A percepção de marca está em constante evolução, especialmente com o avanço da inteligência artificial. Você já parou para pensar como isso pode impactar suas escolhas como consumidor? Vamos explorar juntos!
A Percepção de Marca na Era da IA: O Que Muda para 2026
A forma como as marcas são vistas está passando por uma transformação radical, e a inteligência artificial é a grande protagonista dessa mudança. Ferramentas como ChatGPT, Gemini e Claude não são mais apenas curiosidades tecnológicas; elas se tornaram fontes primárias de informação, influenciando diretamente as decisões de compra, especialmente no mercado B2B.
O que é o “LLM Perception Drift”?
Hoje, a confiança na descoberta via IA é tão grande que **80% dos compradores de tecnologia B2B confiam na IA generativa** tanto quanto nas buscas tradicionais para pesquisar fornecedores, segundo uma pesquisa da Responsive. Essa transferência de confiança é um divisor de águas, pois a IA está, silenciosamente, decidindo quais marcas serão lembradas e quais serão esquecidas.
Para entender melhor esse fenômeno, surgiu um novo conceito: o “LLM perception drift”. Ele mede a mudança mensal na forma como os modelos de IA referenciam e posicionam as marcas dentro de uma categoria específica. A Previsible, empresa que estuda esse movimento (e da qual o autor é CEO e co-fundador), tem observado essa dinâmica de perto.
Mudanças na Percepção de Marcas de Software de Gerenciamento de Projetos
Um estudo recente da Evertune, que monitora a visibilidade de marcas nas respostas de modelos de IA, focou no setor de software de gerenciamento de projetos. Comparando os dados de **Setembro de 2025 a Outubro de 2025**, os resultados são impressionantes e mostram a rapidez com que a percepção de marca pela IA está evoluindo.
O “AI brand score” da Evertune avalia a probabilidade de um modelo de IA recomendar uma marca sem ser explicitamente solicitado, considerando a frequência de aparição e a posição média. Nesse período, algumas marcas tiveram quedas significativas:
- Slack registrou uma das maiores quedas, com -8.10 pontos.
- Trello também caiu drasticamente, com -5.59 pontos.
- Monday.com (-0.78) e ClickUp (-0.74) tiveram declínios notáveis.
Por outro lado, marcas conectadas a ecossistemas maiores ou a serviços empresariais viram um crescimento expressivo:
- Atlassian teve um salto de +5.50 pontos.
- Microsoft (+2.08) e Google (+3.62) também subiram.
- Empresas de serviços profissionais como Deloitte (+5.00), KPMG (+4.00), PwC (+2.45) e EY (+2.75) também apresentaram ganhos.
Esses movimentos não são apenas uma reorganização de rankings; eles indicam uma mudança profunda na forma como a IA percebe e prioriza as marcas, mesmo sem alterações visíveis no mercado.
Forças que Impulsionam a Mudança na Percepção de Marca
Os dados apontam para duas forças principais por trás dessas mudanças:
Emaranhamento de Categorias (Category Entanglement)
Em vez de as categorias se tornarem mais definidas, elas estão se tornando mais fluidas. Os LLMs estão cada vez mais associando ferramentas de gerenciamento de projetos a conceitos mais amplos, como operações, transformação digital, orquestração de fluxo de trabalho, produtividade empresarial e consultoria de TI. Isso explica por que nomes como Deloitte e KPMG aparecem ao lado de Smartsheet e Atlassian.
Vantagem do Ecossistema (Ecosystem Advantage)
Marcas com múltiplos produtos e fortes integrações estão ganhando mais destaque. O aumento de +5.50 da Atlassian é um exemplo claro, impulsionado por sua documentação robusta, integrações entre produtos e alta densidade contextual. Da mesma forma, Microsoft, Google, Amazon e Adobe também subiram. Modelos de IA favorecem marcas que se encaixam em múltiplos contextos, um padrão similar ao SEO baseado em entidades, mas com maior velocidade e volatilidade. Quanto mais interconectada uma marca, mais consistentemente ela aparece no discurso gerado por IA.
Além disso, novos participantes estão surgindo. Marcas como Celoxis (+5.17), Workfront (+2.38), TeamGantt (+0.92), LiquidPlanner (+1.40), Podio (+1.65) e GanttProject (+0.45) cresceram no período. Isso mostra como o ajuste fino dos LLMs e os sistemas de recuperação aumentada de dados estão puxando informações de conjuntos de dados mais amplos, como diretórios SaaS, repositórios GitHub, documentação técnica, avaliações e conteúdo da comunidade. Para marcas B2B menores, isso é uma grande oportunidade para aparecer nas respostas dos modelos sem precisar dominar o SEO clássico.
A Importância da Estabilidade do Sinal de Marca na IA
Ao contrário dos motores de busca tradicionais que indexam, os LLMs sintetizam informações. Isso significa que a “memória” da marca dentro dos sistemas de IA é construída a partir de associações, contexto e densidade semântica, indo além dos sinais de autoridade ou estruturas de links. Os dados mostram que essas associações podem mudar vários pontos em um único mês, mesmo para marcas estabelecidas.
Essa volatilidade é o “LLM perception drift”, a diferença entre ser consistentemente exibido nas saídas do modelo ou desaparecer silenciosamente da lembrança não assistida. Por isso, a “estabilidade do sinal de marca na IA” está se tornando um novo KPI crucial para o marketing B2B. Ela mede a consistência da presença e posicionamento de uma marca nas saídas dos LLMs ao longo do tempo. Se sua pontuação flutua muito, a compreensão do modelo sobre sua marca é frágil; se permanece estável, você tem uma forte ancoragem semântica. **Até 2026, a estabilidade do sinal de marca na IA** será uma métrica central, ao lado de participação de voz e rankings de palavras-chave.
O Futuro da Otimização de SEO com IA
Essa mudança representa a evolução natural do SEO, que passa de otimizar para índices de busca para otimizar para a “memória” do modelo. O foco agora é:
- Medir e influenciar como as marcas existem dentro dos ecossistemas de IA.
- Monitorar sua representação.
- Reforçar suas associações.
- Garantir que permaneçam contextualmente relevantes à medida que os modelos são retreinados.
A pergunta muda de “Como ranqueamos mais alto?” para “Como garantimos que a IA responda corretamente?”. Isso exige novas ferramentas, novos pipelines de dados e uma mudança de mentalidade: tratar os LLMs como sistemas de percepção dinâmicos, não como pontos finais estáticos.
O conjunto de dados mais recente da Evertune revela algo maior do que as mudanças mensais de Asana, Trello ou Monday.com. Ele captura os primeiros sinais de quão rapidamente o “senso” de uma categoria por um sistema de IA pode mudar. Essas mudanças são agora visíveis o suficiente para serem rastreadas, estáveis o suficiente para serem analisadas e influentes o suficiente para que as equipes de marketing as observem tão de perto quanto qualquer métrica de marketing principal.
Até **2026**, a presença de uma marca em resumos e comparações gerados por IA moldará a tomada de decisões mais do que visualizações de página ou cliques jamais fizeram. Empresas que monitoram como aparecem nesses momentos impulsionados por modelos — e aprendem a fortalecer esses sinais — ganharão uma vantagem real à medida que a IA se tornar a camada primária de pesquisa digital.