Pesquisa com 552 marcas mostra que as principais inteligências artificiais divergem significativamente sobre quais empresas incluir em suas respostas; Gemini registrou taxa de menção de 21,6%, contra 11,9% do ChatGPT
Quando um consumidor pergunta a uma inteligência artificial quais são as melhores empresas, produtos ou serviços de determinada categoria, a resposta pode mudar significativamente dependendo da plataforma utilizada. Um estudo brasileiro realizado com 552 marcas descobriu que o Gemini apresentou uma taxa de menção de marcas 81,5% superior à observada no ChatGPT.
A conclusão faz parte da Escala Will, estudo criado pelo professor e pesquisador Wilson Silva, da ESPM São Paulo, para mensurar a visibilidade de marcas em mecanismos generativos. A pesquisa envolveu 552 marcas de 22 segmentos e 6.611 consultas reais realizadas em ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity.
Os resultados revelam diferenças relevantes entre as plataformas. O Gemini mencionou marcas em 21,6% das respostas analisadas, seguido pelo Claude, com 17,1%, Perplexity, com 16,4%, e ChatGPT, com 11,9%. A distância entre Gemini e ChatGPT é de 9,7 pontos percentuais e representa, em termos relativos, uma taxa de menção aproximadamente 81,5% maior no Gemini.
O percentual não significa que 81% das marcas apareçam no Gemini, tampouco permite concluir que uma plataforma seja melhor do que outra. O resultado mostra um fenômeno diferente e relevante para empresas e consumidores: as principais inteligências artificiais não constroem necessariamente o mesmo universo de marcas quando respondem a uma pergunta.
“Durante muito tempo falamos em ‘aparecer na IA’ como se existisse uma única inteligência artificial. Os dados mostram que essa ideia é insuficiente. Uma marca pode estar presente no Gemini, ter uma exposição diferente no Claude ou no Perplexity e praticamente desaparecer no ChatGPT. Isso muda a forma como precisamos pensar visibilidade digital”, afirma Wilson Silva, criador da Escala Will e professor de Marketing de Conteúdo, SEO e GEO na ESPM São Paulo.
As IAs também discordam sobre quais marcas mostrar
A diferença não está apenas na quantidade de marcas mencionadas. A pesquisa mediu também quanto os quatro modelos concordam sobre quais marcas devem aparecer.
No nível agregado por marca, o coeficiente de concordância κ de Cohen variou entre 0,47 e 0,64. A maior concordância foi registrada entre ChatGPT e Claude, com 0,64. Claude e Gemini atingiram 0,57; ChatGPT e Gemini, 0,54; Gemini e Perplexity, 0,48; e ChatGPT × Perplexity e Claude × Perplexity registraram 0,47.
Quando a análise é realizada consulta por consulta, a concordância cai para uma faixa entre 0,36 e 0,55. Os modelos, portanto, concordam mais sobre quais marcas fazem parte de seu repertório geral do que sobre quais delas devem aparecer diante de uma pergunta específica.
“Estamos saindo de uma lógica em que a empresa acompanhava sua posição em um mecanismo dominante para um ambiente fragmentado. No GEO, não muda apenas a pergunta. Muda também quem responde. Por isso, consultar uma única IA e considerar aquele resultado como o diagnóstico da marca pode oferecer uma visão incompleta”, explica Silva.
Uma nova disputa para entrar na resposta
A divergência ganha ainda mais relevância quando se observa a concentração das respostas.
Na Escala Will, 316 marcas, equivalentes a 57,5% da amostra analisada, ficaram na faixa Invisível. Outras 79 foram classificadas como Sombra, 77 como Coadjuvante, 43 como Referência e somente 35 marcas, ou 6,4%, alcançaram a faixa Autoridade.
Entre as marcas que conseguem aparecer, a atenção também é concentrada. Das 1.108 citações com posição registrada, 36% ocorreram em primeiro lugar e 71% apareceram até a terceira posição. Isso sugere que, quando uma empresa consegue entrar na resposta, existe uma probabilidade elevada de ela já ocupar uma das posições de maior destaque.
A concentração aparece também dentro dos setores. As três marcas mais citadas de cada segmento concentram, em média, 56% de todas as menções da categoria. Em telecom, o índice chega a 87%; em redes hospitalares, a 85%; e em planos de saúde, a 81%.
“O Google nos acostumou à disputa pela primeira página. A IA pode estar criando uma disputa ainda mais restrita. Quando 71% das citações estão entre as três primeiras posições e poucas marcas concentram grande parte das menções, o principal desafio deixa de ser apenas subir no ranking. Antes disso, a empresa precisa conseguir entrar na resposta”, afirma Wilson Silva.
A pergunta do consumidor também muda o resultado
O estudo identificou outra variável importante: não é somente a plataforma que interfere na presença das marcas. A intenção da pergunta também altera a probabilidade de uma empresa ser mencionada.
