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seoPublicado em 21 de julho de 20266 min de leitura

Categorização de Marca em IA: Como a Linguagem de Pesquisa Determina Recomendações

Novo estudo revela que a forma como os clientes formulam pesquisas determina se os LLMs recomendam a sua marca — não a força da marca em si.

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Categorização de Marca em IA: Como a Linguagem de Pesquisa Determina Recomendações
Bitclever AI Research
Autor: Bitclever AI Research ## Resumo Executivo Um estudo recente com 12 marcas de vestuário desportivo no Reino Unido, envolvendo 14.140 execuções de API em cinco plataformas de IA generativa, revela que o enquadramento de categoria ("category framing") usado pelos clientes nas suas pesquisas é determinante para a visibilidade da marca em respostas de IA. A investigação, conduzida por João da Silva e apresentada no Search Engine Land, questiona a abordagem tradicional de otimização para LLMs baseada apenas no fortalecimento da entidade de marca. ## O Que Aconteceu A pesquisa analisada testou 12 marcas de vestuário desportivo através de duas formulações de categoria distintas — "athleisure" e "athletic footwear" (calçado desportivo) — para avaliar como diferentes enquadramentos semânticos influenciam as recomendações geradas por modelos de linguagem. O estudo abrangeu sete dias consecutivos e envolveu 14.140 chamadas de API distribuídas por cinco dos principais motores de IA generativa: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude e Google AI Overviews. A metodologia baseou-se na análise de co-menções — ou seja, a frequência com que uma marca é mencionada em conjunto com determinada categoria nas respostas geradas pelos LLMs. Os resultados demonstraram que a mesma marca pode obter níveis de visibilidade radicalmente diferentes dependendo de qual das duas categorias é utilizada na formulação da pergunta, mesmo quando a marca comercializa produtos que se enquadram teoricamente em ambas as categorias. Segundo os autores, esta descoberta desafia a premissa comum na indústria de SEO de entidades, que assume que os LLMs avaliam a força e credibilidade de uma marca antes de decidê-la recomendar. Na realidade, o modelo compara a categoria implícita na pergunta do utilizador com as associações de categoria que já construiu sobre a marca a partir de conteúdo de terceiros — e não com a marca em si. ## Porque Isto Importa Este estudo introduz uma distinção crítica que muitas equipas de marketing e SEO ainda não integraram nas suas estratégias: reconhecimento não é sinónimo de recomendação. Uma marca pode ser amplamente reconhecida pelos LLMs — surgir em múltiplas respostas, ser mencionada com frequência — sem que isso se traduza em recomendações efetivas quando o cliente usa uma formulação de categoria diferente da que o modelo associou à marca. Esta descoberta tem implicações profundas para a forma como se pensa a otimização para motores de IA generativa (frequentemente designada como AI SEO ou LLM optimization). Se a categorização interna do modelo não corresponder à linguagem real utilizada pelos consumidores nas suas pesquisas, mesmo marcas fortes e bem estabelecidas podem ficar invisíveis em cenários de compra relevantes. Além disso, o estudo reforça que a construção de Knowledge Graphs, a implementação de schema markup e a obtenção de cobertura mediática — táticas tradicionalmente recomendadas em SEO de entidades — podem não ser suficientes isoladamente. É necessário compreender e influenciar ativamente como o conteúdo de terceiros categoriza a marca, uma vez que são esses sinais externos que os LLMs utilizam para construir as suas associações de categoria. ## Impacto para Empresas Para organizações que dependem de canais digitais para geração de leads e vendas, este estudo sugere várias implicações práticas imediatas: **Auditoria de categorização atual**: As empresas devem investigar como os LLMs atualmente categorizam a sua marca, comparando essa categorização com a linguagem real utilizada pelos seus clientes nas fases de descoberta e consideração de compra. **Alinhamento de linguagem entre canais**: Existe uma necessidade de garantir consistência entre a terminologia usada no website institucional, em conteúdo de terceiros (imprensa, reviews, comparativos), e a linguagem efetivamente pesquisada pelos utilizadores finais. **Monitorização de co-menções**: A capacidade de acompanhar como e com que categorias a marca é mencionada em respostas de IA generativa torna-se uma competência crítica de inteligência competitiva, análoga ao tradicional rank tracking em SEO clássico. **Risco de invisibilidade seletiva**: Marcas que investem fortemente numa categoria de posicionamento (por exemplo, "calçado técnico") podem estar completamente ausentes em consultas relacionadas com categorias adjacentes (por exemplo, "athleisure"), mesmo tendo produtos relevantes para ambas. Estas dinâmicas afetam particularmente setores com sobreposição de categorias — moda, tecnologia, bens de consumo — onde os limites entre subcategorias de produto são frequentemente ambíguos tanto para consumidores como para os próprios modelos de IA. ## Perspetiva Bitclever Na Bitclever, acompanhamos com atenção a evolução do panorama de descoberta digital, reconhecendo que a otimização para motores de IA generativa representa uma disciplina emergente e distinta do SEO tradicional. Este estudo confirma uma tendência que temos observado nos projetos de consultoria digital: a necessidade de mapear não apenas a presença online da marca, mas também a forma como essa presença é interpretada e categorizada por sistemas de IA. Ajudamos as empresas a realizar diagnósticos aprofundados sobre a sua visibilidade em plataformas como ChatGPT, Gemini, Perplexity e Google AI Overviews, identificando desalinhamentos entre a linguagem de categoria utilizada pelos clientes e a codificação de categoria atribuída pelos modelos. Este trabalho combina competências de SEO técnico, análise semântica de conteúdo e estratégia de conteúdo de terceiros — áreas onde a Bitclever tem experiência consolidada. Mais do que aplicar táticas isoladas de schema markup ou geração de menções, defendemos uma abordagem holística que parte da investigação real da linguagem do cliente, seguida de uma auditoria de como essa linguagem se traduz (ou não) nas associações de categoria já existentes sobre a marca no ecossistema de conteúdo indexado pelos LLMs. Só a partir desse diagnóstico é possível desenhar estratégias de conteúdo e relações públicas digitais eficazes para corrigir eventuais desalinhamentos. ## Conclusão O estudo apresentado demonstra que a visibilidade em IA generativa não depende exclusivamente da força ou reputação de uma marca, mas sim do alinhamento entre a linguagem de categoria utilizada pelos consumidores e a categorização que os modelos de linguagem já construíram sobre essa marca a partir de conteúdo de terceiros. Para as empresas, isto significa que estratégias de otimização para IA precisam de ir além do fortalecimento genérico da entidade de marca, incorporando uma análise rigorosa da linguagem real de pesquisa dos clientes e do modo como essa linguagem se reflete — ou não — nas respostas geradas pelos principais motores de IA generativa. À medida que estas plataformas se tornam canais de descoberta cada vez mais relevantes, as organizações que investirem precocemente na compreensão desta dinâmica de categorização estarão em posição de vantagem competitiva significativa.

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