A rápida incorporação de ferramentas de inteligência artificial generativa no cotidiano da população brasileira está redefinindo as bases do comportamento de busca na internet e obrigando o mercado corporativo a rever suas estratégias de presença digital. De acordo com dados levantados pelo Centro Regional de Estudos para o Desenvolvimento da Sociedade da Informação (Cetic.br), órgão vinculado ao Comitê Gestor da Internet no Brasil (CGI.br), aproximadamente 32% dos internautas do país — contingente superior a 50 milhões de pessoas — utilizam sistemas generativos em suas rotinas. Esse contingente de usuários migrou parte substancial de suas consultas informativas de listas convencionais de links para ambientes de diálogo direto com modelos de linguagem.
Como reflexo desse movimento, ganha força no mercado de tecnologia e marketing de performance o conceito de B2AI2C (Business-to-AI-to-Consumer), modelo no qual a intermediação entre marcas e consumidores finais passa obrigatoriamente pelo crivo algorítmico de assistentes virtuais. Diante de interfaces que sintetizam respostas completas antes mesmo de qualquer clique externo, o tradicional trabalho de otimização para mecanismos de busca (SEO) começa a ser complementado e, em vários setores, substituído pelo Generative Engine Optimization (GEO).
A consolidação do consumidor conversacional no ecossistema brasileiro
O levantamento do Cetic.br reflete uma transição comportamental que vinha se desenhando nos últimos anos e que se acelerou com a integração nativa de modelos como OpenAI ChatGPT, Google Gemini, Anthropic Claude e Perplexity nos principais canais de acesso do usuário comum. Em vez de digitar palavras-chave fragmentadas e navegar por múltiplos portais para comparar informações, os usuários recorrem a perguntas completas e contextuais, esperando sínteses imediatas, comparações de produtos e recomendações consolidadas.
A pesquisa TIC Empresas, também conduzida pelo Cetic.br, complementa esse diagnóstico ao apontar que 17% das companhias sediadas no Brasil já utilizam inteligência artificial em suas operações, patamar que salta para 50% quando analisado o estrato de grandes corporações. O descompasso entre a rápida adoção pelo consumidor final e o ritmo de maturação tecnológica das pequenas e médias empresas cria uma janela crítica de adequação: portais que dependiam exclusivamente da indexação clássica começam a perder visibilidade em jornadas de compra que sequer chegam a gerar visitas tradicionais às páginas.
Da listagem de links às respostas estruturadas: o que diferencia SEO de GEO
Historicamente, a engenharia de busca do Google e de outros buscadores operou sob a lógica da indexação documental: rastreadores (crawlers) identificavam palavras-chave, analisavam títulos, avaliavam velocidade de carregamento e mensuravam a rede de hiperlinks (backlinks) para ordenar os melhores resultados em uma página de respostas (SERP). No modelo de busca generativa, contudo, o objetivo do sistema não é necessariamente direcionar o usuário para um endereço externo, mas compilar um extrato coeso que responda à dúvida diretamente na tela.
Recursos como os resumos orientados por inteligência artificial (AI Overviews) no Google e as ferramentas integradas de conversação analisam dezenas de fontes em frações de segundo por meio de arquiteturas RAG (Retrieval-Augmented Generation). Para que uma organização seja mencionada como autoridade ou indicada como solução em uma resposta gerada, não basta estar posicionada nas primeiras posições de uma consulta textual; é fundamental que seus dados estejam organizados de maneira inteligível para agentes computacionais autônomos.
Pilares técnicos para posicionamento em motores generativos
Especialistas em engenharia de informação e busca digital apontam que a adaptação técnica ao GEO exige padrões mais rigorosos de governança de dados e consistência semântica nos ambientes corporativos. Quatro pilares têm se mostrado determinantes para garantir que um domínio seja consultado e citado por agentes de IA:
- Dados estruturados e vocabulário Schema.org: A utilização detalhada de marcações semânticas em formato JSON-LD permite que os crawlers compreendam relacionamentos lógicos precisos entre entidades, tais como autores, produtos, especificações técnicas, preços e localizações geográficas.
- Autoridade temática e conformidade com E-E-A-T: Modelos fundacionais priorizam fontes com demonstração inequívoca de Experiência, Especialidade, Autoridade e Confiabilidade. Páginas genéricas ou textos superficiais gerados em massa sem atribuição clara de autoria humana qualificada tendem a ser ignorados no processo de síntese das IAs.
- Clareza factual e densidade de informação: Conteúdos com estrutura direta, respostas objetivas a dúvidas frequentes e ausência de ruídos estilísticos facilitam a extração precisa de fragmentos de texto pelos algoritmos de RAG, reduzindo as chances de alucinação do modelo.
- Citação em fontes e repositórios confiáveis: IAs generativas constroem seu repertório avaliando referências cruzadas na web. Menções em publicações setoriais, relatórios de mercado, registros formais e coberturas de imprensa fortalecem o reconhecimento da entidade perante o modelo preditivo.
Impactos na mensuração e o dilema do tráfego ‘zero clique’
Uma das maiores transformações impostas pelo avanço do GEO reside na mudança radical das métricas de desempenho digital. Durante mais de duas décadas, o sucesso de uma estratégia online foi medido prioritariamente por impressões, taxas de cliques (CTR) e volume bruto de sessões orgânicas. Com as respostas diretas dos motores generativos, consolida-se o fenômeno das pesquisas com ‘zero clique’, nas quais o usuário obtém a resposta satisfatória na própria interface e encerra a jornada sem acessar o site de origem.
Essa realidade impõe a necessidade de novos indicadores corporativos. Em substituição ao tráfego bruto desqualificado, ganham relevância métricas como volume de citações de marca em motores de IA, participação de voz sintética (share of model) e conversões assistidas vindas de usuários que acessam o portal apenas na etapa final de decisão. A transição expõe que a presença em ambientes digitais deixou de ser uma disputa por repetição de termos e passou a depender da capacidade de uma organização de se tornar referência primária e incontestável em seu campo de atuação.
Cetic.br / NIC.br
