Você já se perguntou por que o ChatGPT recomenda HubSpot quando alguém pergunta sobre inbound marketing, mas não recomenda sua ferramenta (que talvez seja até melhor)?
Não é conspiração. Não é parceria comercial. Não é sorte.
É matemática pura: a marca que aparece com mais frequência, em contextos mais relevantes, em fontes mais autorizadas, vence.
IAs generativas não “pensam” sobre qual marca é melhor. Elas calculam qual marca tem maior probabilidade estatística de ser a resposta correta baseado em trilhões de tokens de texto processados durante o treinamento.
Entender esse mecanismo é a diferença entre existir e desaparecer nas recomendações de IA.
O que acontece quando alguém pergunta sobre seu mercado
Cenário: usuário abre o ChatGPT e pergunta: “Qual a melhor ferramenta de gestão de projetos para times remotos?”
O que acontece nos bastidores:
Etapa 1: Tokenização e análise semântica
A IA quebra a pergunta em conceitos: “ferramenta”, “gestão de projetos”, “times remotos”, “melhor”.
Etapa 2: Busca por padrões nos dados de treinamento
O modelo procura em bilhões de exemplos de texto onde esses conceitos aparecem juntos. Não está buscando “a resposta certa”. Está buscando “padrões de resposta frequentes e consistentes”.
Etapa 3: Cálculo de probabilidade por entidade
Quais marcas/produtos aparecem mais frequentemente associados a esses conceitos em contextos positivos/informativos?
Exemplo simplificado de como o modelo “vê” as probabilidades:
- Asana: aparece em 847 contextos relevantes
- Trello: aparece em 1.203 contextos relevantes
- Monday.com: aparece em 654 contextos relevantes
- Notion: aparece em 1.005 contextos relevantes
- Sua ferramenta: aparece em 12 contextos relevantes
Etapa 4: Ponderação por autoridade de fonte
Não são só quantidades. Um artigo na Harvard Business Review vale mais que 100 posts em blogs desconhecidos.
Se Asana aparece 500 vezes em fontes de baixa autoridade e 347 em fontes de alta autoridade, ela pode ter score maior que Trello com 1.200 menções em fontes médias/baixas.
Etapa 5: Geração da resposta
O modelo monta uma resposta priorizando entidades com maior score combinado (frequência × autoridade × relevância contextual).
Resultado: sua ferramenta, mesmo sendo excelente, não aparece porque não existe estatisticamente para o modelo.
Por que “qualidade do produto” não importa (ainda)
Aqui está a verdade incômoda: para IAs generativas, não importa se seu produto é melhor. Importa se você é mais mencionado em contextos relevantes.
Trello não é a ferramenta de gestão de projetos mais completa. Notion não é a mais rápida. Asana não é a mais barata.
Mas todas elas aparecem consistentemente nas respostas de IAs porque construíram presença massiva em:
- Conteúdo educacional (tutoriais, guias, comparativos)
- Estudos de caso publicados
- Menções em artigos de análise de mercado
- Reviews em publicações especializadas
- Discussões em fóruns técnicos indexados
- Documentação técnica citada em outros lugares
Sua ferramenta pode ter UX superior, preço melhor, suporte mais rápido. Se você não tem densidade de menções em fontes autorizadas, você perde.
Os 4 fatores que determinam se você será recomendado
Fator 1: Densidade de coocorrência semântica
Coocorrência é “aparecer junto com”. Quantas vezes sua marca aparece no mesmo contexto que os conceitos-chave do seu mercado?
Exemplo:
- Quantas vezes “Salesforce” e “CRM empresarial” aparecem na mesma frase/parágrafo em textos que alimentaram o treinamento do modelo?
- Resposta: dezenas de milhares de vezes.
- Quantas vezes sua marca e “CRM empresarial” aparecem juntas?
- Resposta provável: dezenas de vezes.
Essa diferença de escala cria um abismo de probabilidade. Quando alguém pergunta sobre CRM, Salesforce tem chance estatística 1.000 vezes maior de ser citado que você.
