O que é LLM (Large Language Model) e como ele vai mudar o marketing

E se eu te dissesse que quase metade das compras feitas depois de uma pesquisa em IA já acontecem sem o Google? Pois é, isso não é um chute, mas um dado recente de uma pesquisa da NP Digital.

Os LLMs (Large Language Models) estão deixando de ser apenas “ferramentas para escrever textos” e se tornando verdadeiros canais de busca e decisão de compra. 

Milhões de consumidores já perguntam diretamente a essas IAs o que comprar, de quem comprar e, em muitos casos, fecham a compra sem nem abrir uma nova aba no navegador.

E aí fica a pergunta que incomoda (mas que precisa ser feita): sua estratégia de marketing está preparada para ser encontrada por uma resposta de IA, ou ainda está presa no velho modelo de depender só do Google?

Bom, só você pode responder. Mas, eu posso ajudar apresentando mais sobre o LLM e o significado de tudo isso para o marketing digital.

Vem comigo!

Resumindo o que você vai ver por aqui:

• 40,7% dos consumidores já compraram algo com base no que aprenderam com um LLM.
• Os LLMs estão virando um novo ‘canal de busca’ – e as marcas precisam estar lá.
• ChatGPT e Gemini não são só ferramentas: são atalhos para a decisão de compra.
• Se a sua marca não aparecer nas respostas de IA, pode perder vendas antes mesmo de saber que elas existiram.
• LLMs podem escrever textos, resumir relatórios e gerar insights – mas ainda precisam da sua estratégia para fazer sentido.

O que é LLM (Large Language Model)?

Em termos simples, um LLM, ou Large Language Models, é um tipo de inteligência artificial treinada para entender e gerar linguagem humana em escala massiva. 

Por trás das interações que temos com o ChatGPT, resumo de IA ou Perplexity, está esse conceito que parece técnico demais, mas que está moldando a forma como criamos, pesquisamos e até tomamos decisões.

Estamos falando de modelos que “leram” bilhões de palavras (livros, sites, artigos científicos, conversas de fórum) para aprender como a gente escreve, pergunta e responde. 

É por isso que, quando você faz uma pergunta a um modelo de IA, a resposta parece tão natural, quase como se estivesse conversando com uma pessoa.

Mas aqui vai o ponto que interessa para você, que lidera o marketing de uma empresa: os LLMs não são apenas ferramentas de conversa. 

Eles estão começando a mudar a forma como buscamos informação, produzimos conteúdo e até como marcas como a sua podem ser encontradas nesses novos “canais de busca”.

A grande pergunta agora é: sua estratégia de marketing está preparada para um mundo onde o Google não é o único lugar em que os clientes fazem perguntas?

Como funciona uma LLM?

A resposta curta: ela aprende com dados (muitos dados). A resposta completa é um pouco mais interessante.

Os LLMs são treinados com volumes absurdos de informação. Pense em milhões de livros, sites, notícias, conversas de fórum… tudo isso “alimentado” para que o modelo aprenda padrões de linguagem. 

Ele começa a entender como as palavras se conectam, quais frases fazem sentido e até nuances de tom. 

É assim que, quando você pergunta algo, ele não devolve um texto robótico, mas algo que parece escrito por uma pessoa de carne e osso!

Para simplificar, dá para imaginar o processo de como ensinar uma criança a falar, só que em escala quase inimaginável. 

Enquanto nós mostramos a uma criança fotos de um gato para ela aprender a palavra “cachorro”, os LLMs veem bilhões de exemplos para aprender tudo, de “cachorro” a “estratégia de marketing para SaaS B2B”.

E por trás desse aprendizado, existem algumas engrenagens importantes, claro:

Aprendizado de máquina

É o primeiro passo. 

Aqui, o modelo aprende com exemplos: “quando alguém pergunta X, normalmente a resposta parece Y”. Ele detecta padrões e começa a prever qual palavra vem depois da outra.

É como se fosse um estagiário bem aplicado, que aprende observando cada movimento do time.

Aprendizado profundo

A coisa fica mais complexa. O LLM passa a analisar múltiplas camadas de informação ao mesmo tempo. 

Em vez de só “decorar” padrões, ele começa a compreender relações mais sutis, como contexto, tom e intenção.

Pense como um time que, com o tempo, não só executa tarefas, mas entende o “porquê” de cada decisão!

Redes neurais

São a estrutura que sustenta tudo isso. 

Inspiradas no cérebro humano, por assim dizer, as redes neurais são conjuntos de “nós” (neurônios artificiais) que processam informações em paralelo.

Elas ajudam o modelo a conectar ideias, interpretar nuances e responder de forma mais natural.

