Resumo Executivo
A forma como as pessoas encontram marcas mudou. Não em teoria -- na prática, em escala, em todos os setores.
Em 2024, a busca em IA era uma novidade. Em 2025, tornou-se um hábito. Em 2026, é infraestrutura. Centenas de milhões de pessoas agora pedem às plataformas de IA recomendações de produtos, comparações de serviços e avaliações de marcas antes mesmo de digitar uma consulta em um mecanismo de busca tradicional. Alguns nunca visitam um mecanismo de busca.
Este relatório examina como essa mudança se parece na prática. Nos baseamos em dados de plataforma relatados publicamente, pesquisas publicadas e padrões observados através do monitoramento de consultas relacionadas a marcas em sete grandes plataformas de IA: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, DeepSeek, Grok e Google AI Overviews.
O quadro é claro. A busca em IA não está substituindo a busca tradicional. Está se sobrepondo a ela, capturando as consultas onde os usuários querem respostas -- não links. E as marcas que aparecem nessas respostas estão ganhando uma parcela desproporcional de atenção e confiança.
O que se segue é uma análise plataforma por plataforma de onde a busca em IA está hoje e o que isso significa para qualquer marca que dependa de ser encontrada.
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Crescimento da Busca em IA: Os Números Que Importam
O crescimento da busca em IA não é mais especulativo. As principais plataformas publicaram dados suficientes para desenhar um quadro claro.
ChatGPT: 400 Milhões de Usuários Ativos Semanais
A OpenAI anunciou em fevereiro de 2025 que o ChatGPT havia atingido 400 milhões de usuários ativos semanais. Esse número representou uma duplicação dos 200 milhões relatados em meados de 2024. No início de 2026, estimativas da indústria baseadas em dados de download de apps, uso de API e declarações públicas da OpenAI sugerem que a plataforma continuou crescendo, embora a empresa não tenha divulgado um número atualizado de usuários ativos semanais desde aquele anúncio de fevereiro.
O que importa mais do que o número principal é o tipo de uso. O ChatGPT não é mais principalmente uma novidade ou um assistente de código. Uma parcela crescente de sessões envolve pesquisa de produtos, comparações de marcas e solicitações de recomendação. Quando um usuário pergunta "Qual é o melhor CRM para uma equipe de 10 pessoas?" e recebe uma resposta detalhada nomeando marcas específicas, isso é descoberta de marca acontecendo inteiramente fora do Google.
Perplexity: Mais de 100 Milhões de Consultas Por Semana
O Perplexity relatou ultrapassar 100 milhões de consultas de busca por semana no final de 2024, posicionando-se como a alternativa nativa de IA à busca tradicional. Diferentemente do ChatGPT, o Perplexity é construído especificamente como uma ferramenta de busca. Cada consulta recupera dados web ao vivo e cita suas fontes com links clicáveis.
Para as marcas, o Perplexity representa algo incomum: uma plataforma de IA que realmente envia tráfego de volta para seu site. Se seu conteúdo for citado, os usuários podem clicar. Isso torna a taxa de citação do Perplexity uma das métricas mais acionáveis no monitoramento de visibilidade em IA.
Google AI Overviews: Mais de 100 Países, Bilhões de Usuários
O Google começou a implementar o AI Overviews nos Estados Unidos em meados de 2024 e expandiu para mais de 100 países até o final de 2025. Como o AI Overviews aparece dentro do próprio Google Search -- não como um produto separado -- seu alcance é enorme. Ele fica no topo das páginas de resultados, acima dos links azuis tradicionais, para uma parcela significativa e crescente de consultas.
O Google afirmou no I/O 2025 que o AI Overviews estava aparecendo para uma porcentagem significativa de consultas de busca. Análises da indústria de várias firmas de pesquisa de SEO estimam que algo entre 20% e 40% das consultas informacionais agora acionam um AI Overview, embora o número exato varie por vertical e geografia.
A implicação é direta: mesmo que você ranqueie na página um do Google, um AI Overview pode empurrar sua listagem orgânica para baixo da dobra. Ser citado dentro do AI Overview se torna tão importante quanto o próprio ranqueamento.
