Ferramentas de IA generativa como ChatGPT, Bard (Google) e Claude (Anthropic) estão se tornando fontes de informação cada vez mais populares – inclusive no mundo B2B. Uma pergunta inevitável surge: quando alguém pede recomendações ou informações para uma IA, a sua marca aparece como parte da resposta? Qual é a influência do brand awareness nesses resultados? De fato, muitos profissionais já especulam sobre o futuro da busca e da encontrabilidade da marca nesse novo cenário.
A realidade é que, se antes o desafio era aparecer nos resultados do Google, agora é também “ser lembrado” pelas IAs em suas respostas.
Como os modelos de linguagem aprendem sobre marcas
Modelos de linguagem de grande porte (LLMs, do inglês Large Language Models), como os que alimentam o ChatGPT, Bard e Claude, são treinados em quantidades massivas de textos disponíveis publicamente na internet.
Esse treinamento envolve raspar (crawlear) e absorver dados de diversas fontes: páginas da web, artigos, redes sociais, fóruns, notícias, repositórios abertos e enciclopédias digitais como a Wikipédia. Por exemplo, a Wikipédia sozinha contém cerca de 4,7 bilhões de palavras em múltiplos idiomas e foi incluída no treinamento de modelos como GPT-3 e BERT.
Ou seja, tudo o que estiver publicado de forma acessível – incluindo menções à sua empresa em sites ou mídias sociais – pode acabar fazendo parte do conhecimento que a IA utiliza.
É importante destacar que esses modelos não “consultam um banco de dados” tradicional ao gerar respostas. Em vez disso, eles funcionam como um autocompletar avançado, prevendo qual é a próxima palavra mais provável com base nos padrões de linguagem que aprenderam. Durante o treinamento, o modelo aprende que certas palavras e conceitos frequentemente aparecem juntos nos textos.
Assim, a “percepção” que um LLM desenvolve sobre uma marca é resultado das associações e frequências de menções vistas nos dados. A moeda de troca dos grandes modelos de linguagem são as menções – diferentemente de um mecanismo de busca como o Google, que tradicionalmente dependia de links para ranquear resultados.
Em resumo: quanto mais um modelo tiver “lido” sobre sua marca – e quanto mais consistentes forem essas menções – mais provável que ele a traga em suas respostas e com os atributos aprendidos. Por outro lado, se a marca não aparece ou aparece pouco nos conteúdos que alimentaram o treinamento, a IA terá pouca ou nenhuma referência a usar. Como ressaltou uma publicação, o ChatGPT (ou qualquer LLM puro) “não pode usar o que não sabe”.
Nesses casos, duas coisas podem acontecer se alguém perguntar pela sua empresa: ou o modelo omite sua marca (simplesmente por não tê-la em seu “vocabulário” de respostas relevantes), ou pior, ele tenta extrapolar com base em padrões genéricos e pode acabar alucinando informações falsas sobre ela.
Já houve casos de o ChatGPT apresentar descrições de empresas com detalhes imprecisos ou datados, justamente por falta de dados atualizados – por exemplo, mencionando executivos antigos, anos incorretos ou confundindo a empresa com outra de nome similar.
Esse risco aumenta quando a presença digital da marca é limitada ou desatualizada, pois o modelo “preenche as lacunas” com o que achar mais provável, ainda que não seja verdade.
Vale lembrar também que muitos LLMs têm um limite temporal no seu conhecimento. O modelo GPT-3.5, por exemplo, foi treinado com dados até meados de 2021. Se a sua empresa surgiu depois disso, ou se notícias importantes sobre ela são mais recentes, um modelo desses não saberá naturalmente – a menos que utilize ferramentas de busca ou tenha sido especificamente atualizado.
Já modelos como o Bard e alguns mecanismos com IA generativa (por exemplo, o modo Search Generative Experience do Google) conseguem integrar buscas em tempo real. Nesses casos, a disponibilidade e relevância do seu site nos buscadores influenciará diretamente se a IA vai encontrá-lo e usá-lo na resposta.
A “encontrabilidade” de marca nessas IAs modernas ainda depende de quão bem seu site performa na busca orgânica tradicional.
Em síntese, os modelos de IA aprendem aquilo que estiver acessível e destacado na web – e consolidam uma certa “opinião” baseada nesse conteúdo. Ter pouca presença ou presença negativa nos dados de treinamento significa dar sorte ao azar no que a IA vai dizer (ou deixar de dizer) sobre sua empresa.
Brand awareness no ambiente B2B e o efeito nas respostas de IA
No marketing B2B, brand awareness – ou reconhecimento de marca – sempre teve um papel crucial. Em mercados de ciclo de venda longo e decisões tomadas por múltiplos stakeholders, ter uma marca conhecida e confiável pode ser o diferencial. Estudos mostram que compradores B2B tendem a preferir fornecedores cujos nomes lhes são familiares, mesmo que objetivamente esses concorrentes não ofereçam a solução mais barata ou avançada.
