Cada vez mais consumidores perguntam para ferramentas como ChatGPT, Gemini e Perplexity antes de fechar uma compra, e marcas que n\u00e3o aparecem nessas respostas est\u00e3o ficando invis\u00edveis sem nem saber<\/i><\/p>\n
O comportamento de busca do consumidor brasileiro mudou de forma mais r\u00e1pida do que boa parte do mercado de marketing conseguiu acompanhar. Uma pesquisa da Talk, em parceria com a Tera e o Instituto Kunumi, apresentada pela Cadastra, mostrou que 40% dos consumidores no Brasil j\u00e1 usam ferramentas de IA generativa, como ChatGPT e Gemini, para buscar informa\u00e7\u00f5es sobre produtos que pretendem comprar, seja diariamente ou semanalmente. Nos Estados Unidos, o cen\u00e1rio \u00e9 semelhante: um levantamento da Adobe, feito a partir de mais de 1 trilh\u00e3o de visitas a sites de varejo, identificou que o tr\u00e1fego vindo de assistentes de IA cresceu 1.200% em fevereiro de 2025 na compara\u00e7\u00e3o com julho de 2024.<\/p>\n
Esse movimento deu origem a uma sopa de letrinhas que, at\u00e9 pouco tempo atr\u00e1s, n\u00e3o existia no vocabul\u00e1rio de quem trabalha com marketing digital. Ao lado do SEO (Search Engine Optimization), hoje convivem o GEO (Generative Engine Optimization), o AEO (Answer Engine Optimization) e o LLMO (Large Language Model Optimization), termos que descrevem, cada um \u00e0 sua maneira, a mesma disputa: garantir que uma marca seja citada quando um modelo de linguagem responde a uma pergunta.<\/p>\n
Alguns analistas de mercado j\u00e1 falam tamb\u00e9m em Share of Model, uma m\u00e9trica que mede com que frequ\u00eancia uma marca aparece nas respostas de IA em compara\u00e7\u00e3o com os concorrentes, numa refer\u00eancia direta ao tradicional share of voice da publicidade.<\/p>\n
A l\u00f3gica por tr\u00e1s desses conceitos \u00e9 t\u00e9cnica, mas direta. Modelos como ChatGPT, Gemini e Perplexity n\u00e3o geram respostas do nada: eles combinam o conhecimento do treinamento com buscas em tempo real na web, um processo que a ind\u00fastria chama de RAG (Retrieval-Augmented Generation). Na pr\u00e1tica, isso significa que a IA rastreia, interpreta e cruza conte\u00fado j\u00e1 publicado, como mat\u00e9rias, releases e p\u00e1ginas institucionais, para formular a resposta entregue ao usu\u00e1rio. Se uma marca n\u00e3o tem presen\u00e7a relevante e indexada em fontes que esses sistemas consideram confi\u00e1veis, ela fica de fora da equa\u00e7\u00e3o no momento exato em que o consumidor pergunta.<\/p>\n
Um dos crit\u00e9rios que mais pesam nessa sele\u00e7\u00e3o \u00e9 o que o mercado batizou de E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness and Trustworthiness), conceito que j\u00e1 orientava o SEO tradicional do Google e que se tornou ainda mais central na era da busca conversacional. Conte\u00fado publicado em ve\u00edculos de imprensa reconhecidos carrega um sinal de autoridade que p\u00e1ginas institucionais isoladas, por si s\u00f3, dificilmente conseguem replicar.<\/p>\n
\u00c9 nesse contexto que ferramentas voltadas \u00e0 distribui\u00e7\u00e3o de conte\u00fado e \u00e0 presen\u00e7a de marca na m\u00eddia ganham espa\u00e7o como parte da estrat\u00e9gia de GEO. O Raio Publicador,<\/u><\/a> por exemplo, funciona como uma fonte de leitura para esse tipo de mecanismo: ao publicar conte\u00fado de forma direta e garantida em grandes portais de not\u00edcias, contribui para que, quando um modelo de IA rastrear o que existe sobre determinada marca, encontre informa\u00e7\u00e3o atualizada vinda de ve\u00edculos com credibilidade estabelecida.<\/p>\n