Os vícios de escrita da IA que prejudicam a sua marca

Todo mundo que trabalha com conteúdo textual já ouviu falar em pelo menos um dos vícios de linguagem a seguir: uso de travessões em excesso, emprego de expressões como “não apenas… mas também”, “neste artigo vamos explorar”, “em conclusão”. São todos tiques que entregam que um texto foi gerado por IA. E o mercado trata todos eles como igualmente danosos. A gente vai além e afirma, sem medo de errar, que para muita gente esse tipo de construção frasal já está saturado e soa artificial e cansativo. Incômodo mesmo. O problema é que ninguém tinha parado para medir isso de verdade. Até agora.

Em fevereiro de 2026, os pesquisadores Adam Gnuse, Angel Niñofranco e Danny Goodwin publicaram um estudo que analisou mais de mil URLs distribuídas em dez domínios de setores variados, como Tecnologia, E-commerce, Saúde e Educação. O objetivo foi separar percepção estética de impacto real: quais padrões de escrita associados à IA prejudicam, de fato, o engajamento do leitor?

Os resultados surpreenderam.

O que o estudo mediu e como isso foi feito

Eles mapearam os padrões de escrita mais frequentemente atribuídos à IA e cruzaram sua presença com métricas de engajamento das páginas. A lógica era simples: se um padrão aparece com frequência em conteúdo que os leitores rejeitam, há correlação negativa. Se aparece em conteúdo que performa bem, a correlação é positiva ou neutra.

Antes dos resultados, um aviso importante: correlação não é causa. O fato de um padrão estar associado a baixo engajamento não significa que ele seja a única razão do problema. Outros fatores, como qualidade geral do conteúdo e profundidade e relevância do tema também influenciam os números.

O que realmente prejudica o engajamento

“Não apenas… mas também”

A construção “not only… but also”, que em Português seria “não apenas isso, mas também aquilo”, apresentou correlação negativa com engajamento. É uma fórmula que a IA usa para aparentar profundidade e nuance, mas que na prática soa mecânica e previsível, especialmente quando se repete ao longo do texto.

“Em conclusão” e variações

Começar um parágrafo com “Em conclusão”, “Concluindo” ou qualquer equivalente foi outro padrão negativamente correlacionado com engajamento. O motivo faz sentido: ao sinalizar explicitamente que o texto está acabando, o autor antecipa a saída do leitor. Quem vê o subtítulo “Conclusão” já está mentalmente partindo. A alternativa é integrar a conclusão ao fluxo do texto, sem anunciá-la.

O que não prejudica tanto quanto parece

O travessão não é o vilão

Esse foi o resultado mais surpreendente do estudo e, provavelmente, o mais relevante para quem produz conteúdo.

O travessão, que é talvez o elemento mais associado à escrita de IA e alvo de críticas constantes no LinkedIn e em comunidades de conteúdo, apresentou correlação positiva com engajamento. Ou seja: ele não prejudica a performance e pode até aparecer com mais frequência em conteúdos explicativos e aprofundados, exatamente o tipo de conteúdo que as pessoas leem por mais tempo.

A explicação faz sentido quando você para pra pensar: o travessão tende a aparecer em frases mais elaboradas, com mais nuance e informação. Portanto, não é a pontuação propriamente dita que gera engajamento, e o conteúdo mais denso que normalmente a acompanha.

Introduções genéricas e pronomes iniciais

Frases introdutórias como “Neste artigo vamos explorar” ou “No cenário digital de hoje” não apresentaram correlação significativa com engajamento, nem positiva nem negativa. O mesmo vale para frases que começam com “Isso”, “Então” e “Este”. Esses padrões existem tanto em textos humanos quanto em textos de IA, e os leitores não parecem puni-los de forma consistente.

O problema não é o tique, é a repetição

Esse é o ponto central do estudo, e o que ele muda na forma de revisar conteúdo gerado por IA.

Usar “não apenas… mas também” uma vez num texto de duas mil palavras não é um problema. Usar doze vezes é. A repetição mecânica de qualquer estrutura, seja ela associada à IA ou não, é o que sinaliza ao leitor que o texto foi produzido sem cuidado de diversificação de vocabulário e, por último mas não menos importante, de revisão. E esse sinal derruba o engajamento.

Isso tem uma implicação direta para quem usa IA como ferramenta de produção: caçar tiques específicos num checklist de revisão não é suficiente. O que precisa ser avaliado é o padrão geral do texto, a variedade de estruturas, a presença de perspectiva própria e a densidade real de informação útil.

