Todo profissional de marketing hoje precisa entender bem o novo conceito de internet, pautado pelos agentes de IA e a ideia de agentic search. 

A internet como nós conhecemos está se transformando bem rápido. E isso não é frase de efeito, é um fato que já estamos até conseguindo ver. 

A internet se baseou em search desde sua popularização até hoje. Navegar na internet é buscar — seja no Google, no YouTube, e-commerces, etc. A internet é um catálogo que você desvenda a partir de pesquisas. 

A questão é que os agentes de IA transformam essa realidade cortando essa etapa de buscas. Imagine: é como ter acesso a internet sem a necessidade de sair da plataforma de IA, que recebe as perguntas, faz a busca e entrega o resultado pronto. 

O que isso significa para os negócios que dependem da search tradicional? Como esse processo vai funcionar — e como ele já está funcionando? 

É sobre isso que vamos conversar hoje, nesse texto. Vamos lá? 

O que é o Agentic Search e o que são os agentes de IA? 

O Agentic Search é o conceito por trás dos agentes de IA. A ideia é essa que conversamos na introdução: as IAs serão capazes, e já estão sendo, de fazer a busca no lugar do usuário. 

Ou seja: “Agentic Search” é o uso de agentes autônomos para realizar tarefas de busca e análise de informação.

A questão é que existem três formas diferentes de se pensar no Agentic Search, pensando no seu nível de complexidade e no seu grau de autonomia. 

Podemos separar essas categorias de agentes assim: 

• LLMs padrão pré-2023: o usuário pergunta para a IA. Ela faz uma busca interna, nas referências que ela já tem, e devolve o resultado. Esse foi o padrão do ChatGPT e de todas as IAs na época do lançamento, em 2021; 

• Semi-agente com AI Workflows: esse é o nível que estamos nas principais IAs do momento. Os desenvolvedores integram outros sistemas e apps à IA, para que ela acesse dependendo do prompt. Você pode, inclusive, configurar esses Workflows você mesmo. A maioria das IAs oferece suporte para essa customização;
  
  
• Agentes completos de IA: é um nível ainda não atingido plenamente, mas estamos chegando bem perto dele. É quando a IA consegue acessar sites e atuar como uma pessoa de verdade. 

Até agora, estamos sentindo o impacto do Agentic Search no segundo nível principalmente, indo lentamente para o terceiro. 

O impacto que o primeiro e o segundo nível trouxeram para os profissionais de marketing está extensamente documentado no nosso texto sobre o tema. Acesse abaixo: 

➡️ Queda no tráfego orgânico - o que acontece agora? 

Agora vamos conversar melhor sobre esses estilos de agentes de IA, com exemplos, aplicações e tendências. Acompanhe: 

LLMs clássicas — o modelo reativo

São as IAs pré-2023, como o ChatGPT original em 2021.

O usuário faz a pergunta, e o modelo responde com base apenas no que já aprendeu.

Nada de buscas externas, nada de integração — apenas raciocínio sobre o próprio conteúdo interno.

Foi o primeiro passo: um sistema capaz de entender linguagem e gerar respostas, mas ainda preso dentro do próprio cérebro.

Ainda assim, esse primeiro passo já causou grandes impactos no modelo padrão de search. Muitos usuários do Google passaram a fazer suas pesquisas primariamente no ChatGPT. 

O segundo passo, porém, foi o que cimentou de vez a popularidade das IAs, mesmo muita gente nem entendendo completamente a transição. Saiba mais: 

Semi-agentes com AI Workflows — o estágio atual

Esse é o ponto em que o Agentic Search começa a alterar profundamente o marketing, o SEO e a produção de conteúdo: a IA torna-se a nova camada de intermediação entre o usuário e a informação.

É aqui que estamos. 

As principais IAs do momento já operam como semi-agentes: elas têm acesso a ferramentas externas, buscam na web, abrem planilhas, consultam e-mails e até automatizam tarefas.

Os desenvolvedores integram outros sistemas e apps, e o próprio usuário pode configurar workflows personalizados.

Não há autonomia total, mas há instrumentação — e é isso que define o segundo nível do Agentic Search.

Hoje, é possível ver esse tipo de agente em ação em praticamente todos os ecossistemas modernos:

• ChatGPT: usa ferramentas como web, Python, Gmail, Calendar e Google Drive, combinando raciocínio de linguagem com acesso a dados reais;
  
• Claude Projects: permite criar fluxos de raciocínio contínuos e recuperar informações automaticamente de um conjunto de arquivos, sem precisar reiniciar a conversa;
  
• Gemini 1.5 Pro (Google): conecta-se a planilhas, Docs e Gmail, executando tarefas diretamente nos produtos do ecossistema Google;
  
• Microsoft Copilot: atua dentro do pacote Office e do Edge, lendo e manipulando dados corporativos com base em prompts;
  
• Perplexity AI: mistura busca e raciocínio, gerando respostas com base em múltiplas fontes e citações externas, já dentro da conversa.

