Tratar as avaliações como infraestrutura de negócios, e não como marketing, gera resultados reais de negócios
A maioria dos proprietários de empresas presume que classificações com estrelas mais altas estão associadas a melhores resultados de negócios. Um estudo revisado por pares testou essa suposição diretamente.
Os pesquisadores Eddie Inyang e Juliana White entrevistaram 251 proprietários de pequenas empresas nos EUA sobre gerenciamento de reputação online, classificação por estrelas do Google e desempenho empresarial. Notavelmente, as classificações por estrelas do Google por si só não previram o desempenho.
O que estava associado ao desempenho foi a prática do ORM. Gestão ativa da reputação correlacionada com melhores resultados de negócios. Não as estrelas, mas o trabalho nos bastidores.
O que a pesquisa descobriu
O estudo, publicado no Journal of Small Business Strategy, testou seis hipóteses sobre ORM e desempenho de pequenas empresas usando modelagem de equações estruturais de mínimos quadrados parciais.
Cinco foram apoiados. A orientação para o cliente e a autoeficácia na Internet previram positivamente as práticas de GRO, com a autoeficácia na Internet tendo um efeito mais forte. ORM correlacionou-se com melhor desempenho empresarial e classificações mais altas do Google, com intensidade competitiva fortalecendo esses relacionamentos. Em mercados mais competitivos, o fosso entre os praticantes e os não praticantes de GRO era maior.
A sexta hipótese, de que as classificações por estrelas do Google preveriam por si só o desempenho dos negócios, não foi apoiada.
Vale a pena fazer uma pausa nessa descoberta de intensidade competitiva. O estudo trata o ORM como um “recurso estratégico” sob a teoria da vantagem dos recursos. O argumento é que o ORM funciona como uma capacidade operacional, e não como uma atividade de atendimento ao cliente que produz melhores classificações. A diferença de desempenho aumenta quando a concorrência aumenta. Em mercados competitivos, a GRO parece estar a passar de uma actividade de apoio para uma actividade que faz a diferença.
O estudo incluiu 251 proprietários de pequenas empresas dos EUA em vários setores. O desempenho e as classificações por estrelas foram auto-relatados, uma limitação observada. Como o desenho é transversal, não é possível estabelecer causalidade.
O padrão levanta uma questão que o estudo não aborda. Se a concorrência intensa aumenta o efeito do ORM, o que acontece quando o cenário competitivo se torna mais condensado?
IA comprime a visibilidade local
O estudo não examina a descoberta impulsionada pela IA, mas suas descobertas sobre a intensidade competitiva são importantes, uma vez que os dados do SOCi mostram que os sistemas de IA apresentam menos negócios do que o pacote local de 3 do Google.
A Pesquisa de Avaliação do Consumidor Local de 2026 da BrightLocal descobriu que 45% dos consumidores agora usam ChatGPT ou outras ferramentas generativas de IA para recomendações de negócios locais. Isso representa um aumento em relação aos 6% do ano anterior. A BrightLocal, que vende ferramentas locais de SEO, realiza esta pesquisa anualmente desde 2010.
O Índice de Visibilidade Local 2026 da SOCi analisou mais de 350.000 locais em 2.751 marcas. ChatGPT recomendou 1,2% de localizações de marca, Gemini 11%, Perplexity 7,4%. As mesmas marcas apareceram no pacote local de 3 do Google em 35,9% das vezes. A SOCi, que oferece software de marketing multilocal, disse que isso é cerca de 30 vezes mais seletivo do que a busca local tradicional.
A sobreposição entre a visibilidade tradicional e a visibilidade da IA foi menor do que o esperado. No varejo, a SOCi encontrou apenas 45% de sobreposição entre as marcas líderes na pesquisa local e aquelas recomendadas pelas plataformas de IA. Classificações fortes de pesquisa local não garantiram visibilidade da IA.
Os dados da SOCi mostraram que os locais recomendados pelo ChatGPT tiveram uma classificação média de 4,3 estrelas, indicando que as avaliações são importantes para as plataformas de IA. No entanto, as classificações não são tudo. A SOCi vê a visibilidade da IA como impulsionada pela precisão dos dados, sinais de reputação e engajamento, e não apenas pelas classificações com estrelas.
