Quase metade dos brasileiros que usam inteligência artificial já recorre à tecnologia antes de comprar um produto ou contratar um serviço. O dado muda uma pergunta importante para pequenos negócios: quando um cliente pede à IA uma recomendação, sua empresa tem informações suficientes para entrar nessa comparação?
Uma pessoa procura uma confeitaria para uma festa, uma assistência técnica que atenda no sábado ou uma mochila impermeável dentro de determinada faixa de preço. Antes, ela talvez começasse pela busca tradicional, por uma rede social ou pelo marketplace. Agora, também pode formular a pergunta para um assistente de inteligência artificial e pedir uma comparação, uma lista de opções ou um resumo das avaliações disponíveis.
Essa mudança ainda não significa que a IA assumiu o papel de loja, buscador ou vendedor. Mas ela passou a ocupar uma etapa relevante da jornada: a pré-seleção. Uma pesquisa da agência Fbiz, realizada com a On The Go, indica que 46% dos entrevistados que usam IA já recorreram à tecnologia para buscar informações sobre produtos ou serviços antes de comprar.
Para pequenas empresas, o dado importa menos como uma previsão grandiosa sobre o futuro e mais como um alerta operacional. Se o consumidor pergunta à IA onde comprar, com quem contratar ou qual produto escolher, a empresa precisa ter informações claras, públicas e atualizadas para ser compreendida — tanto por pessoas quanto por sistemas automatizados.
A IA entrou na fase de descoberta, não necessariamente na venda
O estudo Prompt-me, divulgado pela Fbiz em parceria com a On The Go, investigou hábitos de uso de inteligência artificial no cotidiano, incluindo trabalho, estudos, relações pessoais, busca de informação e consumo.
Segundo os dados divulgados, 46% dos usuários de IA disseram já ter usado a tecnologia para pesquisar produtos ou serviços antes da compra. A formulação é importante: a pesquisa mede o uso da IA como apoio na etapa de pesquisa e consideração, não uma compra concluída automaticamente a partir de uma recomendação.
O levantamento também apontou que 53% dos usuários recorrem à IA como primeira opção quando querem uma resposta rápida e objetiva. Outros 32% a usam primeiro para comparar opções, enquanto 26% a procuram inicialmente quando precisam de ajuda para tomar decisões.
Esse comportamento ajuda a explicar por que a IA vem ganhando espaço em perguntas comerciais. Ferramentas desse tipo são especialmente adequadas para resumir opções, traduzir especificações, organizar critérios de comparação e responder dúvidas iniciais. Uma pessoa pode perguntar quais restaurantes entregam em determinada região, quais são as diferenças entre dois modelos de equipamento ou o que considerar antes de contratar um serviço.
Isso não elimina etapas tradicionais. O consumidor ainda pode visitar o site da marca, consultar avaliações, olhar redes sociais, comparar preços, conversar no WhatsApp ou finalizar a compra em um marketplace. A novidade é que a IA pode estar antes de tudo isso, ajudando a decidir quais empresas e produtos merecem atenção.
Há outros estudos que apontam na mesma direção, embora não possam ser comparados diretamente por terem metodologias e perguntas diferentes. A Adyen informou que 52% dos brasileiros haviam usado ChatGPT ou outros assistentes de IA para auxiliar em compras nos 12 meses anteriores a seu levantamento. Já a EY Brasil divulgou que 87% dos consumidores brasileiros consideravam recomendações de produtos por IA altamente úteis, mas também apontou que 47% ainda não haviam feito uma compra baseada em recomendação desse tipo.
A leitura mais prudente é que a IA se tornou um canal de apoio à decisão. Não há base nesses dados para dizer que ela substituiu a busca tradicional, os marketplaces, as redes sociais ou o atendimento humano.
O que está em jogo para as pequenas empresas
Quando um cliente pesquisa por uma empresa em um assistente de IA, a qualidade da resposta depende, em parte, do que está disponível na internet sobre aquele negócio.
No caso de experiências de compras no ChatGPT, a OpenAI informa que os resultados podem considerar metadados fornecidos por lojistas e por terceiros, além de descrições, preços, disponibilidade, avaliações e contexto da consulta. Para ordenar comerciantes que vendem o mesmo produto, a companhia cita fatores como preço, estoque, qualidade e a condição de fabricante ou vendedor principal.
No ambiente do Google, a recomendação oficial para presença em recursos de busca com IA é menos misteriosa do que parece: conteúdo útil e acessível, site atualizado, Perfil da Empresa preenchido e Merchant Center organizado quando aplicável. O Google também ressalta que não existe uma marcação especial capaz de garantir destaque em respostas de IA.
Para uma PME, isso reduz uma discussão complexa a uma pergunta simples: as informações básicas da empresa estão certas em todos os lugares em que o cliente pode encontrá-la?