Nesses casos, a IA ainda depende do comando humano, mas já decide como executar cada ação.

Ela escolhe onde buscar, interpreta resultados e apresenta uma síntese contextualizada — algo que antes exigia um profissional pesquisando manualmente e diversos prompts. 

Algo como “Busque o melhor horário para um filme pós-reunião com os stakeholders” passa a ser possível. Ou “me traga os melhores clientes de 2023” com base em uma planilha de consulta que você alimenta para a IA. 

Agentes completos de IA — a autonomia emergente

A era dos agentes verdadeiramente autônomos ainda não chegou, mas os protótipos estão prontos: sistemas capazes de acessar sites, comparar dados, tomar decisões e executar tarefas com mínima supervisão.

Projetos como AutoGPT, CrewAI, Devin e o SDK Claude Agent já mostram o caminho. Eles criam subtarefas, iteram sobre os próprios resultados e atuam como pesquisadores artificiais.

Ainda não é uma autonomia plena, mas é o embrião do Agentic Search total — quando a IA deixa de responder para começar a descobrir.

Você não precisa oferecer o contexto e pesquisar no banco de dados da IA, como foi no primeiro passo. 

Nem vai precisar criar suas stacks de customização, como é o caso do passo 2. 

A IA é como uma pessoa com acesso completo a internet. Ela vai usar esse acesso para entender o que você procura resolver, e acessar o que for necessário para resolver a situação. 

No momento, temos apenas as SDKs iniciais dessas IAs. Veja a do ChatGPT em ação: 

Algumas pessoas chamam isso de AGI — Artificial General Intelligence, praticamente uma nova consciência não-orgânica. 

Mas logo logo vamos ter a prova: é bem provável que até o final de 2026 esse modelo de busca na internet vai ser o padrão — a mediação das IAs é, como diria o Agente Smith em Matrix, inevitável. 

Como uma marca pode usar os agentes de IA hoje? 

Como entendemos, estamos no segundo passo do Agentic Search: é necessário criar os agentes de IA e configurá-los com os usos que esperamos. 

Mas é claro: existem agentes de IA hoje que já vêm em um modelo quase pré-programado. O Gemini do Google, por exemplo, vem no estilo G-suite, com integrações nativas com todo o ecossistema. 

Porém, usuários mais avançados e com necessidades mais específicas se beneficiam muito da criação de um agente de IA próprio, usando uma dessas ferramentas. 

A verdade é que esse trabalho é o padrão hoje para quem quer usar o agentes de IA e se aprofundar no Agentic Search. Vamos pensar aqui não no usuário, mas em marcas que querem usar a IA para acelerar seus processos e melhorar seus resultados. 

Para começar a usar os agentes de IA, uma marca vai precisar: 

• Identificar os casos de uso e as melhores IAs (trazemos exemplos); 
• Fazer o “treinamento” da IA com seu banco de dados, caso necessário; 
• Criar as rotinas e configurar o comportamento do agente (específico para cada IA); 
• Testar; 
• Aplicar! 

Vamos conversar melhor sobre esses pontos logo abaixo agora: 

Identificar os casos de uso e as melhores IAs

Tudo começa com o diagnóstico. Uma marca precisa entender onde a IA entra como agente — e onde ainda não faz sentido.

É o momento de mapear fluxos de trabalho repetitivos, gargalos operacionais e oportunidades de decisão autônoma.

No marketing, isso pode significar agentes para monitorar menções, otimizar campanhas ou gerar relatórios diários.

No atendimento, agentes que respondem e classificam tickets. No comercial, agentes que cruzam leads e LTV.

Cada uso exige uma IA com vocação diferente — ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity ou agentes customizados.

Ações práticas:

• Mapear tarefas de rotina que consomem tempo e decisão humana
  
• Analisar quais delas envolvem busca, classificação ou recomendação
  
• Escolher o modelo mais alinhado ao objetivo (Claude = análise, ChatGPT = execução, Gemini = integração)
  
• Testar IAs diferentes no mesmo fluxo e comparar precisão
  
• Priorizar casos com ROI mensurável (redução de tempo ou aumento de conversão)

Treinar a IA com o banco de dados da marca

Agente sem contexto é inútil. Depois de escolher a IA, a marca precisa alimentá-la com o próprio histórico: clientes, produtos, políticas e resultados.

