Durante décadas, o modelo de negócio de uma agência de publicidade se sustentou sobre duas pernas: criatividade empacotada como serviço e intermediação de compra de mídia. O cliente pagava pela ideia, pela execução e pelo acesso a canais. Esse arranjo funcionou enquanto a atenção do consumidor era um recurso escasso disputado em territórios conhecidos. O Google dominava a descoberta, o SEO organizava a fila, e a agência operava como tradutora entre a marca e o algoritmo de busca.
Esse arranjo começou a rachar. E os números mostram onde.
O ChatGPT alcançou 800 milhões de usuários ativos semanais no início de 2026, processando cerca de 2,5 bilhões de prompts por dia. Segundo dados da Conductor, plataformas de iA já respondem por 1% do tráfego total de referência para websites, com crescimento de 357% entre junho de 2024 e junho de 2025. Ainda é pouco em termos absolutos. Mas o vetor importa mais que o volume atual: pesquisas com intenção comercial no ChatGPT acionam busca na web em 53,5% dos casos, e o tráfego que chega via iA converte a 14,2%, contra 2,8% do Google orgânico. São sinais de que a descoberta de marcas está migrando para ambientes conversacionais, e esse deslocamento criou uma categoria nova de problema para as agências.
O artigo publicado pela Adweek em março de 2026 documenta como três agências responderam a esse problema. A Havas construiu o Brand Insights AI, uma plataforma que simula como marcas aparecem em respostas de diferentes LLMs, já disponível em quase 100 países e licenciada como SaaS. A Broadhead teve seu VP de inovação codificando a primeira versão de uma ferramenta de monitoramento GEO em uma única noite com o Claude Code. A Supergood usa modelos da Anthropic como infraestrutura central, com sistemas que geram, avaliam e refinam outputs sem intervenção humana. A categoria que essas ferramentas atendem se chama GEO, Generative Engine Optimization: o equivalente do SEO para respostas geradas por iA.
Esses três casos não representam o setor inteiro. A maioria das agências nem sequer tem infraestrutura técnica para esse tipo de desenvolvimento. Mas para as que adotaram essa lógica, a fronteira entre “agência de publicidade” e “empresa de tecnologia” se tornou difícil de identificar. Um profissional de estratégia com acesso ao Claude Code consegue, em horas, produzir algo que antes exigia uma equipe de engenharia e meses de roadmap. As ferramentas de prateleira existem (SEMrush, Profound, Bluefish), mas as agências argumentam que elas não se encaixam nos fluxos de trabalho internos. A resposta foi construir as próprias. E quando uma organização começa a produzir software como parte de sua oferta, o modelo de negócio muda, mesmo que a organização ainda não tenha percebido.
Há um dado estratégico no artigo da Adweek que merece atenção separada. Dan Hagen, da Havas, recusou contratos enterprise com a Anthropic que poderiam custar milhões ao ano. A justificativa não foi financeira no sentido trivial. Hagen disse que não queria ficar preso a um fornecedor que talvez não seja mais “frontier” em seis meses. Essa postura revela uma mudança de mentalidade: a agência passou a tratar modelos de iA como portfólio de ativos tecnológicos, não como fornecedor fixo. É gestão de risco aplicada à infraestrutura cognitiva. E quem faz gestão de portfólio de tecnologia é empresa de tecnologia, não agência de criação.
A frase que condensa a transformação veio de Mike Barrett, da Supergood: “Em dois anos vamos entregar mais software do que documentos.” Se isso se confirma, o deliverable da agência deixa de ser o anúncio, o deck estratégico ou o plano de mídia. Passa a ser o produto de inteligência, a ferramenta de monitoramento, o dashboard de visibilidade em iA. Isso tem implicações diretas sobre precificação (software como serviço, não fee mensal por criação), sobre competências internas (engenheiros de prompt e desenvolvedores, não apenas redatores e diretores de arte) e sobre a relação com o cliente (parceria de infraestrutura, não prestação de serviço pontual).
Mas ferramentas de GEO que otimizam a forma como marcas aparecem em respostas de iA levantam uma questão que o entusiasmo tecnológico costuma ignorar. Quando uma agência ajusta a presença de um cliente em respostas do ChatGPT, o consumidor que recebe aquela menção sabe que ela foi “trabalhada”? No SEO, pelo menos existia a distinção visível entre resultado orgânico e anúncio pago. No GEO, a otimização é invisível por natureza. A resposta gerada pela iA não sinaliza quais marcas chegaram ali por mérito informacional e quais foram posicionadas por engenharia de visibilidade. Essa opacidade transfere para as agências uma responsabilidade ética que o setor ainda não enfrentou com seriedade. Se a publicidade quer reivindicar o papel de construtora de confiança (e é isso que as melhores agências argumentam quando justificam seus fees), o mínimo que se espera é uma posição clara sobre os limites dessa otimização. Sem isso, o GEO vira apenas a versão sofisticada de uma prática antiga: inserir a marca onde o consumidor não espera encontrar publicidade.
Existe, no entanto, uma tensão que o artigo não resolve. Quando todas as agências tiverem ferramentas de GEO, quando vibe coding for tão comum quanto um briefing criativo, o diferencial volta a ser o quê? A resposta tentadora é: julgamento estratégico. Mas vale a cautela. Agências sempre alegaram que seu diferencial era julgamento. Nos anos 1990, era julgamento sobre criatividade e posicionamento de marca. Nos anos 2010, era julgamento sobre dados e performance digital. Agora seria julgamento sobre visibilidade em iA. A estrutura retórica é a mesma. O que muda, se muda de fato, é que o julgamento exigido agora opera sobre um sistema não determinístico. Interpretar por que uma marca aparece em terceiro lugar numa resposta do ChatGPT é diferente de interpretar um ranking de SEO, porque o comportamento do LLM varia a cada prompt e a cada versão do modelo. A leitura estratégica aqui exige conforto com a ambiguidade, não apenas competência analítica. É um tipo de inteligência que não se automatiza com mais uma ferramenta.
Agências que entenderem essa dupla exigência, fabricar o código e interpretar o que ele produz, ocupam um espaço novo. As que continuarem vendendo criatividade em PDFs podem descobrir que o formato do produto, num futuro próximo, já não encontra comprador.
ousadia criativa. precisão estratégica. – por kim.