Aparecer nas respostas do ChatGPT é só o começo. O que acontece depois disso é onde o impacto real se manifesta

Toda marca quer aparecer nas respostas do ChatGPT, Perplexity AI e AI Overviews. Mas poucas sabem responder à pergunta que vem logo depois dessa ambição: essa visibilidade serve para alguma coisa? Ela realmente gera comportamento mensurável, ou é apenas uma forma sofisticada de impressão de marca sem consequência prática sobre o negócio?

Até recentemente, essa era uma pergunta sem resposta empiricamente sólida. O tráfego de referência proveniente de ferramentas de IA ainda é pequeno em termos absolutos, os próprios assistentes não fornecem dados de clique, e o modelo mental que o mercado usava para avaliar a visibilidade em IA era, essencialmente, o mesmo que usava para avaliar mídia offline: alcance percebido, sem atribuição direta. Um estudo da Similarweb publicado em 2026 mudou essa discussão ao fazer algo que nenhuma análise de mercado havia feito até então de forma metodologicamente rigorosa: acompanhar o comportamento real de pessoas depois de receberem uma recomendação de marca em uma conversa com IA, e medir o que aconteceu em seguida.

Como o estudo foi feito e por que os dados são confiáveis

A metodologia da Similarweb parte de um detalhe que torna os dados especialmente relevantes: o estudo não mediu tráfego de referência, não contabilizou cliques em links diretos e não se baseou em projeções de modelos estatísticos. Ele acompanhou jornadas reais de usuários reais usando o painel proprietário de navegação da empresa, que monitora comportamento anônimo em escala.

O recorte foi preciso: usuários que fizeram perguntas relevantes ao setor no ChatGPT e receberam uma marca específica como resposta. A partir daí, esses usuários foram monitorados por sete dias para verificar se visitavam o site da marca recomendada ou de um concorrente direto. Para garantir que os dados mediam aquisição genuína e não reconhecimento de marca preexistente, dois filtros foram aplicados com rigor. Entraram no estudo apenas usuários sem nenhuma visita ao domínio da marca nas quatro semanas anteriores, e somente aqueles que não tinham mencionado o nome da marca no próprio prompt enviado à IA. Os dados cobrem navegação em desktop nos Estados Unidos entre julho e dezembro de 2025, com pesquisa complementar sobre estágio da jornada de compra realizada em janeiro de 2026.

Os três setores analisados foram finanças, viagens e beleza, com pares de concorrentes diretos como American Express e Capital One, Skyscanner e Kayak, Sephora e Ulta. A escolha de setores com players bem definidos permitiu comparações simétricas: quando a IA recomendava uma marca, o que acontecia com a taxa de visita à concorrente?

O dado central: 2,5 vezes mais probabilidade de visita

O achado mais direto do estudo é também o mais relevante para qualquer estrategista de marketing ou SEO: usuários que receberam uma recomendação de marca via ChatGPT ficaram, em média, 2,5 vezes mais propensos a visitar o site dessa marca nos sete dias seguintes do que o do concorrente. O efeito foi simétrico em todos os pares analisados: quando a IA recomendava o concorrente, o fluxo de visitas seguia na direção oposta.

Isso é um dado de comportamento com consequência direta para a forma como o mercado deve encarar a disputa por visibilidade em sistemas de IA. Aparecer ou não aparecer em uma resposta do ChatGPT sobre finanças pessoais, sobre destinos de viagem ou sobre cuidados com a pele não é apenas uma questão de reputação de marca. É uma questão de qual empresa vai atrair o próximo visitante qualificado daquele usuário.

O dado também desfaz uma crença que ainda circula nos times de marketing: a de que a influência da IA sobre o comportamento de compra é difusa demais para ser mensurada ou para justificar investimento específico. O estudo da Similarweb mostra que a influência é mensurável, é concentrada na marca recomendada e se manifesta em um prazo de dias, não de semanas ou meses.

A IA age no início da jornada. O comportamento acontece depois

O segundo achado central do estudo é a dimensão temporal do efeito, e ele é crucial para entender por que a visibilidade em IA está sendo sistematicamente subestimada pelos modelos de atribuição que a maioria das empresas usa.

Em pesquisa complementar com usuários que utilizam tanto IA quanto busca tradicional, a IA foi identificada como o canal mais útil na fase de descoberta e geração de ideias iniciais. A busca tradicional só alcança a IA em utilidade percebida na etapa final, quando o consumidor já está decidindo onde comprar. Isso posiciona os assistentes de IA como ferramentas de topo de funil por excelência: o usuário vai ao ChatGPT para entender suas opções, formula uma percepção de quais marcas são relevantes, e só depois vai ao Google ou diretamente ao site para concluir a jornada.

Essa sequência tem uma implicação direta e pouco discutida para SEO: se a influência acontece cedo na jornada e o comportamento de visita se manifesta dias depois por outro canal, o modelo de atribuição por último clique invisibiliza completamente esse efeito. O usuário que foi convencido pelo ChatGPT a considerar uma marca, buscou o nome dessa marca no Google e chegou ao site via busca orgânica aparece nos relatórios como “visita orgânica”. A IA, que iniciou o processo, não recebe nenhum crédito. E as decisões de investimento sobre onde otimizar a presença da marca são tomadas com base em dados que omitem um dos principais vetores de influência.

