- Em uma pesquisa de 2026 da WordPress VIP, consumidores dos EUA sentem que a web está menos humana do que antes, e a mensagem com IA das marcas ainda não criou casos de sucesso confiáveis
- 74% dos consumidores disseram que a internet é menos humana do que há 10 anos, e eles chegam à fadiga de bots em média após 40 minutos, quando as interações online começam a parecer sintéticas
- 61% dos consumidores não conseguem lembrar de uma marca que use bem IA em suas mensagens, e 60% veem a IA em mensagens de marca mais como repulsa do que como funcionalidade
- AI brand visibility se refere à frequência com que uma marca aparece em respostas de motores de IA como ChatGPT, Perplexity, Claude e Gemini, sendo um desafio de medição diferente do ranking em busca
- As empresas precisam oferecer no mesmo site tanto conteúdo estruturado que a IA possa citar quanto experiências que deem às pessoas um motivo para permanecer, e o ecossistema de ferramentas para medir isso ainda está se consolidando
Por que a web parece menos humana
- Em uma pesquisa de 2026 da WordPress VIP com 1.200 consumidores dos EUA, 74% disseram que a internet é menos humana do que há 10 anos
- O tempo médio até a fadiga de bots, quando interações online começam a parecer sintéticas, é de 40 minutos
- À medida que diminuem os pequenos momentos que faziam valer a pena visitar a web, os usuários detectam mais rapidamente experiências que soam como se fossem faladas por máquinas
Em que AI brand visibility difere da visibilidade em busca
- AI brand visibility significa com que frequência uma marca aparece dentro de respostas geradas por motores de IA como ChatGPT, Perplexity, Claude e Gemini
- A visibilidade em motores de busca mede o ranking na página de resultados, enquanto AI brand visibility observa se a marca é mencionada dentro da resposta da IA
- Uma marca que aparece no topo do Google pode não aparecer de forma alguma em uma resposta do ChatGPT
- Em 2026, ainda não existe um painel único que acompanhe de forma abrangente a visibilidade de marcas em todos os motores de IA
- Não há um líder consolidado nessa categoria, e ainda não existe um critério comum bem estabelecido para definir o que é “fazer isso bem”
Como os consumidores veem o uso de IA pelas marcas
- 61% dos consumidores não conseguem lembrar de uma marca que use bem IA em suas mensagens
- 16% disseram que não existe nenhuma marca que use IA bem
- 60% veem a IA em mensagens de marca não como funcionalidade, mas como repulsa
- Embora as empresas tenham investido orçamento em estratégias de IA no último ano, ainda não há uma marca claramente bem-sucedida na percepção dos consumidores
- As equipes corporativas estão dedicando em média 16,6 horas por semana para melhorar AI visibility
Os dois papéis que um site precisa cumprir ao mesmo tempo
- Motores de IA precisam de conteúdo que consigam encontrar e citar com precisão, enquanto pessoas precisam de um motivo para permanecer depois do clique
- Os elementos que fazem uma pessoa permanecer são mais difíceis, e muitas empresas ainda estão na fase de estimativa
- Marcas de destaque estão focando em experiências que um resumo plano de IA não consegue oferecer
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Conteúdo interativo
- Experiências dinâmicas e pequenas atividades que o usuário pode realizar diretamente se tornam um motivo para visitar o site
- O site é o lugar onde coexistem conteúdo estruturado que a IA pode citar e experiências nas quais o leitor queira investir tempo
- A WordPress VIP apresenta essa base em WordPress VIP for Enterprise
- O framework relacionado está organizado em Future-Proof Your Brand for the AI-Native Web
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Principais categorias de ferramentas para medir AI brand visibility
- A categoria de ferramentas de AI brand visibility existe há apenas cerca de 2 anos, e o ecossistema ainda está se consolidando
- Os preços variam de gratuito a valores de seis dígitos, dependendo da cobertura e do nível de customização
- Produtos específicos podem mudar nos próximos 12 meses, mas as categorias de ferramentas provavelmente durarão mais
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Plataformas de monitoramento de citações de IA
- É uma categoria recente que acompanha com que frequência uma marca aparece em respostas do ChatGPT, Perplexity, Claude e Gemini
- Simula consultas em escala e mostra a frequência de citações e o sentimento ao longo do tempo
- Exemplos de ferramentas: Profound, BrightEdge, brandvisibility.ai, Tryevergreen e pequenos concorrentes surgidos no fim de 2025
- É adequada para equipes que precisam conectar AI visibility a resultados de negócio
- Pontos de atenção
- O modelo de precificação ainda está se estabilizando
