Google apresenta na DMEXCO 2026 a sua visão para a nova era do Search com IA
A inteligência artificial está a transformar a forma como os consumidores procuram informação, descobrem produtos e tomam decisões. No âmbito da DMEXCO 2026, a Google centrou a sua intervenção nesta evolução durante a sessão “New Era of AI Search: Helping Brands Turn Intelligence into Action”, protagonizada por Dan Taylor, Vice President, Global Ads da Google, e Dr. Nicolai Johannsen, CMO da Bonprix. A empresa defendeu que a mudança não passa apenas por incorporar IA nas ferramentas existentes, mas por uma transformação da própria experiência de Search. As pesquisas são agora mais longas, conversacionais e multimodais, enquanto os utilizadores podem recorrer a texto, voz ou imagens para expressar necessidades cada vez mais específicas.
Taylor abriu a sessão destacando que o crescimento das experiências de pesquisa baseadas em IA está a ampliar o percurso do consumidor. Segundo os dados partilhados pela Google durante a apresentação, os utilizadores que recorrem a plataformas de IA ao longo da sua jornada interagem com quase três vezes mais pontos de contacto do que aqueles que não as utilizam. A empresa enquadra esta evolução naquele que considera ser um momento de expansão do Search. A Google afirma que recebe mais de cinco biliões de pesquisas por ano, enquanto o AI Overviews ultrapassa os 2,5 mil milhões de utilizadores mensais e o AI Mode já superou os 1.000 milhões de utilizadores mensais.
Uma das principais mudanças assinaladas pela Google é a forma como os consumidores formulam as suas pesquisas. No AI Mode, as pesquisas são, em média, três vezes mais longas do que as consultas tradicionais. Esta mudança permite aos utilizadores explicar com maior precisão aquilo de que necessitam, em vez de se limitarem a introduzir algumas palavras-chave. Para Taylor, esta evolução elimina fricção do processo de descoberta e permite aos consumidores tomar decisões com maior rapidez e confiança. A Google garante que três em cada quatro utilizadores consideram que as suas funcionalidades de IA os ajudam a tomar decisões mais rápidas e com maior confiança.
Para as marcas, esta expansão do processo de pesquisa representa também mais oportunidades de aparecer perante os consumidores, mas coloca uma questão: como conseguir visibilidade quando as pesquisas são mais complexas e difíceis de antecipar. Taylor salientou que, apesar da transformação tecnológica, as bases para ser descoberto não mudaram. Por um lado, as marcas devem continuar a criar conteúdos úteis e experiências relevantes. Neste sentido, resumiu a estratégia com uma afirmação: “Good SEO is good GEO”, numa referência à otimização de conteúdos para os novos ambientes de pesquisa generativa.
Por outro lado, a Google aposta em levar esta evolução para a publicidade através de ferramentas potenciadas pelo Gemini.
Gemini entra no núcleo do Google Ads
Taylor explicou que a Google integrou o Gemini na base do Google Ads, ligando os avanços dos seus modelos de IA às campanhas publicitárias. Um dos efeitos destacados é uma melhoria na capacidade do sistema para interpretar pesquisas conversacionais e prever a intenção do utilizador. No caso dos anúncios de Shopping, a Google garante que o raciocínio avançado do Gemini permitiu melhorar em 20% a capacidade de apresentar anúncios de Shopping altamente relevantes no Search.
A empresa está também a explorar novos formatos publicitários dentro das experiências de pesquisa baseadas em IA. Os anúncios já podem aparecer acima ou abaixo do AI Overviews nos mais de 200 países onde esta funcionalidade está disponível, enquanto a Google está também a testar anúncios diretamente no AI Mode. A proposta passa por fazer com que o anúncio deixe de ser apenas um link para um site e possa oferecer utilidade dentro da própria experiência de pesquisa.
Como exemplo, Taylor apresentou os Business Agents, agentes de marca desenvolvidos com Gemini que podem ser integrados nos anúncios. No caso apresentado, um utilizador que procura informação sobre SUV de luxo pode manter uma conversa com o agente da Audi, colocar questões adicionais sobre um determinado modelo e, finalmente, contactar um concessionário para marcar um test drive.
Segundo a Google, este tipo de interação permite ao consumidor obter informação diretamente no ambiente de Search e proporciona à marca um lead potencialmente mais qualificado.
‘AI Max’ procura captar a nova procura
A evolução do comportamento de pesquisa também afeta a gestão das campanhas. Taylor salientou que o modelo tradicional baseado em folhas de cálculo e extensas listas de keywords perde relevância à medida que os consumidores fazem pesquisas mais variadas e difíceis de prever. Neste contexto, a Google apresentou o AI Max, uma solução concebida para ampliar o alcance das campanhas de Search utilizando sinais provenientes dos ativos do anunciante, do seu targeting, do seu site e dos resultados obtidos. A Google indica que aproximadamente 15% das pesquisas diárias são novas e que os anunciantes que utilizam AI Max podem alcançar milhares de milhões de pesquisas adicionais que anteriormente não estavam abrangidas.
