Opinião de Gustavo Mendes, diretor do programa Brand Management da Porto Business School e fundador da Ichika Brand Consulting
A criação e gestão de marcas desenvolveu-se assente numa premissa aparentemente inquestionável: as marcas são construídas para, por e na mente das pessoas. Estudámos psicologia cognitiva, neurociência, semiótica e design para criar identidades visuais e narrativas capazes de despertar emoções e criar ligações duradouras. O edifício do branding assentava num pressuposto base, de que todo o processo de decisão era humano.
Em 2005, a Procter & Gamble introduziu o conceito de First Moment of Truth (FMOT), descrevendo o instante decisivo em que o consumidor, perante a prateleira, escolhia entre marcas concorrentes. Poucos anos mais tarde, a Google mostrou-nos que essa decisão começava muito antes da entrada na loja. Nascia o Zero Moment of Truth (ZMOT): aquele momento em que o consumidor pesquisava, comparava opiniões, lia avaliações, consultava especialistas e construía a sua preferência muito antes de comprar.
Durante mais de uma década, o marketing adaptou-se a esta nova realidade. Aprendemos a investir em SEO, marketing de conteúdos, reputação digital e presença omnicanal para conquistar esse precioso momento zero. Contudo, o ecossistema de 2026 acrescenta uma nova camada a esta evolução. O consumidor continua a iniciar a decisão muito antes da compra, mas já não é necessariamente ele quem percorre dezenas de páginas de resultados ou compara exaustivamente alternativas. Cada vez mais, “limita-se” a perguntar ao ChatGPT, ao Claude ou ao Gemini qual o melhor café em cápsulas sustentável, o seguro de saúde mais adequado ao seu perfil ou o próximo destino de férias.
Mas a mudança não se esgota na consulta; estende-se à delegação. Estamos a transitar rapidamente dos assistentes de conversação para os Agentic AI, agentes autónomos a quem os consumidores delegam o próprio ato de decidir e comprar. O consumidor do futuro próximo já não vai comparar propostas comerciais; vai dar uma instrução ao seu agente: ‘Encontra-me o fornecedor de eletricidade mais barato e ecológico para o meu perfil e transfere o contrato.’
É precisamente aqui que ocorre a verdadeira mudança de paradigma. O ZMOT não desapareceu; passou a ser mediado por inteligência artificial. Antes de uma marca chegar à mente da pessoa, passa agora pelo crivo de um agente não-humano, de um modelo de linguagem, que interpreta informação, sintetiza conhecimento, estabelece relações e reduz a complexidade da escolha. A decisão continua a ser humana, mas a primeira interpretação da oferta deixou de o ser.
Estamos, por isso, a entrar numa nova era do branding: a era do Branding para Não-Humanos.
Do Mindshare ao Modelshare
Durante décadas, os diretores de marketing perseguiram um objetivo claro: conquistar mindshare, isto é, ocupar um espaço privilegiado na mente do consumidor. O sucesso de uma marca era medido pela facilidade com que era recordada, pela força das suas associações e pela preferência que conseguia gerar quando chegava o momento da escolha.
Na era da inteligência artificial generativa, este desafio ganha uma nova dimensão. Já não basta existir na memória das pessoas; é igualmente necessário existir no universo semântico dos modelos de linguagem que, cada vez mais, medeiam essas decisões. É aqui que proponho um novo conceito: modelshare.
Entendo por modelshare o grau em que uma marca é reconhecida, contextualizada e recomendada por sistemas de inteligência artificial quando estes ajudam um consumidor a resolver uma necessidade. Não se trata de “agradar ao algoritmo” nem de manipular modelos de linguagem. Trata-se de garantir que, quando um LLM interpreta uma determinada categoria de mercado, consegue associar naturalmente uma marca aos atributos que a diferenciam.