- Em geral, são necessárias 4 a 6 semanas de coleta de dados para criar uma linha de base significativa
- Simulações de consultas baseadas em amostra têm lacunas
- Ferramentas que prometem “cobertura completa” de todas as respostas de IA estão exagerando sua metodologia
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Análise de busca com camadas de IA
- É a categoria em que plataformas tradicionais de SEO se expandiram para rastreamento de IA a partir de 2024
- Exibe dados de citações de IA sobrepostos às métricas tradicionais de busca
- Exemplos de ferramentas: Similarweb AI Intelligence, Semrush AI Toolkit e Ahrefs Brand Radar
- É adequada para equipes que querem ver dados de AI visibility mantendo o fluxo de trabalho de SEO existente
- O principal valor é o relatório integrado que permite ver tráfego orgânico de busca e tráfego de IA na mesma tela
- Pontos de atenção
- A cobertura de IA costuma ser mais limitada do que em plataformas dedicadas de citações de IA
- Como foram criadas para busca, suas capacidades voltadas para IA ainda estão correndo atrás
- Os números de IA aqui devem ser tratados como indicadores de direção
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Análise web com rastreamento de referência de IA
- É a categoria de análise web que detecta e classifica tráfego vindo de motores de IA
- Se ferramentas de monitoramento de citações mostram se a marca foi mencionada, essa categoria mostra o que acontece depois da menção
- Exemplos de ferramentas: Parse.ly da linha de produtos WordPress VIP, Plausible, Fathom Analytics e plataformas corporativas de análise como Google Analytics 4 com segmentos personalizados
- A citação por IA corresponde ao topo do funil, e essa categoria mede em que essa citação se converte
- Pontos de atenção
- A detecção de referrer de IA varia de plataforma para plataforma
- Alguns motores de IA enviam um cabeçalho de referrer limpo, enquanto outros dependem de marcação UTM
- Para obter dados limpos, é necessário alinhamento entre as equipes de conteúdo e análise
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Plataformas de inteligência de marca
- É a categoria de monitoramento de marca que adiciona rastreamento de superfícies de IA ao social listening e ao monitoramento de PR já existentes
- Trata motores de IA como mais uma fonte junto com menções em redes sociais e mídia tradicional
- Exemplos de ferramentas: Brandwatch, Talkwalker e Meltwater
- É adequada para equipes de comunicação e PR que já usam essas plataformas para monitoramento de crise e acompanhamento de share of voice
- Pontos de atenção
- A cobertura de IA tende a ser mais leve do que em ferramentas dedicadas de citações de IA
- É útil para uma visão geral, mas menos adequada para análise detalhada de citações
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Soluções customizadas
- Empresas com capacidade de engenharia enviam consultas regulares a motores de IA por meio de APIs de LLM e exibem os resultados em seus próprios painéis
- O trabalho do Pew Research Center com a WordPress VIP é um exemplo dessa abordagem
- É adequada para empresas que querem definir suas próprias consultas e controlar diretamente os dados
- Faz sentido quando a estratégia de AI visibility da marca depende de consultas de nicho ou específicas de um setor que ferramentas prontas não cobrem bem
- Pontos de atenção
- Há carga de manutenção
- O acesso a APIs de LLM se estabilizou, mas preços e rate limits mudam com frequência
- Manter um painel próprio atualizado exige investimento contínuo de engenharia
Critérios para escolher uma ferramenta
- Se você quer saber “estamos sendo citados?”, use uma plataforma de monitoramento de citações de IA
- Se quer ver “estamos sendo citados em relação ao nosso desempenho em busca?”, a opção certa é análise de busca com camada de IA
- Se quer ver “o que acontece depois de sermos citados?”, use análise web com rastreamento de referência de IA
- Se quer ver “qual é a posição da IA dentro de um sentimento de marca mais amplo?”, é necessária uma plataforma de inteligência de marca
- Se você precisa acompanhar algo que essas categorias não respondem, construa uma solução customizada
- A maioria das empresas usa duas categorias em conjunto
- A combinação mais comum é confirmar a exposição da marca com uma ferramenta de monitoramento de citações de IA e medir o valor dessa visibility com uma ferramenta de análise web
- As marcas que estruturarem primeiro essa combinação estarão mais próximas de não precisar rediscutir o orçamento de AI visibility nas reuniões orçamentárias de 2027
4 comentários
Não sei se uma marca com alta visibilidade de IA é, do ponto de vista do consumidor, uma boa marca de fato.
