Algumas verticais observam um impacto mais profundo:

• Serviços jurídicos e financeiros: os usuários fazem perguntas complexas e que exigem confiança, que os LLMs costumam estar mais bem equipadas para responder.
• Compras online: LLMs impulsionam tráfego para sites de varejo e eCommerce com base nas informações da página do produto. Nesse contexto, a OpenAI anunciou um processo de checkout dentro da própria plataforma que pode reduzir o tráfego em seu site.
• Saúde e planos de saúde: o chat com a IA está se transformando em uma fonte de respostas sobre sintomas, tratamentos e cobertura de planos.
• SMB e SaaS: descoberta de aplicativos, comparações de produtos e tutoriais frequentemente aparecem nas respostas da IA.
• Tecnologia do consumidor: os usuários apostam na IA conversacional para receber análises e recomendações de produtos.

Em muitos casos, a IA está se tornando um ponto de entrada mais comum do que a busca tradicional, sendo que algumas marcas observam que 5–10% do tráfego de topo de funil é gerado por LLMs, mesmo quando ele não é rotulado como tal nas análises.

Desafios de otimização

Diferentemente do SEO tradicional, a visibilidade no LLM é mais difícil de decifrar e ainda mais difícil de mensurar:

1. Sem visibilidade sobre rankings: Não dá para “verificar sua posição” em uma resposta do ChatGPT. Não há como saber com que frequência você é citado.
2. Links inconsistentes: Alguns modelos adicionam os links usados como referência, outros não. Outros ainda parafraseiam seu conteúdo sem dar crédito.
3. Atribuição quebrada: Muitos cliques vindos de IA aparecem como tráfego orgânico, obscurecendo a fonte real nas ferramentas de analytics.

Juntos, esses problemas fazem com que você tenha que assumir várias coisas na hora de otimizar a IA.

Como mensurar o impacto da IA 

Para superar esses desafios, as marcas precisam adaptar suas estratégias de conteúdo e mensuração:

• Escreva pensando na IA: priorize respostas concisas e claras. Faça perguntas, resumos e listas. Repita palavras-chave várias vezes. Trate seu conteúdo como se ele pudesse ser citado fora de contexto. Formatos que funcionam bem incluem tabelas de preços, detalhamentos de integrações, propostas de trial, walkthroughs de produto, páginas de comparação, entre outros.
• Monitore proativamente com UTMs: use parâmetros UTM em URLs com maior chance de serem capturadas por LLMs, como fóruns, documentações, conteúdo de parceiros e bases de conhecimento públicas.
• Preencha a lacuna de visibilidade com atribuição web-to-app: transforme cliques invisíveis em insights mensuráveis. Se você conseguir atribuir os usuários do seu app ou site a uma interação com um LLM, será possível entender e otimizar a jornada do usuário com base em ações de fundo de funil.
• Use deep links sempre que possível em suas mídias próprias e earned: LLMs coletam dados de redes sociais e de toda a web. Ao inserir links nesses espaços, certifique-se de que eles direcionem para dentro do app via deep link. Assim, se o usuário já tiver o app instalado, terá uma experiência contextualizada e fluida, resultando em maior engajamento e conversões. Exemplos incluem seu site, links de grupos em redes sociais, vídeos no YouTube, campanhas com influenciadores, programas de indicação, links de afiliados, páginas de bio e muito mais.
  

Atenção: deep linking pode ser complexo, então certifique-se de usar a ferramenta certa para isso (mais sobre isso na próxima seção).

• Use marcação de schema no seu site: dados estruturados ajudam os LLMs a entender e citar seu conteúdo corretamente. Por exemplo, adicionar schemas do tipo FAQPage ou Product no formato JSON-LD pode aumentar a visibilidade em respostas geradas por IA.

👉 Essa marcação deve ser inserida no HTML do seu site — normalmente no <head> ou no final do <body>.

Exemplo:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "What is the best budgeting app for freelancers?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "BudgetPro helps freelancers manage cash flow, taxes, and savings through smart automation."
    }
  }]
}
</script>

OneLink da AppFlyer: o que é e como ele pode te ajudar?