Gemini, Claude, DeepSeek, Grok
As plataformas restantes contribuem com volume crescente, mas mais difícil de quantificar. O Gemini está integrado em todo o ecossistema de produtos do Google -- Android, Workspace, Search -- dando a ele uma distribuição que outros apps de IA autônomos não podem igualar. O Claude construiu uma base de usuários leais entre profissionais que valorizam respostas detalhadas e cuidadosas. O DeepSeek ganhou rápida adoção em comunidades técnicas e de pesquisa, particularmente na Ásia. O Grok, integrado no X (anteriormente Twitter), tem acesso único a dados sociais em tempo real.
Nenhuma dessas plataformas publicou números de usuários com a especificidade da OpenAI ou do Perplexity. Mas seu impacto coletivo é visível nos dados de monitoramento: marcas mencionadas em todas as sete plataformas têm perfis de visibilidade significativamente diferentes de marcas que aparecem em apenas uma ou duas.
A conclusão não é sobre uma única plataforma. É sobre o agregado. A busca em IA, em todas as plataformas combinadas, tornou-se um canal de informação primário para centenas de milhões de pessoas. Qualquer estratégia de marca que ignora esse canal está operando com um ponto cego sério.
Como o Comportamento do Usuário Está Mudando
O crescimento da plataforma diz quantas pessoas usam a busca em IA. Os dados comportamentais dizem como eles a usam. Os padrões comportamentais é onde vivem as verdadeiras implicações.
A Mudança da Pesquisa em Primeiro Lugar
Várias pesquisas publicadas de 2025 e início de 2026 apontam para um padrão consistente: os usuários estão começando sua pesquisa em plataformas de IA antes de visitar um mecanismo de busca. Isso é mais pronunciado para decisões complexas e multifatoriais -- escolher software, comparar provedores de serviço, avaliar produtos com muitas variáveis.
O raciocínio é intuitivo. A busca tradicional retorna dez links e pede ao usuário para clicar, ler e sintetizar. A busca em IA retorna uma resposta sintetizada. Para um usuário tentando decidir entre quatro ferramentas de gestão de projetos, obter uma comparação lado a lado do ChatGPT em 30 segundos é mais eficiente do que abrir cinco abas dos resultados do Google e ler cada avaliação separadamente.
Isso não significa que os usuários abandonaram o Google. A maioria ainda o usa, especialmente para consultas de navegação, consultas transacionais e buscas locais. Mas a camada informacional e comparativa -- a parte onde as opiniões são formadas e as shortlists são feitas -- está migrando para a IA.
O Fator Confiança
Há uma realidade desconfortável nesses dados. Os usuários confiam nas respostas de IA mais do que provavelmente deveriam. Pesquisas publicadas consistentemente mostram que uma parcela significativa dos usuários de IA aceita recomendações geradas por IA sem verificá-las através de fontes adicionais.
Para as marcas, isso corta dos dois lados. Se uma plataforma de IA recomenda você, é provável que o usuário aja com base nela. Se recomenda um concorrente, o usuário pode nunca avaliar você. A resposta da IA não é o início de um processo de pesquisa para muitos usuários. É o processo inteiro.
Tipos de Consultas Migrando para IA
Nem todas as consultas estão migrando igualmente. Com base em dados disponíveis publicamente e padrões observados, aqui está onde a busca em IA é mais forte:
- Consultas de comparação ("X vs Y", "melhor X para Y") -- a IA se destaca em sintetizar comparações multifatoriais
- Consultas de recomendação ("O que devo usar para...") -- a IA fornece respostas opinativas e específicas
- Consultas de explicação ("Como X funciona?") -- a IA entrega explicações estruturadas e legíveis
- Consultas de pesquisa ("Quais são as opções para...") -- a IA agrega e resume mais rápido que a busca manual
A busca tradicional mantém o domínio para:
- Consultas de navegação ("login em [marca]") -- os usuários querem uma URL específica
- Consultas transacionais ("comprar [produto]") -- os usuários querem completar uma compra
- Consultas locais ("restaurantes perto de mim") -- a busca tradicional tem dados locais mais ricos
- Notícias de última hora -- a busca tradicional indexa notícias mais rápido que a maioria das plataformas de IA
As consultas migrando para IA são aquelas onde ocorre a descoberta de marcas. Alguém perguntando "melhor CRM para pequenas empresas" está formando uma shortlist. Alguém perguntando "melhores tênis de corrida abaixo de $150" está estreitando escolhas. Estes são os momentos que determinam quais marcas são consideradas. E cada vez mais, esses momentos acontecem dentro de uma conversa de IA.