Legal, né?

Modelos de transformadores

Aqui está o pulo do gato.

A tecnologia de transformers (responsável pela revolução dos LLMs a partir de 2017) permite que o modelo analise grandes volumes de texto de uma vez, captando o contexto da conversa.

É como ter um estrategista no time: ele não olha só para um dado isolado, mas entende a história inteira antes de sugerir a próxima jogada.

Quais os principais benefícios dos LLMs?

Os Large Language Models trazem uma lista impressionante de vantagens para empresas que querem escala e eficiência sem perder qualidade. 

Aqui estão os maiores benefícios que eu vejo para quem está no marketing de uma empresa, principalmente média ou grande:

• Produção em escala: um LLM pode gerar dezenas de variações de anúncios, posts ou descrições de produtos em minutos. Isso significa mais agilidade para testar mensagens, criar campanhas e alimentar diferentes canais. Ah, mas não deixe de ter pessoas participando do processo, ok?
• Eficiência de tempo e custo: o que antes exigia horas (ou dias) de brainstorm, agora pode começar com um rascunho pronto em segundos — liberando você e seu time para focar no que realmente importa: a estratégia.
• Suporte à tomada de decisão: LLMs podem analisar dados, sugerir insights e até resumir relatórios complexos, deixando as reuniões mais objetivas e menos “achistas”.
• Personalização avançada: com as devidas configurações, é possível criar textos adaptados a perfis diferentes de cliente, tornando o marketing mais relevante sem triplicar o esforço.

Quem vive o dilema de “entregar mais com menos” deve aproveitar o LLMs como uma virada de chave,  de verdade.

E as limitações deste tipo de Inteligência Artificial?

Agora, vamos ser honestos: nenhuma tecnologia é perfeita, e os LLMs também têm suas armadilhas.

Se o humano erra, por que máquina não?

Bora ver melhor isso:

• Alucinações (ou invenções): às vezes o modelo “cria” informações que soam convincentes, mas não têm base real. Isso pode gerar problemas sérios se o conteúdo for publicado sem checagem.
• Falta de contexto de negócio: um LLM não conhece a cultura, os objetivos ou o histórico da sua empresa. Ele pode sugerir algo que “funciona” em teoria, mas não faz sentido para sua marca. 
• Questões éticas e de privacidade: a origem dos dados de treinamento nem sempre é clara. Para setores como financeiro ou jurídico, isso exige um cuidado redobrado com uso de informações sensíveis.
• Dependência excessiva: delegar demais ao LLM pode levar o time a perder senso crítico. O modelo deve ser um apoio, não o estrategista-chefe.

Os LLMs são incríveis, mas não podem trabalhar no modo “piloto automático”. 

Precisam de supervisão humana, ou seja, alguém que garanta que a estratégia não se perca entre respostas bonitas e dados imprecisos.

Onde os modelos de linguagem ampla são usados?

ChatGPT só para “escrever texto” é coisa do passado.

Esses modelos já estão sendo aplicados em uma variedade enorme de setores, muito além do marketing — e isso é um sinal claro de que estamos diante de uma tecnologia que veio para ficar.

Hoje, os LLMs estão sendo usados para:

• Atendimento ao cliente: chatbots e assistentes virtuais estão mais humanos, respondendo com contexto, histórico e até empatia.
• Saúde: hospitais e clínicas usam LLMs para resumir prontuários, interpretar exames e até sugerir condutas médicas.
• Jurídico: escritórios já testam modelos para revisão de contratos, identificação de jurisprudências e redação inicial de petições.
• Educação: plataformas estão criando planos de estudo e tutoriais personalizados para cada aluno.
• Finanças: bancos e fintechs usam modelos para gerar relatórios, responder dúvidas de clientes e até apoiar análises de risco.
  

E claro, o marketing não ficou de fora dessa revolução. Na verdade, é um dos setores que mais rapidamente abraçou os LLMs. 

Vou falar disso agora!

LLMs no marketing digital

Um estudo exclusivo da NP Digital (jun/2025) mostrou que 40,7% dos consumidores já compraram algo com base no que aprenderam com um LLM. 

E o mais surpreendente: quase metade dessas compras (46,1%) foi feita diretamente pelo link ou recomendação do modelo, sem que o usuário voltasse para o Google ou abrisse novas abas.

Isso muda o jogo.

Se os consumidores estão pulando etapas tradicionais do funil e comprando direto do que a IA recomenda, surge um novo desafio (e oportunidade) para o marketing: como garantir que a sua marca apareça nessas respostas — e mais ainda, como acompanhar isso?

