Captação de Leads e enriquecimento de dados: Testes práticos com o Gemini 2.5 Flash e Google Search
No cenário competitivo de marketing digital e vendas B2B, capturar leads é apenas o primeiro passo. O verdadeiro diferencial está em coletar, validar e complementar informações críticas. Este processo se chama “enriquecimento de dados”. Essa abordagem ajuda a qualificá-los e personalizar a forma que vamos lidar com nossos clientes. Podemos utilizar modelos de IA com capacidades de grounding (busca em web), para automatizar isso com precisão. Neste artigo, vamos explorar como usar o Gemini 2.5 Flash com o Google Search grounding tool. Abordaremos estratégias para enriquecer leads de forma inteligente.
O que é Enriquecimento de Leads e por que ele importa
O enriquecimento de leads inteligente é o processo de complementar informações sobre contatos e empresas. Um bom exemplo seria complementar os dados dos sócios, porte, se a empresa está ativa ou não somente com o CNPJ da empresa.
Podemos buscar manualmente das diversas fontes que existem na internet. Porém, através da inteligência artificial, é possível fazer buscas em diversas fontes. É possível fazer um enriquecimento inteligente combinando dados públicos e APIs. Com isso podemos obter informações empresariais em segundos.
Entre as vantagens estão:
- Redução drástica no tempo de qualificação;
- Maior assertividade na segmentação de leads;
- Atualização constante de bases de dados;
- Integração direta com CRMs e ferramentas de automação.
Esse modelo é especialmente poderoso para estratégias práticas de enriquecimento de leads B2B. A precisão e o contexto fazem toda a diferença para o sucesso comercial.
O Papel da Inteligência Artificial no Enriquecimento de Dados
A inteligência artificial para marketing vem se tornando um pilar estratégico. Modelos como o Gemini 2.5 Flash da Google são capazes de compreender linguagem natural através de prompts. Esses modelos também processam grandes volumes de dados e gerar respostas contextualizadas.
Isso significa que a IA pode identificar padrões em leads e cruzar informações com fontes abertas. Ideal para sugerir insights sobre o potencial de compra, localização e perfil de decisão.
Na prática, a automação de enriquecimento de leads com IA ajuda equipes de marketing e vendas a:
- Priorizar leads com maior probabilidade de conversão;
- Atualizar dados automaticamente em tempo real;
- Aumentar a eficiência operacional e reduzir custos com ferramentas externas.
Gemini 2.5 Flash: Entendendo a Tecnologia
O Gemini 2.5 Flash é o novo modelo da família Gemini da Google, otimizado para respostas rápidas e grounding em tempo real. Ele foi projetado para processar informações de forma leve, mas com alto grau de precisão. Este modelo tornando é ideal para casos de enriquecimento de leads automatizado.
Entre suas principais características estão:
- Conectividade direta com o Google Search;
- Capacidade de compreender e sintetizar dados empresariais;
- Integração com APIs e ferramentas corporativas;
- Suporte a consultas estruturadas em formato JSON (como “dados de CNPJ”).
O Grounding Tool do Google Search
Um dos maiores diferenciais do Gemini 2.5 Flash é a função de grounding. Esse recurso permite que o modelo se conecte ao Google Search em tempo real, verificando as informações antes de responder. Isso reduz drasticamente a chance de erros ou dados desatualizados.
Enquanto um modelo tradicional pode “inventar” dados, o grounding obriga o Gemini a buscar e citar fontes reais. Isso garante confiabilidade nas respostas.
Por exemplo, ao consultar um CNPJ, o modelo pode identificar nome fantasia, razão social, data de abertura, natureza jurídica e situação cadastral. O resultado pode ser um JSON completo e atualizado. Essa abordagem oferece uma integração do Google Search com Gemini. Os resultados são dados mais recentes e mais confiáveis.
Testes Práticos: Enriquecendo Leads com Gemini e Google Search
Nos testes realizados, utilizamos prompts estruturados para buscar informações de empresas reais. O objetivo era transformar os resultados em um formato estruturado.