Consultas de descoberta — como perguntas sobre “as melhores opções” — mencionaram marcas em 18,8% das respostas. Nas consultas de localização, o índice chegou a 19,2%. Já nas perguntas de critério, como “como escolher uma empresa confiável?”, a presença caiu para 12,3%.
Isso significa que uma IA pode ensinar ao consumidor quais critérios utilizar em uma decisão sem necessariamente indicar empresas específicas.
A contextualidade aparece inclusive dentro da mesma marca. A Natura, por exemplo, alcançou W-Score 98,1 no segmento de cosméticos, entrando na faixa Autoridade, mas obteve 79 em bens de consumo, na faixa Referência. O resultado não representa uma inconsistência: mostra que a associação entre uma marca e determinada categoria muda de acordo com o contexto da pergunta.
“Não estamos diante de um novo ranking estático. A visibilidade generativa é contextual, probabilística e distribuída entre diferentes modelos. A mesma marca pode ter forças e fraquezas diferentes dependendo da categoria, da intenção da consulta e da IA utilizada”, explica Silva.
Estar forte no Google não garante a mesma força nas IAs
Outro eixo da pesquisa comparou os resultados de GEO com indicadores tradicionais de SEO.
O W-Score apresentou correlação de 0,55 com tráfego orgânico estimado, 0,54 com presença no Top 10 do Google, 0,51 com palavras-chave orgânicas e 0,44 com Domain Authority. Em contrapartida, indicadores estritamente técnicos apresentaram relação praticamente nula: Lighthouse registrou −0,03 e LCP, −0,06.
A pesquisa encontrou casos particularmente ilustrativos. EY Brasil, Porsche Brasil, Strategy& (PwC), Volvo Cars e Citibank Brasil apresentaram alta autoridade de domínio na amostra, mas W-Score zero. No sentido oposto, Madero registrou W-Score 79 com Domain Authority 15, enquanto Bradesco Saúde chegou a W-Score 83 com DA 36.
“Isso não significa que SEO tenha perdido importância. Os próprios dados mostram relação entre presença orgânica, autoridade e GEO. O que muda é que excelência técnica isolada não garante que uma empresa seja escolhida para compor uma resposta generativa. SEO e GEO conversam, mas não são a mesma coisa”, afirma Silva.
Como a pesquisa foi realizada
Para evitar indução, a Escala Will adotou uma característica metodológica central: o nome da marca nunca era apresentado na pergunta.
Para cada marca foram utilizadas três perguntas neutras — de descoberta, localização e critério — submetidas aos quatro modelos. Cada marca foi, portanto, associada a doze consultas. Era a própria inteligência artificial que decidia espontaneamente quais empresas deveriam fazer parte da resposta.
O W-Score resultante varia de zero a 100 e combina cinco dimensões: menção espontânea (40%), posição (20%), recomendação (15%), diversidade (15%) e consistência entre modelos (10%).
A coleta empregou snapshot fixo dos modelos, seed registrada, cache invalidado e hash SHA-256 por resposta. Das 6.612 consultas planejadas, 6.611 foram consideradas válidas, com preservação das respostas brutas para auditabilidade.
Da disputa pelo clique à disputa pela resposta
Para Wilson Silva, a comparação entre Gemini e ChatGPT não deve ser interpretada como uma competição para determinar qual inteligência artificial é superior. O resultado revela uma transformação mais ampla na descoberta digital: empresas passam a disputar presença em diferentes intermediários algorítmicos, capazes de produzir conjuntos distintos de marcas para uma mesma necessidade do consumidor.
“Durante duas décadas, boa parte do marketing digital aprendeu a perguntar: ‘onde minha marca aparece no Google?’. Agora precisamos acrescentar duas perguntas: ‘minha marca entra na resposta da inteligência artificial?’ e, principalmente, ‘em qual inteligência artificial?’. Estamos passando da disputa pelo clique para uma disputa anterior, que é a disputa para fazer parte da resposta”, conclui Wilson Silva.
Sobre a Escala Will
A Escala Will é um índice de visibilidade de marcas em modelos de linguagem generativos criado por Wilson Silva. O estudo analisou 552 marcas, 22 segmentos e 6.611 consultas em ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity. O instrumento utiliza o W-Score, índice de zero a 100 que mensura diferentes dimensões da presença de uma marca nas respostas das IAs.
Mais informações sobre a pesquisa estão disponíveis na página da Escala Will
Sobre Wilson Silva
Wilson Silva é professor de Marketing de Conteúdo, SEO e GEO na ESPM São Paulo, pesquisador e criador da Escala Will. É mestre em Gestão de Negócios pela FIA-SP, graduado em Marketing, bacharel em Ciências Contábeis e possui MBA em Inteligência Artificial. Atua também como palestrante e CEO da WS Labs, empresa de tecnologia dedicada ao desenvolvimento de soluções, agentes e aplicações de inteligência artificial.
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