“Branding” forte gera confiança e credibilidade, facilitando que clientes optem por marcas já conhecidas em vez de concorrentes pouco familiares. Inversamente, empresas que falham em construir essa presença de marca sofrem consequências sérias: ficam ofuscadas no mercado, perdem espaço e muitas vezes nem são lembradas quando o cliente avalia opções.
No passado, isso significava ser excluído da shortlist porque o cliente literalmente “nunca tinha ouvido falar” da empresa. Agora, precisamos considerar que “quem nunca ouviu falar” da sua marca pode ser a própria IA – um novo intermediário nas decisões.
Os compradores B2B atuais estão adotando rapidamente ferramentas de IA generativa em seu processo de pesquisa e decisão. Uma pesquisa da Forrester realizada em 2024 revelou que 89% dos compradores B2B já utilizavam IA generativa em pelo menos uma etapa do ciclo de compras, seja para descobrir novos fornecedores, comparar opções ou obter justificativas e informações durante a avaliação.
Impressionantemente, esses compradores classificaram a IA como uma das fontes de informação mais impactantes em todas as fases da jornada de compra. Outro levantamento mostrou que quase metade (48%) dos compradores B2B já empregam ferramentas de IA (como chatbots do tipo ChatGPT) para pesquisar soluções, e 98% dos que o fazem consideram que isso traz impactos positivos na sua produtividade e decisões.
A IA está rapidamente deixando de ser curiosidade para se tornar mainstream no B2B. Isso significa que, quando um potencial cliente usar um assistente de IA para “Quais são os principais fornecedores de [solução X]?” ou “O que a empresa [Y] faz?”, a resposta gerada poderá influenciar diretamente quem entra ou não no radar para uma possível compra.
Agora imagine as consequências de uma presença digital fraca nesse contexto. Se a sua empresa não tem conteúdo suficiente estruturado online, é bem provável que essas IAs simplesmente não mencionem sua marca – mesmo que você seja um bom fornecedor em determinada área – porque não “aprenderam” sobre ela.
Em consultas abertas sobre players de mercado, os modelos tendem a listar as empresas mais citadas e estabelecidas nos dados que possuem, geralmente retornando um punhado de nomes de destaque. Diferentemente de um mecanismo de busca convencional, em que você poderia aparecer na segunda ou terceira página, numa resposta de IA só há espaço para poucas opções.
Ou você está entre os lembrados, ou fica totalmente de fora. Além disso, a resposta é apresentada de forma única e autoritativa, sem uma lista extensa de links que o usuário possa escanear em busca de alternativas. Ou seja, se sua marca não figura entre as principais reconhecidas pelo modelo, você se torna invisível para aquele comprador que confiou na IA para se informar.
Mesmo quando a empresa é mencionada, a qualidade da informação que a IA dispõe importa muito. Sem uma presença digital bem cuidada, o que a IA “sabe” pode estar desatualizado ou incompleto. Por exemplo, se o único conteúdo acessível for uma página antiga, a resposta pode refletir dados defasados (e.g., “Empresa X tem 50 funcionários” – quando hoje vocês têm 200).
Se houve alguma cobertura negativa e pouca positiva, o modelo pode acabar ressaltando o negativo, já que não tem outras referências para contrabalançar. Isso afeta diretamente a reputação da marca nas respostas de IA: um prospect perguntando sobre sua empresa pode receber uma impressão aquém da realidade, ou mesmo incorreta, por conta desse déficit de brand awareness digital.
Recomendações práticas para ampliar presença digital e “ser lembrado” pela IA
Diante desse novo desafio, o que as empresas B2B podem fazer para melhorar sua presença digital e, por consequência, sua representação nos modelos de IA generativa? A seguir, reunimos algumas recomendações práticas:
Crie conteúdo de qualidade e seja autoridade no seu nicho: Produza materiais robustos (posts, artigos técnicos, white papers, estudos de caso) sobre os temas do seu setor, incorporando a perspectiva e expertise da sua empresa. Certifique-se de que sua marca seja citada nesses conteúdos em contextos relevantes – por exemplo, “A [Sua Empresa] recomenda XYZ para [problema do setor]…”. LLMs aprendem lendo textos; portanto, o que você diz sobre si mesmo online é fundamental, pois os modelos vão se basear no que estiver publicado no seu site e em canais oficiais.
Além disso, conteúdo de qualidade tende a atrair backlinks e menções orgânicas, ampliando seu alcance tanto para leitores humanos quanto para os algoritmos de IA que vasculham a web.
