Um em cada seis e-mails de marketing nunca chega à caixa de entrada. Essa é a média global em 2025, de acordo com o relatório Deliverability Benchmark da Validity. E para os remetentes de alto volume, a situação é ainda pior. O posicionamento na caixa de entrada para remetentes de grande escala caiu mais de 22% no primeiro trimestre de 2025 em comparação com o ano anterior.
A filtragem de e-mail que decide o destino do seu e-mail costumava ser simples. Evite palavras de gatilho de spam, não envie de um IP duvidoso, mantenha as taxas de rejeição baixas e você não terá problemas. Essas regras ainda se aplicam, mas não são mais o problema completo. A IA elevou consideravelmente o nível de exigência, e em duas frentes que a maioria dos profissionais de marketing ainda não considerou totalmente.
A primeira é a filtragem que os provedores de caixa de entrada criaram. Ela é mais inteligente, mais rápida e muito menos tolerante do que qualquer coisa que tenha existido antes. O segundo é o conjunto de ferramentas agora disponíveis para os remetentes. Essas são as ferramentas que podem melhorar drasticamente o posicionamento na caixa de entrada quando usadas corretamente.
Ambos merecem uma análise mais detalhada.
Principais conclusões
- A inteligência artificial do Gmail desprioriza até 40% dos e-mails que tecnicamente chegam à caixa de entrada. Agora, e-mails entregues e lidos são duas coisas diferentes.
- Autenticação (SPF, DKIM, DMARC), listas limpas e engajamento genuíno são a base. As ferramentas de IA ajudam a otimizar as campanhas em cima disso, mas não corrigem os fundamentos ruins.
- A qualidade do conteúdo está profundamente ligada ao engajamento. As aberturas vagas e os CTAs enterrados são despriorizados pela filtragem semântica do Gmail e podem acionar filtros de spam antes que um ser humano os leia.
Os provedores de caixa de entrada estão usando a IA contra você (e isso é realmente bom)
A filtragem de spam costumava funcionar com base na correspondência de padrões, em que eles sinalizavam palavras como “grátis”, linhas de assunto em letras maiúsculas, HTML suspeito etc. Os spammers descobriram isso rapidamente, e a corrida armamentista começou.
Foi então que surgiu o aprendizado de máquina. Os filtros pararam de seguir os padrões e começaram a aprender com eles, treinados em conjuntos de dados maciços de e-mails, aprendendo a reconhecer o que os humanos não reconheceriam: comportamento do remetente ao longo do tempo, estrutura de conteúdo, envolvimento histórico e loops de feedback do usuário. E assim, a era das palavras-chave chegou ao fim.
Os filtros atuais com tecnologia de IA vão ainda mais longe, analisando o tom e a intenção de um e-mail e verificando se os links e as páginas de destino parecem confiáveis. Eles analisam as interações em tempo real, que incluem não apenas aberturas, mas também a profundidade da rolagem, exclusão sem leitura, respostas e muito mais. E como esses sistemas são atualizados constantemente, eles respondem às mudanças de comportamento quase que instantaneamente.
O Gmail agora detém quase metade de todas as caixas de correio de consumidores em todo o mundo, e sua taxa de colocação na caixa de entrada caiu quase 5% entre o início e o final de 2024, de acordo com a Validity. O Outlook da Microsoft tem cerca de 75,6% de colocação na caixa de entrada, com taxas de spam superiores a 14%, que é a mais alta entre os principais provedores. Os filtros estão ficando mais rígidos em todos os setores, e a IA é o motivo.
Mas, no final das contas, esses sistemas estão apenas tentando mostrar às pessoas e-mails que elas realmente querem ler. Os remetentes que conquistam essa confiança obtêm um melhor posicionamento, enquanto aqueles que enviam listas não engajadas com conteúdo de e-mail irrelevante são penalizados porque os dados dizem que eles deveriam ser penalizados. Justo? Sim, mais ou menos.
