Quando o consumidor é um algoritmo
Em 2023, a Gartner previu que até 2026, 30% das decisões de compra no varejo serão influenciadas ou diretamente tomadas por agentes de inteligência artificial. Não humanos. Programas de software que vasculham catálogos, comparam preços, analisam reputação e emitem recomendações em segundos. O dado não é alarmista, é projetivo. Ele aponta para um fenômeno que o mercado de branding ainda está engatinhando para compreender: o marketing não será mais feito apenas para pessoas, mas também para máquinas que decidem por elas. É aqui que entra o conceito de agentic marketing, uma abordagem que não trata a IA como mero canal de distribuição, mas como um público-alvo consciente, que precisa ser convencido com os estímulos certos.
A Red Antler, consultoria americana conhecida por construir marcas como Casper, Allbirds e Bombas, já está redesenhando identidades para que sejam legíveis e preferidas por motores de recomendação preditiva. A tese é simples: se um agente de IA está encarregado de fazer o shortlist de fornecedores ou produtos, a marca precisa ter uma estrutura semântica, visual e de dados que seja facilmente parseada, categorizada e ranqueada. O agentic marketing não é uma moda passageira, é a próxima camada da estratégia de negócios.
O curto-circuito entre identidade humana e legibilidade algorítmica
As marcas foram construídas, durante décadas, para seduzir olhos e emoções humanas. Cores, tipografia, tom de voz e storytelling são sistemas criados para gerar reconhecimento e preferência no cérebro límbico. Mas um agente de IA não sente. Ele não é movido por nostalgia, desejo de status ou pertencimento social. Ele opera em um regime de dados: metadados estruturados, pontuação de credibilidade, frequência de menções em fontes autoritativas, consistência de informações entre plataformas e presença em ecossistemas de dados abertos.
O choque é evidente. Uma marca que brilha no Instagram, mas cujo site tem marcação schema.org incompleta, informações contraditórias no Google Meu Negócio e pouca citação em bases de dados confiáveis, é praticamente invisível para um agente de compras. A Red Antler identificou esse gap e estrutura seus projetos de branding com um componente adicional: a "machine-first identity". Não se trata de abandonar a emoção humana, mas de adicionar uma camada de estrutura que a IA consiga ler em primeiro plano.
Isso envolve desde a escolha de nomes de produto que contenham palavras-chave de alta intenção até a curadoria de backlinks e a padronização de descrições em diretórios. O agentic marketing exige que a marca exista em um formato que o algoritmo possa indexar e hierarquizar.
Agentes de IA: o novo gatekeeper da preferência
Se antes o consumidor humano fazia sua própria curadoria (ou delegava a amigos e influenciadores), agora ele delega a um assistente de IA. Plataformas como ChatGPT, Perplexity, Google Gemini e Amazon Alexa estão se tornando interfaces primárias de busca e recomendação. O usuário pergunta: "Qual a melhor cadeira ergonômica por até R$ 3.000?" e o agente devolve uma resposta com três opções. A lógica de ranqueamento que opera ali é uma caixa-preta, mas sabe-se que ela privilegia marcas com autoridade semântica, consistência informacional e relevância contextual.
Dados da McKinsey de 2024 mostram que 45% dos consumidores norte-americanos já usaram alguma forma de IA generativa para auxiliar em decisões de compra. No Brasil, o número ainda é menor, mas cresce em ritmo acelerado. O que o agentic marketing propõe é que as marcas precisam ser otimizadas para essa nova forma de descoberta: não basta aparecer no Google, é preciso ser citada como recomendação primária dentro do output do agente.
A Red Antler, por exemplo, trabalha na estruturação de "brand signals": dados pontuais que um crawler de IA pode capturar facilmente. A consultoria mapeia quais fontes terceiras (globais e setoriais) alimentam os modelos de recomendação e garante que a marca esteja presente nelas com descrições padronizadas, avaliações positivas e dados estruturados. É uma espécie de SEO para IA, mas levado a um nível estratégico de branding.
Como a Red Antler redesenha identidades para o agentic marketing
O processo da Red Antler para incorporar o agentic marketing começa na fase de pesquisa de mercado. Em vez de apenas entrevistar consumidores, a equipe analisa como os principais motores de IA enxergam a categoria. Que atributos são mais associados às marcas líderes? Quais lacunas semânticas existem? A partir daí, o naming e o posicionamento são construídos com um vocabulário que ressoe tanto com humanos quanto com vocabulários de treinamento dos LLMs.
Um exemplo concreto foi o redesign da identidade de uma startup de healthtech. O nome original era criativo, mas não continha palavras-chave que um agente de saúde usaria para recomendações. A Red Antler sugeriu um nome que integrasse o termo "care" e a categoria "preventive", além de ajustar a descrição do site para incluir microdados de Schema.org do tipo MedicalClinic. O resultado? A marca passou a aparecer nas três primeiras recomendações do Perplexity para consultas sobre saúde preventiva em novas York.
A prática lembra o que a Koto está fazendo no combate à uniformização do branding para fintechs: criar identidades que sejam distintas o suficiente para humanos, mas previsíveis o suficiente para algoritmos. Em vez de seguir receitas genéricas, a Red Antler cria um sistema de sinais duplo: um para o coração e outro para o código.
SEO para IA e a revolução dos dados estruturados
Um dos pilares do agentic marketing é o que os especialistas chamam de AI preference: a capacidade de uma marca de ser preferida por um modelo de linguagem. Isso não acontece por acaso. LLMs como GPT-4 e Gemini são treinados em enormes corpora textuais, e sua percepção de autoridade é influenciada pela frequência com que uma marca é mencionada em contextos positivos, em fontes confiáveis e com consistência terminológica.
