As dúvidas mais frequentes já tratam de trabalho, tempo, dinheiro e escolha. Para as empresas, elas revelam onde uma parte da descoberta de marcas está acontecendo.
Por Vanessa Caldas, cofundadora da Naia
Nos últimos dias, fui procurar o que as pessoas estão perguntando sobre inteligência artificial.
Eu esperava encontrar muita curiosidade sobre tecnologia, modelos e novidades. Esses assuntos continuam presentes, mas as perguntas que mais me interessaram eram bem concretas: qual ferramenta resolve melhor uma tarefa, como ganhar tempo, como organizar a vida, como aumentar a renda e como escolher entre diferentes produtos ou serviços.
As perguntas são um bom registro de comportamento. Elas mostram o momento em que uma tecnologia começa a ocupar um lugar real na rotina, muitas vezes antes que os indicadores tradicionais consigam medir essa mudança.
Hoje, as dúvidas se concentram em quatro grandes frentes:
O que as pessoas perguntam | O comportamento por trás da pergunta |
|---|---|
Qual IA devo usar? | As pessoas já comparam ferramentas de acordo com a tarefa |
Como a IA pode me ajudar? | O interesse está ligado a tempo, trabalho, dinheiro e carga mental |
Que produto ou serviço devo escolher? | Parte da pesquisa e da comparação está sendo entregue à IA |
Minha marca aparece nas respostas? | Empresas perceberam que a descoberta também acontece nesses ambientes |
Essas perguntas contam uma história muito maior do que a adoção de uma nova ferramenta.
A escolha da IA já faz parte do trabalho
“Qual é melhor: ChatGPT, Gemini ou Claude?” tornou-se uma pergunta recorrente porque as pessoas começaram a perceber diferenças de uso.
Uma ferramenta pode funcionar melhor para pesquisa. Outra lida bem com documentos longos. Uma terceira se integra de forma mais conveniente ao e-mail, à agenda ou aos arquivos da empresa. Escrita, programação, análise de dados, imagem e automação também produzem preferências diferentes.
O crescimento do mercado acompanha essa especialização. Segundo o relatório de 2026 da Similarweb sobre inteligência artificial generativa, essas plataformas receberam, em média, 9,5 bilhões de visitas mensais entre junho de 2025 e maio de 2026, um aumento de 70% em relação ao período anterior.
O ChatGPT continua liderando em volume, enquanto sua participação relativa diminuiu com o avanço dos concorrentes. Dados da própria Similarweb sobre os sites mais visitados em maio de 2026 mostram o Gemini crescendo de aproximadamente 9% para 27,3% do tráfego da categoria em um ano. O Claude avançou de 1,6% para 8,9%.
Essa fragmentação indica que as pessoas estão formando repertório. Elas testam, comparam e distribuem tarefas entre ferramentas diferentes. A escolha da IA começa a se parecer com a escolha de qualquer outro instrumento de trabalho: depende do problema, do contexto e do resultado esperado.
As pessoas querem recuperar tempo para viver
Um estudo da Anthropic ajuda a entender o que existe por trás da busca por produtividade.
A empresa usou uma ferramenta de entrevistas baseada em IA para conversar com 80.508 usuários do Claude, em 159 países e 70 idiomas. A amostra não representa toda a população mundial, já que foi formada por pessoas que já utilizavam a plataforma, mas oferece uma visão ampla sobre suas expectativas.
Quando perguntadas sobre o que gostariam que a IA fizesse por elas, as respostas se dividiram assim:
- 18,8% queriam melhorar o desempenho profissional e entregar tarefas repetitivas à IA;
- 13,7% buscavam apoio para desenvolvimento pessoal;
- 13,5% queriam ajuda para organizar compromissos e reduzir a carga mental;
- 11,1% desejavam terminar o trabalho no horário e recuperar tempo para família, amigos e descanso;
- 9,7% esperavam gerar renda ou diminuir a pressão financeira.
A pesquisa publicada pela Anthropic coloca a eficiência profissional em primeiro lugar quando cada categoria é observada separadamente. Somadas, porém, as expectativas ligadas à organização da rotina, à liberdade de tempo e à independência financeira chegam a 34,3%.
A produtividade aparece como meio para recuperar alguma coisa: tempo, tranquilidade, autonomia ou dinheiro.
Esse detalhe muda a forma de criar produtos e comunicar benefícios. Uma ferramenta que promete “produzir cinco vezes mais” pode soar distante de quem está tentando terminar o expediente no horário, tocar um pequeno negócio com uma equipe enxuta ou organizar uma rotina que já ultrapassou o limite.
As pessoas não estão pedindo eficiência em abstrato. Elas querem aliviar uma pressão concreta.
A IA também está recebendo perguntas de compra
Outra parte das conversas envolve pesquisa, comparação e recomendação.
Qual notebook vale mais a pena? Que software atende uma empresa pequena? Qual banco oferece a melhor solução para determinado perfil? Que destino cabe no orçamento? Qual produto possui menos reclamações?
Essas perguntas entregam à IA uma parte importante da descoberta. O sistema pode consultar fontes, comparar atributos e apresentar uma seleção antes que a pessoa visite qualquer site.
Isso fica especialmente evidente em compras que exigem pesquisa. Automóveis, eletrônicos, serviços financeiros, viagens, software e eletrodomésticos envolvem muitas variáveis. Uma IA consegue organizar especificações, preços, avaliações, riscos e diferenças em uma única conversa.
A resposta pode influenciar quais marcas chegam à próxima etapa. Algumas entram na comparação. Outras ficam ausentes sem receber impressão, visita ou clique.
