Existe uma pergunta que o mercado de Marketing Digital demorou para fazer, mas que agora está no centro do debate sobre visibilidade digital:
Quando um usuário vê o nome de uma marca numa resposta gerada por IA, ele clica no link?
A resposta, quando existe link, é sim. Às vezes. Mas o que acontece quando não existe link e a marca apenas é mencionada? Essa parte da história ficou sem resposta por muito tempo.
Até junho de 2026.
O estudo que revelou o que os analíticos não mostravam
A Similarweb conduziu uma pesquisa com um design metodológico preciso: acompanhou o comportamento de navegação de usuários que fizeram consultas ao ChatGPT e receberam recomendações de marcas específicas, verificando se esses usuários visitaram os sites das marcas recomendadas nos sete dias seguintes. Para garantir a integridade dos resultados, excluiu quem já havia mencionado as marcas no próprio prompt ou visitado aqueles sites nas quatro semanas anteriores.
O resultado: marcas recomendadas pelo ChatGPT têm 2,5 vezes mais chances de receber uma visita ao seu site nos sete dias seguintes, em comparação com marcas concorrentes que não foram recomendadas no mesmo contexto.
O estudo cobriu três setores: Finanças, Viagens e Beleza, com pares de marcas competindo no mesmo espaço. American Express e Capital One, Skyscanner e Kayak, Sephora e Ulta. Em todos os casos, o padrão se repetiu.
Mas o detalhe mais revelador do resultado não é o 2,5x. É como esse tráfego chega.
O tráfego invisível que os analíticos não capturam
Quando usuários influenciados por uma recomendação de IA visitam uma marca, mais da metade chega por busca de marca, não por clique direto no link da resposta gerada. Em visitas convencionais, a busca responde por cerca de 40% do tráfego. Em visitas influenciadas por IA, esse número sobe para 56%.
Isso significa que, nos relatórios convencionais de Análise de Dados, uma parcela significativa do impacto das recomendações de IA está sendo atribuída ao SEO de marca, ao tráfego direto ou simplesmente não está sendo atribuída a nada. A empresa aparece num relatório como “busca orgânica” ou “direto” quando, na verdade, a jornada começou numa resposta de IA que não gerou um clique rastreável.
O resultado prático é que empresas que medem o impacto da IA apenas pelo tráfego de referência rastreável (visitas que chegam com o domínio da plataforma de IA na origem) estão vendo a menor fatia da influência real. Como a Similarweb colocou com precisão: “Se você só acompanha referências de IA no Google Analytics 4, está medindo a menor fatia da influência real da IA no seu funil.”
Por que a IA lembra de algumas marcas e esquece de outras
O dado da Similarweb levanta uma questão estratégica:
O que determina se uma marca é mencionada numa resposta de IA?
A resposta está, em boa parte, nos dados de treinamento. Os modelos de linguagem que alimentam ferramentas como ChatGPT, Gemini e Perplexity aprendem sobre o mundo a partir de enormes volumes de texto coletados da Internet. Marcas que aparecem com frequência, consistência e profundidade nesse material, seja em avaliações, artigos editoriais, comparações de produtos, discussões em fóruns ou cobertura de imprensa, ficam mais enraizadas na memória dos modelos. Marcas ausentes ou pouco documentadas têm menos chance de surgir nas respostas, independentemente da qualidade do produto ou serviço que oferecem.
Segundo estudo da Ahrefs com cerca de 75 mil marcas, menções de marca em plataformas externas correlacionam três vezes mais fortemente com visibilidade em IA do que os vínculos externos tradicionais usados como sinal de autoridade no SEO clássico: correlação de 0,664 para menções versus 0,218 para vínculos. A IA foi treinada em texto, não em grafos de links.
Uma pesquisa conduzida pela Universidade de Toronto, Canadá, em 2025 identificou que os modelos de IA mostram viés sistemático e consistente em favor de conteúdo de terceiros em detrimento do conteúdo produzido pelas próprias marcas. Conteúdo distribuído por meio de cobertura espontânea — editorial, análise de especialistas, discussões em comunidades — gera 325% mais citações de IA do que conteúdo publicado nos canais próprios da marca.
E a BrightEdge, que acompanhou o comportamento de agentes de IA durante meses, identificou, em abril de 2026, que requisições de agentes de IA já atingiram 88% do volume de buscas humanas orgânicas. A empresa projeta que, até o final de 2026, a atividade de agentes vai superar a busca humana direta. Marcas que não estão sendo encontradas pelos modelos agora podem enfrentar uma desvantagem estrutural quando os agentes passarem a tomar decisões de compra em nome dos usuários.
A instabilidade que muda o cálculo estratégico
Há uma ressalva importante que o estudo da Similarweb não esconde: a mesma pergunta feita duas vezes ao ChatGPT pode gerar recomendações de marcas diferentes. Rand Fishkin, da SparkToro, analisou esse comportamento com 2.961 prompts em 12 categorias de produtos e confirmou a inconsistência. A visibilidade em IA, por enquanto, se assemelha à mídia espontânea, como a BrightEdge chamou: valiosa quando acontece, mas difícil de consolidar e fácil de perder.
