Fazer pesquisa de palavras-chave para a busca com IA é pesquisar duas listas em vez de uma: as perguntas longas que as pessoas fazem sobre o seu mercado e as buscas mais curtas que os motores de IA rodam por trás para responder. As ferramentas de palavras-chave baseadas em volume só enxergam a segunda, e pela metade. O método deste artigo usa o Search Console, os seus próprios clientes e os próprios motores para completar o resto.
O problema aparece num teste. Abra o Planejador de palavras-chave do Google Ads e digite relatório de marketing. Ele devolve um volume mensal, um nível de concorrência e um lance sugerido. Agora cole algo parecido com o que o dono de uma agência pequena pergunta hoje ao AI Mode: qual ferramenta eu uso para mandar para cada cliente um relatório com Google Ads, Meta e as vendas da Nuvemshop sem copiar número para planilha toda segunda-feira. O mais provável é que não apareça nada. Essa pessoa existe, e milhares de outras perguntam a mesma coisa com as próprias palavras. A ferramenta não mostra nada porque conta frases idênticas, e ninguém escreve a mesma frase duas vezes.
O que mudou na busca, segundo o Google?
As buscas ficaram mais longas, mais específicas e mais presas a uma situação, e o Google tem os números. Em 19 de maio de 2026, publicou um relatório sobre o primeiro ano do AI Mode nos Estados Unidos, assinado por Shivani Mohan, vice-presidente de Data Science e UX Research da Busca.
- O AI Mode passou de 1 bilhão de usuários mensais no mundo, e o volume de consultas mais que dobrou a cada trimestre desde o lançamento.
- As consultas de planejamento cresceram 80% mais rápido que o total do AI Mode em seis meses. As de brainstorming, 30% mais rápido.
- Crescem as buscas que começam com where should I (onde devo), where to (onde) e ideas for (ideias para).
O relatório mede os Estados Unidos, mas o movimento não é só de lá: desde maio, o AI Mode está disponível em quase 200 países. O Google já tinha dito isso em dezembro de 2025, no balanço anual de tendências de busca para anunciantes no Think with Google: a busca está passando das palavras-chave para as conversas. E os 15% são mais antigos que o AI Mode. O Google divulgou o número pela primeira vez em 2019, e em março de 2025 John Mueller disse que ele continua valendo.
Juntando tudo: boa parte das buscas é longa, cheia de contexto ("tenho uma agência de cinco pessoas e...") e nunca tinha sido digitada antes. Uma lista de palavras-chave montada em torno de melhor dashboard de marketing descreve uma fatia pequena, e cada vez menor, da demanda.
Por que as ferramentas de sempre não enxergam?
As ferramentas continuam servindo para a cabeça da demanda, as buscas curtas e de alto volume. Elas ficam mudas justo na parte da busca que mais cresce, por três motivos, e nenhum deles é que sejam ruins.
O volume é contado por frase exata. O Planejador do Google Ads, o Semrush, o Ahrefs e os outros estimam quantas vezes por mês uma frase específica é buscada. Para uma pergunta de 20 palavras, o número real fica perto de um, e a ferramenta arredonda para zero ou nem lista. O Planejador ainda junta variantes parecidas e, em contas com pouco investimento em mídia, mostra faixas em vez de números.
O Search Console esconde a cauda longa de propósito. O Google anonimiza as consultas que pouca gente faz, por privacidade. O Ahrefs mediu o efeito em 887.534 propriedades e 22 bilhões de cliques: em abril de 2025, 46,77% dos cliques vieram de consultas que o Search Console não mostra. Quanto mais longa e rara a pergunta, maior a chance de cair nessa metade escondida.
O relatório de IA do Google mostra páginas, não perguntas. Desde 31 de agosto de 2026, todo site tem no Search Console um relatório de desempenho de IA generativa, com impressões no AI Overviews e no AI Mode por página, país, data e dispositivo. Ele não tem a dimensão de consulta: você vê que uma página apareceu em respostas de IA, mas não o que as pessoas perguntaram para chegar lá. Além disso, os dados do AI Mode entram no relatório de Desempenho normal desde junho de 2025, misturados no tipo de pesquisa Web, e cada pergunta de acompanhamento é registrada como uma consulta separada.