É comum que a resposta seja “mais ou menos”. O horário no Google está desatualizado. O endereço mudou, mas o Instagram ainda mostra o anterior. O catálogo do site não acompanha o estoque real. O cardápio tem um preço no link da bio e outro no aplicativo de delivery. O WhatsApp informa uma área de atendimento diferente da publicada no perfil comercial.
Em uma jornada convencional, essa confusão já custa vendas. Na jornada mediada por IA, pode dificultar até mesmo a inclusão da empresa na resposta inicial do consumidor.
Isso não quer dizer que uma ferramenta de IA necessariamente “ignore” negócios com cadastros imperfeitos. As plataformas não divulgam todos os critérios de seus sistemas, e os resultados podem variar conforme pergunta, localização, contexto e fontes disponíveis. Mas informações contraditórias, vagas ou antigas reduzem a capacidade de qualquer sistema — e também de qualquer cliente — de entender o que a empresa oferece.
Reputação deixou de ser apenas peça de marketing
Avaliações públicas ganharam uma função ainda mais prática nesse contexto. Elas ajudam consumidores a encontrar sinais de confiança e revelam como a empresa é descrita por quem já comprou.
Expressões como “entrega rápida”, “atendimento atencioso”, “bom custo-benefício”, “ótimo para festas” ou “demorou para responder” são mais do que elogios e reclamações. Elas formam uma espécie de retrato público da operação. Esse retrato pode aparecer em buscas, comparações e respostas que resumem a reputação de uma marca.
O Google permite que empresas verificadas respondam avaliações e solicitem feedback por meio de link ou QR code. Também informa que pode exibir avaliações vindas de fontes externas consideradas confiáveis.
O ponto não é perseguir nota máxima a qualquer custo. Comprar avaliações, pressionar clientes ou estimular comentários falsos pode comprometer a credibilidade do negócio e violar regras das plataformas. A medida mais útil é tratar avaliações como um termômetro operacional.
Se clientes elogiam constantemente a pontualidade, isso pode virar um atributo de comunicação. Se as reclamações se repetem em torno de atraso, troca, embalagem ou falta de retorno, há um problema que não será resolvido apenas com uma resposta bem escrita no Google.
Uma empresa organizada pode usar a reputação pública para duas tarefas ao mesmo tempo: corrigir falhas reais e entender quais dúvidas devem virar conteúdo de pré-venda.
A vitrine digital agora inclui catálogo, contexto e respostas
Para negócios locais, o cliente pode perguntar se há atendimento em um bairro, se a empresa abre aos domingos, se realiza entregas ou se aceita agendamento. Para lojas virtuais, as dúvidas podem envolver tamanhos, composição, garantia, prazo, compatibilidade e custo de frete.
Quanto mais objetiva for a informação da empresa, menor a chance de o consumidor desistir porque não conseguiu confirmar uma condição essencial.
No e-commerce, páginas de produto precisam ir além de uma foto e um nome genérico. Preço, disponibilidade, variações, medidas, cores, especificações, prazo de entrega, política de troca e imagens reais ajudam o cliente a decidir — e ajudam sistemas de busca e descoberta a interpretar o catálogo.
A OpenAI criou um modelo de feed estruturado de produtos para parceiros aprovados, com o objetivo de permitir que o ChatGPT compreenda atributos de catálogo e apresente informações mais corretas em experiências de descoberta e compra. Isso não significa que toda loja precisa correr para um novo canal técnico, nem que o recurso garante visibilidade. A lição é mais básica: informações organizadas e estruturadas se tornaram parte da infraestrutura comercial.
No Google, dados estruturados também podem ajudar mecanismos a interpretar informações de negócios e produtos. Para empresas locais, a marcação LocalBusiness, por exemplo, pode organizar dados como horário de funcionamento e detalhes da operação. Mas os próprios documentos do Google deixam claro que essas marcações não garantem posição ou presença em resultados generativos.
O que esse caso ensina a quem empreende
O principal aprendizado é que ser encontrado por IA começa antes da IA. Começa por uma operação que consegue informar claramente o que vende, onde atende, quando funciona, quanto cobra e como resolve problemas.
Durante muito tempo, presença digital foi tratada como uma soma de perfis em redes sociais, anúncios e um site institucional. A entrada dos assistentes de IA torna mais visível uma deficiência antiga: muitas pequenas empresas ainda têm dados fragmentados, catálogos incompletos e uma reputação que não é acompanhada de perto.
A decisão empresarial relevante não é buscar um suposto “hack” para aparecer em respostas de IA. É criar uma base confiável para todos os canais de descoberta: busca, mapas, marketplaces, redes sociais, sites, aplicativos e assistentes conversacionais.