É aí que entra o conceito de LLM tracking: monitorar quando, onde e como sua marca está sendo citada por modelos de linguagem. Isso permite entender o impacto real das menções feitas pela IA e ajustar sua estratégia com base nesses dados.

Além das compras diretas, os LLMs já são usados no marketing de formas bem práticas:

• Brainstorm de campanhas: rascunhos de ideias em segundos.
• Produção de conteúdo em escala: posts, descrições de produtos e até roteiros de vídeo.
• Análise de tendências e concorrência: resumos de relatórios e insights de mercado.
• Criação de jornadas personalizadas: textos adaptados a diferentes perfis de cliente.

Não dá mais para ignorar esses novos canais de influência. 

Se sua marca não for “descoberta” pelos LLMs, pode perder vendas antes mesmo de saber que a oportunidade existiu.

A importância de posicionar também nesses canais de busca

Se os LLMs já influenciam decisões de compra, a próxima pergunta é inevitável: como fazer a sua marca aparecer nessas respostas?

O problema é que, por enquanto, os LLMs “bebem” de fontes variadas — algumas boas, outras nem tanto. 

Para tentar regular essa coleta de informações, já se discute o uso de arquivos como o llms.txt, uma proposta semelhante ao robots.txt, que permite indicar o que pode ou não ser acessado por modelos de linguagem. Embora ainda em fase inicial, essa prática pode se tornar essencial na governança de conteúdo frente às IAs generativas.

Um levantamento da NP Digital (jul/2025) mostrou algo que chamamos de “LLM Junkyard”: citações vindas de lugares improváveis, como press releases, posts patrocinados, conteúdo raso (low-quality UGC) e até posts em redes sociais sem engajamento.

Isso significa duas coisas para quem lidera o marketing:

1. O risco do spam trap: se você criar conteúdo apenas para “jogar” nos LLMs — press releases genéricos, posts sem valor ou artigos reciclados — pode até ser citado hoje, mas será ignorado quando os modelos ficarem mais seletivos.
2. A grande oportunidade: marcas que investirem em conteúdo relevante, engajado e estratégico têm muito mais chance de serem citadas como fonte confiável.

No fundo, é o mesmo princípio do SEO tradicional,só que agora estamos falando de Search Everywhere Optimization.

Já falei algumas boas vezes: não basta estar no Google; é preciso estar nos LLMs, nos assistentes de voz, nas recomendações de IA.

Porque, no futuro (e em parte já no presente), não adianta ser encontrado só onde o cliente procura.

Você também precisa estar presente onde a IA responde por ele.

LLMs: oportunidade e responsabilidade

Os LLMs não são mais uma promessa distante de tecnologia futurista.

Para quem lidera marketing isso significa duas coisas: oportunidade e responsabilidade.

Oportunidade, porque nunca foi tão fácil ampliar a produção de conteúdo, personalizar mensagens e ganhar eficiência no dia a dia.
Responsabilidade, porque esses modelos não conhecem o seu negócio nem seus objetivos, então, eles precisam de direção.

E há um ponto estratégico que não dá para ignorar: as pessoas estão comprando direto do que os LLMs recomendam. 

O Google não é mais o único “portão de entrada” para a sua marca. 

O seu marketing precisa estar preparado para ser encontrado por um consumidor que confia na IA para decidir.

Conte com o apoio da NP Digital Brasil para isso!

Perguntas frequentes

Qual a diferença entre LLM e inteligência artificial tradicional?

Um LLM é um tipo específico de inteligência artificial focado em linguagem natural – ou seja, em entender e gerar texto.

Enquanto a IA tradicional executa tarefas mais “mecânicas” (como reconhecimento de imagens ou automações repetitivas), os LLMs foram treinados com bilhões de palavras para aprender contexto, tom e significado. 

Quais são os principais usos de LLMs no marketing digital?

Os LLMs já estão em várias etapas do marketing, de forma prática e estratégica:

• Criação de conteúdo: posts, roteiros, anúncios, descrições de produtos.
• Pesquisa e análise: sumarização de relatórios, tendências e dados de concorrência.
• Atendimento e engajamento: chatbots e assistentes virtuais com respostas mais humanas.
• SEO e visibilidade: a possibilidade de ser citado (ou não) por um LLM está moldando como as marcas pensam conteúdo.

Quais são os riscos e limitações dos LLMs?

Apesar de poderosos, os LLMs não são infalíveis:

• Podem “alucinar” (inventar informações que parecem corretas, mas não são).
• Não conhecem sua empresa – eles precisam de supervisão e direcionamento.
• Há questões éticas e de privacidade sobre como os dados são usados.
• Pode gerar dependência. Quem entrega estratégia para a IA perde o diferencial humano.