90% das marcas não têm menções de pesquisa de IA, novo estudo de SEO

Este post foi patrocinado pela Victorious. As opiniões expressas neste artigo são de responsabilidade do patrocinador.

Após um ano de mudança em direção à pesquisa de IA, a indústria de marketing está repleta de opiniões confiantes sobre os fatores que impactam a visibilidade da IA. Mas vimos muito poucos dados para apoiar suposições comumente aceitas.

Queríamos ver quais correlações poderíamos encontrar entre o desempenho da pesquisa tradicional e as menções e citações de IA. Portanto, construímos um estudo para ver se conseguíamos descobrir recomendações baseadas em evidências a partir dos dados.

A metodologia do estudo: comparando a pesquisa tradicional com o desempenho da pesquisa de IA

Para comparar o desempenho das marcas na pesquisa tradicional versus a pesquisa de IA, precisávamos de um conjunto de dados que capturasse ambos os sinais para as mesmas empresas durante o mesmo período de tempo.

Construímos isso em quatro fases.

Etapa 1: Determine o conjunto de marcas.

Selecionamos um grupo representativo de 177 marcas em cinco verticais: saúde, SaaS, serviços financeiros, comércio eletrônico/varejo e serviços jurídicos.

Etapa 2: Capture o sinal de visibilidade AI.

Para cada marca, testamos prompts verticais específicos em oito plataformas de IA: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overview, Google AI Mode, Microsoft Copilot, Claude e Meta AI. Isso nos deu 107.011 respostas de IA para analisar.

Para cada resposta, registramos duas coisas: se a plataforma nomeou a marca (menção) e se ela vinculou ao domínio da marca como fonte (citação).

Etapa 3: Extraia os dados de desempenho orgânico.

Para as mesmas 177 marcas, rastreamos o desempenho orgânico em nível de domínio no SEMrush durante o primeiro trimestre de 2026, incluindo tendências de tráfego e pontuações de autoridade.

Etapa 4: referência cruzada dos dois conjuntos de dados.

Unimos os dados de visibilidade da IA ​​aos dados orgânicos para que cada marca tivesse três medidas comparáveis: taxa de menção, taxa de citação e pontuação de autoridade. Essa estrutura nos permitiu examinar a relação entre os sinais de classificação tradicionais e a visibilidade da IA, e se esses fatores estavam mais ou menos relacionados nos diferentes setores.

Por que rastreamos a taxa de menções e citações separadamente

Uma métrica não captura a visibilidade da IA, por isso rastreamos a taxa de menção e a taxa de citação como sinais separados. Por exemplo, uma marca pode ser mencionada frequentemente e raramente citada, ou citada frequentemente e raramente mencionada. Rastrear ambos separadamente, em vez de reuni-los em uma única pontuação de “visibilidade de IA”, acabou sendo fundamental para as nuances que poderíamos extrair dos diferentes setores.

Descoberta 1: a maioria das marcas não tem nenhuma menção à IA

Das 177 marcas em nosso conjunto de dados, apenas 18 tiveram qualquer taxa de menção de IA acima de zero no primeiro trimestre de 2026. Isso significa que 89,8% das marcas que testamos estavam praticamente ausentes da pesquisa de IA nas oito plataformas que medimos. Eles não foram mencionados. As marcas não surgiram em relação às respostas, como fontes ou exemplos.

Isso vai contra muitas das conversas atuais da indústria, que tratam a visibilidade da IA ​​como uma corrida que já está bem encaminhada. Nossos dados mostram um quadro muito diferente. Para um número esmagador de marcas, a corrida ainda não começou.

O facto de apenas 18 das 177 marcas na nossa pesquisa terem registado qualquer menção à IA indica que as marcas dispostas a levar a sério a visibilidade da IA ​​estarão agora a competir contra um pequeno número de empresas estabelecidas na sua vertical, e não contra toda a categoria.

Descoberta 2: Os padrões de visibilidade da IA ​​variam de acordo com a vertical

Depois que dividimos os dados por vertical, surgiram três padrões distintos.

Mencionado e citado: marcas de saúde, SaaS e serviços financeiros

As marcas nessas três verticais foram mencionadas e citadas de forma consistente, mas por motivos diferentes. As marcas de cuidados de saúde beneficiam de identificadores de entidades claros, como nomes, localizações, especialidades e afiliações de rede, que reforçam os sinais que as plataformas de IA utilizam para avaliar conhecimentos e autoridade. As marcas SaaS são comumente apresentadas em plataformas de terceiros, como G2, Reddit e LinkedIn, onde os produtos são discutidos por usuários e revisores. Os serviços financeiros se beneficiam da forte presença da mídia editorial em plataformas como MarketWatch, Bankrate e NerdWallet, que são fontes comuns às quais as plataformas de IA recorrem para questões financeiras.

Os Serviços Financeiros também foram o único vertical onde a citação excedeu ligeiramente a menção, o que sugere que as plataformas de IA confiam um pouco mais no conteúdo do que em marcas específicas.

Em cada caso, as marcas que aparecem têm algo ao qual as plataformas de IA podem anexar a identidade da marca: dados estruturados, validação de terceiros ou cobertura editorial. As marcas que não aparecem geralmente carecem de um ou mais desses.

Mencionado mais do que citado: marcas de comércio eletrônico e varejo

O comércio eletrônico apresentou a maior lacuna em nosso conjunto de dados. As plataformas de IA reconhecem essas marcas, mas extraem seu material de origem de outro lugar, geralmente de mercados, agregadores e sites de avaliação, em vez dos domínios das próprias marcas.

Para essas marcas, o reconhecimento vem da presença no mercado e da familiaridade do consumidor. O maior desafio para as marcas de comércio eletrônico é fornecer às plataformas de IA conteúdo que valha a pena citar em seu próprio domínio, em vez de deixar o campo para a Amazon, Reddit e agregadores de avaliações.

Citado, mas raramente mencionado: Serviços jurídicos

Os serviços jurídicos apresentaram o padrão inverso das marcas de comércio eletrônico. As plataformas de IA regularmente obtêm conteúdo de sites jurídicos, mas raramente dão crédito à empresa por trás do artigo.

Preencher essa lacuna significa construir os sinais da entidade que conectam uma parte do conteúdo a uma empresa reconhecível.

Descobertas 3 – 4

Cada plataforma de IA utiliza um conjunto diferente de fontes.

ChatGPT, Perplexity, Gemini e Copilot mostram preferências para tipos específicos de conteúdo. O relatório completo detalha as taxas de menção por plataforma e vertical, para que você possa se concentrar nas plataformas de IA que seus compradores realmente usam.

A personalização pode estar aumentando a visibilidade inicial da IA.

A atualização de inteligência pessoal do Google extrai sinais do Gmail e do Fotos de um usuário para respostas no modo AI, direcionando os resultados para marcas que o usuário já encontrou. Se esse efeito se mantiver, as marcas que obtiverem a primeira interação de IA de um usuário sobre um tópico poderão aumentar sua visibilidade mais rapidamente do que os participantes posteriores. O relatório completo mostra o que estamos assistindo no segundo trimestre para testar isso.

Principal vantagem

Se você não tirar mais nada desses dados, lembre-se de que não perdeu a vantagem de ser o pioneiro. Com apenas 18 das 177 marcas que medimos ganhando menções na pesquisa de IA, ainda há espaço em branco em sua vertical esperando para ser reivindicado.

Você pode ler o relatório de pesquisa trimestral completo do primeiro trimestre de 2026 em nosso site.

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Créditos da imagem

Imagem em destaque: Imagem de Victorious. Usado com permissão.

Imagens na postagem: Imagens de vitorioso. Usado com permissão.