As mídias sociais se tornaram peças centrais na estratégia de comunicação de indústrias e distribuidores de autopeças. As grandes marcas já marcam presença nas principais plataformas, mas o mercado de reposição brasileiro ainda carecia de referências claras para comparar a eficiência das ações digitais dessas empresas.
A expansão das ferramentas de Inteligência Artificial abre espaço para estudos inéditos, capazes de organizar e parametrizar iniciativas que hoje estão dispersas. Isso permite valorizar quem já faz um bom trabalho e, ao mesmo tempo, incentivar o setor a buscar resultados mais consistentes no ambiente digital.
Alinhada à proposta de oferecer soluções inovadoras ao aftermarket automotivo, a Nhm – Novomeio Hub de Mídia, por meio do After.Lab, lança o primeiro estudo desenvolvido para avaliar e comparar a presença digital de indústrias e distribuidores de autopeças com atuação nacional no Brasil.
Nas próximas páginas, são apresentados os resultados da primeira edição da Pesquisa Aftermarket Automotivo – Inteligência Digital. O levantamento é um marco inicial na organização sistemática da presença do setor nas mídias sociais, compilando de forma inédita informações que antes estavam espalhadas pela internet. O estudo nasce com o propósito de acompanhar a contínua evolução da inteligência artificial e, com isso, oferecer ao mercado dados cada vez mais completos e reveladores – em linha com a tradição de aprimoramento metodológico que o After.Lab, núcleo de inteligência de negócios da reposição independente brasileira, vem construindo há três décadas.
AÇÕES DIGITAIS DAS INDÚSTRIAS EM 10 LINHAS DE PRODUTOS
O ponto de partida para avaliar o desempenho digital dos fabricantes de autopeças é sempre a edição mais recente da pesquisa Inova – Indústrias do Novo Varejo. Anualmente, o estudo foca em 10 linhas de produtos de grande giro na reposição. Em cada uma delas, participam três indústrias, selecionadas entre as primeiras colocadas nos respectivos quesitos da pesquisa Inova.
De acordo com esse critério, as marcas classificadas para a primeira edição da Pesquisa Aftermarket Automotivo – Inteligência Digital, referente ao ano de 2025, são:
1. AMORTECEDOR Cofap, Monroe, Nakata
2. ÓLEO LUBRIFICANTE Lubrax, Petronas, Mobil
3. VELA DE IGNIÇÃO NGK, Bosch, Magneti Marelli
4. PASTILHA DE FREIO Fras-le, Cobreq, SYL
5. ROLAMENTOS SKF, INA/FAG, Timken
6. CORREIAS Continental, Dayco, Gates
7. DISCO DE FREIO Hipper Freios, Fremax, TRW
8. EMBREAGEM Schaeffler, Sachs, Valeo
9. FILTRO Tecfil, Wega, Mann
10. FAROL E LANTERNA Arteb, Orgus, Cofran
Para cada uma dessas 10 linhas de produtos, são analisados os seguintes parâmetros:
– Resultado de busca no Google, considerando os 12 meses do último ano – no caso, 2025. – Índice relativo de busca no Google, comparando o desempenho de buscas entre as três empresas de cada categoria no mesmo período. – Número de seguidores na soma dos perfis de Facebook, Instagram e LinkedIn voltados ao público brasileiro, no mês de dezembro.
Nas tabelas apresentadas a seguir, estão os resultados da Pesquisa Aftermarket Automotivo – Inteligência Digital na etapa que mede a presença digital das fabricantes nas 10 linhas de produtos definidas pela metodologia. Os dados compreendem o período de janeiro a dezembro de 2025.
[CUIDAR NA DIAGRAMAÇÃO: INSERIR AQUI AS FIGURAS/TABELAS DA PESQUISA]
CATEGORIA ESPECIAL APURA NÚMERO DE SEGUIDORES DOS DISTRIBUIDORES
O Prêmio Aftermarket Automotivo – Inteligência Digital também avalia, anualmente, o desempenho dos distribuidores de autopeças nas redes sociais.
As empresas analisadas são sempre aquelas que participam da segunda fase – de desempenho empresarial – da mais recente edição nacional da pesquisa Maiores e Melhores em Distribuição de Autopeças.
Nessa etapa voltada aos distribuidores, não há segmentação por linha de produto. A análise segue diretamente para a comparação geral entre as empresas.
Pelos critérios da metodologia, participam da edição 2025 do estudo as seguintes companhias:
1. Cobra 2. DPK 3. Pellegrino 4. Real 5. Roles 6. Sama
Para os distribuidores, o Prêmio Aftermarket Automotivo – Inteligência Digital considera o número total de seguidores que cada empresa possuía em dezembro de 2025, somando os perfis de Facebook, Instagram e LinkedIn.
[INSERIR AQUI A FIGURA/TABELA COM OS RESULTADOS DOS DISTRIBUIDORES]
O QUE É O ÍNDICE RELATIVO DE BUSCAS
No Google Trends, o índice exibido não representa o número absoluto de buscas, mas um indicador relativo de popularidade. Essa escala vai de 0 a 100, em que 100 corresponde ao ponto de maior interesse de busca dentro do período e da região analisados.
