Por décadas, construir marca significou entender o que os consumidores querem. Pesquisas, focus groups e métricas tradicionais mapeavam essa relação. Hoje, a equação ganhou uma variável decisiva.
A máquina que forma opinião
Quando alguém pergunta a um assistente de IA qual roupa comprar ou em qual marca confiar, a resposta não é uma lista de links. Os LLMs pesquisam, concluem e influenciam.
Segundo o WRC Global Retail (abril/2026), 98% dos executivos de varejo apontam a busca por IA como a mudança que mais os inquieta. E o impacto é real: 58% dos consumidores relatam perder confiança em uma marca mal representada por uma IA (Edelman Trust Barometer). O que os LLMs entendem da marca é o que eles contarão às pessoas.
Duas percepções, uma única estratégia
Estudos recentes medem como a IA percebe as marcas, usando metodologias de brand equity.
Tomemos como exemplo o estudo de duas marcas de artigos esportivos no Brasil:
Uma marca global apresentou Brand Asset Drift próximo de zero – consumidores e LLMs a enxergam de forma similar, como líder.
Uma marca brasileira do mesmo segmento apresentou Drift de +26 pontos – os LLMs a percebem de forma bem diferente das pessoas.
Nos pilares de equity, a discrepância é evidente. Na marca global, a IA atribui maior relevância e conhecimento, mas menor diferenciação e estima. Na brasileira, o gap de relevância aumenta 43,3 pontos, enquanto a diferenciação cai 22,9 pontos na visão da IA.
Fonte: BAV, AURA Brazil (Jun/2026).
O mapa de 48 atributos mostra na marca global adjetivos como "inovadora", "líder" e "comprometida com igualdade" fortes para a IA, mas fracos para o consumidor. Na brasileira, "divertida" e "saudável" são captados pelos modelos, enquanto "criativa" e "original" ressoam apenas com humanos.
Essa assimetria cria riscos e oportunidades. Uma marca pode perder recomendações valiosas por não ter atributos chave compreendidos pela IA. Por outro lado, pode descobrir que a IA amplifica fortalezas que os humanos ainda não assimilaram.
Como construir marcas para LLMs
Três pilares são fundamentais: Clareza, Consistência e Autoridade.
LLMs aprendem com grandes volumes de texto. Informações bem-organizadas em sites, blogs e materiais institucionais aumentam a chance de representação precisa. Cobertura em veículos respeitados constrói credibilidade – não basta existir, é preciso ser referenciado. Parcerias com criadores e especialistas geram menções relevantes. Fontes abertas como Wikipedia e Reddit alimentam o treinamento, assim como reviews de consumidores. Proposta de valor, narrativa e atributos centrais precisam ser coerentes em todas as fontes – do site ao press release.
Modelos como GPT, Gemini e Claude têm cutoffs e ciclos de atualização distintos. Muitas vezes, a marca tem pouquíssimas janelas no ano para construir ou corrigir sua percepção perante os LLMs. Por isso, Branding e PR tornam-se disciplinas ainda mais cruciais.
Vencer nos dois tabuleiros
Para competir na era da IA, marcas precisam ser desejadas por humanos e compreendidas por máquinas.
Quanto mais os humanos desejam uma marca, mais falam dela. Quanto mais emocional, positiva e consistente a experiência, melhor os modelos a interpretarão. Marcas sensoriais e experienciais ganharão o jogo. Promessas verificáveis e entregues são chave para que humanos e modelos percebam as marcas da mesma forma – até porque, em breve, agentes de IA farão compras em nome dos consumidores.
As marcas que tratarem os LLMs como stakeholders estratégicos não apenas protegerão sua reputação, mas garantirão vantagem competitiva significativa.
COMPARTILHAR ESSE POST
