Karine Sales
Atualizado em 26/02/2026
5 min de leitura
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Se você abrir o Linkedin agora, é provável que encontre algum post falando sobre as marcas de texto que denunciam que o conteúdo foi gerado por IA.
Apesar de ser um alvo de críticas tão constantes, eu ainda não tinha visto um estudo com base em dados de verdade, e se esses “tiques” de IA prejudicam de fato o sucesso do conteúdo.
E foi isso que Adam Gnuse, Angel Niñofranco e Danny Goodwin fizeram! Eles conduziram um estudo, que analisou mais de 1000 URLs, e procuraram identificar quais padrões de escrita estão, de fato, associados à rejeição dos leitores.
Os resultados mostram que nem todo sinal considerado “cara de IA” impacta negativamente a performance.
A seguir eu te conto como foi feito o estudo e os principais resultados.
A pesquisa mostrou que a maioria dos vícios de linguagem típicos da IA não têm tanto impacto no engajamento. Mas, alguns padrões merecem um destaque:
Um dos tiques analisados foi o “Not only… but also”, que em português seria “Não só isso… mas isso”. Por exemplo:
“Essa estratégia não só aumenta o tráfego, mas também melhora as taxas de conversão”.
Esse tipo de construção apresentou correlação negativa com a taxa de engajamento. Quando usado com frequência, estava associado a maior rejeição.
Foi o sinal com maior correlação negativa em todo o levantamento (aproximadamente -0,118). Posts com cabeçalhos começando com “Conclusion” tendem a ter menor engajamento.
Aqui vai um exemplo de como esse padrão pode ocorrer em um texto:
“Conclusão: Por que essa estratégia de marketing funciona”.
Talvez este seja um dos padrões de IA mais criticados, no entanto, ele apresentou uma correlação positiva no engajamento. Ou seja, não prejudicam a performance – e podem até aparecer em conteúdos mais explicativos e aprofundados.
Exemplificando:
“Marketing de conteúdo não é apenas sobre ranquear no Google — é sobre construir confiança com o público”.
O estudo foi realizado a partir da análise de mais de 1000 URLs destinadas a marketing de conteúdo, distribuídas em 10 domínios de diferentes setores (como tecnologia, e-commerce, saúde e educação).
A metodologia foi a seguinte:
O objetivo do estudo foi separar a percepção estética (quando você olha um texto e vê algo que, normalmente, estaria em um texto gerado por IA), do impacto real que essas marcas têm em performance do conteúdo.
Importante: correlação não significa causa! O fato de estarem associados não significa que o uso desses padrões é a única causa de um baixo engajamento.
O que a gente pode concluir com esse estudo é que o problema de um texto não é usar travessões ou padrões de texto que normalmente são atribuídos à IA. O problema está no uso repetitivo e até mecânico de certas estruturas.
Revisar o conteúdo gerado por IA é bem importante, especialmente se você usa a ferramenta para escrever tudo.
Mas a verdade é que, seguindo essa estratégia, seu conteúdo nunca vai chegar muito longe – ele não vai ser útil e único o suficiente para se destacar. A possível queda no engajamento vai ser apenas um dos KPIs que vão despencar.
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E aí, o que achou do estudo? Conta pra gente! Acompanhe nossos perfis no Linkedin, YouTube e nossa newsletter para ficar por dentro de todas as novidades do universo do SEO, IA e do Google.
Jornalista e criadora de conteúdo digital, atua há mais de 8 anos desenvolvendo estratégias e textos otimizados para blogs, sites e redes sociais.
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