A mudança é mais profunda do que pode parecer à primeira vista. Durante vinte anos, as marcas competiram por um lugar na primeira página do Google. Hoje começam a competir por um lugar entre as poucas recomendações sintetizadas por um assistente inteligente. A competição deixa, assim, de ser apenas pela atenção; passa também a ser pela inclusão. Para muitas categorias, deixar de constar dessa primeira síntese algorítmica poderá significar uma invisibilidade difícil de recuperar.
Os Dois Pilares da Legibilidade Semântica
Como se constrói, então, uma marca preparada para este novo contexto? A resposta passa por duas dimensões que se reforçam mutuamente.
A primeira é a infraestrutura técnica. Já não basta possuir um bom website ou manter uma presença ativa nas redes sociais. A informação pública da marca, desde as fichas técnicas dos produtos até à sua história, propósito, liderança ou posicionamento, precisa de estar organizada, estruturada e semanticamente consistente para ser corretamente interpretada pelos sistemas que alimentam os assistentes inteligentes. O SEO continua a ser indispensável, mas deixou de ser suficiente. À otimização para motores de busca junta-se agora uma nova preocupação: otimizar a informação para que possa ser compreendida, contextualizada e recuperada pelos motores de IA.
A segunda dimensão é substancialmente mais estratégica. Os LLMs não decoram slogans nem campanhas; identificam padrões semânticos. Aprendem relações. Quando pensamos na Volvo, pensamos em segurança. Quando pensamos na Patagonia, pensamos em ativismo ambiental. Quando pensamos na Red Bull, pensamos em desportos radicais. Estas associações não nasceram de uma única campanha particularmente brilhante; são o resultado de anos de consistência entre aquilo que a marca diz, aquilo que faz e aquilo que o ecossistema diz sobre ela.
Os modelos de linguagem operam de forma surpreendentemente semelhante. Analisam o que a marca comunica sobre si própria, mas também aquilo que imprensa, universidades, especialistas, clientes e comunidades dizem sobre ela. Se o posicionamento muda constantemente ao sabor da próxima “Big Idea”, a marca torna-se semanticamente difusa. Se, pelo contrário, mantém uma plataforma consistente ao longo do tempo, gera sinais suficientemente fortes para ser reconhecida e contextualizada pelos modelos.
A consistência deixou, assim, de ser apenas uma virtude do branding. Tornou-se uma condição de legibilidade algorítmica.
O Paradoxo do Novo Branding
Perante este cenário, seria fácil concluir que as marcas deveriam tornar-se mais técnicas, mais padronizadas e mais próximas da linguagem das máquinas. Na realidade, acontece precisamente o contrário.
Os modelos de linguagem foram treinados com base na cultura humana. Alimentam-se da riqueza da linguagem natural, do contexto, das relações entre conceitos e da relevância cultural. As marcas cinzentas, excessivamente institucionais e povoadas de chavões corporativos tendem a dissolver-se num oceano de conteúdo indiferenciado que a própria inteligência artificial ajuda diariamente a produzir. Tornam-se semanticamente indistintas.
Em contrapartida, marcas com uma identidade clara, uma voz própria, opiniões consistentes e impacto cultural geram precisamente os sinais que os modelos valorizam: diferenciação, coerência, autoridade e relevância. São as marcas que geram debate, que inspiram artigos, que alimentam comunidades e que deixam uma pegada cultural suficientemente forte para ser captada pelos sistemas inteligentes.
O papel do gestor de marca em 2026 não é encontrar novos truques para “enganar” os algoritmos. É construir uma marca tão consistente, distintiva e relevante que qualquer sistema inteligente a consiga compreender sem ambiguidade.
No fundo, o cérebro que medeia a decisão mudou. Mas a matéria-prima do branding continua exatamente a mesma: significado.
Durante décadas perguntámos como conquistar um lugar na mente das pessoas. A próxima década obrigar-nos-á a responder a uma pergunta diferente: “Como garantir que a nossa marca é a escolha inevitável de um LLM ou agente autónomo, antes mesmo de o consumidor humano saber que a transação aconteceu?”