Isso tende a favorecer empresas que dominam o básico da informação comercial. Uma oficina que mantém serviços, endereço, horário e avaliações atualizados pode se tornar mais fácil de encontrar. Uma loja que descreve bem seu catálogo reduz dúvidas e melhora a qualidade do atendimento. Uma empresa de serviços que publica respostas claras sobre preço, cobertura e prazos pode chegar mais preparada à comparação feita pelo consumidor.
Também há um risco. Negócios que deixam informações estratégicas espalhadas e desatualizadas podem perder espaço não porque oferecem um produto pior, mas porque são difíceis de verificar. Em uma etapa de descoberta rápida, a empresa pouco clara pode nem entrar na lista de consideração do cliente.
Checklist prático: como preparar a empresa para a descoberta via IA
A prioridade não precisa ser contratar uma solução complexa. Pequenos negócios podem começar por uma revisão disciplinada da própria presença digital.
1. Padronize os dados básicos
Confira se nome comercial, endereço, telefone, WhatsApp, horário, site e área atendida são os mesmos no Google, redes sociais, diretórios, marketplaces e materiais próprios.
Para negócios locais, o Perfil da Empresa no Google permite incluir horário, categorias, serviços, produtos, pedidos, reservas e área de atendimento. Essas informações precisam acompanhar a realidade da operação.
2. Revise catálogo, preço e disponibilidade
Em lojas e serviços com oferta variável, confira se páginas e perfis mostram dados atuais. Produtos fora de estoque, valores antigos e descrições genéricas criam atrito para quem quer comprar e para quem quer comparar opções.
A recomendação vale também para serviços. Em vez de apenas informar “fazemos manutenção”, explique quais equipamentos atende, em quais regiões trabalha, quais dias há agenda e quais condições podem alterar o orçamento.
3. Transforme dúvidas repetidas em conteúdo útil
Perguntas que chegam pelo balcão, telefone e WhatsApp são uma pauta pronta. Se clientes sempre perguntam o tamanho ideal de um bolo, a diferença entre dois tratamentos, os bairros atendidos ou o prazo de instalação, essas respostas deveriam estar em uma página pública e atualizada.
Conteúdo útil não é publicar textos genéricos para “alimentar algoritmo”. É reduzir incertezas que impedem a compra.
4. Crie uma rotina de avaliações
Responda críticas e elogios de forma objetiva. Agradeça comentários positivos sem mensagens automáticas excessivas. Em reclamações, reconheça o problema quando houver, explique o canal de solução e informe prazo quando possível.
O mais importante é levar padrões recorrentes para a operação. Se a reclamação é sempre sobre demora, talvez a prioridade não seja responder melhor, e sim reorganizar processos.
5. Use dados estruturados e feeds quando fizer sentido
Empresas com site e e-commerce podem avaliar a implementação de dados estruturados e feeds de produtos com apoio técnico. Esses recursos ajudam plataformas a interpretar informações, mas não substituem qualidade de catálogo, reputação e serviço.
Promessas de “garantir presença no ChatGPT” ou “dominar respostas de IA” merecem desconfiança. Nem Google nem OpenAI oferecem esse tipo de garantia.
6. Comece a medir a origem dos clientes
O rastreamento ainda é imperfeito, mas já é possível perguntar no checkout, no formulário ou no atendimento: “Como você conheceu a empresa?”. Entre as alternativas, vale incluir ChatGPT, Gemini e outras ferramentas de IA.
Também é útil acompanhar buscas no Perfil da Empresa, perguntas recorrentes no atendimento, referências identificáveis no analytics e termos que levam clientes a comparar produtos ou serviços.
Uma oportunidade para quem presta serviços a PMEs
A mudança abre espaço para agências, consultores, desenvolvedores, profissionais de marketing e especialistas em comércio eletrônico. Mas o serviço mais promissor talvez não seja vendido como “otimização mágica para IA”.
Há demanda potencial por uma arrumação concreta da presença digital: auditoria de cadastros, padronização de contatos, revisão de páginas de serviços, organização de catálogo, implantação de feeds, criação de FAQs, gestão de avaliações e acompanhamento de reputação.
A entrega precisa ser mensurável e honesta. Em vez de prometer que uma empresa aparecerá em uma resposta específica de IA, o prestador pode mostrar que reduziu dados inconsistentes, atualizou informações comerciais, organizou o catálogo e melhorou a capacidade de o negócio ser encontrado e compreendido em diferentes canais.
A pesquisa da Fbiz e da On The Go não aponta que a IA passou a vender sozinha. Ela mostra algo mais útil para quem empreende: o consumidor está adicionando os assistentes de IA à etapa em que decide em quem confiar.
Para pequenas empresas, a resposta não é tentar parecer sofisticada. É parecer — e ser — confiável, clara e atualizada. Afinal, antes de uma ferramenta recomendar qualquer opção, ela precisa conseguir entender o negócio. E, antes disso, o cliente humano também.