55,9% das visitas influenciadas pela IA chegam via busca orgânica

Esse dado é o mais estrategicamente impactante de todo o estudo para equipes de SEO e performance, e merece ser lido com atenção.

Entre as visitas identificadas como influenciadas por IA, 55,9% chegaram ao site por meio de busca orgânica, contra 40,4% nas visitas não influenciadas pela IA. A interpretação é direta: depois de receber uma recomendação em uma conversa com o ChatGPT, o usuário não clicou em nenhum link direto. Ele memorizou o nome da marca, fechou o assistente e foi buscar ativamente aquela marca no Google. O tráfego que chegou foi registrado como busca orgânica. O papel da IA na geração dessa visita não apareceu em nenhum relatório.

A implicação prática tem dois desdobramentos. O primeiro é sobre mensuração: proteger e otimizar os termos de marca nos resultados orgânicos não é apenas uma estratégia de busca direta. É uma forma de capturar o comportamento de usuários que foram influenciados pela IA e que estão buscando pela marca como consequência direta dessa influência. O segundo é sobre o modelo de investimento em visibilidade em IA: olhar apenas para cliques diretos provenientes de assistentes de IA como proxy de impacto é enxergar uma fração muito pequena do efeito real. A influência acontece antes. O comportamento mensurável aparece depois e em outro canal. Está gostando deste Drop?


Usuários influenciados por IA chegam com mais intenção e ficam mais tempo

O terceiro grupo de achados do estudo completa o argumento sobre o valor estratégico da visibilidade em IA: visitantes influenciados por assistentes de linguagem visualizaram quase o dobro de páginas e passaram o dobro do tempo no site em comparação com visitantes comuns que chegaram pelos mesmos canais.

Esse comportamento tem uma explicação lógica. O usuário que chega influenciado pela IA já passou por uma etapa de pesquisa comparativa durante a própria conversa com o assistente. Ele chegou ao site com uma pergunta mais específica, com um nível de consideração mais avançado e com uma disposição maior para explorar o que a marca oferece em profundidade. Não é um visitante de passagem que leu um título e voltou para o feed. É um visitante em estágio de avaliação ativa, que já colocou a marca na lista curta de opções.

Para setores com ciclo de venda mais longo, como finanças e viagens, esse perfil de visitante tem valor desproporcional. A diferença entre um usuário que passa dois minutos e outro que passa oito minutos no site, visitando quatro páginas em vez de duas, não é apenas uma métrica de engajamento. É um indicador de probabilidade de conversão significativamente mais alta.

O que muda na forma de planejar visibilidade em IA

A leitura estratégica que emerge dos dados da Similarweb redefine três elementos da forma como a visibilidade em IA deve ser planejada e medida.

O primeiro é o modelo de atribuição. A influência da IA sobre o comportamento de visita e compra opera em uma timeline diferente da que os times de marketing estão acostumados a rastrear. Ela se assemelha mais ao modelo de mensuração de mídia offline, onde o efeito sobre comportamento aparece dias depois da exposição e frequentemente em canais diferentes. Medir o aumento de busca de marca e de visitas orgânicas nos dias seguintes a uma iniciativa de otimização para IA é mais honesto metodologicamente do que esperar um clique direto como prova de impacto.

O segundo elemento é a proteção da busca de marca. Se a maioria das visitas influenciadas por IA chega via busca orgânica de marca, qualquer concorrente que ocupe as primeiras posições para o termo de marca de outro player está potencialmente capturando tráfego que foi gerado pela recomendação de IA feita em nome daquela marca. Monitorar e proteger os termos de marca nos resultados orgânicos passou a ser, nesse contexto, parte da estratégia de visibilidade em IA.

O terceiro elemento é a qualificação da audiência como argumento de investimento. O dado de que visitantes influenciados por IA engajam com o dobro de profundidade é um argumento concreto para priorizar a otimização para sistemas de linguagem como parte da estratégia de aquisição, não apenas como iniciativa de brand awareness. A audiência que chega por esse caminho não é apenas maior em probabilidade de visita. É mais qualificada em intenção de compra.

Veredito: a IA como canal de influência exige um modelo de mensuração novo

Por aqui na CH, os dados da Similarweb confirmam algo que orienta nossa leitura sobre a relação entre IA, SEO e estratégia de marca: a visibilidade em sistemas de inteligência artificial não é uma alternativa ao SEO tradicional e não substitui a presença orgânica no Google. Ela opera antes, em uma camada de influência que precede o comportamento mensurável pelos canais convencionais.

Marcas que investem em ser citadas por assistentes de IA como referências confiáveis estão construindo um ativo de topo de funil com efeito composto sobre a busca orgânica, sobre a taxa de engajamento das visitas que chegam e sobre a qualidade da audiência que encontra o site. O que esse estudo mostra, com dados de jornadas reais, é que esse efeito é real, mensurável e estrategicamente relevante para qualquer marca que compete em setores onde a pesquisa comparativa antecede a decisão de compra.

A pergunta deixou de ser se a visibilidade em IA gera resultado. Passou a ser como medir esse resultado da forma certa.