Durante anos, o mercado confundiu reputação com notoriedade. Contavam-se seguidores, visualizações, gostos, partilhas e cliques. Quanto maior fosse a exposição de uma pessoa, de uma campanha ou de uma marca, maior seria, supostamente, a sua capacidade de influenciar decisões. Contudo, esse paradigma está a desaparecer. Não significa que os influenciadores tenham deixado de ter relevância ou que as redes sociais tenham perdido utilidade. Significa apenas que notoriedade, influência e confiança deixaram de ser a mesma coisa.
Por consequência de um marketing fútil, repetitivo e até previsível, o consumidor tornou-se mais desconfiado em relação aos conteúdos promovidos, às recomendações patrocinadas e às narrativas demasiado perfeitas. Começou a procurar sinais mais difíceis de fabricar: experiências reais, padrões de comportamento, capacidade de resposta, transparência e validação por outras pessoas. Agora, com a Inteligência Artificial, essa transformação acelerou.
O estudo “O Consumidor Impulsionado pela IA: Manual de Sobrevivência para Marcas”, desenvolvido pela LLYC e pela Appinio a partir de 700 entrevistas em Portugal, revela uma mudança profunda: cerca de 45% dos consumidores portugueses já utilizam habitualmente ferramentas de Inteligência Artificial generativa. Entre os jovens dos 18 aos 24 anos, esse valor sobe para 65,9 por cento. Mais relevante ainda: 23,6% dos consumidores já iniciam diretamente nos assistentes de IA a sua jornada de pesquisa. Ao mesmo tempo, a confiança nos influenciadores apresenta, segundo o estudo, um índice negativo de 67,4 por cento. A credibilidade está a deslocar-se para especialistas, validação técnica, conteúdos genuínos e sistemas algorítmicos capazes de cruzar múltiplas fontes. Praticamente estamos a assistir a uma transferência de poder.
O consumidor já não quer necessariamente visitar dez páginas, abrir vinte separadores, analisar comparadores, ler publicações patrocinadas e tentar perceber quem é mais confiável. Na verdade, o que faz é simples e direto. Coloca uma pergunta diretamente ao modelo LLM:
“Qual é a melhor marca?”
“Esta empresa é de confiança?”
“Que problemas têm os clientes?”
“Qual destas opções tem melhor serviço?”
“Vale a pena comprar?”
Espera uma resposta e toma uma decisão.
Durante duas décadas, as marcas organizaram a sua estratégia digital em torno de uma ideia simples: conquistar o clique. Investiram em SEO para aparecer no Google, em publicidade para gerar tráfego, em conteúdos para conduzir o consumidor ao site e em remarketing para voltar a contactá-lo caso não comprasse imediatamente.
Nos modelos conversacionais, a lógica é diferente. O consumidor não escolhe necessariamente entre uma lista de resultados. Toma a sua decisão com base nas respostas apresentadas pela Inteligência Artificial.
A descoberta, a comparação, a avaliação e a recomendação podem acontecer dentro da mesma conversa. Em muitos casos, o consumidor toma a sua decisão sem visitar o site da marca, sem entrar numa rede social e sem deixar os sinais digitais que tradicionalmente alimentavam as estratégias de remarketing. Isto significa que milhares de consumidores estão, neste momento, a tomar decisões sem o conhecimento das marcas envolvidas. Não preencheram um formulário. Não entraram num site. Não abandonaram um carrinho. Não aceitaram cookies. Não foram incluídos numa audiência de remarketing. Simplesmente perguntaram a uma Inteligência Artificial e escolheram outra empresa.
A marca que perdeu a venda não sabe onde aconteceu, quando aconteceu, qual foi a pergunta, que alternativas foram apresentadas ou por que razão ficou fora da recomendação. Para muitas administrações, essa perda é invisível, pois, não aparece no CRM, no Google Analytics, no relatório comercial ou no dashboard de marketing. Surge apenas como uma venda que nunca chegou a existir.
É neste contexto que plataformas como o Portal da Queixa assumem uma importância muito superior àquela que normalmente lhes é atribuída. Com perto de 2 milhões de reclamações publicadas, reúne um enorme histórico de experiências reais, respostas das marcas, resoluções, avaliações, índices de satisfação e padrões de comportamento. O próprio site apresentava, em junho de 2026, mais de 12 milhões de interações entre consumidores e marcas nos últimos 30 dias, conteúdo com características particularmente valiosas para os sistemas de Inteligência Artificial: é público, pesquisável, contextual, cronológico, específico e produzido a partir de acontecimentos concretos. São experiências partilhadas pelos clientes e não apenas frases publicitárias escritas pela própria marca. Não são promessas sobre a qualidade futura do serviço, mas evidências sobre aquilo que aconteceu quando existiu um problema. A grande vantagem para os modelos é que não mostram apenas que uma empresa recebeu uma reclamação. Mostram se respondeu, quanto tempo demorou, como comunicou, se resolveu a situação e como o cliente avaliou o desfecho.
Plataformas de partilha pública de experiências não influenciam porque publicam opiniões editoriais sobre as marcas, mas porque tornam visível aquilo que as marcas fazem quando são confrontadas com a insatisfação dos clientes. A sua autoridade resulta dessa dimensão, da transparência e, sobretudo, da autenticidade do conteúdo partilhado pelos consumidores.
Mas por que razão a IA valoriza estas plataformas, como por exempo o Reddit?
Em 2024, a OpenAI anunciou uma parceria com o Reddit para aceder, através da sua API, a conteúdos públicos, estruturados, atualizados e produzidos pelas respetivas comunidades. Os modelos precisam deste tipo de informação porque a internet institucional é insuficiente. Nos sites corporativos, todas as marcas são inovadoras, próximas, sustentáveis e orientadas para o cliente. Dificilmente uma empresa admite que o seu apoio ao cliente não funciona, que demora semanas a responder ou que repete sistematicamente os mesmos erros. Para compreender a realidade, a inteligência artificial necessita de confrontar o discurso oficial com fontes independentes e experiências concretas.
Aquilo que os consumidores dizem, a forma como a marca responde e os padrões públicos que ficam registados condicionam a sua probabilidade de ser recomendada por uma Inteligência Artificial. Uma empresa com milhares de reclamações ignoradas, respostas defensivas ou problemas recorrentes pode continuar a investir milhões em publicidade. Pode comprar alcance, patrocinar conteúdos e gerar notoriedade, mas terá cada vez mais dificuldade em contrariar aquilo que os dados públicos demonstram.
Por isso, uma marca que não faça uma gestão ativa e adequada da sua reputação pública corre hoje um risco muito superior ao de receber críticas. Corre o risco de não ser escolhida. E, na maioria das vezes, nem sequer saberá que esteve a ser considerada.
Em suma, esta mudança obriga que os conselhos de administração a revejam a forma como acompanham a reputação. Pois já não basta medir notoriedade, alcance, sentimento nas redes sociais ou número de notícias publicadas. É necessário perceber como a marca é descrita pelos modelos de Inteligência Artificial, em que contextos é recomendada, quais são os concorrentes apresentados, que fontes sustentam essas respostas e que problemas afastam a empresa das escolhas dos consumidores.
A influência pertence agora a quem consegue provar que é de confiança. Porque a próxima corrida comercial de uma marca, não vai acontecer no ponto de venda, no site ou no carrinho de compras. Poderá acontecer dentro de uma conversa privada entre um consumidor e uma Inteligência Artificial.
Sem clique. Sem visita. Sem lead. E sem aviso.
Nenhum comentário:
Postar um comentário