O que a pessoa pergunta e o que o motor pesquisa
Quando alguém pergunta ao ChatGPT, ao Perplexity ou ao AI Mode algo que precisa de informação atual, o motor não manda essa frase do jeito que veio para um índice. Ele reescreve a pergunta em uma ou mais buscas mais curtas, chamadas fan-out queries, recupera páginas para cada uma e monta a resposta com o que volta. A cadeia completa de recuperação, citação e menção está no nosso guia de GEO e AEO.
Isso deixa você com duas listas para pesquisar, e elas não se parecem em nada.
- O prompt é a pergunta da pessoa: longa, pessoal, cheia de contexto. É o que a sua página precisa responder.
- O fan-out é o que o motor de fato pesquisou para responder. É para isso que a sua página precisa ranquear para que o motor a leia.
A Peec AI analisou mais de 20 milhões de fan-outs do ChatGPT entre outubro de 2025 e janeiro de 2026: o tamanho médio passou de umas 6 palavras para umas 12, enquanto a quantidade de buscas por prompt ficou entre duas e três. Em outra amostra, de cerca de 5 milhões de fan-outs em abril de 2026, as médias foram de 1,4 busca por prompt no Perplexity, 2,1 no ChatGPT e 6,8 no Grok.
O fan-out é o que a busca com IA tem de mais parecido com uma lista de palavras-chave. É mais curto que o prompt, se repete entre pessoas diferentes que perguntam coisas parecidas e decide se a sua página entra ou não no jogo. Se você não aparece para o fan-out, a melhor resposta do seu mercado nunca chega ao contexto do modelo, por mais bem escrita que seja. É por isso que o SEO tradicional continua sendo a base.
A Peec mediu em que idioma o ChatGPT pesquisa quando recebe perguntas em outras línguas. Nos prompts que não estavam em inglês, 43% dos passos de fan-out foram feitos em inglês, e 78% das execuções tiveram pelo menos uma busca em inglês. O estudo não abre o número para o português, mas nenhum idioma ficou abaixo de 60%. Alguém em Belo Horizonte pergunta em português por uma ferramenta para a loja, e parte da resposta é montada com páginas que o motor encontrou pesquisando em inglês.
Um método que funciona com buscas longas
1. Comece pelas buscas longas que você já recebe
O Search Console não mostra tudo, mas o que mostra é real. No relatório de Desempenho, adicione um filtro de Consulta, escolha Personalizado (regex) e teste dois padrões:
- Perguntas:
^(o que|como|qual|quais|quanto|quantos|onde|quando|por que|porque|quem|vale a pena|é possível|da para|dá para)\s - Cinco palavras ou mais:
^(\S+\s+){4,}\S+$
Usamos \s em vez de \b de propósito: o motor de regex do Search Console não reconhece
letras acentuadas como parte de uma palavra, então um padrão com \b depois de dá não encontra
nada. E vale incluir as versões sem acento, porque muita gente digita sem.
Ordene por impressões, não por cliques. Uma busca longa com impressões e quase nenhum clique significa que o Google considera a sua página relevante para aquela pergunta, e que a página não responde bem o bastante para ganhar o clique. A interface limita as tabelas a 1.000 linhas: se você tem mais, puxe os dados pela API ou conectando o Search Console ao Looker Studio.
Dois recursos mais novos ajudam. Se o seu site tem volume suficiente, o relatório de Insights mostra os grupos de consultas (Query groups), lançados em outubro de 2025: o Google agrupa com IA as consultas parecidas e indica quais grupos estão subindo ou caindo. E o filtro de consultas de marca, de novembro de 2025, separa quem já conhece o seu nome de quem está perguntando sobre o problema.
2. Agrupe por tarefa, não por palavra-chave
Uma lista de 300 buscas longas não serve como lista. O que você precisa são as poucas tarefas por trás delas. O próprio relatório do Google aponta as categorias que crescem: planejar, fazer brainstorming, decidir (qual ferramenta devo..., onde devo...) e resolver algo concreto.
Para uma ferramenta de relatórios, como ver o ROAS do Google e da Meta no mesmo lugar, modelo de relatório mensal para clientes de agência e por que a Meta mostra mais vendas que a Nuvemshop são três trabalhos diferentes: montar um relatório, achar um modelo, entender uma diferença de números. Cada um merece a sua página. Vinte jeitos de dizer como monto um relatório para cliente são uma tarefa só e cabem em uma página só.