As mudanças no Gmail que ninguém esperava
No início de 2026, o Google lançou o Gemini AI para o Gmail. Agora, ela resume os tópicos de e-mail, prioriza as mensagens que considera importantes e avalia a relevância de cada e-mail recebido antes que um ser humano o veja.
Muitas plataformas líderes do setor que rastreiam milhões de e-mails diariamente consideram essa a maior mudança na capacidade de entrega de e-mails desde a introdução das guias em 2013. Passar pelo filtro de spam não é mais suficiente. O Gmail agora faz uma segunda pergunta: Vale a pena mostrar esse e-mail a essa pessoa?
As percepções baseadas em dados do que aconteceu são impressionantes. Após o lançamento dos resumos gerados por IA, as taxas de abertura aumentaram para 45,6%, mas as taxas de cliques caíram de 4,35% para 3,93%, de acordo com a análise da Omeda de bilhões de e-mails. Os usuários estão lendo trechos gerados por IA e obtendo informações suficientes sem clicar no e-mail completo.
O que a IA do Gmail avalia agora se resume principalmente a se você já enviou um e-mail para essa pessoa antes, se ela respondeu, se pessoas como ela se envolvem com seus e-mails e se seu conteúdo é valioso nas primeiras linhas.
Portanto, como implicação prática, coloque seu ponto principal na primeira frase e torne o valor óbvio antes de qualquer outra coisa, porque a diferença entre e-mails bem estruturados e mal estruturados ficou maior.
O Gmail pode colocar você “na caixa de entrada principal” e ainda assim enterrá-lo. O InboxAlly corrige isso com sinais positivos de engajamento (aberturas, rolagens, respostas, saídas de Promoções/Spam) para que os provedores reaprendam onde você pertence. Experimente gratuitamente.
Suas páginas de destino agora fazem parte da capacidade de entrega
Os filtros de entregabilidade também avaliam para onde seus links levam. O e-mail recebe a mesma pontuação que o caminho do clique, independentemente de quão convincente seja o texto.
O phishing gerado por IA ficou bom o suficiente para que os provedores tivessem que treinar modelos sobre o risco de destino. O problema para os remetentes legítimos é que as pilhas de marketing modernas podem se parecer muito com pilhas de golpes, pois também dependem de domínios de rastreamento, camadas de redirecionamento e scripts de terceiros quando necessário.
Os provedores de caixa de correio verificam se o domínio de origem, o domínio do link e o domínio de destino são consistentes, mas também o comportamento de redirecionamento: quantos saltos e se o destino final estava oculto. Eles também avaliam sua página de destino e procuram coisas como qualidade de TLS, conteúdo misto, scripts, páginas vazias sem contexto de marca ou CTAs que não correspondem ao que o e-mail prometeu.
Portanto, antes de sua próxima campanha de e-mail, você deve analisar isso rapidamente:
- Certifique-se de que cada link permaneça em uma família de domínios consistente
- Use no máximo um redirecionamento
- Evite encurtadores de URL e domínios de rastreamento obscuros
- Não carregue scripts agressivos em páginas de destino de e-mail
- Coloque o contexto acima da dobra na página (quem você é, o que é isso, por que é real)
- Certifique-se de que o título do e-mail corresponda ao título da página de destino
Na maioria das vezes, as pessoas depuram o posicionamento da caixa de entrada como se fosse um problema exclusivo de e-mail. Mas se o seu destino não parecer confiável, a caixa de entrada tratará você da mesma forma que um spammer.
O “outro lado” do marketing por e-mail com IA
Os golpistas também usam IA.
Você provavelmente se lembra de como os e-mails de phishing costumavam ser óbvios, com gramática incorreta e saudações genéricas, a ponto de você se perguntar: “Como alguém pode cair nessa?” Mas, assim como os vídeos com IA, os golpistas conseguem imitar marcas confiáveis com uma precisão assustadora. O que a IA tornou possível em escala foi o fato de os golpistas usarem o tom correto, os detalhes personalizados e todas as outras características dos remetentes regulares.
