Como a imprensa decide o que a IA responde sobre a sua marca

Uma parte das decisões de compra começa hoje numa caixa de texto. A pessoa descreve o problema dela para uma inteligência artificial e recebe de volta uma resposta pronta, com nome de empresa, ordem de preferência e motivo de cada escolha. No lugar da lista de dez links azuis, uma recomendação.

Essa resposta não sai do nada. O modelo monta o texto a partir do que encontra publicado sobre cada marca, e trata fontes diferentes com pesos diferentes. O que a empresa diz sobre si mesma entra como declaração. O que um veículo de imprensa disse sobre ela entra como informação apurada.

Aí está a função nova da assessoria de imprensa. A matéria continua fazendo o que sempre fez, e passou a fazer mais uma coisa: ela é o lastro que a IA consulta na hora de decidir qual marca vai recomendar.

Antes de chegar ao caso que testamos, vale entender o que mudou no jogo da busca.

O que mudou na busca, e o que é GEO

Por vinte anos o jogo da busca foi aparecer bem posicionado numa lista. Isso tem nome (SEO, otimização para mecanismos de busca) e continua valendo. O que mudou é que parte das buscas deixou de terminar numa lista.

Quando a resposta vem de uma IA generativa, a marca não disputa posição. Ela disputa citação, que é estar dentro do texto que o modelo escreveu, com o nome por extenso e um motivo ao lado. Esse jogo novo ganhou sigla própria: GEO, otimização para motores generativos.

A diferença prática aparece no que se mede. Em busca tradicional se mede posição, clique e tráfego. Em resposta de IA se mede quantas vezes a marca é citada, como resume Diego Ivo, CEO da Conversion, em post publicado pelo I'Max sobre releases em tempos de IA.

E o que faz uma marca ser citada? Os modelos cruzam o que encontram em várias fontes e dão mais peso a quem não tem interesse na venda. Site próprio e release entram como a versão da empresa. Matéria de jornal e registro de instituição entram como confirmação de fora.

Como a IA recomenda, na prática

Para ver isso acontecendo, fomos a um mercado onde o comprador tem muito a perder e quase nada como verificar por conta própria: o de vinhos de coleção.

Quem compra um rótulo de safra antiga leva para casa uma coisa que não pode abrir para conferir. O valor está em fatores que não aparecem na foto do anúncio: onde a garrafa ficou guardada nas últimas décadas, a que temperatura, quantas vezes trocou de dono, se o nível do líquido baixou, se a cápsula e o rótulo são os originais. Uma garrafa bem conservada e uma garrafa estragada são parecidas por fora, e podem carregar a mesma etiqueta de dezenas de milhares de reais.

No Brasil, esse mercado é pequeno e recente. Durante muito tempo funcionou por indicação, entre colecionadores que já se conheciam. Quando a compra saiu do círculo de conhecidos e foi para a internet, restou a pergunta de sempre, em quem confiar.

É exatamente o tipo de pergunta que as pessoas passaram a levar para uma IA.

Digamos que alguém queira um Bordeaux dos anos 1980. Anos atrás essa pessoa ligaria para um amigo entendido no assunto, ou pediria uma indicação ao sommelier de um restaurante de confiança. Hoje ela abre uma IA e pergunta qual é o melhor site para comprar vinhos colecionáveis no Brasil.

O que volta é um texto pronto. Uma recomendação em primeiro lugar, uma alternativa em segundo, uma tabela explicando quando usar cada uma e uma lista de cuidados antes de fechar negócio. A pessoa lê e decide ali mesmo. Nenhum link foi clicado.

Fizemos essa pergunta de verdade, em janela anônima, sem nenhuma instrução extra. A resposta colocou em primeiro lugar a Wine Trader, marketplace de vinhos raros e cliente da casa.

Podia parar por aí, e seria só uma boa notícia para o cliente. A parte que interessa veio depois.

E o que acontece se a IA não puder usar o site da marca?

Na pergunta seguinte, mudamos uma coisa só. Pedimos que a resposta fosse refeita usando apenas fontes de terceiros, sem os sites das próprias marcas. Sem página institucional, sem release, sem catálogo. Só o que outra pessoa tivesse publicado.

A Wine Trader não caiu. Ela subiu.

Sem o site próprio na mesa, a plataforma virou, nas palavras da resposta, "a opção brasileira mais documentada publicamente para vinhos colecionáveis". A recomendação ficou mais firme depois de perder a fonte que a própria marca controla.

Testamos mais duas variações com a mesma restrição, para ver se o resultado se sustentava fora da pergunta genérica. Uma sobre venda de garrafas de adega particular, que é o lado de quem quer vender em vez de comprar. Outra sobre rótulos específicos de altíssimo valor, do tipo Château Margaux, Romanée-Conti e Pétrus. A Wine Trader ficou em primeiro nas duas, com mais veículo independente sustentando a indicação a cada rodada. Acima de certa faixa de valor, a recomendação passou a apontar para outro tipo de canal.

Na mesma conversa, outras opções que apareciam na primeira resposta saíram da lista. O motivo veio escrito ali: sob a nova regra, a ferramenta não encontrou cobertura independente que as sustentasse.