Um dado complementar reforça esse argumento: um estudo da Semrush identificou que posts sem sinais de redação de IA têm oito vezes mais chances de aparecer na primeira posição do Google. Não porque o Google detecta travessão ou “em conclusão”, mas porque a ausência de tiques de IA costuma ser consequência de conteúdo com mais camada humana, mais cuidado editorial e mais informação original.

O que muda na prática para quem produz conteúdo de marca

A conclusão do estudo não é que a IA pode escrever tudo sem problema. É que a revisão precisa ser mais inteligente e estratégica do que uma simples varredura por palavras proibidas.

Conteúdo de marca tem algo que conteúdo genérico não tem: voz, posicionamento, tom e reputação. Quando um texto gerado por IA repete estruturas mecânicas, o leitor não pensa “esse texto foi feito por IA”. Ele pensa “essa marca não tem nada a dizer de diferente”. E essa associação, sim, prejudica.

Algumas direções práticas que o estudo aponta:

• Evite construções do tipo “não apenas X, mas também Y” de forma recorrente, especialmente quando uma afirmação direta seria mais eficiente.
• Não sinalize o fim do texto com “Em conclusão” ou equivalentes. Termine com uma ideia que vale a pena carregar, não com uma formalidade.
• Não persiga o travessão como inimigo. Avalie se a frase em que ele aparece tem conteúdo que justifica a pontuação.
• Revise o texto buscando repetição de estruturas, não de palavras isoladas.
• Preserve o que a IA não consegue gerar sozinha: dado próprio, perspectiva autoral, experiência de primeira mão.

E tem um ponto que vale bater na tecla, como sempre fazemos aqui: o componente humano continua sendo o diferencial. Não porque seja romanticamente superior, mas porque é estruturalmente mais difícil de replicar em escala. Um texto com voz, opinião e informação original não precisa esconder que usou IA. Ele mostra, pelos próprios méritos, que um ser humano passou por ali. O leitor percebe isso.

Perguntas frequentes sobre vícios de escrita da IA e engajamento

1. Qual foi a metodologia do estudo sobre vícios de escrita da IA?
O estudo de Adam Gnuse, Angel Niñofranco e Danny Goodwin analisou mais de mil URLs distribuídas em dez domínios de setores variados, incluindo Tecnologia, E-commerce, Saúde e Educação. Os pesquisadores identificaram padrões de escrita frequentemente associados à IA e cruzaram sua presença com métricas de engajamento das páginas, buscando correlações positivas, negativas ou neutras.

2. Por que o travessão teve correlação positiva com engajamento se é tão criticado?
Porque o travessão tende a aparecer em frases mais elaboradas e com mais informação, que são exatamente as frases que geram engajamento. A pontuação em si não é a causa do bom desempenho, e sim o conteúdo mais denso e com nuances que costuma acompanhá-la. O estudo desafia a ideia de que o travessão é um sinal de baixa qualidade, mas não autoriza o uso indiscriminado dele. Mantenha-se atento aos excessos.

3. Se “em conclusão” prejudica o engajamento, como terminar um texto?
Integrando a conclusão ao fluxo do texto, sem anunciá-la com um subtítulo ou frase de sinalização. A última ideia do texto deve ter valor próprio, não servir apenas como formalidade de encerramento. Quanto mais o texto mantém o leitor engajado até o fim, menos ele precisa de uma conclusão explícita.

4. O Google consegue detectar esses padrões de escrita e penalizar o conteúdo?
O Google não penaliza diretamente o uso de travessão ou de “em conclusão”. O que o algoritmo avalia é a qualidade e a utilidade do conteúdo para o usuário. O dado da Semrush, de que textos sem sinais de IA têm oito vezes mais chances de aparecer na primeira posição, reflete que conteúdo com mais cuidado editorial e perspectiva humana tende a performar melhor, não que o Google detecta tiques específicos.

5. Como revisar conteúdo gerado por IA de forma mais eficaz do que uma simples varredura por palavras proibidas?
Lendo o texto em busca de repetições de estruturas ao longo do documento, não de ocorrências isoladas; Avaliando se há perspectiva própria, dados verificáveis e informação que vai além do que qualquer outro texto sobre o mesmo tema já diz. E checando se o tom e a voz são consistentes com a identidade da marca, ou se soam genéricos e intercambiáveis com qualquer outro conteúdo do segmento.