Você tem gente responsável por acompanhar o que falam da sua marca na imprensa e nas redes sociais. E quem cuida do que a IA fala dela?
No Brasil e no México, os motores generativos já recomendam fornecedores pelo nome, com adjetivos e comparações diretas com a concorrência. Todo dia, para compradores que estão decidindo.
É o único canal em que se fala da sua marca sem que ninguém do seu time esteja lendo. Vale entender de onde sai o que está sendo dito.
Quanto menos material existe, mais pesa cada fonte
Os motores montam suas respostas com o registro escrito que existe sobre um mercado. Em português e em espanhol, esse registro é bem mais fino do que se imagina.
O relatório da Common Crawl descreve o conjunto de dados aberto que alimenta boa parte do treinamento dos grandes modelos. O inglês representa 40,6% das páginas. O espanhol, 4,6%. O português, 2,5%. Duas línguas faladas por cerca de 900 milhões de pessoas ocupam algo como um catorze avos da web rastreada.
Essa escassez não é só um problema de cobertura. Ela concentra risco. Quando existem cinquenta fontes sobre uma marca, uma matéria desatualizada pesa pouco. Quando existem quatro, ela pode virar a descrição oficial.
Cada idioma ativa um conjunto diferente de fontes
A mistura de fontes muda completamente conforme o idioma da pergunta. A Profound analisou 3,25 bilhões de citações em sete modelos e 14 países, contando os prompts de cada país apenas no idioma nacional.
Em português, o AI Overviews concentrou 65% das suas citações sociais no YouTube, o Instagram triplicou para 17% e o Reddit caiu para 7%. Em espanhol, o TikTok saltou para 16%, cinco vezes a sua linha de base em inglês. O ChatGPT fez o contrário e manteve o Reddit entre 51% e 76% das citações sociais em todos os países medidos, chegando a 71% no Brasil.
Esse último número importa, porque o Reddit é uma plataforma quase monolíngue e americana. Entre 43% e 49% do seu tráfego web vem dos Estados Unidos.
Ou seja: quando um comprador brasileiro pergunta sobre uma categoria, boa parte do material social por trás daquela resposta é opinião escrita em inglês, majoritariamente por norte-americanos, sobre um mercado que não é o dele. Nenhuma marca colocou isso ali nem aprovou. E funciona, na prática, como referência de terceiros diante de quem está avaliando fornecedores.
O idioma que a IA prefere não é o daqui
Os motores realmente privilegiam fontes no idioma da consulta. Uma pesquisa da Weglot com mais de 1,3 milhão de citações mostrou que, em consultas localizadas no México, 96% das citações do AI Overviews vinham de fontes em espanhol.
Só que a virada em direção a domínios locais é a mais fraca entre todos os idiomas medidos. Consultas em japonês levaram 26% das citações para domínios do Japão; em francês, 16% para domínios .fr; em espanhol, apenas 7% para domínios .es. A Argentina, no mesmo teste, ficou ainda abaixo.
Traduzindo para termos de reputação: a descrição da sua marca está sendo montada com fontes que provavelmente não são da região. Com preços de outro mercado, contexto regulatório de outro país e casos que não se aplicam.
No caso do português, o problema tem uma versão própria. Não é a concorrência com Portugal, é o peso do Reddit americano dentro do ChatGPT, aqueles 71% das citações sociais no Brasil.
Vale dizer de onde vem o dado. A Weglot vende tradução de sites, então a direção da conclusão dela não surpreende. As magnitudes, no entanto, batem com a pesquisa acadêmica independente sobre recuperação translíngue.
O que um time de comunicação pode fazer
Auditar antes de opinar. Rodar um conjunto fixo de perguntas de categoria em português e espanhol, em vários motores e a partir de localizações dentro de cada mercado, anotando quais marcas são citadas e com quais adjetivos. Uma consulta feita em Nova York não diz nada sobre o que um comprador vê em Belo Horizonte.
Tratar o corpus como o press kit. Se o registro da marca em português for composto por quatro documentos, a prioridade não é otimizar esses quatro. É fazer com que existam quarenta. Imprensa local, fontes setoriais e institucionais, fichas atualizadas em repositórios de referência.
Corrigir o registro, não a resposta. Não dá para pedir errata a um modelo. Quando uma descrição está errada, a correção acontece nas fontes das quais aquele modelo se alimenta. É lento e é o único caminho que existe.
Publicar dados próprios, atribuídos e datados. A pesquisa de Aggarwal e colegas, apresentada no KDD 2024, mostrou que acrescentar estatísticas e fontes com autoridade elevava a visibilidade de uma página nas respostas generativas em até 40%. Um número com amostra, país e data é uma frase que o modelo consegue carregar. Um adjetivo, não.
Incluir o cenário no protocolo de crise. O que a gente faz se um motor afirmar algo falso sobre a marca para milhares de compradores, num idioma que o time global não lê? Melhor ter a resposta antes do incidente.
O que isso muda no seu plano de comunicação
Por vinte anos, a reputação digital foi defendida numa lista de links que dava para ver, medir e contestar.
Agora ela se resume a um parágrafo escrito de forma diferente a cada vez, no idioma de quem pergunta, a partir de um registro que na América Latina é fino e escrito majoritariamente por outros.
A primeira decisão não é otimizar nada. É olhar.
Como fazemos isso na Sherlock
Auditamos o que os principais motores respondem sobre uma marca em português e espanhol, consultando de dentro de cada mercado e não de um escritório remoto. A partir daí trabalhamos as duas pontas, o conteúdo próprio em cada idioma e a cobertura local que alimenta esse registro.
Essa disciplina tem nome. Chama-se GEO, otimização para motores generativos, e significa trabalhar para que a marca apareça bem descrita dentro das respostas geradas por IA, e não só numa lista de links.
Nossos consultores estão nos países onde a pergunta é feita, e a Broadminded, nosso time de pesquisa, produz os dados próprios que um modelo consegue citar. Comece por uma auditoria, não por uma campanha.