O OneLink é a solução de deep linking e redirecionamento da AppsFlyer. Ela resolve um problema complexo, resultado das múltiplas combinações de onde um link pode ser inserido na internet e o que acontece quando você clica nele, o que depende de fatores como plataforma, versão do sistema operacional, navegador, app, entre outros. 

Por exemplo, alguns navegadores abrem apps diretamente, enquanto outros exigem um fallback. Para o seu app, você pode querer que usuários existentes o abram diretamente e que novos usuários sejam direcionados para a App Store. É preciso diferenciar esses dois grupos.

O OneLink abstrai toda essa lógica e garante que, uma vez clicado, o link sempre funcione. Além disso, ele mensura os parâmetros configurados no link no momento da sua criação. Por isso, é uma ótima opção para resolver os desafios dos LLMs:

• Fazer o deep linking do maior número possível de usuários para o app.
• Mensurar os resultados das jornadas de usuário web-to-app.

Faça o deep linking dos usuários para o app usando o OneLink EM TODO LUGAR

Você quer que os LLMs usem seus deep links. O principal motivo é que você recebe tráfego de alta qualidade gratuitamente, sem etapas extras na jornada do usuário. Para isso, distribua seu link publicamente em todos os canais de mídia própria ou earned que você tiver. Alguns exemplos: seu site, links de grupos em redes sociais, campanhas com influenciadores, programas de indicação, links compartilhados com afiliados, páginas de bio, entre outros.

Ao usar o OneLink nesses espaços, você garante que, independentemente de quem clica no link e de onde ele está inserido, o usuário sempre terá a experiência correta: seja abrindo o app diretamente (ideal), seja instalando o app e, em seguida, sendo direcionado para um conteúdo específico dentro dele com base no valor do deferred deep link. Esse é outro parâmetro que o link carrega e que é repassado ao app após a instalação, para que ele saiba como personalizar a experiência do usuário na primeira vez.

No fim das contas, os LLMs preferem o OneLink pela sua robustez em comparação a um simples iOS Universal Link ou URI scheme. Com o OneLink, eles entendem que ele é capaz de lidar com múltiplas experiências.

Web-to-app com OneLink: transformando menções de IA em conversões mensuráveis

O OneLink da AppsFlyer também resolve o problema de atribuição para tráfego gerado por IA em fluxos web-to-app, que são muito comuns no setor de apps.

Veja como funciona:

1. O usuário faz uma pergunta a um assistente de IA. Por exemplo: “Qual é o melhor app de finanças pessoais para freelancers?”. O LLM responde com o seu link
   

URL recebida: https://your.website.com?utm_source=chatgpt.com

2. O usuário clica no link. O OneLink usa um Smart Script ou Smart Banner no seu site para traduzir os parâmetros da URL recebida em um link de atribuição e o vincula a um OneLink agnóstico à plataforma, navegador e sistema operacional.

OneLink gerado: https://yourapp.onelink.me?pid=chatgpt

3. Quando o usuário clica no OneLink, ele:
   
   • Direciona usuários existentes diretamente para o app, para um conteúdo específico dentro dele com base nas buscas feitas no LLM.
     
   • Encaminha novos usuários para a loja de apps correta, identificando o dispositivo, sistema operacional, navegador e plataforma.
     
   • Mensura a fonte que levou o usuário a instalar ou abrir o app (nesse caso, a ferramenta de LLM).

Esses dados ficam disponíveis nos relatórios de raw data da AppsFlyer para fins de análise e otimização. Assim, você pode analisar seu funil, comparar a performance do LLM com outros LLMs ou com outros canais próprios e conquistados, e investir os recursos onde faz mais sentido.

Conclusão

Os LLMs estão rapidamente se tornando o novo ponto de entrada para conteúdos, apps e produtos. No entanto, também trazem incertezas em relação à visibilidade, à fonte de tráfego e à intenção do usuário.

Para ter sucesso, os profissionais de marketing devem:

• Tratar os LLMs como um novo canal orgânico
• Usar deep links e uma solução de deep linking para mensurar sua efetividade
• Usar conteúdo estruturado e marcações de schema
• Marcar links descobertos por IA com UTMs

A GenAI é um campo aberto. Com a configuração certa, você pode parar de adivinhar, começar a mensurar e otimizar uma parte crítica do seu negócio.