A ferramenta inclui ainda text customization, que utiliza IA para adaptar dinamicamente os anúncios às pesquisas concretas dos utilizadores. Segundo os dados partilhados por Taylor, o AI Max gera, em média, mais 27% de conversões, mantendo um custo por aquisição ou retorno do investimento publicitário semelhante ao de campanhas geridas manualmente. A Google anunciou também durante a sessão novas funcionalidades para melhorar o controlo e a transparência. Entre elas está o AI Brief, que permite fornecer à IA informação sobre a marca, as audiências e determinadas orientações para orientar a geração de anúncios.
A empresa anunciou igualmente que a versão beta do AI Brief estará em breve disponível em sete novos idiomas, entre os quais o alemão. A isto junta-se um novo sistema de reporting para o AI Max que permitirá consultar numa única vista os termos de pesquisa que ativaram o anúncio, a criatividade apresentada e a landing page. O objetivo é proporcionar uma visão mais completa do percurso dos anúncios e facilitar a avaliação do impacto dos investimentos em IA.
Bonprix: da keyword à intenção
A segunda parte da sessão permitiu transportar esta transformação para a prática através do caso da Bonprix. O seu CMO, Dr. Nicolai Johannsen, explicou como a mudança no comportamento de pesquisa está a afetar particularmente o setor da moda. Segundo Johannsen, os consumidores estão progressivamente a abandonar pesquisas baseadas em termos isolados, como “black dress”, para descrever situações e necessidades completas: o que vestir numa determinada ocasião, que tipo de peça se adequa a uma viagem ou que combinação responde a condições específicas. Para a Bonprix, isto representa uma oportunidade para intervir mais cedo no processo de decisão, quando a curiosidade ainda está a surgir e o consumidor está a definir aquilo que pretende.
“Não estamos a perseguir tendências de IA, mas sim valor para o cliente e impacto no negócio”, explicou Johannsen durante a sessão.
O executivo destacou ainda que a principal mudança necessária dentro da empresa não foi tecnológica, mas cultural. A Bonprix teve de passar de um modelo baseado no controlo manual e na otimização constante de grandes listas de termos e bids para outro em que a IA assume parte do trabalho analítico e as equipas podem concentrar-se na estratégia, no conhecimento do consumidor e nos objetivos de negócio.
Três passos para aplicar o AI Max
A Bonprix desenvolveu uma estratégia em três fases para adaptar as suas campanhas a este novo ambiente. A primeira consiste em captar procura não abrangida, relacionando o seu catálogo de produtos com pesquisas mais longas e específicas. Em vez de se centrar apenas em pesquisas de duas palavras, a empresa trabalha com pesquisas de entre oito e dez palavras para ligar as necessidades expressas pelos utilizadores à sua oferta. O segundo passo é adaptar a criatividade. Através da funcionalidade de text customization, os títulos podem ser ajustados à necessidade concreta expressa na pesquisa. Por fim, a Bonprix procura otimizar o percurso após o clique, selecionando em tempo real a landing page mais adequada para cada utilizador, com o objetivo de facilitar a conversão.
Os resultados partilhados por Johannsen foram um dos pontos centrais da sessão. No mercado utilizado como teste, a Bonprix registou um aumento de 44% na aquisição de novos clientes e um crescimento de 15% na taxa de conversão. Segundo o CMO, o crescimento não resultou apenas da captação de tráfego que a empresa já teria obtido através das campanhas tradicionais, mas do acesso a procura incremental ao intervir mais cedo no funil.
Com base nestes resultados, a Bonprix decidiu estender a estratégia a todos os seus mercados europeus.
A intervenção conjunta da Google e da Bonprix mostrou como a evolução do Search está a deslocar o foco da gestão de keywords para a interpretação da intenção e a capacidade de responder a necessidades mais complexas. Para a Google, a oportunidade passa por combinar a expansão das pesquisas com ferramentas capazes de automatizar parte da execução, sem eliminar o papel das marcas na definição da sua estratégia, identidade e objetivos. A mensagem final de Taylor assentou precisamente em três ideias: adaptar-se à expansão do AI Search, manter uma estratégia de conteúdos útil e relevante e utilizar as novas ferramentas de medição para demonstrar o impacto dos investimentos em IA.
A questão, por isso, já não parece limitar-se à forma de incorporar IA nas campanhas de Search, mas sim à forma de transformar a inteligência gerada por estas ferramentas em procura incremental, melhores experiências e resultados de negócio mensuráveis.
