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Marcas lembradas têm 3,2 vezes mais chance de serem buscadas

Durante o treinamento de um modelo de IA, ele desenvolve uma memória. E será que o que ele aprende nesse período tem algum impacto em qual marca ele busca na web quando responde a perguntas? 

Ou seja: o fato de o modelo lembrar de uma marca influencia se ele vai procurar por ela? Essa foi a questão que pesquisadores da geoSurge tentaram responder. 

E o resultado do estudo diz que sim. Uma marca que o modelo lembrava foi buscada 3,2 vezes mais do que uma que ele não lembrava. 

A seguir eu te explico como o estudo foi feito, um pouco mais sobre os resultados obtidos e como isso afeta sua marca e a estratégia de SEO por trás dela.  

Como o estudo foi feito? 

Os pesquisadores executaram um processo de duas etapas para rastrear onde as marcas aparecem:

  • O que o modelo lembra (memória): antes de fazer qualquer busca na web, eles perguntaram ao modelo: “quais são as 10 marcas que você já conhece dessa categoria?”. Aqui foi usada uma IA diferente da que foi usada no processo seguinte, mas a pesquisa não cita qual;
  • O que o modelo procura (busca): usaram o Gemini 3.5 Flash e fizeram perguntas de compradores. Rastrearam todas as buscas que o modelo disparava na web, inclusive quais marcas ele nomeava nessas buscas.

A estrutura foi:

  • 9 categorias (viagens, educação, finanças, automotivo, comida e restaurantes, software empresarial, luxo, moda e fitness e bem-estar);
  • 66 perguntas diferentes baseadas no que compradores americanos perguntam;
  • Cada pergunta foi respondida 60 vezes ao longo de 12 dias;

Isso resultou em 4 mil respostas, gerando 13.281 buscas na web (query fan-out).

Por fim, compararam: as marcas que o modelo lembrava foram buscadas com que frequência versus as que ele não lembrava?

Limitações do estudo

O próprio artigo da geoSurge cita algumas limitações, além de outras que observamos também: 

  • Correlação, não causalidade: o estudo mede uma associação em dados exploratórios, não uma relação causal comprovada. Eles não estabelecem que memória causa busca, só que marcas lembradas são buscadas mais;
  • Marcas famosas: marcas bem conhecidas têm mais chance de ser lembradas e buscadas naturalmente. Então, parte da associação pode refletir a fama da marca, não especificamente a memória alimentando a busca;
  • Amostra limitada: apenas dois modelos específicos, janela de apenas 12 dias, só perguntas em inglês dos EUA;
  • Magnitudes são escopo-dependentes: os números exatos foram calculados só com marcas que o mercado realmente engaja. Se incluíssem marcas “fantasma” que nunca apareceram, os percentuais mudariam;
  • Falta de especificidade no modelo de memória: o documento não identifica qual modelo foi usado para medir memória, só que foi “outro modelo”. Isso reduz a transparência do método.

Marcas lembradas pela IA no treinamento são mais buscadas na web

O principal resultado do estudo é que uma marca que o modelo lembrava foi buscada 55,7% das vezes, enquanto uma que ele não lembrava foi buscada 17,4%. Se a marca estava ainda mais perto, entre as cinco mais lembradas, a taxa subia para 67%.

Gráfico de barras horizontal com três categorias: Top-5 de memória (67%, barra verde), resto do top-10 (39%, barra laranja), e não está na memória (17%, barra vermelha). Demonstra que quanto mais perto do topo da memória, maior a chance de ser buscada, com as marcas mais lembradas tendo 4 vezes mais chance de busca que as não lembradas.

Esse resultado aconteceu em todas as nove categorias analisadas, sendo que em “viagem” e “finanças”, marcas lembradas chegaram a 82% e 64% de taxa de busca, respectivamente. 

Gráfico comparativo de taxa de busca por categoria. Mostra em vermelho as marcas não lembradas (variando entre 9% a 23%) e em verde as marcas lembradas (variando entre 41% a 82%), ordenadas por tamanho do efeito. Viagens lidera com 82% para lembradas versus 11% para não lembradas. Fitness & bem-estar tem o menor gap, com 41% vs 23%.

Quando o modelo decide fazer uma busca específica por marca, 63% das vezes ele está procurando uma das cinco marcas que já lembra. Ou seja, ele não está indo atrás de uma informação nova, está confirmando o que já sabe.

Por exemplo, durante o estudo, ao perguntar “Que tipo de operadora de ‘compre agora, pague depois’ uma loja virtual deve oferecer?” o modelo simplesmente enumerou suas quatro marcas lembradas em buscas idênticas uma após a outra: Affirm, Klarna, Afterpay, PayPal. 

Diagrama da pergunta 'Que operadora de compre agora, pague depois uma loja virtual deveria oferecer?'. Mostra as quatro marcas que o modelo lembrava (Affirm, Klarna, Afterpay, PayPal) todas numeradas de 1 a 4, com setas conectando cada uma a uma busca específica usando o template 'merchant fees US', demonstrando como a memória se traduz diretamente em buscas nomeadas.

A visibilidade em IA começa no treinamento, não na otimização on-page

Se antes da era da IA você já fazia seu SEO direitinho, então está com vantagem para ser citado por essas ferramentas. A autoridade é uma das principais vertentes para se ter sucesso nas buscas. 

No entanto, para quem tem uma marca nova ou não trabalhava muito bem SEO, há uma saída. No estudo, a marca Lemon Squeezy, uma plataforma de pagamentos que o modelo não lembrava, ainda apareceu em uma busca porque tinha presença na web forte o suficiente para ser encontrada.

Diagrama mostrando a pergunta 'Qual operadora de pagamento um startup deve usar para pagamentos online?'. Do lado esquerdo, três marcas estão na memória (Stripe #1, PayPal #2, Square #3), todas com setas indicando buscas específicas. Lemon Squeezy aparece marcada como 'não na memória' mas ainda assim foi buscada, mostrando que conteúdo web forte pode surfar marcas não lembradas.

O que a gente pode concluir é que tanto para estar na memória, quanto para ser buscada, uma marca precisa executar um trabalho além da otimização on-page: 

  • Ser mencionada por especialistas na área; 
  • Ser citada pela imprensa e mídia especializada; 
  • Aparecer em conteúdo de análises comparativas e estudos de caso;
  • Estar presente em listas compiladas (rankings, guias de categoria etc.);
  • Sinalizar parcerias estratégicas e integrações com outras plataformas;
  • Manter associação consistente com sua categoria ao longo do tempo.

Você vai conseguir isso através da criação de conteúdo útil, estratégia de branding e estando presente nas plataformas em que seu público está. A ideia é que, ao falar sobre seu nicho, seja necessário falar sobre você. 

Se você quer entender exatamente como ficar na memória da IA, o nosso guia sobre rastro digital traz um framework prático com seis dimensões para auditar. Assim você consegue mapear o que a IA sabe sobre você e quais lacunas preencher para ganhar mais visibilidade.

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E aí, você já sabia da relação entre memória e buscas de query fan-out feitas pela IA? Conta pra gente! Continue acompanhando nossos perfis no Linkedin, YouTube e nossa newsletter para ficar por dentro de todas as novidades do universo do SEO, IA e do Google.

  • Karine Sales

    Jornalista e criadora de conteúdo digital, atua há mais de 8 anos desenvolvendo estratégias e textos otimizados para blogs, sites e redes sociais.

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