Como aumentar coocorrência:
- Produzir conteúdo educacional massivo associando sua marca aos conceitos-chave
- Ser citado em conteúdo de terceiros (guest posts, entrevistas, estudos de caso)
- Aparecer em listas comparativas em sites autorizados
- Ter presença em discussões técnicas (Stack Overflow, GitHub, fóruns especializados)
Fator 2: Autoridade da fonte
Nem todas as menções têm o mesmo peso. Uma citação na MIT Technology Review vale mais que 1.000 citações em blogs de spam.
Fontes de alta autoridade para modelos de IA:
- Publicações acadêmicas (papers, journals, conferências)
- Veículos de mídia estabelecidos (NYT, WSJ, Economist, BBC)
- No Brasil: Folha, Estadão, Valor, Exame, InfoMoney
- Documentação técnica oficial (RFCs, W3C, especificações)
- Livros publicados por editoras reconhecidas
- Relatórios de institutos de pesquisa (Gartner, Forrester, IDC)
- Wikipedia e fontes estruturadas (Wikidata, DBpedia)
Se sua marca não aparece em nenhuma dessas fontes, você depende apenas de volume. E volume sem autoridade tem teto baixo.
Como construir autoridade:
- Pitch em veículos de mídia tradicionais (ângulo: pesquisas originais, dados exclusivos, tendências)
- Publicar estudos técnicos em conferências da área
- Contribuir para documentação open-source
- Criar entrada no Wikidata (se sua empresa tem critérios de notabilidade)
- Ser citado em relatórios de mercado (ofereça dados primários para analistas)
Fator 3: Consistência informacional
IAs penalizam informações contraditórias. Se sua marca tem descrições diferentes em lugares diferentes, o modelo não sabe qual é verdadeira e reduz seu score de confiabilidade.
Verificações que IAs fazem (simplificado):
- Nome da empresa é escrito igual em todas as fontes?
- Categoria/segmento é consistente? (se você se descreve como “CRM” em um lugar e “plataforma de vendas” em outro, isso gera ruído)
- Informações factuais batem? (ano de fundação, localização, founders)
- Dados sobre o produto são coerentes? (número de integrações, pricing, features principais)
Inconsistência fragmenta sua autoridade. Em vez de 1.000 menções consolidadas, você tem 300 menções de “Empresa X CRM”, 400 de “Empresa X Platform”, 300 de “X Sales Tool”. O modelo trata como entidades parcialmente diferentes.
Como garantir consistência:
- NAP (Name, Address, Phone) padronizado em todos os lugares
- Schema.org markup no site oficial
- Wikidata/DBpedia com informações corretas e atualizadas
- Assessoria de imprensa com press kit padronizado
- Monitoramento de como terceiros descrevem você (e correção de inconsistências)
Fator 4: Recência e atualidade
Modelos de linguagem têm data de corte de treinamento. GPT-4 foi treinado com dados até abril de 2023 (com algumas atualizações). Claude tem corte em janeiro de 2025.
Se sua marca explodiu em 2024 mas não existia antes, você tem presença limitada em modelos treinados antes disso.
Mas IAs estão adicionando camadas de busca em tempo real. Perplexity busca na web ao vivo. ChatGPT tem modo de busca. Gemini integra com Google Search.
Nesses casos, fatores de recência pesam:
- Frequência de menções recentes (últimos 6-12 meses)
- Presença em notícias atuais
- Atividade em redes sociais corporativas
- Atualizações no site oficial (data de última modificação)
Como otimizar recência:
- Assessoria de imprensa ativa (releases, pitches, comentários para jornalistas)
- Publicação frequente de conteúdo original
- Participação em eventos e conferências (que geram cobertura)
- Presença ativa em comunidades online relevantes
O algoritmo invisível: como IAs ponderam fatores
Não existe fórmula pública, mas pesquisas e engenharia reversa indicam ponderação aproximada:
Para recomendações de produtos/serviços:
- 40%: Densidade de coocorrência semântica (quantas vezes você aparece com os conceitos certos)
- 30%: Autoridade de fontes (onde você é mencionado)
- 20%: Consistência informacional (quão confiáveis são seus dados)
- 10%: Recência (quão ativo você está)
Para recomendações de informação/conhecimento:
- 50%: Autoridade de fontes (papers, livros, documentação oficial)
- 30%: Profundidade técnica (conteúdo detalhado vs superficial)
- 15%: Consistência
- 5%: Recência (conhecimento científico/técnico muda mais devagar)
Seu mercado provavelmente está no primeiro grupo. Isso significa: você precisa ser mencionado frequentemente (40%) em lugares autorizados (30%).