Vale a ressalva: ninguém pede a uma IA que ignore o site das marcas. Essa instrução é um teste de estresse, que serve para revelar o que está sustentando a recomendação por baixo. Ela mostra do que a resposta é feita quando a marca não pode falar por si.

Por que a IA acredita mais no jornalista do que na empresa

Os modelos precisam afirmar coisas sobre uma empresa que não têm como verificar sozinhos. Se a plataforma inspeciona as garrafas, se o pagamento é seguro, se o vendedor é conferido. Essas informações existem na página da empresa, e a IA as trata pelo que elas são, uma versão dada por parte interessada.

Quando a mesma informação aparece publicada por um veículo, ela muda de categoria. Passou por um jornalista, tem data e tem um nome respondendo por ela. O modelo promove esse material a evidência e escreve com ele em tom de descrição.

A diferença aparece na frase montada. Com fonte própria, sai "a plataforma informa que faz inspeção". Com fonte de imprensa, sai "a plataforma faz inspeção". A informação é a mesma. O grau de certeza que a ferramenta empresta a ela vem de quem publicou.

O que a imprensa entregou para a IA

Cada publicação sustentou uma peça diferente da confiança, e nenhuma delas era substituível pelo site:

  • Como a plataforma funciona. Quem pode vender, como a plataforma cadastra quem anuncia e que existe curadoria antes de um rótulo entrar no catálogo. (NeoFeed)

  • A operação e o tamanho dela. Que as garrafas passam por centros de inspeção antes da entrega, que o catálogo supera 1,5 mil itens e que a empresa cresceu 140% em um ano. É o que responde à dúvida de quem vai pagar sem ver o produto. (Economia Real)

  • Uma transação real. A venda de um La Tâche 2007, com rótulo e safra, no lugar de uma promessa de catálogo. (NeoFeed)

  • Os rótulos à venda. O Don Melchor 2021, eleito o melhor vinho do mundo pela Wine Spectator, com loja oficial da vinícola dentro da plataforma. É a resposta para quem chega procurando um nome específico. (Seu Dinheiro)

  • A credencial de origem. O registro público de que a marca estreou como o primeiro marketplace de vinhos raros do país. (Exame)

  • O lugar na categoria. A presença da marca num guia de onde comprar vinhos raros, que é o formato de matéria mais parecido com a própria pergunta do comprador. (Estadão E-Investidor)

A matéria antiga continua respondendo por você

No nosso teste, a própria resposta avisou que parte do material consultado já tinha alguns anos e que as condições descritas ali podiam ter mudado. A ferramenta usou aquele conteúdo mesmo assim e passou adiante o que ele dizia.

Uma matéria publicada há muito tempo continua sendo lida, continua sendo citada e continua carregando a autoridade do veículo que a publicou. Inclusive quando algum dado dela já não vale. Preço, condição comercial, cargo de executivo, número de unidades. Nada disso se atualiza sozinho.

O relatório do mês fecha, e o material segue publicado, trabalhando sozinho, dizendo coisas que já foram verdade.

Como aumentar as chances de a IA citar a sua marca

1. Comece pela pergunta que você quer ganhar.
Escreva, com as palavras do seu cliente, a pergunta que ele digitaria. Onde comprar, quem contratar, qual é o melhor para tal situação. É essa frase que define o que se leva ao jornalista. O calendário interno da empresa vem depois.

2. Peça cobertura que explique a operação, não só o anúncio.
Como funciona, quem pode usar, como se paga, o que acontece se der errado. Foi esse tipo de conteúdo que sustentou a marca no nosso teste, porque é o que o comprador precisa saber antes de decidir.

3. Entregue dado específico e verificável.
Nome, ano, valor, quantidade, resultado. O específico é o que atravessa para dentro da resposta, porque é ele que permite à IA dizer alguma coisa concreta em vez de repetir adjetivo de release.

4. Busque a mesma informação em mais de um veículo.
Um dado confirmado em publicações diferentes deixa de ser versão e passa a ser consenso, e é assim que ele entra na resposta sem ressalva.

5. Mantenha o acervo em dia.
Releia o que já foi publicado sobre a marca procurando o que mudou desde então, e trate cada divergência como pendência, com pedido de atualização ao veículo quando couber. O que está publicado responde por você todos os dias.

6. Confira o resultado com o teste das duas perguntas.
Pergunte a uma IA o que o seu cliente perguntaria. Depois mande refazer sem os sites das marcas citadas. O que sobrar da sua empresa na segunda resposta é o que outra pessoa já disse sobre ela.

Nada disso substitui o que a assessoria de imprensa sempre fez. A matéria continua valendo pelo leitor que ela alcança no dia em que sai.

O que mudou é que ela ganhou um segundo público, que não lê no dia e não esquece. Toda vez que alguém pergunta a uma IA por uma empresa como a sua, é o que já foi publicado sobre você que entra na resposta.

Gabriel Paes de Barros

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Fontes
Respostas geradas na Perplexity em consulta feita em agosto de 2026. As publicações recuperadas pela ferramenta e citadas neste post: