Dados do relatório ‘State of Social Listening 2025’, produzido pelo The Social Intelligence Lab (The SI Lab), mostram que empresas e profissionais da área estão ampliando o uso de inteligência artificial generativa (GenAI), diversificando plataformas monitoradas e tentando transformar dados sociais em inteligência estratégica. Ao mesmo tempo, grande parte da operação ainda permanece concentrada em tarefas táticas, como benchmark competitivo e monitoramento de reputação.
Realizado em março de 2025, o levantamento ouviu 241 profissionais de inteligência social, pesquisa e análise de dados em marcas, agências e organizações de diferentes países. Segundo o estudo, 63% das lideranças afirmam que social listening é uma prioridade de investimento dentro das empresas. Além disso, 73% dizem que pretendem ampliar investimentos em tecnologia ligada à atividade.
A expansão tecnológica aparece também na estrutura operacional das equipes. Hoje, 78,5% dos respondentes utilizam mais de uma plataforma de social listening, enquanto 82,8% revisam sua stack tecnológica ao menos uma vez por ano. Além disso, entre as grandes corporações, o uso simultâneo de cinco a 10 ferramentas aparece como o segundo cenário mais comum.
IA generativa já faz parte da rotina do social listening
A presença da IA generativa aparece como um dos principais movimentos do estudo. Segundo o relatório, 94% dos profissionais afirmam utilizar GenAI no trabalho, enquanto 91% já usam ferramentas baseadas em IA especificamente para social listening ou análise de dados sociais.
As aplicações mais comuns incluem:
- Sumarização de dados;
- Apoio na criação de queries;
- Categorização de conteúdos;
- Análises preliminares;
- Geração de insights;
- Organização de grandes volumes de menções.
Além disso, cerca de 17% dos entrevistados afirmam utilizar agentes próprios de IA generativa, desenvolvidos internamente ou customizados para operações específicas.
Contudo, o estudo mostra cautela em relação à confiança nas respostas geradas pelos sistemas. Apenas 3% dos respondentes afirmam confiar totalmente nos insights produzidos por IA. A maior parte dos profissionais relata utilizar validação manual e cruzamento com dados brutos para verificar a consistência das análises.
O relatório também aponta que 61% acreditam que a IA generativa já está alterando a qualidade dos dados disponíveis on-line. Parte dos profissionais relaciona essa mudança ao crescimento de spam, bots e conteúdos artificiais. Ao mesmo tempo, 82% acreditam que a IA deve complementar — e não substituir — o trabalho humano em inteligência social.
TikTok, LinkedIn e podcasts lideram demanda reprimida
O estudo mostra que a expansão do ecossistema digital vem pressionando as plataformas de social listening a ampliar a cobertura de dados e formatos. Nesse cenário, entre as fontes que os profissionais mais gostariam de monitorar, mas ainda enfrentam limitações técnicas, aparecem:
- TikTok (34,7%);
- LinkedIn (33,3%);
- Podcasts (26%);
- Snapchat (21,9%).
A ausência de APIs, as restrições de acesso oficial aos dados e as limitações legais relacionadas a scraping são alguns dos obstáculos que os profissionais citaram. Além disso, a baixa qualidade de análise para vídeo e áudio e a falta de padronização entre as plataformas são problemas recorrentes que limitam a ampliação da cobertura.
Mercado quer análises mais estratégicas, mas operação segue tática
Outro achado do relatório é a diferença entre os objetivos estratégicos das empresas e os usos práticos mais comuns das ferramentas. Segundo o estudo, os profissionais querem usar o social listening para análise de tendências culturais e sociais, compreensão de comportamento do consumidor, consumer insights, inovação e inteligência estratégica.
Na prática, porém, os casos de uso predominantes continuam sendo: benchmark competitivo; monitoramento de crises; pesquisa de saúde da marca; análise de volume; e acompanhamento de sentimento. Além disso, metodologias mais avançadas continuam pouco utilizadas.
Técnicas como as análises semiótica, preditiva e de discurso, bem como a Ciência Social Computacional (CSS), aparecem com baixa adoção entre os profissionais entrevistados. Por outro lado, os métodos mais usados seguem sendo análise de tendências e volume, análise de sentimento, rastreamento de palavras-chave e monitoramento de hashtags.
Para o SI Lab, isso revela um mercado ainda muito dependente das capacidades das próprias plataformas tecnológicas, com menor desenvolvimento metodológico na interpretação dos dados. Isso ainda passa por outro fator percebido na análise: muitos profissionais são autodidatas e acabam utilizando as ferramentas como principal guia analítico.
Ao pensar sobre a evolução do social listening, antes de olhar para o aumento no volume de dados, é preciso saber aprofundar a leitura sobre eles. Ou seja, a consolidação da área passa pela criação de metodologias mais estruturadas, desenvolvimento de pensamento analítico e ampliação da interpretação humana. Isso se torna essencial especialmente em um momento em que a IA acelera processos, mas ainda não substitui contexto, repertório cultural e análise crítica.
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