Por que concorrentes inferiores aparecem na frente de você
Caso real (anonimizado):
Empresa A: Produto tecnicamente superior, preço competitivo, clientes satisfeitos, mas equipe pequena focada só em vendas diretas.
Empresa B: Produto mediano, mais caro, mas com equipe de marketing de conteúdo há 5 anos.
Resultado em IAs:
- Empresa B é recomendada em 90% das consultas
- Empresa A aparece em menos de 5%
Por quê?
Empresa B publicou:
- 500+ artigos de blog
- 50+ guest posts em sites do setor
- 12 e-books baixados 50.000+ vezes (citados em centenas de sites)
- 8 webinars com gravações públicas (transcritas e indexadas)
- Presença em 30+ comparativos de terceiros
- 200+ menções em fóruns técnicos
Empresa A publicou:
- Site institucional
- 15 artigos no blog
- Materiais de vendas (PDFs não indexáveis)
Quando o modelo processa “melhor ferramenta X”, ele encontra Empresa B em 2.000 contextos relevantes e Empresa A em 50.
Não importa que o produto da Empresa A seja melhor. O modelo não testou os produtos. Ele só sabe o que foi escrito sobre eles.
O viés da echo chamber: por que primeiros colocados se perpetuam
Efeito de rede perverso:
- Marca X é recomendada por IA porque tem muitas menções
- Mais pessoas conhecem Marca X por causa da recomendação
- Mais pessoas escrevem sobre Marca X (reviews, tutoriais, comparativos)
- Marca X aumenta densidade de menções
- Volta ao passo 1, fortalecida
Marcas que chegaram primeiro nesse ciclo (HubSpot em inbound, Salesforce em CRM, Trello em gestão de projetos) têm vantagem crescente.
Quanto mais são recomendadas, mais são mencionadas, mais são recomendadas.
Como você quebra isso se está chegando agora?
Não compete no mainstream. Compete no nicho.
Em vez de “melhor CRM”, domine “melhor CRM para imobiliárias com menos de 10 corretores”.
Em vez de “ferramenta de email marketing”, domine “email marketing para e-commerces de moda com Shopify”.
Em nichos específicos, os gigantes têm menos densidade de menções. Você consegue construir autoridade localizada mais rápido.
Depois expande para nichos adjacentes até cobrir o mainstream.
Teste prático: descubra como IAs veem você agora
Faça isso hoje:
Teste 1: Pergunta direta
Abra ChatGPT, Gemini, Perplexity.
Pergunte: “Qual a melhor [categoria do seu produto] para [público-alvo específico]?”
Você aparece? Em que posição?
Teste 2: Pergunta comparativa
Pergunte: “Compare [seu produto] com [concorrente principal]”
A IA conhece você? Como descreve? Informações corretas?
Teste 3: Pergunta contextual
Pergunte: “Preciso de [solução que você oferece] que faça [funcionalidade específica], o que você recomenda?”
Sua marca é sugerida?
Se você não aparece em nenhum dos três testes, você tem densidade de menções próxima de zero. Sua estratégia GEO precisa começar do zero absoluto.
Se você aparece mas com informações erradas, você tem problema de consistência.
Se você aparece mas sempre depois de 3-4 concorrentes, você tem problema de autoridade de fontes.
Próximos passos
Você não vai reverter 5 anos de desvantagem em 30 dias. Mas pode começar a construir presença algorítmica hoje.