Quando eu estava planejando uma viagem para a Islândia, pedi a um LLM recomendações de empresas de tour em caverna de gelo. Depois descobri que a empresa indicada só aparecia tão bem nas buscas da internet porque, alguns anos atrás, esteve envolvida em um acidente fatal.
O LLM ignorou esse tipo de contexto, que seria importante para uma pessoa, só porque isso não estava no prompt; ele apenas escolheu uma empresa com alta visibilidade no contexto dos resultados de busca e me apresentou a recomendação juntando apenas as vantagens que a própria empresa divulgava.
No fim das contas, os produtos devem ser avaliados pela qualidade, mas há muitos produtos que se apoiam excessivamente em IA e acabam usando essa palavra-chave para encobrir uma qualidade inferior.
A história se repete
https://m.imaeil.com/page/view/2026032416585900788
Opiniões do Hacker News
É muito verdade isso de que “o cliente ou usuário não acorda de manhã pensando ‘hoje quero falar com um chatbot ou agente de IA’”
Eu liderei a implementação de um agente de suporte ao cliente com IA, e a diretoria considerou um grande sucesso, mas os indicadores contaram uma história completamente diferente. Os clientes odiaram de verdade, e nunca vi nada no setor de tecnologia ser mais detestado do que isso
Só acrescentando para ninguém achar que foi mal feito da nossa parte: usamos um fornecedor de nível máximo no setor, fizemos testes internos pesados e refinamos a latência. Achei que a versão final estava bem boa, mas os clientes simplesmente odiaram
Eu só queria poder deixar a mensagem que quero, ela ser transcrita em texto e uma pessoa resolver, mas no fim não quero explicar tudo devagar para um bot que vai fazer a mesma coisa
Além disso, nas primeiras frases ele nem diz que é um bot. É convincente o bastante para enganar, e a decepção de perceber que eu estava falando com um robô sem graça acabou ficando associada à marca do dentista
Não deveriam tentar fingir que são humanos
Essa IA claramente não foi treinada para lidar com uma situação em que o problema pode ter sido causado pela própria concessionária, e continuava me empurrando para marcar pelo site ou abrir um novo agendamento às minhas custas
A concessionária repassar isso para uma IA, e ainda configurar essa IA só para marcar horário em vez de resolver o problema, foi basicamente mandar eu me ferrar. É uma forma rude de jogar mais trabalho em cima de mim e desperdiçar meu tempo. Quando finalmente consegui falar com uma pessoa, eu já estava irritado e desconfiado
Não diria que é revolucionário, mas ajudou a preencher lacunas da interface, e os modelos atuais foram treinados para ser úteis, honestos e seguir instruções do usuário. Em comparação com os padrões antigos, é muito mais agradável
Você pode achar que falar com uma pessoa é melhor do que com um chatbot, mas a triste realidade é que muitos atendentes de suporte ao cliente se comportam mais como bots do que um LLM. Depende do caso, claro, mas na maioria das vezes eu prefiro falar com um LLM
Posso estar errado, mas em muitos produtos a IA parece mais um sinal enviado para venture capital e para a bolha da tecnologia do que algo que entrega valor ao consumidor
O consumidor quer saber “o que este produto realmente faz por mim”, não liga muito se isso foi implementado com a palavra da moda do momento
A mensagem que muita gente ouve é mais próxima de “foi feito com uma tecnologia que plagia, tira o emprego de artistas, em breve vai tirar o seu também, e ainda deixa tudo genérico e sem graça”
É quase como anunciar “foi feito com trabalho infantil”
O consumidor não se importa com que código o desenvolvedor usa nem em qual plataforma de nuvem ele faz deploy, então por que deveria se importar com a IA dentro do produto? IA não é funcionalidade; a funcionalidade é a funcionalidade. Você precisa dizer qual é essa funcionalidade
Depois mudamos o nome para Advanced Search e deixamos o ícone brilhante e todo o resto igual; basicamente só fizemos um localizar e substituir de “AI” por “Advanced”
O feedback negativo parou, e no dia seguinte alguém escreveu dizendo que era uma funcionalidade incrível
Branding é realmente estranho, e o ambiente de mídia moderno também. Não estou tentando dizer se odiar IA é certo ou errado, mas para algumas pessoas essa palavra acende um alerta de “esses caras vieram tirar meu emprego” mesmo em contextos que não têm nada a ver com o trabalho delas. Nas pesquisas, entre as preocupações relacionadas à IA, segurança no emprego aparece de longe como a maior
“That’s so AI” virou uma gíria de verdade, e não quer dizer “que legal, isso é automatizado!”
