Imagine um cliente em potencial perguntando ao ChatGPT qual é a melhor empresa para resolver o problema dele — e a sua marca nem aparecer na resposta. Esse cenário já é realidade para milhares de negócios todos os dias. 

Durante duas décadas, estar bem posicionado no Google era sinônimo de ser encontrado. Hoje, esse jogo mudou de forma silenciosa, mas profunda: consumidores e compradores corporativos não abrem mais dez links para comparar opções — eles perguntam diretamente a uma IA e recebem uma resposta pronta, com marcas já pré-selecionadas. 

E os números a seguir comprovam que essa mudança não é hype passageiro, e sim um comportamento já consolidado, tanto no mercado de consumo quanto no universo B2B. 

O novo funil: a IA decide quem entra na lista

No universo corporativo, o impacto é ainda mais direto. Segundo a pesquisa The Answer Economy: How AI Search Is Rewiring B2B Software Buying, da G2, metade dos compradores de software (51%) já inicia sua pesquisa em um chatbot de IA com mais frequência do que no Google — um salto expressivo frente aos 29% registrados um ano antes. 

Mais importante: os chatbots de IA se tornaram a principal fonte de influência sobre quais fornecedores entram na lista final de avaliação, à frente de sites de review, sites institucionais e indicações pessoais. De acordo com essa mesma pesquisa, 85% dos compradores passam a ver uma empresa com mais credibilidade quando ela é mencionada por uma IA em uma resposta, e 69% já trocaram o fornecedor que tinham em mente inicialmente após a orientação de um chatbot.

Outros levantamentos do setor reforçam esse padrão: em boa parte dos casos, o fornecedor que vence a disputa já estava na lista inicial de considerados pelo comprador desde o primeiro dia da jornada — o que mostra que a etapa de descoberta, cada vez mais mediada por IA, é decisiva muito antes de qualquer conversa com um vendedor.

O consumidor final também mudou de hábito

O mesmo movimento aparece do lado do consumidor comum. Um estudo do IAB, divulgado no fim de 2025, constatou que visitas de compradores de alta intenção a sites de varejo quase triplicaram depois de uma interação com IA, e um em cada três desses consumidores clicou direto de uma plataforma de IA para o site do varejista.

Outros levantamentos recentes do setor de e-commerce apontam que mais da metade dos consumidores já escolheu uma marca que não conhecia a partir de uma sugestão de IA — e considerou a experiência positiva. 

Dados de mercado também mostram que o tráfego vindo de plataformas de IA já converte melhor do que o tráfego tradicional, invertendo uma tendência observada até pouco tempo atrás. Ou seja, quem chega a um site guiado por uma recomendação de IA está mais propenso a comprar.

No mercado brasileiro, segue a mesma tendência global. Uma pesquisa da Branddi, realizada em janeiro de 2026 com 500 consumidores de todo o país, revelou que 54% dos brasileiros já compraram algum produto ou serviço a partir de recomendação de uma IA, sendo que 34% repetiram esse comportamento mais de uma vez. 

Ainda assim, buscadores tradicionais como o Google continuam sendo a principal fonte de consulta antes da compra, citados por 72% dos entrevistados — um sinal de que a IA se soma à jornada, mais do que substitui os canais já existentes.

Apesar do crescimento acelerado da influência da IA, os estudos deixam claro que ela ainda não substitui o julgamento humano na etapa final da compra. Um levantamento recente sobre o comportamento do consumidor brasileiro mostra que a maior parte ainda afirma que a inteligência artificial não interfere diretamente na decisão final — ela é útil principalmente para comparar preços e localizar produtos, mas o “sim” final ainda costuma ser humano.  

Como as agências podem ajudar as marcas a virarem “recomendação” da IA

Boa parte das respostas que as IAs generativas entregam ainda depende, direta ou indiretamente, da forma como o Google e outros mecanismos de busca enxergam a autoridade de um site. Isso significa que o trabalho clássico de link building — construir backlinks relevantes vindos de portais de imprensa, sites especializados do setor e plataformas de avaliação — continua sendo uma das bases mais sólidas para uma marca ser reconhecida como referência. 

Quando um site recebe menções de fontes confiáveis e tematicamente conectadas ao seu negócio, ele envia um sinal de credibilidade que tanto o algoritmo de busca quanto os modelos de IA usam para decidir quem merece ser citado como recomendação.

Para Felipe Cardoso, CEO da Rank Certo, agência especializada em autoridade externa para SEO e buscas com IA, esse cenário muda o papel das estratégias de visibilidade digital. Se antes o objetivo principal era conquistar posições no Google, agora as marcas também precisam construir sinais externos suficientes para serem compreendidas, citadas e recomendadas por sistemas de inteligência artificial. 

Para as agências, isso abre uma frente de trabalho estratégica: em vez de buscar apenas volume de links, o foco passa a ser a relevância e a autoridade da fonte — parcerias com veículos de imprensa, presença ativa em sites de review do setor, conteúdos técnicos citados por terceiros e menções em páginas já bem posicionadas. 

Quanto mais o perfil de links de uma marca se parecer com o de fontes que os modelos de IA já consideram confiáveis, maior a chance de ela ser mencionada tanto nos resultados tradicionais do Google quanto nas respostas de ferramentas como ChatGPT, Gemini e Perplexity — exatamente o momento em que o consumidor está formando sua lista de opções.

O que isso significa para as empresas

Na prática, isso configura um novo tipo de funil de vendas: a IA domina a fase de descoberta e formação da lista de marcas consideradas, mas a decisão final ainda passa por validação humana — muitas vezes reforçada por sites de avaliação, que segundo a pesquisa da G2 são citados por 45% dos compradores como o sinal que mais gera confiança dentro de uma resposta de IA.

Esse cenário deu origem a uma nova disciplina de marketing, batizada de GEO (Generative Engine Optimization) ou AEO (Answer Engine Optimization): o trabalho de estruturar conteúdo, dados de produto e presença em sites de review para que uma empresa seja efetivamente citada — e recomendada — quando alguém pergunta a uma IA qual é a melhor opção do mercado.

Os dados são consistentes em diferentes países, setores e metodologias: a inteligência artificial já não é apenas uma ferramenta de busca, mas um agente ativo de recomendação, capaz de decidir quais empresas chegam até o consumidor.

 Para as marcas, não basta mais aparecer bem no Google. É preciso aparecer bem na resposta que a IA está dando, porque é ali que a decisão de compra começa a ser formada.