A busca baseada em inteligência artificial (IA) já é utilizada por impressionantes 50% dos consumidores e profissionais online em todo o mundo. O dado é de um relatório da consultoria McKinsey, que também aponta que 45% dos usuários utilizam essas ferramentas para tomar decisões de compra, enquanto 44% afirmam que a busca por IA é sua “principal e preferida fonte de informações”, bem à frente da busca tradicional, com 31%.
No Brasil, aproximadamente 34% do total de 131 milhões de brasileiros conectados digitalmente usam com frequência os chatbots com IA, segundo o estudo Digital Retrospective, realizado pela empresa de análise de mídia Comscore.
Trazendo para o setor de TI corporativa, o fato é que o uso da IA está mudando radicalmente a forma como decisores de tecnologia, de CTOs e CIOs a gerentes de procurement e heads de inovação, pesquisam fornecedores, comparam ferramentas e montam suas shortlists de contratação no mercado B2B.
Logo após o ciclo de maturidade do marketing de conteúdo e das redes profissionais como o LinkedIn, os compradores do mercado de tecnologia estão rapidamente recorrendo à busca por IA (por meio de ferramentas como ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude, além do Modo IA do Google) para simplificar processos de RFP, comparar arquiteturas de software, avaliar frameworks de segurança e descobrir novas soluções no mercado.
Do outro lado, se antes a grande preocupação dos times de marketing de empresas de TI B2B era disputar as primeiras posições do Google para termos como “melhor software de ERP” ou “plataforma de cibersegurança para mercado financeiro”, agora o foco se vira para se tornarem relevantes para a IA — principalmente quando o algoritmo é instigado a comparar fornecedores diretamente.
Porém, essa corrida das empresas de tecnologia para figurar nas buscas de IAs me fez refletir se o mercado B2B está fazendo a pergunta certa. A questão não é se vale a pena investir para o seu produto ou serviço aparecer nas recomendações de uma IA. O que deve ser questionado é se essa aparição, quando ocorre, possui alguma durabilidade em termos de reputação de marca.
Os dados disponíveis sugerem uma resposta curta e grossa: não.
A alta volatilidade das recomendações na TI
Diferentemente do ranqueamento tradicional do Google (SEO), no qual as posições dos sites corporativos flutuam de forma gradual e previsível conforme atualizações conhecidas de algoritmo, a presença em mecanismos de busca por IA comporta-se de maneira caótica.
O conjunto de fontes que uma IA cita para recomendar um software de gestão, um integrador de nuvem ou uma solução de inteligência de dados pode se recompor quase por completo dentro de um único mês. Isso quer dizer que não há garantia de que uma empresa citada hoje como “a melhor solução B2B para o setor X” continuará sendo mencionada amanhã.
Um estudo da empresa de dados digitais Similarweb rastreou marcas que apareciam em 86% das respostas de IA sobre determinado assunto num período, e viu essa presença cair para 14% no período seguinte. Na prática, é como se uma empresa fosse citada em quase nove de dez recomendações durante um mês e, no mês seguinte, em pouco mais de uma a cada dez.
A fragmentação entre plataformas agrava ainda mais o quadro para o mercado de TI B2B. Uma análise de 680 milhões de citações, feita pela empresa americana Averi, identificou que apenas 11% dos domínios citados pelo ChatGPT também são citados pela Perplexity.
Isso comprova que uma marca de tecnologia pode dominar a conversa sobre determinada categoria em um assistente virtual e ser praticamente invisível em outro, ao mesmo tempo, para o mesmo comprador executivo que faz a pesquisa.
E a relação com o SEO tradicional, que as empresas de TI B2B passaram duas décadas aperfeiçoando com estratégias de inbound marketing, também não garante nada: a própria McKinsey descobriu que o conteúdo do site institucional ou blog da marca costuma responder por apenas 5% a 10% das fontes que a IA usa para montar uma resposta. Estar na primeira página do Google não garante que a IA vá recomendar a sua plataforma.
A armadilha das promessas de curto prazo
Diante desta realidade, formou-se rapidamente uma indústria que vende o controle sobre o incontrolável. Consultorias de Generative Engine Optimization (GEO) prometem inflar as taxas de citação de marcas farmacêuticas em semanas, tratando a menção de uma máquina como um troféu estático. Trata-se de uma promessa estruturalmente equivocada. Vender previsibilidade em um ambiente cuja mecânica é volátil por natureza é o caminho mais rápido para queimar orçamento.
Há uma distinção técnica que explica o porquê disso, mas que é de conhecimento de poucos gestores e lideranças no setor.
Existem dois tipos de conquistas possíveis nesse ambiente de visibilidade nas IAs.
Uma é o que se pode chamar de conquista de recall, que se refere ao momento em que o sistema de IA busca informação nova no ato da resposta, algo que pode ser conquistado rápido, em horas ou dias, e que pode desaparecer com a mesma velocidade.
A outra é a conquista de treinamento. Trata-se da presença que fica de fato incorporada ao conhecimento de base dos modelos. Isso leva trimestres ou anos para se formar.
Grande parte do mercado de otimização para IA vende resultados imediatos. No entanto, o que realmente constrói reputação digital exige tempo para ser absorvido pelo treinamento dos modelos, garantindo uma presença bem mais durável na memória dos sistemas.
A IA como sintoma, não como causa
Afinal, a presença de uma marca do agro nas respostas de IA importa? Sim, muito! Mas, como sintoma, nunca como o objetivo final.
Uma empresa de tecnologia ou fornecedor de software que aparece com consistência ao longo do tempo, em plataformas diferentes, não alcança esse patamar por ter ajustado um conjunto de meta-tags na semana anterior ou otimizado artigos de blog. Ela está lá porque acumulou, ao longo dos anos, o tipo de lastro que qualquer inteligência, humana ou artificial, reconhece como autoridade, ou seja, presença favorável em relatórios de analistas de mercado e de benchmark, casos de uso de clientes reais e cobertura jornalística espontânea na imprensa especializada e de negócios.
No mercado de TI B2B, onde o ciclo de vendas é longo e baseado em confiança rigorosa, o papel estratégico das empresas neste novo ambiente reside na construção de autoridade de marca. Isso se faz oferecendo dados técnicos verificáveis, validação por pares e provas sociais legítimas que permitam ao agente de IA avaliar e recomendar a solução de forma fundamentada.
Perseguir a citação direta do algoritmo é focar no efeito. O foco estratégico das lideranças de tecnologia precisa estar na causa: a construção de uma reputação institucional e técnica de longo prazo — a mesma que sempre garantiu contratos enterprise, só que agora, lida e processada por um leitor novo e instável: os robôs de IA.
As empresas de tecnologia B2B que tratarem a visibilidade em IA como uma mera métrica de campanha passageira continuarão reféns de uma montanha-russa de dados voláteis. Já as que compreenderem essa presença como uma consequência orgânica de uma autoridade técnica e reputacional sólida terão uma vantagem competitiva real no pipeline, mesmo quando o próximo algoritmo mudar as regras do jogo sem aviso prévio.
*Por Alex Cabral, fundador da Modocon Comunicação.