Como Joy Hawkins, proprietária e fundadora da Sterling Sky, escreveu no LinkedIn:
“Os resultados locais baseados em IA do Google mostram menos empresas e, em muitos casos, menos maneiras de os clientes entrarem em contato com você.”
A lacuna de execução em vários locais
O estudo de Inyang e White examinou pequenas empresas num único local. ORM fica mais desafiador quando multiplicado em vários locais.
O relatório State of Online Reviews de 2025 da Birdeye, baseado em dados de mais de 150.000 empresas dos EUA, descobriu que o volume de avaliações cresceu 13% ano após ano. As taxas de resposta aumentaram de 63% para 73%. A análise do relatório pela Localogy confirmou ambos os números de forma independente.
A diferença entre marcas de alto e baixo desempenho é grande. Os dados LVI de 2024 da SOCi mostram que as marcas de baixa visibilidade responderam a 10,9% das avaliações em 12 dias, enquanto as marcas de alta visibilidade responderam em 2,1 dias.
Não é que eles não entendam a importância de responder. Todos que gerenciam vários locais entendem que é importante interagir com as avaliações. O que estamos vendo é uma falha na execução.
Robert Barrueco, fundador da Webnition, que vende ferramentas de automação de avaliações, escreveu no LinkedIn:
“Responder a avaliações em dezenas ou centenas de locais não é apenas exaustivo… É quase impossível fazer isso de forma consistente sem uma solução automatizada de marca.”
Para equipes com vários locais, isso pode exigir uma mudança organizacional. ORM não pode contar com logins dispersos, respostas inconsistentes ou cada local lidando com avaliações de maneira diferente. A investigação identifica ORM como uma capacidade que requer padrões partilhados, propriedade clara e apoio operacional para garantir consistência.
É aqui que a palavra “infraestrutura” ganha o seu lugar. Infraestrutura é o que você constrói quando a carga excede o que qualquer pessoa ou equipe pode suportar manualmente. Para ORM de vários locais, a carga é o volume de revisão, a consistência da resposta, a precisão da listagem e a cobertura da plataforma em todos os locais simultaneamente.
O que os sistemas de IA parecem avaliar
A análise da SOCi vê a visibilidade da IA como distinta da classificação tradicional, tratando as plataformas de IA como recomendadoras em vez de classificadoras. A recomendação depende da confiança do sistema na precisão e qualidade dos dados.
Essa é a interpretação do SOCi, não um mecanismo confirmado. Mas o padrão está de acordo com o que os profissionais estão vendo.
Justin Silverman, fundador e CEO da Mercynt, que vende ferramentas de otimização de libras esterlinas, escreveu no LinkedIn: “Seu perfil comercial do Google não é mais apenas para o Google”.
Meg Clarke, fundadora da Clapping Dog Media, foi mais específica, dizendo: “A IA favorece as empresas que aparecem em todos os lugares com informações alinhadas”.
O conteúdo da avaliação adiciona um contexto específico do local que uma avaliação com estrelas não consegue carregar sozinha. Avaliações de clientes que mencionam serviços, locais ou casos de uso são acessíveis aos sistemas que analisam informações comerciais. Este texto oferece contexto que pode melhorar a compreensão do cliente e a análise do sistema de IA.
A consistência do NAP, que SEJ abordou extensivamente como um fator chave de SEO local, agora tem um segundo público. Se a IA cruzar referências de dados empresariais, as inconsistências podem minar a confiança, como alerta o SOCi. Essas discrepâncias confundem os clientes, questionam fatos comerciais básicos e podem afetar a visibilidade da IA.
Olhando para o futuro
As classificações por estrelas por si só não previram o sucesso das pequenas empresas no estudo de Inyang e White. A gestão ativa da reputação está correlacionada com um melhor desempenho, especialmente em mercados competitivos.
Para marcas com vários locais, as avaliações são importantes, mas elas precisam de sistemas para gerenciar a reputação em todos os locais e plataformas. Isso representa mais esforço, mas o trabalho contínuo proporciona uma vantagem valiosa, mas ignorá-lo pode levar a menos visibilidade.
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Imagem em destaque: Tetiana Yurchenko/Shutterstock