3. Junte o jeito que as pessoas falam, não o jeito que a ferramenta fala
A forma como os seus clientes descrevem o problema está em lugares que nenhuma ferramenta de palavras-chave indexa: anotações de calls de venda, tickets de suporte, conversas de WhatsApp, a busca interna do seu site, formulários de cadastro, as perguntas de compradores nos seus anúncios do Mercado Livre, as reclamações no Reclame Aqui, a caixa As pessoas também perguntam do Google. Copie as frases ao pé da letra.
O que você procura é o contexto que as pessoas acrescentam: para uma loja na Nuvemshop que ainda fatura pouco, sem depender de programador, para uma equipe de três pessoas, que o cliente consiga abrir sem criar conta. É esse contexto que deixa as buscas em IA longas, e a sua página precisa tratar dele de forma explícita, numa frase que o motor consiga tirar dali e usar sozinha.
4. Capture o fan-out
Pegue de 20 a 30 dessas perguntas reais e rode nos motores que importam para você. Faça isso várias vezes, em dias diferentes, porque mudam tanto as respostas quanto as buscas por trás delas. Em cada execução, anote três coisas: o que o motor pesquisou, quais páginas ele citou e se a sua marca apareceu.
Algumas interfaces mostram parte do fan-out: o Perplexity lista os passos, e o ChatGPT às vezes mostra o que pesquisou. Existem extensões de navegador feitas para isso, o nosso GEO Observer gratuito entre elas, que registram sozinhas as buscas e as fontes citadas e exportam. Se o seu público está no Brasil, rode as perguntas daqui e em português: vão aparecer buscas em inglês no meio do caminho.
Seja qual for o jeito de coletar, um padrão aparece rápido: as mesmas poucas sub-buscas voltam em prompts diferentes. Esses fan-outs que se repetem são as suas novas palavras-chave principais. Diferente dos prompts, muitos deles têm volume mensurável, então para essa camada as ferramentas clássicas voltam a servir.
5. Priorize sem volume de busca
Na camada longa, o volume mensal não existe ou não é confiável. Ordene cada tarefa com três sinais:
- Repetição: em quantos dos seus prompts de teste apareceu o mesmo fan-out, ou foi citada a mesma página de um concorrente.
- Tendência no Search Console: se as impressões daquele grupo de consultas crescem de um trimestre para o outro, mesmo que cada busca isolada seja mínima.
- Valor para o negócio: o quanto a tarefa está perto de uma compra. Uma pergunta do tipo qual ferramenta devo usar para... vale mais que uma o que é..., mesmo com uma fração do volume.
O que não fazer
Não crie uma página para cada busca longa. Vinte páginas quase iguais respondendo variações da mesma pergunta é o que as políticas de spam do Google chamam de abuso de conteúdo em escala, e um motor de IA não precisa de vinte páginas para achar uma resposta. Uma página por tarefa, com seções que façam sentido sozinhas, cobre as variações.
Não invente perguntas frequentes. Uma lista de perguntas que ninguém faz, escrita para pescar buscas longas, entrega exatamente o que é. Use as perguntas que você juntou no passo 3, com as palavras dos seus clientes.
E não jogue fora as palavras-chave curtas. Os fan-outs são curtos e rodam num índice clássico. A página que ranqueia no orgânico para relatório de marketing para clientes é a que tem mais chance de ser lida quando um motor pesquisa essa frase em nome de alguém.
Como saber se está funcionando?
Dê de seis a oito semanas para cada página nova e depois olhe quatro coisas juntas:
- As impressões de buscas longas e de perguntas nessa página, com os mesmos filtros de regex no Search Console.
- As impressões dessa página no relatório de desempenho de IA generativa.
- A relação entre cliques de marca e cliques sem marca. Se o lado sem marca cresce, você está chegando a quem não te conhecia.
- Se a sua marca começa a aparecer quando você roda de novo os mesmos prompts de teste do passo 4.
Nenhuma das quatro prova muita coisa sozinha. Juntas, comparadas com o mesmo conjunto de prompts todo mês, elas dizem se você está aparecendo nas perguntas que as pessoas fazem de verdade, e não só nas palavras-chave que uma ferramenta consegue contar.
Os números vêm de publicações do Google, do Ahrefs e da Peec AI entre março de 2025 e setembro de 2026 e podem mudar. O teste do Planejador e as buscas da agência e da ferramenta de relatórios são exemplos ilustrativos, não dados de clientes.