Construir uma reputação digital robusta deixou de ser vantagem competitiva para se tornar questão de sobrevivência em praticamente qualquer segmento do varejo. Mesmo em nichos em que o e-commerce ainda responde por uma fatia menor do faturamento — como o mercado de autopeças — uma presença digital bem trabalhada facilita ser encontrado, reforça autoridade e ajuda a levar consumidores para o balcão da loja física.
Nos últimos anos, porém, esse esforço, que já demandava investimento constante em conteúdo e posicionamento em buscadores, ficou mais complexo. Além de disputar espaço nas páginas de resultados do Google, as empresas agora concorrem por visibilidade nas respostas geradas por ferramentas de Inteligência Artificial, como ChatGPT, Gemini e Perplexity.
Estudos recentes ajudam a colocar esse movimento em perspectiva. Um artigo publicado na revista Marketing Science, assinado por pesquisadores da Frankfurt School of Finance & Management, University of Hamburg e Grips Intelligence, analisou 12 meses de dados de 973 sites de e-commerce, que juntos somam cerca de US$ 20 bilhões em receita. A conclusão: o tráfego orgânico vindo de plataformas de IA generativa ainda representa menos de 0,2% do total, embora já tenha peso maior em categorias de compra mais complexa.
Isso não significa, porém, que o impacto possa ser ignorado. Dados de maio de 2026 da Adobe Analytics/Adobe Digital Insights mostram que consumidores levados a sites de varejo nos Estados Unidos por plataformas de IA geraram 53% mais receita por visita do que aqueles que chegaram por canais não relacionados à tecnologia. O estudo também apontou um crescimento anual de 138% no tráfego originado em IA para sites varejistas — a maior alta desde o início do monitoramento pela Adobe, em outubro de 2024.
Com esse cenário em evolução — e a expectativa de aceleração nos próximos anos — plataformas de marketing e especialistas em Search passaram a discutir novas estratégias para ampliar a presença das marcas nesse novo ambiente. Entender apenas os algoritmos dos buscadores tradicionais já não basta. É preciso compreender também como os modelos de IA escolhem quais empresas serão citadas como referência em suas respostas.
É nesse contexto que o tradicional SEO (Search Engine Optimization) ganhou companhia de novas siglas, como AEO (Answer Engine Optimization) e GEO (Generative Engine Optimization). O objetivo é o mesmo: aumentar as chances de uma empresa ser encontrada e, principalmente, recomendada pelas novas plataformas de busca baseadas em Inteligência Artificial.
Novas siglas não significam escrever para máquinas
A popularização de termos como AEO e GEO abriu espaço para uma corrida por fórmulas mágicas de ganho de visibilidade nas respostas geradas por IA. Para Felipe Bazon, fundador e CEO da Hedgehog Digital, esse movimento vem carregado de interpretações equivocadas sobre a forma como esses modelos escolhem suas fontes.
Embora cada plataforma adote critérios próprios, estudos recentes indicam que os modelos generativos tendem a privilegiar marcas com sinais consistentes de autoridade distribuídos em diferentes ambientes digitais. Conteúdo proprietário, menções na imprensa, citações em outros sites, interação em redes sociais e reconhecimento dentro do setor compõem um conjunto de evidências que influencia as recomendações feitas pelas IAs.
Esse entendimento aparece também em pesquisas acadêmicas. Um estudo apresentado na Association for Computational Linguistics (ACL) mostrou que buscadores baseados em IA recuperam informações de forma distinta dos mecanismos tradicionais, atribuindo mais peso ao contexto e à credibilidade das fontes usadas em cada resposta. O resultado é a valorização ainda maior da reputação digital construída ao longo do tempo — cenário que Bazon resume no conceito de “pegada digital”.
“Hoje, para aparecer ou ser citado pelas IAs, você precisa mostrar a sua autoridade dentro do seu segmento. Para isso, tem que ter um blog, um site. O blog continua sendo muito importante. A conexão com as redes sociais e com os canais da empresa precisa estar alinhada com seus produtos, com o posicionamento de marca e também com o posicionamento de mercado”, afirma Bazon.
Segundo ele, esse processo amplia o papel da imprensa, dos parceiros e de toda a rede de relacionamentos construída pela empresa ao longo dos anos. “A IA não olha apenas para o seu site, não olha só para a quantidade de backlinks que você recebe. Ela observa o todo, ou seja, toda a sua pegada digital”, completa.
Esse olhar ajuda a relativizar a ideia de que bastaria adaptar o formato dos textos para conquistar espaço nas respostas das IAs. Uma recomendação recorrente nos últimos meses, por exemplo, é transformar conteúdos em longas páginas de perguntas e respostas (FAQs), sob o argumento de que esse formato seria favorecido pelos modelos generativos.
Para Bazon, essa tática pode até ajudar a organizar determinadas informações, mas é só uma parte pequena da construção de autoridade. “Você tem que continuar escrevendo da forma como sempre escreveu, endereçando as dúvidas dos usuários, as dores do seu público-alvo”, avalia.
Na prática, o objetivo segue o mesmo: produzir conteúdo que resolva problemas reais das pessoas. A Inteligência Artificial passa a ser mais uma leitora desse material, não o público principal. Essa lógica se estende às redes sociais. Em vez de separar rigidamente conteúdo técnico daquele voltado ao engajamento, Bazon defende uma estratégia que combine profundidade, alcance e validação da audiência. As interações dos usuários também reforçam a reputação digital da marca.
“Você precisa desse equilíbrio hoje nas suas redes sociais: o conteúdo útil e o conteúdo que gera engajamento. Tudo isso constrói essa pegada digital, porque essa validação humana é o que ajuda as IAs a entenderem o seu conteúdo. E isso é um sinal de validação muito forte”, conclui.