Impacto na Descoberta de Marcas
A mudança da descoberta em resultados de busca para descoberta em respostas de IA muda três dinâmicas sobre como as marcas são encontradas.
De Dez Opções para Duas ou Três
Uma página de resultados do Google mostra dez listagens orgânicas mais anúncios. Um usuário examinando essa página avalia múltiplas opções. Uma resposta gerada por IA normalmente nomeia duas a quatro marcas. Às vezes apenas uma. O efeito de estreitamento é dramático.
Estar "na conversa" importa mais do que nunca. No Google, ranquear em oitavo ainda lhe dá alguma visibilidade. Em uma resposta gerada por IA, não há oitava posição. Você é mencionado ou ausente. A competição é pela inclusão, não pelo ranqueamento.
De Click-Through para Trust-Through
A descoberta tradicional de marcas segue um caminho: buscar, clicar, avaliar, decidir. A descoberta de marcas em IA frequentemente comprime essa sequência. O usuário pergunta, a IA responde, o usuário confia na resposta. Pode não haver clique algum. A marca foi "descoberta" dentro de uma conversa, não em um site.
Isso muda o que conta como visibilidade. Se sua marca foi mencionada favoravelmente em 500 conversas de IA hoje, mas nenhum desses usuários visitou seu site, sua visibilidade aumentou? Sim, aumentou. Mesmo que seu painel de análise não mostre nada.
As marcas vencedoras na busca em IA nem sempre são aquelas com os melhores sites, mais backlinks ou maior autoridade de domínio. São aquelas que a IA conhece, confia e recomenda. Autoridade de entidade, dados estruturados e citabilidade de conteúdo impulsionam isso -- não apenas sinais de SEO tradicional.
De Rankings Estáveis para Menções Voláteis
Os rankings do Google são relativamente estáveis. Uma página que ranqueia em terceiro hoje provavelmente ranqueará em terceiro amanhã. As respostas de IA são voláteis. A mesma consulta feita na segunda e na quinta-feira pode produzir diferentes menções de marca. Uma atualização de modelo pode mudar as recomendações da noite para o dia. Um concorrente publicando um novo conteúdo forte pode deslocar você em dias.
Essa volatilidade torna o monitoramento inegociável. Sem rastreamento diário, você não tem ideia se a visibilidade da semana passada ainda está intacta. As marcas que monitoram diariamente pegam mudanças cedo. As marcas que verificam mensalmente descobrem problemas após semanas de perdas invisíveis.
Cenário de Visibilidade Plataforma por Plataforma
Cada plataforma de IA gera recomendações de marca de forma diferente. Entender essas diferenças importa para onde você investe seus esforços de otimização.
ChatGPT
A maior plataforma por volume de usuários. O ChatGPT se baseia em seus dados de treinamento e, quando a navegação está ativada, recuperação web ao vivo. Marcas com ampla presença web -- menções em sites autoritários, fortes entradas em base de conhecimento, produtos bem documentados -- têm o melhor desempenho. O ChatGPT tende a recomendar marcas estabelecidas para consultas gerais e pode trazer à tona marcas de nicho quando a consulta é específica o suficiente.
Perplexity
A plataforma mais transparente para descoberta de marcas. O Perplexity cita cada fonte que usa, então você pode rastrear exatamente por que uma marca foi mencionada. Ele favorece pesquisa original, dados primários e conteúdo de sites que atualizam com frequência. Marcas que publicam dados únicos ou guias aprofundados são citadas desproporcionalmente no Perplexity em comparação com marcas que têm apenas páginas de marketing.
Google AI Overviews
Vinculado ao ecossistema do Google Search. O AI Overviews extrai principalmente de páginas que já ranqueiam bem organicamente, mas também valoriza dados estruturados, formato de conteúdo e como diretamente uma página responde à consulta. Uma página ranqueando em primeiro que não responde diretamente à pergunta pode ser ignorada em favor de uma página de ranqueamento mais baixo que responde.
