Se uma marca aparece numa resposta do ChatGPT, Gemini, Claude ou Perplexity, isso significa que está presente na conversa, mas não necessariamente na decisão. É esta distinção que está no centro de um novo estudo da destaque.ai, que analisou 616 respostas dadas por 10 assistentes de inteligência artificial a 16 perguntas sobre empresas, marcas e diferentes setores em Portugal.
A análise, realizada no final de agosto, separa duas métricas: o número de vezes que uma marca é nomeada e o número de vezes que é efetivamente escolhida pelo assistente. E a diferença entre as duas pode ser significativa.
“Nomeada” significa que a marca aparece em qualquer ponto da resposta. “Escolhida” significa que o modelo a distingue das restantes, seja através de um ranking, de uma recomendação por critério ou de um momento em que se compromete com uma opção. A relação entre as duas dá origem à chamada taxa de recomendação.
A distinção é particularmente relevante porque as respostas das ferramentas de IA tendem a funcionar como catálogos. À pergunta “Quais são as melhores marcas portuguesas?”, a resposta mediana analisada pelo estudo inclui 17 nomes, chegando a 28 no caso da resposta mais extensa. Ou seja, aparecer numa lista deste tipo pode dizer pouco sobre a posição efetiva de uma marca na decisão.
EDP ultrapassa Salsa na hora de escolher
O exemplo mais evidente surge precisamente na pergunta sobre as melhores marcas portuguesas. A Salsa é a marca mais mencionada, aparecendo em 31 das 38 respostas analisadas, no entanto, é escolhida apenas sete vezes, o que representa uma taxa de recomendação de 23%. A EDP, por outro lado, surge em 26 respostas – menos cinco do que a Salsa – mas é escolhida 15 vezes, o que se traduz numa taxa de recomendação de 58%.
Ou seja, se a análise se limitasse ao número de menções, a Salsa lideraria. Quando se olha para as escolhas, a EDP passa para o primeiro lugar. Logo atrás da EDP aparecem Delta Cafés, com 14 escolhas em 30 menções, Vista Alegre, com 12 em 24, Bordallo Pinheiro, com oito em 20, e Claus Porto, também com oito escolhas, em 19 menções.
A diferença entre visibilidade e recomendação torna-se ainda mais evidente noutros casos. A Parfois, por exemplo, é mencionada 23 vezes, mas escolhida cinco. A Fly London surge em 23 respostas e é escolhida apenas quatro vezes. Já a Corticeira Amorim aparece 22 vezes e é escolhida quatro.
No extremo estão marcas que têm presença significativa nas respostas, mas nunca chegam a ser a opção escolhida. O estudo identifica 13 marcas portuguesas que são mencionadas e nunca escolhidas nas 38 respostas à pergunta sobre as melhores marcas nacionais.
É o caso da Compal, que aparece em 18 respostas, mas não é escolhida nenhuma vez. Sagres, Sandeman e Sonae surgem em 14 respostas cada, também sem qualquer escolha. A lista inclui ainda Castelbel e Feedzai, com 12 menções; Lion of Porches e Ramirez, com 12 e 11, respetivamente; Talkdesk, com 11; Lanidor, com 10; Critical Software e Farfetch, com nove; e Tiffosi, com oito.
São casos particularmente relevantes porque mostram a limitação de medir apenas o chamado share of voice, neste caso, quantas vezes uma marca aparece nas respostas. Uma marca pode estar muito presente e, ainda assim, não ser aquela que a IA coloca no momento da decisão.
O próprio estudo propõe, por isso, a utilização de uma segunda métrica: o share of recommendation, que mede a proporção das escolhas dentro de uma categoria que pertence a determinada marca. A diferença entre as duas métricas ajuda a perceber se uma marca está simplesmente presente nas conversas ou se consegue transformar essa presença em recomendação.
Quem está a construir a reputação das marcas perante a IA?
É aqui que surge outra conclusão particularmente relevante para marketeers. Das 616 respostas analisadas, 328 apresentaram fontes, num total de 2.993 citações. E as fontes mais utilizadas não correspondem necessariamente aos canais que as marcas tradicionalmente monitorizam.
A DECO Proteste surge com 105 citações, seguida do Reddit, com 88, Wise, com 79, ECO, com 72, Literacia Financeira, com 61, e 4gnews, com 60. Mas a fotografia muda consoante a categoria.
Para os marketeers, a questão deixa assim de ser apenas “como aparecemos no Google?” e passa também por perceber quais são as páginas que as IAs estão a ler quando alguém pergunta pela nossa categoria, e o que dizem essas páginas sobre a marca.
A reputação perante a IA também pode incluir críticas
Ser escolhido também não significa ser necessariamente elogiado. A análise contabiliza uma marca como escolhida mesmo quando a resposta inclui críticas ou pontos fracos. É o caso da TAP, que aparece nas 39 respostas sobre a melhor companhia aérea para voar a partir de Portugal e é escolhida nas 39. Em 16 dessas respostas, contudo, são também apontados aspetos negativos, relacionados, por exemplo, com preço, pontualidade ou serviço a bordo.
O mesmo acontece com a EDP: é mencionada em 36 das 39 respostas sobre o melhor fornecedor de eletricidade e escolhida em 21, enquanto nas restantes menções surge associada à ideia de ser a opção mais cara.
A conclusão é que recomendação e aprovação não são sinónimos, sendo que uma IA pode recomendar uma marca e, simultaneamente, apresentar argumentos contra ela.
A pergunta também decide o ranking
Há ainda uma última variável, que se prende com a forma como a pergunta é feita. O estudo colocou quatro versões da pergunta sobre banca aos mesmos assistentes e a mudança de formulação altera substancialmente os resultados.
Quando é pedido um “top 5 dos bancos em Portugal”, por exemplo, o Novo Banco aparece em 87% das respostas e o Revolut em apenas 8%. Mas quando a pergunta passa a ser “Estou a pensar mudar de banco em Portugal. Qual devo escolher?”, o Revolut sobe para 74% e o Novo Banco fica nos 64%. Quando se pergunta diretamente “Que banco recomendas a quem vive em Portugal?”, o Revolut chega aos 90%, enquanto o Novo Banco fica nos 36%.
A diferença mostra que uma marca pode ter uma presença forte quando a IA é chamada a construir uma lista, mas perder terreno quando o utilizador pede uma recomendação concreta.