Otimize sua presença para busca (SEO) e para a IA: As boas práticas de SEO ganham uma dimensão dupla. Primeiro, porque os modelos de IA frequentemente foram treinados em dados coletados via mecanismos de busca ou até os utilizam em tempo real. Segundo, porque rankings orgânicos influenciam se e como sua informação será encontrada e incorporada pela IA.
Assim, invista em otimização on-page e técnica: use palavras-chave alinhadas ao que um usuário (ou a IA) procuraria ao buscar soluções do seu tipo, mantenha o site rápido e estruturado. Implementar dados estruturados (por exemplo, JSON-LD schema markup) pode ajudar tanto os buscadores quanto as IAs a entenderem melhor o seu conteúdo – marcando informações como nome da empresa, produtos, depoimentos e FAQs de forma legível para máquinas.
E não esqueça do básico: se você bloquear bots no robots.txt ou não tiver um sitemap acessível, pode acabar invisível para os crawlers de IA, prejudicando a descoberta do seu conteúdo. Em suma, um site bem indexado e search friendly também se torna “IA-friendly”.
Mantenha perfis e informações consistentes em fontes confiáveis: Atualize continuamente as informações da sua empresa em plataformas de alta relevância. Isso inclui perfis profissionais como LinkedIn, páginas corporativas no Google (Google Meu Negócio), perfis em marketplaces B2B ou diretórios do seu setor, e até uma página na Wikipédia se a empresa for elegível. Essas fontes costumam ter alta autoridade e muitas vezes são usadas como referência pelos modelos de IA. Um exemplo prático: o Google Bard (SGE) ao gerar uma resposta sobre uma empresa puxou informações diretamente da página do LinkedIn, em vez do site oficial.
Ou seja, um perfil bem preenchido no LinkedIn, com descrição clara da empresa, produtos e mercado de atuação, pode virar matéria-prima para a IA. Da mesma forma, ter uma página na Wikipédia aumenta as chances de o modelo ter um “resumo oficial” da sua organização – lembre que a Wikipédia foi parte do treinamento de diversos modelos.
Certifique-se de que nome, descrição, números e mensagens-chave estejam coerentes em todas essas presenças. A consistência reforça o branding e diminui a chance da IA se confundir ou pegar um dado desatualizado de alguma fonte perdida.
Invista em PR para gerar menções e cobertura: Aparecer em publicações de renome e sites do seu nicho não só constrói credibilidade junto ao público humano, mas também literalmente alimenta as IAs com referências à sua marca. Reportagens, entrevistas, comunicados de imprensa repercutidos por veículos conhecidos – tudo isso entra no caldo de dados que modelos consomem. E conforme especialistas notam, se publicações confiáveis do seu setor mencionam sua empresa consistentemente, as ferramentas de IA “vão notar”.
Portanto, vale a pena desenvolver uma estratégia de digital PR: engaje com jornalistas e blogueiros do ramo, ofereça porta-vozes para comentar tópicos relevantes, publique pesquisas ou tendências proprietárias que possam ser citadas por terceiros. Conquistar menções em listas do tipo “Top 10 empresas em X” ou artigos analíticos em sites respeitados do mercado é ouro – ainda que seja desafiador, esse esforço de PR pode render sua inclusão tanto nas conversas dos clientes quanto nos “conhecimentos” da IA.
Lembre-se: cada citação positiva é um tijolo a mais na construção do awareness, e agora esse tijolo digital também compõe a memória das IAs.
Monitore o que as IAs dizem da sua marca e corrija rumos: Assim como se pratica social listening para acompanhar menções em redes sociais, comece a fazer buscas periódicas nas principais IAs sobre sua empresa e seus produtos. Pergunte ao ChatGPT como ele descreve sua companhia, veja se o Bard lista você entre os players de sua indústria, teste outras ferramentas emergentes. Essa auditoria pode revelar gaps de informação ou equívocos. Identificando problemas – por exemplo, a IA não cita um produto novo, ou confunde sua marca com outra – você pode tomar ação direta: publicar conteúdo esclarecendo, reforçar mensagens em comunicados, ou até criar seção de “Sobre nós” mais detalhada. Já há até quem desenvolva soluções para trackear automaticamente a presença de marca nas respostas de IA, dada a importância disso. Mas você mesmo pode iniciar essa prática internamente.
Além de corrigir lacunas, isso ajuda a medir seu progresso: se antes a IA não te conhecia e, após esforço de branding digital, passa a mencionar você corretamente, é um forte indicador de que seu brand awareness digital subiu de patamar.
Empresas B2B que se adequarem rápido garantirão que, quando alguém – seja um cliente ou uma máquina – perguntar “Quem pode me ajudar com este problema?”, o nome da sua marca venha à tona de forma positiva e precisa. Afinal, no fim do dia, brand awareness sempre foi sobre ser lembrado – e na era da IA, isso vale tanto para mentes humanas quanto para modelos de inteligência artificial.