Gemini
O assistente de IA autônomo do Google compartilha fontes de dados com o AI Overviews, mas gera respostas mais longas e conversacionais. Sua integração no Android e Google Workspace lhe dá amplo alcance entre dispositivos e casos de uso. Forte presença no Google Search ajuda, mas o Gemini também considera dados estruturados e clareza de entidade independentemente.
Claude
Construído pela Anthropic, o Claude depende mais de dados de treinamento do que de recuperação web ao vivo para a maioria das interações. A visibilidade no Claude depende da presença da sua marca em conjuntos de dados disponíveis publicamente a partir do corte de treinamento. Fortes entradas na Wikipedia, documentação bem conhecida e menções em publicações amplamente indexadas impulsionam a visibilidade no Claude. Popular entre profissionais e pesquisadores, tornando-o importante para marcas B2B.
DeepSeek
Uma base de usuários técnicos que valoriza profundidade e precisão. Marcas em tecnologia, ferramentas para desenvolvedores e pesquisa se beneficiam mais. A plataforma favorece conteúdo com detalhe técnico: benchmarks, metodologia, documentação. Conteúdo voltado para marketing sem substância não tem bom desempenho aqui.
Grok
Integrado com o X (anteriormente Twitter), o Grok se baseia em dados de mídia social em tempo real junto com seus dados de treinamento. Marcas com presença ativa e engajada no X têm maior probabilidade de serem mencionadas. A estratégia de mídia social se traduz diretamente na visibilidade do Grok -- uma das poucas plataformas de IA onde essa conexão é tão direta.
O Que as Marcas Devem Fazer Agora
Os dados apontam em uma direção: a busca em IA é um canal grande e crescente para a descoberta de marcas, e as marcas sem visibilidade em IA estão perdendo terreno que não podem medir com análises tradicionais.
Aqui está uma estrutura prática.
1. Audite Sua Visibilidade Atual em IA
Antes de otimizar, saiba onde você está. Consulte o nome da sua marca e suas categorias-chave de produto em todas as sete plataformas de IA. Observe onde você aparece, onde não aparece, o que a IA diz sobre você e como os concorrentes se comparam nas mesmas respostas. Faça isso sistematicamente. As respostas de IA mudam com frequência, então uma cadência diária ou semanal é necessária para dados acionáveis.
2. Corrija Barreiras Técnicas
Verifique seu robots.txt para acesso de crawlers de IA (GPTBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Google-Extended). Adicione um arquivo llms.txt ao diretório raiz do seu domínio. Implemente dados estruturados: schemas Organization, Product, FAQ e Article. Certifique-se de que seu site carrega rapidamente e renderiza sem JavaScript. Essas correções removem as barreiras que impedem as plataformas de IA de sequer ver seu conteúdo.
3. Construa Autoridade de Entidade
Modelos de IA pensam em entidades, não em palavras-chave. Sua marca precisa ser uma entidade bem definida em toda a web: nome, descrição e informações de produto consistentes no seu site, listagens em diretórios, plataformas de avaliação e bases de conhecimento. Sinais fortes de entidade tornam as plataformas de IA mais confiantes em mencionar e recomendar você.
4. Crie Conteúdo Que a IA Possa Citar
Reestruture o conteúdo-chave para recuperação em IA. Comece as seções com respostas diretas. Inclua dados específicos e alegações concretas. Escreva parágrafos autônomos que façam sentido se extraídos do contexto. Adicione seções de FAQ com marcação de dados estruturados. Esta não é uma estratégia de conteúdo diferente -- é uma camada estrutural sobre bom conteúdo.
5. Monitore Continuamente
A visibilidade em IA não é uma métrica de configurar-e-esquecer. As respostas mudam à medida que os modelos atualizam, os concorrentes otimizam e as plataformas evoluem. O monitoramento diário em todas as sete plataformas lhe dá o ciclo de feedback necessário para manter e crescer sua visibilidade ao longo do tempo.
Veja também: O Que É GEO (Generative Engine Optimization)? O Guia Definitivo para 2026