É esse fine-tuning prático — feito via embeddings, retrievals ou memory slots — que transforma uma IA genérica em um agente corporativo funcional.

É aqui que nascem as respostas precisas, as análises coerentes e o comportamento consistente com a cultura da marca.

Ações práticas:

• Reunir documentos, dados e registros em formato legível (PDF, CSV, base SQL, etc.)
  
• Criar embeddings para busca semântica e contextualização interna
  
• Definir níveis de acesso — o agente precisa saber o que pode consultar
  
• Alimentar a IA com exemplos de linguagem e tom da marca
  
• Atualizar periodicamente o banco de conhecimento para evitar obsolescência

Criar rotinas e configurar o comportamento do agente

Com dados prontos, vem o design comportamental.

O agente precisa saber como agir: o que buscar, quando acionar ferramentas, o que evitar, como reportar. É a fase em que se desenham as rotinas e os gatilhos.

As marcas mais maduras criam playbooks de execução: o agente faz uma leitura, chama uma API, interpreta o retorno e decide a próxima ação.

É o núcleo do Agentic Search corporativo: a IA não apenas responde, ela opera.

Ações práticas:

• Criar fluxos de decisão (if/then) baseados em objetivos de negócio
  
• Conectar APIs e sistemas internos (ERP, CRM, planilhas, e-mails)
  
• Definir limites de autonomia (quando o agente deve pedir validação humana)
  
• Programar logs e checkpoints para auditoria de comportamento
  
• Testar comportamento com prompts adversos para detectar falhas

Testar, medir, ajustar

Nenhum agente nasce pronto. O ciclo de testes é o que define a eficiência — e revela os riscos. É necessário observar logs, avaliar decisões e calibrar parâmetros como tempo de resposta, precisão e autonomia.

Os melhores resultados vêm de testes com objetivos reais: responder clientes em tempo, gerar relatórios diários sem erro, automatizar 30% do tráfego de tarefas humanas.

Sem métrica, não há melhoria.

Ações práticas:

• Estabelecer KPIs claros (tempo, custo, qualidade de resposta)
  
• Medir baseline humano para comparar performance
  
• Rodar simulações com inputs reais do negócio
  
• Monitorar erros e gerar logs de exceções
  
• Fazer tuning iterativo com base no desempenho real

Aplicar e expandir

A última etapa é colocar o agente em campo — e deixá-lo provar seu valor.

Implantar primeiro em uma área-piloto, coletar resultados e só então expandir.

As marcas que acertam nessa fase tratam o agente como um colaborador digital, não como ferramenta.

A partir daí, a IA deixa de ser um experimento para se tornar infraestrutura. E o Agentic Search deixa de ser teoria: passa a ser o motor da operação.

Ações práticas:

• Começar com uma implantação controlada (um departamento, um fluxo)
  
• Coletar métricas de impacto em tempo real
  
• Documentar aprendizados e ajustar políticas internas
  
• Replicar o modelo em outros setores com pequenas customizações
  
• Criar uma governança de IA para supervisionar todos os agentes corporativos

Que ajustes fazer para a nova era da search? 

Existem algumas questões que precisamos analisar, tanto de forma prática e técnica quanto de maneira filosófica mesmo. 

Os agentes de IA são como usuários. Perceba que eles não criam — eles acessam. O verdadeiro agente ainda é o humano. O agente de IA é como um assistente. 

Dessa forma, as marcas ainda vão precisar construir a internet, como elas sempre construíram. O conteúdo da IA precisa continuar crescendo, buscando a singularidade: se está na internet, o agente de IA deve conseguir acessar. 

Dessa forma, as marcas ainda vão precisar continuar produzindo seu conteúdo, só que agora elas precisam ir além. 

O jogo está mudando, e agora ele está bem menos padronizado. O que é necessário entender não segue mais essa estrutura quase formulaica: conteúdo para SEO, anúncios para mídias pagas, wait, rinse, repeat. 

Tudo está mais dinâmico, e tudo precisa ser pensado de uma forma mais holística. 

Vamos conversar melhor sobre isso nos pontos logo abaixo: 

Além de novas mídias, novas estratégias de mídia

Existe um tipo de conteúdo que está praticamente imune ao “efeito IA” na search: o vídeo. 

Isso porque as pessoas assistem vídeos por diversos motivos, não só para pesquisar sobre algo. Enquanto a search existe — e o marketing de conteúdo com foco em SEO também — para informar e descobrir, essa é apenas uma das facetas dos vídeos 

Logicamente, então, é de se assumir que as marcas devem investir em conteúdo em vídeo. Mas existem algumas marcas que não têm tração no formato e nem nunca vão ter. 