Isso não invalida a estratégia. Significa que ela precisa ser tratada como construção de autoridade de longo prazo, não como otimização pontual. Os modelos são atualizados, os dados de treinamento mudam e as preferências de citação evoluem. Mas marcas que investem de forma consistente em presença em fontes de terceiros, cobertura editorial, avaliações qualificadas e conteúdo com dados verificáveis têm mais chances de aparecer na próxima atualização do que as que não fazem nada.
Segundo levantamento de 2026 da OmniBound, 92% dos profissionais de Marketing planejam otimizar para busca por IA, mas apenas 40,6% estão fazendo isso de forma ativa. A janela para chegar antes dos concorrentes ainda está aberta, mas está se fechando.
O que muda na prática para equipes de Marketing
A implicação mais imediata do estudo da Similarweb é que as equipes de Marketing precisam mudar o que medem e o que constroem.
No que diz respeito à medição, o tráfego de referência rastreável de plataformas de IA é apenas o começo. O impacto real aparece nas buscas de marca, no tráfego direto e na taxa de conversão de usuários que chegam por esses canais. Comparar o comportamento de visitantes que chegam por busca de marca antes e depois de uma campanha de visibilidade em IA dá uma leitura muito mais completa do que o painel de referências de IA no Google Analytics 4.
No que diz respeito à construção de visibilidade, as frentes que mais correlacionam com citações de IA são:
- Cobertura editorial em veículos relevantes para o setor, especialmente análises e comparações de produtos.
- Presença ativa em plataformas de avaliação usadas pela categoria.
- Conteúdo em vídeo no YouTube, que apresentou a mais alta correlação com visibilidade em IA entre todas as fontes analisadas pela Ahrefs.
- Dados proprietários e pesquisas originais que possam ser citadas por outros.
- Consistência de informações sobre a marca em todos os canais e plataformas.
A conclusão à qual chegamos, cruzando os dados do estudo com o que temos acompanhado, é que a visibilidade em IA não é um substituto da busca tradicional. É uma camada que precede o clique, molda a percepção de marca e influencia as buscas que vêm a seguir. Marcas que aparecem nas respostas de IA não estão apenas sendo recomendadas. Estão sendo lembradas.
Perguntas frequentes sobre marcas, IA e busca na web
1. Como o estudo da Similarweb mediu o impacto das recomendações de IA no tráfego de sites?
Segundo o relatório publicado em junho de 2026, a Similarweb acompanhou o comportamento de navegação de usuários que consultaram o ChatGPT e receberam recomendações de marcas específicas, verificando se visitaram os sites dessas marcas nos sete dias seguintes. Para isolar o efeito da recomendação de IA, o estudo excluiu usuários que já haviam visitado os sites nas quatro semanas anteriores ou mencionado as marcas no próprio prompt. O resultado: marcas recomendadas têm 2,5 vezes mais probabilidade de receber uma visita ao próprio site no período analisado.
2. Por que a maior parte do tráfego gerado por IA chega por busca de marca e não por clique direto?
Porque a jornada do usuário não é linear. Ao ver uma marca mencionada numa resposta de IA, muitos usuários não clicam imediatamente. Eles fecham a janela, pesquisam a marca no Google ou acessam diretamente o site. Segundo a Similarweb, 56% do tráfego influenciado por recomendações de IA chega por busca de marca, contra 40% em visitas convencionais. Isso significa que a influência da IA está sendo registrada como SEO de marca ou tráfego direto nos relatórios convencionais, invisível para quem só acompanha referências de IA.
3. O que determina se uma marca é mencionada ou não nas respostas de IA?
Em grande parte, a presença da marca nos dados de treinamento dos modelos de linguagem. Marcas que aparecem com frequência e consistência em avaliações, artigos editoriais, discussões em fóruns e comparações de produtos ficam mais enraizadas na memória dos modelos. Segundo estudo da Ahrefs com cerca de 75 mil marcas, menções externas correlacionam três vezes mais fortemente com visibilidade em IA do que os vínculos externos tradicionais de SEO. A IA foi treinada em texto, não em grafos de links.
4. A visibilidade em IA é estável ou muda com frequência?
Por enquanto, é instável. Análise da SparkToro com 2.961 prompts em 12 categorias identificou que a mesma pergunta feita duas vezes ao ChatGPT pode gerar recomendações de marcas diferentes. O comportamento se assemelha ao da mídia espontânea: valioso quando acontece, mas difícil de consolidar. Isso reforça a importância de construir presença de forma consistente e em múltiplas fontes, em vez de tentar otimizar para um único ponto de contato com os modelos.
5. Como uma equipe de Marketing pode começar a medir e a construir visibilidade em IA?
O ponto de partida é ampliar o que está sendo medido: comparar o tráfego de busca de marca e o tráfego direto antes e depois de iniciativas de visibilidade em IA, não apenas as referências rastreáveis das plataformas. Para construir visibilidade, as frentes com maior correlação com citações de IA são cobertura editorial em veículos do setor, presença em plataformas de avaliação, conteúdo em vídeo no YouTube, dados proprietários citáveis e consistência de informações sobre a marca em todos os canais. Ferramentas como Otterly.ai, Profound e Ahrefs Brand Radar permitem monitorar menções e citações de forma sistemática.