Os provedores de caixas postais responderam dobrando a filtragem em todos os setores. O exame minucioso que detecta tentativas sofisticadas de phishing é o mesmo exame minucioso com o qual os profissionais de marketing legítimos têm que conviver. É por isso que os modelos “perenes” que funcionaram muito bem durante anos estão tendo um desempenho inferior, pois os remetentes que não atualizaram sua abordagem estão sentindo a pressão sem entender o motivo.
Isso pode parecer injusto, mas é um resultado que poderíamos esperar de um cenário que mudou tão drasticamente. O nível do que conta como um remetente confiável aumentou e não vai voltar a cair.
O que você ganha com isso para os profissionais de marketing por e-mail?
A IA não é apenas algo que os provedores de caixa de entrada usam para filtrar você. No lado do remetente, ela é mais útil como automação para consistência e detecção de padrões; as duas coisas que causam grandes problemas de entregabilidade quando os humanos estão (erroneamente) gerenciando e-mails em escala.
Detecção de padrões para evitar danos
Os seres humanos perdem as quedas de engajamento o tempo todo e geralmente percebem logo quando as métricas de engajamento estão ruins o suficiente para chamar a atenção. A IA pode mudar isso alertando você sobre:
- Diminuição lenta do engajamento.
- Problemas específicos do provedor, como grupos de devoluções e picos de reclamações de spam.
- Quais segmentos ou modelos estão começando a afetar negativamente uma reputação de remetente que, de outra forma, seria boa.
Iteração mais rápida sobre o que ajuda no engajamento
As variáveis que controlam se alguém abre e clica se resumem a linhas de assunto atraentes, texto de visualização, as duas primeiras linhas e o posicionamento da CTA. A IA pode gerar e testar variações para tudo isso mais rapidamente do que qualquer processo manual. E o que é mais útil, ela pode testar a pressão de um e-mail antes que ele seja enviado:
- O que esse e-mail significa em duas linhas?
- A abertura é vaga?
- Há CTAs concorrentes que puxam você em direções diferentes?
É sempre mais barato detectar esses problemas antes do envio do que diagnosticá-los posteriormente com base nos dados da taxa de abertura.
Higiene da lista sem um cronograma definido
A limpeza programada da lista funciona, mas a higiene preditiva da lista funciona melhor. A IA identifica os contatos que mostram sinais precoces de perda de interesse e aciona o reengajamento enquanto ainda há algo a ser salvo.
Além disso:
- Os contatos que não respondem são automaticamente excluídos antes de se tornarem um problema.
- As inscrições suspeitas (padrões semelhantes a bots, domínios com erros de digitação, endereços descartáveis) podem ser filtradas na entrada antes que causem danos.
Aquecimento e envio
As programações de aquecimento gerenciadas por humanos são desajeitadas e pouco confiáveis, na melhor das hipóteses. O aquecimento gerenciado por IA é uma história diferente. Os ajustes de volume com base no que está realmente acontecendo hoje resultam em uma construção de reputação de domínio muito melhor e sustentável e em menos ataques de armadilhas de spam autoinfligidos por picos repentinos de volume.
Você está prestes a fazer um grande lançamento? Não aposte na esperança e nas capturas de tela do SPF. O InboxAlly pode “preparar a bomba” antes da campanha, criando um histórico de envios respeitável, para que sua campanha não caia em Promoções ou spam por padrão. Agende uma demonstração e veja como ela funciona em sua configuração.
Para onde você está indo
O e-mail sobreviveu a todas as grandes mudanças na forma como as pessoas se comunicam on-line. Ele também sobreviverá a esta. Mas, se quiser prosperar do outro lado, você precisa se adaptar com antecedência. Isso significa melhor conteúdo, melhores páginas de destino e uma compreensão real de como a IA está avaliando cada e-mail.
O nível continua subindo, e isso não é ruim. Significa apenas que a diferença entre os remetentes que levam isso a sério e os que não levam continuará aumentando.