Marketing B2B entra na era da enslopificação com conteúdo sem atrito

Foto: Rafael Minguet Delgado (Pexels)

Em um ensaio publicado nesta sexta-feira (23) na Fast Company, a fundadora e CEO da Quantious, Lisa Larson-Kelley, aponta um fenômeno que já satura o LinkedIn e as caixas de entrada corporativas. Batizado de enslopificação, o termo descreve textos longos, visualmente gritantes e, no fundo, vazios — um mush homogeneizado pela inteligência artificial (IA), agora capaz de gerar conteúdo com pouco atrito, baixo custo e, por enquanto, quase de graça.

A autora liga a ideia a uma variação do conceito de enshittification cunhado por Cory Doctorow, usado para descrever a degradação de plataformas digitais em busca de lucro máximo. No marketing business-to-business (B2B), o espelho seria outro: em vez de insights únicos, equipes empurram ruído barato e idêntico. O público, segundo ela, sente a diferença entre opinião genuína e “AI slop”, mesmo quando não sabe nomear o desconforto.

O que aconteceu

Larson-Kelley descreve o dia a dia de quem produz e de quem recebe: posts de thought leadership genéricos no feed, decks e documentos em massa de colegas e fornecedores, com a expectativa de que alguém decifre o volume. Compradores B2B, diz, estão exaustos de triar informação e sedentos de interpretação — não de mais páginas.

Na Quantious, a equipe promoveu um workshop para afiar os “detectores de slop”: textos e visuais de produtores humanos foram confrontados com rascunhos gerados por IA. Todos apontaram as marcas sintéticas. O material artificial até funcionava, mas carecia de alma, caráter e profundidade — algo resumido como “icky”.

O risco, na leitura da autora, é especialmente duro para o marketing B2B e para pequenas agências. Elas usam IA para trabalhar mais rápido, com menos recursos, proteger margens e conquistar o próximo cliente. Se o slop passar, alerta, a indústria pode “serrar o galho em que está sentada”.

Como resposta, ela defende uma mudança de rumo rápida. Entre os princípios que detalha, o primeiro é um ponto de vista claro que só possa vir da própria marca. Modelos de linguagem de grande escala (LLMs), como ChatGPT e Claude, são motores de probabilidade feitos para prever a próxima palavra mais provável; sem contexto profundo, tendem a um tom brando que tenta agradar a todos — e a maioria dos produtos, lembra ela, não deveria. As marcas que atravessam o ruído contam histórias reais e em primeira mão.

O segundo: conteúdo que conquiste atenção de fato. Compradores modernos, segundo o ensaio, não se afundam em posts de 4 mil palavras; engajam o que é breve, visual e conversacional. A equipe usa IA em redes sociais, mas aplica um teste antes de publicar: “Este conteúdo me faria parar no meio do scroll?” Se a resposta for não, voltam atrás em busca de ponto de vista mais forte e mais valor.

O terceiro eixo é construir confiança desde o primeiro contato. Antes do pitch, o comprador pode ter visto o site, o LinkedIn, um e-mail frio ou estudos de caso. Se qualquer ponto de contato for slop de IA, a confiança se erode na hora. A orientação é mostrar o trabalho, detalhar, deixar especialistas terem opinião e trocar alegações vagas de “impulsionar transformação” por exemplos reais.

O que isso pode mudar

Se a leitura de Larson-Kelley se confirmar, a disputa B2B pode deixar de premiar volume e velocidade de publicação e passar a valorizar julgamento humano, prova e relacionamento. Marcas que insistirem em encher canais com mush sintético correm o risco de parecer eficientes no curto prazo e intercambiáveis no médio. Já equipes que usarem IA como apoio — e não como substituto da voz — podem, em tese, recuperar atenção em um ambiente saturado. O ensaio não traz métricas setoriais amplas; é um diagnóstico de quem opera no setor. Ainda assim, a hipótese central é clara: quando gerar texto fica sem atrito, a vantagem tende a migrar de quem produz mais para quem ainda tem algo próprio a dizer.

Fontes: Fast Company

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