É por isso que profissionais de marketing e donos de negócios começaram a fazer suas próprias perguntas:
- Minha marca aparece no ChatGPT?
- Como ela é descrita no Gemini?
- Quais concorrentes são recomendados?
- Que fontes sustentam essas respostas?
- A informação apresentada está correta?
- Como medir presença e participação nas recomendações?
No levantamento de 2026 da AgencyAnalytics, realizado com 494 profissionais de agências, a visibilidade em mecanismos de IA chegou ao topo dos novos serviços pedidos pelos clientes. Segundo a empresa, 66% dos participantes apontaram essa demanda como a principal novidade nas solicitações recebidas.
Esse interesse apareceu rapidamente porque as empresas começaram a encontrar concorrentes em respostas que antes nem faziam parte dos relatórios de marketing.
O Google também está mudando a forma de pesquisar
Essa transformação acontece dentro do próprio Google.
Segundo dados da Similarweb publicados pela TechCrunch, os AI Overviews passaram de 15% para 43% das buscas nos Estados Unidos em um ano. As visitas ao AI Mode aumentaram de 126 milhões, em junho de 2025, para 279 milhões em maio de 2026.
A consulta também está ficando mais longa e conversacional. O usuário descreve uma situação, acrescenta restrições e continua pesquisando dentro da própria resposta.
Esse formato reduz a necessidade de abrir vários resultados. A Ahrefs, citando dados da SparkToro, estima que 68% das buscas no Google já terminem sem clique, ante 45% em 2016. A mesma análise encontrou uma redução média de 58% nos cliques do primeiro resultado orgânico quando um AI Overview aparece.
O Google ainda envia muito mais tráfego para sites do que os assistentes de IA. A própria Ahrefs calcula que a diferença seja próxima de 190 vezes em relação ao ChatGPT. Portanto, abandonar SEO ou tratar a busca tradicional como irrelevante seria uma leitura precipitada.
O sinal importante está na separação entre visibilidade e visita. Uma marca pode influenciar uma resposta sem receber o clique que antes tornava essa influência mensurável.
O tráfego vindo das IAs cresce a partir de uma base menor
As plataformas de IA ainda representam uma parcela pequena do tráfego total para a maioria dos sites. Mesmo assim, as referências estão crescendo rapidamente em algumas categorias.
Dados da Similarweb, reportados pelo The Next Web, registraram aumento anual de:
- 312% no tráfego de IA para marketplaces;
- 278% para sites de notícias;
- 237% para empresas de viagens.
Usuários também visitaram marcas recomendadas por IA de duas a quatro vezes mais do que concorrentes que não apareceram na resposta.
Esses crescimentos partem de volumes menores e precisam ser lidos com cuidado. Ainda assim, eles indicam que a recomendação pode produzir comportamento fora da plataforma. Parte das pessoas clica na fonte. Outra parte procura diretamente pelo nome mencionado, abre o aplicativo da empresa ou retoma a compra por outro canal.
A atribuição tradicional dificilmente conecta todos esses pontos.
O que as perguntas exigem das marcas
As empresas costumam começar perguntando como “otimizar para IA”. Essa formulação coloca a técnica cedo demais na conversa.
O primeiro trabalho é entender quais perguntas importam para o cliente e como a marca participa das respostas.
Uma checklist inicial pode ajudar:
- ☐ Mapear as dúvidas que antecedem a compra. Conversas de vendas, atendimento, avaliações e buscas internas revelam o vocabulário real do cliente.
- ☐ Testar essas perguntas em diferentes plataformas. ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity podem apresentar marcas e fontes distintas.
- ☐ Registrar presença e contexto. A análise deve observar frequência, concorrentes, atributos associados, sentimento e posição na resposta.
- ☐ Identificar as fontes utilizadas. A empresa precisa saber quais sites, avaliações, reportagens, vídeos e documentos ajudam a formar a recomendação.
- ☐ Corrigir informações ambíguas ou antigas. Descrições, preços, disponibilidade, integrações e limitações precisam estar claros e atualizados.
- ☐ Publicar conhecimento próprio. Dados, metodologias, aprendizados de operação e respostas de especialistas oferecem informação que a IA ainda não encontra em textos genéricos.
- ☐ Conectar visibilidade a comportamento. Citação, busca pela marca, visita direta, lead e venda precisam ser analisados em conjunto.
- ☐ Continuar investindo em SEO. Busca tradicional e descoberta por IA convivem, influenciam-se e atendem momentos diferentes.
As perguntas já mudaram
O que mais me chama atenção nesse conjunto de dados é a rapidez com que a conversa ficou prática.
As pessoas querem escolher melhor suas ferramentas, reduzir trabalho repetitivo, organizar a rotina, aliviar a pressão financeira e tomar decisões com menos esforço. As empresas querem entender se continuam presentes quando uma IA participa desse processo.
Na Naia, acompanhamos justamente essa camada: como as marcas aparecem, quais atributos recebem, quais fontes sustentam as respostas e em quais perguntas permanecem ausentes.
As perguntas feitas às IAs já funcionam como sinais de demanda. Elas mostram problemas, expectativas e critérios de escolha com uma franqueza que muitas pesquisas tradicionais não conseguem capturar.
Para o marketing, aprender a lê-las pode ser tão importante quanto acompanhar palavras-chave, tendências de tráfego ou conversas nas redes sociais. É ali que uma parte crescente das decisões começa a ser organizada.
Sobre a autora
Vanessa Caldas é cofundadora da Naia, plataforma de visibilidade e posicionamento de marcas em ambientes de inteligência artificial.
Referências
Referências usadas na apuração do texto.