IA muda a disputa por relevância e leva marcas a pensar além do SEO
Relatório apresentado no Latam Retail Show mostra avanço da inteligência artificial na pesquisa de produtos e aponta novo desafio para empresas: ser compreendidas e recomendadas também pelos algoritmos
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Durante anos, estar bem posicionado na busca significou disputar as primeiras posições no Google, investir em SEO e construir presença nas redes sociais. A inteligência artificial generativa começa a alterar essa lógica. Em vez de apresentar dezenas de links para que o consumidor escolha onde buscar uma resposta, ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude podem entregar diretamente uma recomendação, e decidir, no processo, quais marcas aparecem e quais ficam de fora.
Essa transformação está entre os principais pontos do Gad’ Insights 2026, apresentado no primeiro dia do Latam Retail Show. Nesta edição, o relatório coloca no centro da discussão o chamado “desafio da relevância” e investiga como empresas podem continuar importantes para consumidores em um ambiente marcado pela abundância de alternativas, pela aceleração tecnológica e por relações de consumo cada vez mais provisórias.
A edição deste ano do Latam Retail Show conta com o apoio institucional da Confederação Nacional de Dirigentes Lojistas (CNDL), reforçando o compromisso da entidade com o fortalecimento do setor varejista no Brasil. Além disso, o portal Varejo S.A. participa como media partner oficial do evento.
Uma das tendências identificadas pelo levantamento é a chamada “relevância generativa”. O conceito parte de uma mudança importante na jornada de compra: a inteligência artificial já começa a assumir um papel de intermediária entre empresas e consumidores.
Dados da Adobe citados no estudo mostram que 38% dos norte-americanos já haviam utilizado IA generativa em compras online em 2025. Entre esses consumidores, 73% apontavam a tecnologia como principal fonte para pesquisa de produtos. Outro levantamento, da Capgemini, indica que 58% dos consumidores globais afirmaram ter substituído mecanismos tradicionais de busca por IAs generativas em 2025. Em 2023, eram 25%.
A mudança coloca uma nova questão diante das empresas. Antes de conquistar o clique do consumidor, será cada vez mais necessário conquistar espaço na resposta produzida pela máquina.
Da busca à recomendação
Na prática, a diferença é significativa. Quando alguém pesquisa no Google por um notebook, um tênis ou um destino de viagem, recebe uma lista de possibilidades. Ao fazer a mesma pergunta para uma inteligência artificial generativa, pode receber uma resposta já organizada, comparada e acompanhada de uma recomendação.
É nesse contexto que ganha espaço o Generative Engine Optimization (GEO), conceito utilizado para descrever estratégias destinadas a tornar empresas, produtos e informações mais compreensíveis, reconhecíveis e citáveis pelos modelos generativos.
O movimento não significa necessariamente o desaparecimento do SEO. A discussão apresentada pelo Gad’ aponta para uma ampliação da disputa pela visibilidade digital: além de desenvolver ativos capazes de serem encontrados pelos buscadores tradicionais, empresas começam a observar como estão sendo interpretadas pelas inteligências artificiais.
Algumas grandes organizações já experimentam essa nova lógica. Segundo o relatório, a L’Oréal criou, em 2025, uma força-tarefa voltada à transição de SEO para GEO e realizou 30 projetos-piloto para entender como seus ativos digitais precisariam evoluir diante das buscas generativas.
A seguradora espanhola TUIO estruturou uma rotina de acompanhamento de sua presença em ChatGPT, Gemini e Perplexity. Em setembro de 2025, a empresa teria alcançado 11,79% de share of voice nesses ambientes. As visitas originadas a partir de inteligência artificial chegaram a registrar taxas de conversão entre 18% e 22%, segundo o case apresentado no estudo.
A Roche Diagnostics, por sua vez, passou a monitorar 1.500 prompts relacionados ao negócio em ferramentas como ChatGPT, Google AI, Perplexity e Claude. A análise acompanha elementos como fontes citadas, sentimento associado à marca e posicionamento diante dos concorrentes.
Quando a IA passa a participar da compra
A fronteira seguinte já começa a aparecer no varejo.
Um dos exemplos apresentados no Gad’ Insights é o Walmart. A rede e a OpenAI anunciaram, em outubro de 2025, uma integração que permite concluir uma compra dentro do próprio ChatGPT, sem que o consumidor necessariamente precise passar pelo site ou pelo aplicativo da varejista.
Depois, o Walmart também levou seu assistente Sparky para esse ambiente. A mudança é simbólica: a empresa deixa de disputar apenas o momento em que o consumidor procura por uma loja e passa a buscar presença dentro da própria interface em que a decisão pode acontecer.
Para o varejo, isso coloca uma camada adicional sobre uma jornada de compra que já vinha se tornando mais fragmentada. Search, redes sociais, marketplaces, aplicativos próprios e lojas físicas continuam relevantes, mas passam a dividir espaço com sistemas capazes não apenas de localizar informações, mas de filtrá-las, compará-las e sintetizá-las.
A disputa deixa, portanto, de envolver somente quem aparece primeiro. Passa também por quem é entendido pela inteligência artificial como uma resposta relevante para determinada necessidade.
O algoritmo também interpreta a marca
Há, porém, um ponto de atenção.
Ao longo de décadas, empresas investiram em posicionamento, propósito, identidade visual, linguagem e construção de associações com consumidores. Na inteligência artificial generativa, toda essa complexidade pode acabar condensada em poucos parágrafos.
O Gad’ Insights chama atenção justamente para essa tensão. Uma empresa pode tentar facilitar sua leitura pelas máquinas, mas uma otimização excessiva também corre o risco de reduzir identidade e diferenciação a um conjunto previsível de palavras-chave.
“Ser relevante hoje é resolver uma necessidade; continuar sendo relevante amanhã exige reconhecer que aquela mesma pessoa terá outro corpo, outra família, outros projetos e outras prioridades”, afirma Luciano Deos, CEO e fundador do Gad’, no relatório. Para ele, o desafio passa por construir marcas capazes de acompanhar essas transformações sem presumir que o espaço conquistado será permanente.
O problema, portanto, vai além de uma nova técnica de marketing digital. À medida que inteligências artificiais assumem funções de pesquisa, comparação e recomendação, empresas terão de pensar simultaneamente em como construir significado para pessoas e como fazer esse significado ser interpretado corretamente pelas máquinas.
Se no passado a pergunta era como chegar à primeira página do buscador, uma nova questão começa a entrar na estratégia das marcas: quando o consumidor pedir uma recomendação à inteligência artificial, minha empresa fará parte da resposta?