Não resolve nada de fato e parece mais um quadradinho marcado na tabela de recursos. É como se bastasse colar um chatbot e pronto
Quando a Square lançou recentemente o “managerbot”, minha reação inicial foi “pô, interessante”, porque eu realmente queria algo assim. Mas quando fiz algumas perguntas sobre os dados dentro do sistema, ele não conseguiu responder à maioria delas, e ainda por cima era extremamente lento. Tirar um relatório manualmente e procurar a informação era mais rápido do que usar o bot
E não é só a Square; Salesforce, Microsoft, Google e outras estão todas na mesma
Pessoalmente, eu gosto de usar ferramentas de IA, mas também estou sentindo fadiga de marketing. Os desenvolvedores colocam IA em tudo, fazem mal feito, e ainda divulgam isso como se fosse um recurso central
Talvez seja um ciclo natural. Parece que agora estamos saindo do pico do hype e entrando na fase de desilusão
O problema desse lixo de “IA” enfiado à força em aparelhos ultimamente é exatamente esse
Já usamos recursos de aprendizado de máquina há anos e havia benefícios reais, mas a maioria das pessoas não sabia nem se importava com como aquilo funcionava. Simplesmente fazia seu papel em segundo plano, sem esfregar a tecnologia de base na cara de ninguém
Mas com IA é o oposto. A tecnologia vem primeiro e os benefícios depois. Na verdade, muitas vezes ela piora a UI, e os benefícios são mínimos ou inexistentes
A maioria dos consumidores se importa mais com funcionar direito e trazer benefício do que com como a tecnologia funciona
IA costuma ser usada por gente que não quer gastar nem tempo nem esforço, e esse é o cerne da questão
É só se perguntar: você gostaria de receber um cartão de Natal ou de aniversário com uma mensagem personalizada, ou algo feito 100% por um bot de IA? Ainda mais se ele ainda viesse com alucinações
A verdadeira mudança aqui é a tentativa de criar uma interface de “uma entrada para tudo”, sem entender que isso raramente é a melhor opção para o usuário na prática
O exemplo de sempre é o reconhecimento de voz do Google Maps. Antigamente, se você perguntasse “Hey Google, qual é o ETA?”, ele respondia magicamente quanto tempo faltava para chegar. Mas em algum momento quebrou, e há anos não funciona. Na última vez que tentei, o celular abriu o navegador e fez uma busca na web
Quando enfiaram o Gemini à força, a primeira coisa que fiz foi procurar como desligar. Porque ele substituiu a voz antiga que eu tinha escolhido para ler meus compromissos da agenda de manhã. Na prática, ela até começava a ler normalmente, mas aí aquela voz idiota do Gemini entrava no meio e não ajudava em nada
Isso tudo é enshittification
O recurso tem que falar por si só. Se for um recurso bom, não precisa fazer marketing da tecnologia subjacente
Ninguém liga para o fato de as configurações serem salvas em um banco de dados SQLite. Ninguém liga para como elas são armazenadas
Quando um amigo mostra o celular novo, fascinado porque consegue dar um zoom enorme na lua e ver até pedras individuais, o fato de aquilo usar IA não importa nem um pouco. Ele está só usando a câmera
Mesmo que um recurso tenha sido feito com IA, em vez de escrever IA na embalagem, é preciso mostrar o que ele realmente faz e quão bem faz. Dizer que usa IA não significa nada. Por mais que a classe predatória queira, “fetch” nunca vai pegar moda
Para a maioria dos consumidores, IA parece que vai ser prejuízo líquido
Já dá para ver cada vez mais empresas usando IA em call centers e fluxos de suporte, muitas vezes como forma de barrar o cliente. Ela responde de forma muito educada e detalhada, mas não tem poder de decisão, então não consegue resolver o problema
Esse novo mundo não me anima. IA é uma ferramenta poderosa e útil para criadores, mas já está sendo usada pelos motivos errados e parece estar sendo usada até para escolher alvos para destruir em guerras. Em algumas áreas, ela acaba tomando decisões de vida ou morte quase sem supervisão. E, ainda assim, há quem ache que qualquer regulação dessa tecnologia é inútil e injusta
Não quero ser mal interpretado. Eu também uso IA o tempo todo, mas temo que ela possa ser a mudança mais destrutiva, tanto para o bem quanto para o mal, de qualquer avanço tecnológico que já vivemos
Quando usamos IA diretamente com ferramentas como chatbots, em geral é uma escolha ativa nossa e ainda temos algum grau de controle. Se não funcionar, podemos parar a qualquer momento e fazer nós mesmos