Isso não deve excluir a marca do formato. É possível pensar em outras formas de aparecer em vídeos, como: 

• Buscar influencers do segmento e fazer parcerias; 
• Listar criadores de conteúdo da área e se tornar sponsor de vídeos longos; 
• Criar roteiros originais, com base no seu conteúdo, e oferecer para creators; 
• Buscar oportunidades de EGC para empoderar seus próprios creators; 

Dentre outras. A ideia não é só diversificar o formato do conteúdo. É entender que existem estratégias de mídia que independem da marca, mas que podem ser usados por ela. 

Além de novos canais de conteúdo, novas conexões

É muito comum encontrar gestores de marketing que entendem a necessidade de diversificar seu conteúdo em texto, mas sem saber exatamente o que fazer. 

Esses gestores acabam optando por diversificar o conteúdo, o que é uma boa ideia, mas não aproveitam 100% do potencial das novas redes. 

O exemplo mais claro é o LinkedIn. É necessário estar no LinkedIn, com certeza, mas mais do que isso: ele precisa ser usado da forma correta. 

E preciso se conectar com outros usuários e marcas, é preciso responder comentários, é preciso comentar na publicação de outras pessoas, fazer parcerias etc. 

E ir além disso. Ir além do post e pronto — produzir materiais que realmente façam sentido com a realidade da rede social que você está. 

Ou seja: é necessário encontrar novos canais, mas se tornar Entender um é quase a mesma coisa que entender o outro. desses canais. Não só postar neles. 

Novos modelos mentais para um novo ecossistema

A principal mudança trazida pelos agentes de IA não é técnica, mas conceitual. É a passagem de uma internet de “páginas” para uma internet de “conexões semânticas”, em que o contexto pesa mais do que o formato.

Isso exige das marcas uma mudança de mentalidade: não se trata mais de pensar “em que canal publicar”, mas “em que contexto o conteúdo será interpretado”. 

O conteúdo agora precisa existir não apenas para ser lido ou assistido, mas para ser compreendido por agentes — humanos e artificiais.

A otimização deixa de ser apenas para algoritmos de busca e passa a incluir a própria estrutura de compreensão da IA. 

Isso significa organizar o conteúdo para leitura semântica, manter consistência de linguagem entre plataformas e, principalmente, garantir coerência entre todos os pontos de contato da marca.

Algumas ações práticas para isso:

• Revisar o vocabulário institucional e padronizar o tom em todas as plataformas;
  
• Estruturar o conteúdo com metadados, legendas e descrições claras;
  
• Criar hubs de conteúdo que conectem múltiplos formatos (vídeo, artigo, PDF, podcast);
• Mapear perguntas frequentes e transformá-las em assets acessíveis;
  
• Incluir revisões semânticas periódicas nas estratégias de conteúdo e SEO.

O futuro da visibilidade não é o algoritmo, é o ecossistema

Milissegundos contam. E contam muito. Mas o que realmente define a presença digital de uma marca agora é a coerência entre todos os seus pontos de contato — não mais a otimização isolada de um canal.

O que chamávamos de “otimização” era um jogo técnico. Hoje, é um jogo de percepção. 

Os agentes de IA, os buscadores híbridos e as redes sociais interpretam a marca de forma integrada: se o conteúdo é coerente, contextual e ativo em múltiplas superfícies, ele é amplificado naturalmente.

Isso muda completamente a régua de prioridade das marcas. Não basta “ter” um blog, uma conta no LinkedIn e um canal no YouTube. É preciso garantir que tudo isso fale a mesma língua, se retroalimente e construa um senso de presença contínua.

Algumas ações práticas para iniciar essa integração:

• Fazer auditorias trimestrais de coerência entre canais (tom, temas e linguagem visual);
  
• Unificar metadados e descrições para facilitar a indexação cruzada pelos agentes;
  
• Integrar as equipes de mídia, conteúdo e branding sob uma mesma régua de indicadores;
  
• Reduzir conteúdos redundantes e fortalecer os que funcionam como hubs de contexto;
  
• Criar playbooks internos sobre presença digital unificada, com foco em consistência narrativa.

A Inteligência Artificial faz o jogo ficar diferente, a questão é que ainda não sabemos exatamente o quão diferente ele ainda vai ficar. 

Lidar com essas mudanças requer muita pesquisa, muito cuidado e muita parceria. 

A Adtail já vem adicionando IA nos seus stacks e nos stacks de clientes para entender a performance que ela traz e suas particularidades. 

Veja nossos cases para saber mais.