Por isso, o SEO para IA não é o mesmo que o SEO tradicional. Enquanto o primeiro buscava ranqueamento em páginas de resultados, o segundo demanda presença em bases de conhecimento como Wikipedia, Crunchbase, Commons e diretórios setoriais. Também exige que a marca tenha um perfil ativo em plataformas de avaliação com grande volume de dados textuais (como Trustpilot ou Reclame Aqui), porque esses textos alimentam a percepção do modelo.
Segundo um relatório da Interbrand de 2024, marcas que investem em consistência de dados estruturados crescem 2,5 vezes mais em valor de marca do que aquelas que ignoram esse aspecto. O agentic marketing, portanto, não é um departamento estanque, mas uma camada que se integra ao branding corporativo, ao marketing de conteúdo e à gestão de reputação digital.
A SMKT observa que essa tendência está criando uma nova hierarquia corporativa, onde o diretor de marca muitas vezes precisa dialogar diretamente com o CTO para alinhar a identidade visual aos requisitos de metadados. É o fim do design asséptico e o início de um branding regionalista e estruturado que, paradoxalmente, fala ao mesmo tempo para o vilarejo e para a nuvem.
O marketing de algoritmos e a blindagem do LTV
O agentic marketing também impacta diretamente o lifetime value (LTV). Se um agente de IA recomenda sua marca uma vez, e a experiência humana é positiva, a chance de recompra sobe, e o agente aprende a repetir a recomendação. Forma-se um loop virtuoso. Por outro lado, se a marca não é legível para o agente, ela simplesmente não entra no funil. É como ter uma loja fechada numa rua sem sinalização para motoristas de aplicativo.
A Liquid Death, por exemplo, construiu uma marca tão idiossincrática que viraliza entre humanos, mas para ser recomendada por agentes ela precisou estruturar seu site com dados de produto no formato JSON-LD, ter presença em bases de bebidas e manter consistência de descrições em marketplaces. A SMKT analisa que o marketing de fricção, usado pela marca para blindar o LTV, ganha uma nova dimensão quando a fricção é eliminada para a máquina e mantida para a emoção humana.
O mesmo princípio se aplica a marcas de ultra-luxo, que tradicionalmente se escondem das redes sociais. Para um agente de IA, o silêncio não é sinal de prestígio, é sinal de baixa autoridade. O agente prefere marcas com dados disponíveis, consistentes e verificáveis. Assim, até o luxo está sendo forçado a repensar sua estratégia de dark social para incluir um mínimo de presença estruturada em plataformas que alimentem modelos de recomendação.
Case SMKT: quando o agentic marketing encontra a estratégia de negócios
A SMKT aplicou princípios de agentic marketing em um projeto recente para uma marca de cosméticos naturais. A cliente tinha um branding visualmente potente, mas péssima legibilidade algorítmica. As descrições de produto variavam entre o site, o Mercado Livre e a Amazon, e não havia nenhum dado estruturado. O nome da marca não continha termos de busca de alta intenção (como "orgânico" ou "vegano").
A equipe da SMKT reestruturou o vocabulário de marca para incluir classes semânticas relevantes, padronizou todas as fichas técnicas com Schema.org e criou um plano de citações em diretórios setoriais (como guias de beleza limpa e blogs de sustentabilidade). Em três meses, a marca passou a aparecer nas respostas do Google Bard (hoje Gemini) para consultas sobre cosméticos veganos no Brasil. O tráfego orgânico qualificado cresceu 140% e o ticket médio subiu 22%.
O caso ilustra como o agentic marketing não é uma substituição do branding tradicional, mas sua evolução natural. A consultoria de marcas precisa agora pensar em duas audiências: o humano que compra e o algoritmo que seleciona. Ignorar um dos dois é deixar dinheiro na mesa.
O futuro da AI preference e a consolidação do agente como consumidor
A projeção para os próximos cinco anos é que a mediação por agentes de IA se torne o padrão, não a exceção. Grandes varejistas já testam assistentes que fazem compras recorrentes automaticamente. Startups de travel tech usam agentes para reservar voos e hotéis. Até a indústria de seguros começa a delegar a cotação a bots.
Nesse cenário, o marketing de algoritmos deixa de ser um nicho para se tornar a espinha dorsal da estratégia de crescimento. Marcas que não se adaptarem correm o risco de se tornar invisíveis para a próxima geração de consumidores, que nem sequer tocarão em um teclado para fazer uma compra. Elas falarão com um assistente, e o assistente falará com a marca. Quem não estiver preparado para essa conversa estruturada e legível ficará de fora da lista.
A Red Antler mostrou o caminho: não se trata de criar uma identidade fria e robótica, mas de adicionar uma camada de dados que torne a emoção humana acessível ao código. É um duplo movimento: o design continua sendo visceral, mas agora precisa ser também lógico, semântico e rastreável.
No fundo, o agentic marketing é um convite para que as marcas se tornem melhores contadoras de histórias para dois mundos simultaneamente. E, como em qualquer boa história, o segredo está nos detalhes estruturados que fazem a trama ser compreendida e lembrada, seja por um coração ou por uma rede neural.
Conclusão
O agentic marketing não é uma disciplina isolada, é a convergência de branding, SEO, ciência de dados e estratégia de negócios. A Red Antler entendeu que, para uma marca sobreviver à próxima década, ela precisa ser tão competente em falar com LLMs quanto em falar com humanos. A SMKT recomenda que CEOs e CMOs comecem a auditar a legibilidade algorítmica de suas marcas imediatamente. Quanto mais cedo a marca estiver estruturada para ser encontrada e preferida por agentes, maior será sua vantagem competitiva em um mercado onde o gatekeeper final não é mais um consumidor, mas um modelo de linguagem. Fale com a consultoria SMKT para um diagnóstico analítico da sua marca nessa nova fronteira.