Quando se comparam vários termos – no caso da pesquisa, uma linha de produto – o Google normaliza os dados em conjunto. O termo que alcança o maior volume relativo de pesquisas no intervalo analisado recebe valor 100, e os demais têm seus índices ajustados proporcionalmente. Isso permite visualizar a popularidade relativa entre eles.
Se um termo exibe valor 100 e outro 50, isso não significa que o primeiro teve o dobro de buscas absolutas. Significa que, naquele conjunto de comparação, o interesse relativo pelo segundo foi cerca de metade do interesse pelo termo mais popular no momento de maior procura.
Esse formato de apresentação é útil para identificar tendências, sazonalidades e diferenças de interesse entre marcas, produtos ou conceitos, sempre em termos relativos, não absolutos.
Exemplo
Na comparação hipotética entre os termos A, B e C no Google Trends, observa-se que o termo C apresenta os maiores índices relativos ao longo do período, chegando mais próximo de 100. Isso indica que foi, proporcionalmente, o termo de maior interesse entre os três.
O termo A aparece em segundo lugar, com níveis intermediários de popularidade e certa constância nas buscas, mas sempre abaixo de C. Já o termo B registra os menores índices relativos, sinalizando menor procura em relação aos demais, embora também mantenha presença contínua.
As barras de média reforçam essa hierarquia: C lidera o interesse, seguido por A e, por último, B. Novamente, esses valores não indicam o total de buscas, e sim a proporção de interesse dentro do conjunto analisado.
COMO FUNCIONAM OS RESULTADOS APROXIMADOS DE PESQUISA NO GOOGLE?
Quando o Google mostra o número de resultados para uma pesquisa, esse dado não é uma contagem exata de páginas, mas uma estimativa automática, baseada no índice de páginas que o buscador mantém e atualiza continuamente.
O mecanismo não percorre toda a internet em tempo real. Ele consulta seu próprio índice – um grande catálogo com trilhões de páginas. Ao realizar uma busca, o Google faz uma amostragem rápida desse índice para estimar quantas páginas podem conter o termo pesquisado. No caso do Prêmio Aftermarket Automotivo – Inteligência Digital, o termo é formado pela combinação “linha de produto + marca do fabricante”.
Essa estimativa é gerada em menos de um segundo, antes mesmo da classificação e exibição dos resultados mais relevantes. Como se baseia em amostragem, e não em contagem integral, o número apresentado é sempre aproximado e sujeito a variações.
Além disso, o índice do Google é atualizado com frequência: novas páginas são incluídas, outras são removidas ou reclassificadas por relevância, idioma ou localização. Com isso, mesmo repetindo o mesmo termo de busca, o conjunto de páginas disponíveis tende a variar diariamente.
Na pesquisa em questão, os dados foram filtrados para um período específico (o ano de 2025), o que torna a variação ainda mais perceptível. Isso ocorre porque o filtro temporal é dinâmico: a cada dia, o intervalo de 12 meses considerado muda (por exemplo, de dezembro de 2024/dezembro de 2025 para janeiro de 2025/janeiro de 2026). Assim, páginas que antes estavam dentro da janela passam a ser excluídas, enquanto novas páginas publicadas entram no cálculo.
Por essa razão, foi definido um dia exato em dezembro para a realização do levantamento. Dessa forma, garantiu-se a mesma janela temporal para todas as empresas, em todas as categorias.
COMO INTERPRETAR ESSES RESULTADOS
Quando diferentes termos são pesquisados no Google sob as mesmas condições – idioma, período e formato de busca –, o número aproximado de resultados pode servir como um indicador indireto de presença textual na internet.
Mesmo não sendo uma contagem precisa, esse número representa a estimativa de páginas indexadas que contêm o termo pesquisado. Assim, ao comparar expressões como “Notebook marca X” e “Notebook marca Y”, por exemplo, é possível observar diferenças no volume de menções de cada termo no ambiente digital.
Um termo com mais resultados tende a aparecer com maior frequência em páginas da web, o que sugere maior presença textual. Em geral, isso reflete um volume mais amplo de conteúdos associados, como catálogos de produtos, anúncios, notícias ou materiais técnicos que citam a marca. Por isso, essa métrica pode ser utilizada como um proxy do nível de exposição digital de cada termo.
Além do volume, a comparação entre termos pode indicar a distribuição desse conteúdo. Quando uma marca está presente em mais páginas, é provável que seu nome apareça em um conjunto mais diversificado de domínios e plataformas, apontando para maior abrangência de indexação.
É importante reforçar, porém, que o número de resultados exibido pelo Google não mede visibilidade, relevância ou volume de buscas. Ele não traduz tráfego efetivo nem engajamento dos usuários. Por isso, sua leitura deve ser feita em conjunto com outras métricas de desempenho digital, como o índice de buscas do Google Trends, para compor um quadro mais completo da presença online de cada marca.