Mas em situações em que a IA está embutida em call centers ou produtos, muitas vezes não há escolha para o usuário. Ela é imposta sem alternativa, ou no mínimo você é obrigado a ficar se adaptando até o LLM desistir
Como o usuário não consegue sair do loop de LLM quando quer, isso é hostil ao usuário
Além disso, a maioria das empresas está forçando o uso de recursos ligados a IA para bater o KPI de alguém ou métricas internas
Se o cenário é mediado por LLM, por que um humano precisaria telefonar? Seu LLM pode falar com o LLM deles
Você está com saudade de call center porque prefere que a pessoa que barra você seja um humano ganhando salário mínimo? Call center é um lugar miserável; não sei que satisfação as pessoas tiram de querer continuar prendendo humanos a esse tipo de negócio distópico
Em muitos casos, trata-se de coletar informações básicas de formulários, e isso consome um bom tempo de trabalho humano
Se você quer mais gente no suporte, vai ter de pagar muito mais caro de um jeito ou de outro
Como acontece com outras tecnologias, a adoção leva tempo, mas a perspectiva para call centers não parece boa
IA passa a impressão de ser “rápida e barata às custas da qualidade”, então entendo perfeitamente por que consumidores odeiam isso e pessoas de negócios adoram
Se você precisa gritar e implorar para que o consumidor use um produto de IA, então está simplesmente fazendo errado
Eu quero olhar um produto e buscar a palavra-chave “battery life” nas avaliações para ver que experiências reais as pessoas tiveram, mas agora não dá mais
Se eu buscar “battery life” no Rufus, ele sempre devolve alguma bobagem do tipo “muitos clientes relatam boa duração da bateria, mas outros dizem que ela é menor do que esperavam”
O que eu quero é experiência humana. Preciso de especificidade. Por que tudo precisa ser reduzido a “bom ou ruim”?
Mesmo quando a IA agrega valor, esse valor está sendo capturado por alguém em vez de voltar para o consumidor
Gostam da Siri quando ela ajuda, mas odeiam quando ela atrapalha
É um enigma bem incômodo. Afinal, por que o consumidor reage assim?
Será que não é porque “IA” muitas vezes quer dizer “vamos demitir funcionários para ganhar mais dinheiro, e na verdade não ligamos para a qualidade”?
“Por quê? Como isso pode acontecer? A resposta é que os clientes não formam opiniões sobre qualidade por causa do marketing. Os clientes julgam a qualidade pela própria experiência com o produto ou serviço”
— Steve Jobs
Fonte: https://youtu.be/XbkMcvnNq3g?si=8Y56TFmKHJhlFXoE&t=364
Ainda não vi um caso em que a IA tenha sido introduzida com sucesso em uma marca e realmente tenha me beneficiado
O QuickBooks mostra sugestões irritantes que empurram toda a interface para o lado, e nem dá para desativar. Agora até apareceu o misclick de um clique só
A IA do robô aspirador parece ser só um rótulo. Não quero conversar com o aspirador. Quero que ele limpe minhas coisas de forma previsível
A TV foi atualizada com Gemini. Não sei por quê. Nem converso com a TV, mas ficam enfiando isso na minha cara. Estou pensando em comprar um aparelho que faça streaming Plex->Atmos
Basta imaginar a bolha das pontocom. Só que mais perto de uma situação em que a maioria dos consumidores tem sentimentos negativos sobre coisas relacionadas à internet, e só os CEOs ficam disputando para ver quem se gaba mais da internet
Com certeza existem bons produtos de IA, mas a esmagadora maioria parece lixo
As exceções seriam agentes de programação e interfaces simples de texto e imagem na web
Por isso, IA como sinal de marca é quase o pior possível. No nível de cripto. Mas, assim como com cripto, investidores querem ver esse sinal independentemente da substância real por trás
Muitas das coisas em que os LLMs são bons hoje parecem acabar se resumindo a tradução
Você traduz um prompt em uma lista individual de tarefas, trata cada tarefa de novo como uma nova tradução, por exemplo convertendo a tarefa em código ou chamando ferramentas externas. Coisas como busca na internet, análise estática de código e consultas a banco de dados
Então traduz os resultados dessas tarefas em texto final, ou em uma nova lista de tarefas
Por isso, algo que me parece interessante é que talvez a inteligência do Homo sapiens também tenha se desenvolvido como um efeito colateral da comunicação, isto é, do processo de traduzir palavras em ações