Um exemplo de prompt utilizado foi:
Analise o CNPJ {número}, busque em sites com informações abertas como cnpj.biz e Receita Federal. O retorno deveria ser um objeto JSON.
async function obterInfoCNPJ(cnpj) {
const prompt = `Use a ferramenta Google Search apenas para consultar
os dados do CNPJ ${cnpj}. Busque apenas em sites confiáveis como:
- https://www.gov.br/receitafederal/pt-br
- https://www.cnpj.biz/
- https://www.receitaws.com.br/
Retorne um JSON com os seguintes campos:
{ "cnpj": "string", "razaoSocial": "string", ... }
Não invente dados e não use outras fontes.
`;
const resultado = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.5-flash",
contents: prompt,
config: {
tools: [
{
googleSearch: {},
},
],
}
});
return resultado.text;
}Com o grounding ativado, o Gemini 2.5 Flash retornou resultados precisos e verificáveis. Sem grounding, o modelo se baseou em inferências, apresentando inconsistências.
{
"cnpj": "34.460.399/0001-05",
"razaoSocial": "MEdsuite Tecnologia em Saude LTDA",
"nomeFantasia": "MEdsuite",
"dataAbertura": "07/08/2019",
"naturezaJuridica": "Sociedade"
}
O teste evidenciou que usar o grounding tool é essencial para dados empresariais reais. Ele transforma o modelo em um mecanismo de enriquecimento automático de leads em tempo real. Isso foi possível com o poder de busca do Google com a interpretação semântica da IA.
Vantagens do Enriquecimento de Leads Inteligente
Quem usa essa abordagem enriquecimento de leads com IA ganha vantagens competitivas:
- Precisão e confiabilidade: graças ao grounding, as informações são verificadas antes de serem exibidas.
- Eficiência: a coleta e análise de dados acontece em segundos.
- Atualização contínua: o modelo aprende e se adapta com o tempo.
- Integração simples: pode ser conectado a CRMs, planilhas e sistemas de automação.
- Escalabilidade: ideal para negócios que lidam com grandes volumes de leads B2B.
Além disso, o processo reduz o custo de aquisição de clientes e melhora o lead scoring. Dessa forma, permite qualificar leads com IA generativa de maneira muito mais eficaz.
Desafios e Limitações
Apesar dos avanços, ainda há desafios na automação de enriquecimento de leads com IA:
- Nem todos os dados empresariais estão publicamente disponíveis;
- Algumas fontes podem estar desatualizadas;
- É necessário ajustar prompts e filtros para evitar ruído;
- O uso de IA exige responsabilidade no tratamento de dados sensíveis.
Mesmo assim, os testes do Gemini 2.5 Flash com Google Search têm tido bons resultados. Supera amplamente métodos manuais e soluções comerciais mais caras, como ferramentas de enriquecimento que não operam em tempo real.
Futuro do Enriquecimento de Leads com IA
A tendência é clara: o enriquecimento de leads inteligente será cada vez mais automatizado, multimodal e contextual.
Em breve, modelos como o Gemini poderão integrar-se a plataformas como BigQuery, Vertex AI e CRMs inteligentes. Teremos extração de dados de forma ética, auditável e transparente.
O futuro do marketing B2B está na capacidade de unir dados públicos, IA generativa e automação de processos. Isso permitirá transformar leads em relacionamentos reais e lucrativos.
Conclusão
O Gemini 2.5 Flash, aliado ao Google Search, representa um marco no enriquecimento de leads inteligente. Ele combina precisão de dados, velocidade e contexto, oferecendo insumos aos profissionais de marketing e vendas. É uma ferramenta poderosa para enriquecer, qualificar e priorizar leads automaticamente.
Com a combinação certa de prompts, grounding e integração com sistemas internos, o ganho é bem relevante. É possível transformar a forma como sua empresa coleta e utiliza informações, elevando a performance de todo o funil de vendas.
Se antes o enriquecimento de leads era uma tarefa manual e demorada, agora é uma operação inteligente, automatizada e estratégica.