IA já orienta 30% dos brasileiros na hora da compra

Inteligência Artificial

Pesquisa revela crescimento do uso de IA para comparar produtos, impactando estratégias do varejo digital.

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A inteligência artificial já virou consultora de compras para uma parcela relevante dos brasileiros: 30% das pessoas com acesso à internet no país usam algum tipo de IA para comparar marcas e produtos antes de decidir o que levar para casa. O avanço muda a forma de escolher desde um tênis de corrida até eletrodomésticos, encurta o processo de decisão e pressiona o varejo a correr atrás de novas técnicas de visibilidade.

Em vez de abrir várias abas no navegador, ler avaliações dispersas e comparar preços manualmente, consumidores recorrem a plataformas generativas que varrem redes sociais, blogs, sites de reclamações como o ReclameAqui e reportagens para indicar o que faz mais sentido para cada perfil de uso. O resultado é uma experiência mais rápida e, em muitos casos, mais segura para quem compra — e um cenário bem mais complexo para quem vende.

GEO vira nova fronteira do marketing digital

Nesse ambiente guiado por respostas automatizadas, ganha força o chamado Generative Engine Optimization (GEO), um conjunto de estratégias criado para fazer com que marcas apareçam dentro das respostas geradas por IA, e não apenas no ranking de links dos buscadores tradicionais.

Se o SEO clássico trabalha para colocar um site entre os primeiros resultados de busca para uma palavra-chave, o GEO tenta garantir que a marca seja citada quando o usuário pergunta diretamente à IA, em linguagem natural, qual é o melhor produto para um objetivo específico, como “tênis para correr 10 km no asfalto” ou “cafeteira para quem mora sozinho e toma muito café”.

Para Thalita Tomé, diretora de marketing e receita da plataforma educacional Tera, a lógica muda completamente. “O Google sempre foi determinístico: existia a posição um, e ela era verificável e dava para monitorar. A IA generativa é probabilística. A mesma pergunta feita duas vezes gera respostas diferentes, com marcas diferentes. Não há ranking, há probabilidade de menção. A pergunta deixa de ser ‘estou na posição três?’ e passa a ser: ‘Em que porcentual das conversas sobre o meu tema a minha marca aparece?’”, afirma.

Ela resume o GEO em três camadas de ação: “SEO bem feito na base, conteúdo estruturado em lógica de pergunta e resposta no meio e, no topo, sinais de confiança, que são as menções à marca em fóruns, na imprensa e em outros sites”.

IA olha para além do que a marca diz de si mesma

Na prática, isso significa que não basta otimizar o próprio site. Plataformas como ChatGPT, Gemini, Claude e outras consultam múltiplas fontes públicas para formar uma resposta. A reputação digital da marca, hoje, é medida em todo o ecossistema online.

“O volume importa. Quanto mais pessoas externas falam de você, mais chances a IA tem de te recomendar”, diz Ludmilla Amaral, CEO da agência VCRP. Segundo ela, comentários em redes como LinkedIn e Instagram, avaliações em blogs e rankings independentes ajudam a construir essa massa de menções positivas.

Ludmilla aponta ainda uma mudança importante de foco: mais do que termos genéricos ou especificações técnicas, o que passa a valer é a finalidade de uso do produto. “A finalidade ficou muito mais importante. Para que eu vou usar aquele produto? Porque é assim que o consumidor pergunta. A cor vai vir depois, em outra pergunta”, afirma.

Isso exige que varejistas e fabricantes deixem claro, em todos os canais, o que exatamente o produto é e para que serve, sem contradições entre site oficial, marketplace e redes sociais. No jargão de especialistas, é o reforço das “entidades canônicas”: descrições consistentes e confiáveis que a IA consegue reconhecer e relacionar.

Entenda o contexto

A popularização da IA generativa levou a comparação de produtos para um patamar novo. Em vez de o consumidor juntar informações por conta própria, ele terceiriza parte desse trabalho para agentes digitais que cruzam avaliações, reclamações, testes independentes e conteúdo de influenciadores.

No caso de itens mais técnicos, como tênis de corrida, isso faz diferença concreta. O sistema pode filtrar relatos de usuários com perfil parecido, identificar padrões de conforto, durabilidade e problemas recorrentes, e entregar uma lista curta de opções com argumentos pró e contra. O salto é de eficiência, mas também de poder de influência dessas plataformas sobre o que será efetivamente comprado.

Varejo corre atrás e teme ficar para trás

Enquanto o consumidor incorpora a IA à rotina de compra, boa parte do varejo brasileiro ainda engatinha nessa adaptação. Para David Dias, sócio da consultoria EY, muitas empresas de médio porte seguem concentradas apenas na operação diária — estoque, negociação com fornecedores, atendimento imediato — e deixam em segundo plano o jeito como são percebidas pelos motores de IA.

O levantamento da EY que aponta o uso de IA por 30% dos internautas brasileiros escancara essa desconexão: o comportamento de quem compra avança mais rápido que a estratégia de quem vende. Quem não se mexer para organizar seus conteúdos em formato de perguntas e respostas, monitorar menções em múltiplos canais e investir em sinais de confiança corre o risco de sumir das recomendações.

Nesse novo jogo, não existe mais uma “posição 1” estática nas buscas, mas uma disputa contínua por espaço probabilístico nas conversas mediadas por IA. Marcas que entenderem cedo essa lógica tendem a ganhar presença nas respostas geradas; as que demorarem podem descobrir, tarde demais, que foram deixadas de fora justamente quando mais gente passou a comprar com a ajuda da inteligência artificial.

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