Uma pesquisa da Similarweb revelou que marcas recomendadas pelo ChatGPT têm 2,5 vezes mais chance de receber uma visita ao site dentro de sete dias, mesmo quando não existe um clique direto vindo da plataforma de inteligência artificial. O dado expõe uma lacuna importante na forma como empresas medem resultados: grande parte do efeito gerado por buscas de IA simplesmente não aparece nos relatórios tradicionais de tráfego.
Isso acontece porque o usuário costuma percorrer um caminho indireto. Ele pergunta ao ChatGPT qual marca escolher, recebe uma sugestão, não clica em nenhum link e, dias depois, busca o nome da marca diretamente no Google. Nesse cenário, a ferramenta de análise registra apenas a busca orgânica final, sem qualquer menção à conversa com a inteligência artificial que originou o interesse.
O que mostra a pesquisa sobre atribuição de IA
A Similarweb acompanhou usuários que fizeram perguntas relacionadas a setores como finanças, viagens e beleza e receberam a recomendação de uma marca específica. Em seguida, a empresa monitorou o comportamento desses usuários ao longo de sete dias.
O levantamento considerou apenas pessoas que ainda não conheciam a marca recomendada e que não haviam citado esse nome na pergunta original. Essa escolha metodológica ajudou a isolar o efeito real da recomendação, em vez de simplesmente contar quem já tinha interesse prévio na empresa.
O resultado mostrou que esses usuários tiveram 2,5 vezes mais chance de visitar o site da marca recomendada, em comparação com quem recebeu sugestão de uma concorrente. Ou seja, aparecer bem em uma resposta de IA pode influenciar decisões de consumo mesmo sem gerar um clique imediato.
Por que a maior parte do tráfego influenciado por IA passa despercebida
Segundo a Similarweb, 55,9% das visitas influenciadas por recomendações de IA chegaram por meio de busca, contra 40,4% das visitas sem essa influência. Na prática, isso significa que boa parte desses acessos aparece nos relatórios como simples tráfego orgânico, sem qualquer vínculo visível com a conversa que motivou a pesquisa.
O modelo de atribuição por último clique, usado pela maioria das ferramentas de análise, tende a subestimar esse efeito. Ele credita a conversão apenas à última interação antes da visita, ignorando o que aconteceu antes, inclusive quando essa etapa anterior foi decisiva para despertar o interesse do consumidor.
A Similarweb também observou que visitantes influenciados por recomendações de IA se engajam mais depois que chegam ao site. Eles visualizaram quase o dobro de páginas e permaneceram cerca do dobro do tempo em comparação com os demais visitantes.
Qual o impacto disso para quem investe em SEO e GEO?
O problema de atribuição afeta diretamente estratégias de SEO (otimização para buscadores) e GEO (otimização para mecanismos de IA generativa). Ambas dependem cada vez mais de ganhar visibilidade antes mesmo de o usuário visitar um site.
Uma marca não precisa receber um clique direto de uma plataforma de IA para se beneficiar de aparecer em suas respostas. A simples menção já pode colocar a empresa em consideração na hora da decisão de compra, como mostram os dados de engajamento levantados pela Similarweb.
Isso não torna os modelos de atribuição tradicionais inúteis, mas reforça que eles não devem ser a única régua usada para medir o desempenho de ações de SEO ou GEO.
Como medir o efeito da inteligência artificial na jornada do consumidor?
Não existe, até agora, um modelo perfeito de atribuição de IA. Ainda assim, é possível acompanhar sinais que ajudam a entender esse impacto de forma mais ampla.
- Monitorar a evolução da busca por nome de marca (busca branded) junto com a visibilidade em respostas de IA
- Observar tráfego direto e variações que coincidam com aumento de menções em plataformas de IA
- Acompanhar engajamento e conversões posteriores, não apenas o canal de origem da última visita
- Tratar o tráfego de referência vindo de IA como apenas uma parte do quadro, não como medida única
Esses indicadores não comprovam uma relação direta de causa e efeito, mas ajudam a revelar padrões que passam despercebidos nos relatórios convencionais de referência.
O que muda na prática para o marketing
A recomendação que fica da pesquisa é que empresas e profissionais de marketing construam a medição de resultados em torno de toda a jornada do consumidor, e não apenas do último clique antes da conversão. Afinal, a influência de uma recomendação de IA pode acontecer dias antes de qualquer interação mensurável com o site da marca.
Com a expansão do uso de assistentes de IA para pesquisa de produtos e serviços, essa lacuna de medição tende a crescer. Por isso, acompanhar métricas complementares, como busca branded e engajamento pós-visita, se torna cada vez mais relevante para quem quer entender o real retorno de investimentos em visibilidade digital.
Com informações de neilpatel.com.
