A maioria das marcas com bom desempenho na pesquisa local tradicional não aparece nos resultados de ChatGPT, Gemini e Perplexity, de acordo com o recém-lançado índice de visibilidade local 2026 da SOCi.
- Também digno de nota: as informações do perfil comercial foram apenas 68% precisas no ChatGPT e Perplexity, em comparação com 100% de precisão no Gemini, que é baseado no Google Maps.
IA limita a visibilidade local. Os dados de desempenho de quase 350.000 locais em 2.751 marcas multilocais foram analisados para medir a frequência com que os locais são exibidos ou recomendados por assistentes de IA. Acontece que as plataformas de IA são muito mais seletivas do que os resultados locais do Google:
- 1,2% dos locais foram recomendados pelo ChatGPT, 11% pela Gemini e 7,4% pela Perplexity.
- Em comparação, as marcas apareceram no pacote local de 3 do Google em 35,9% das vezes.
- A visibilidade da IA é de três a 30 vezes mais difícil de alcançar do que uma boa classificação na pesquisa local tradicional, estimou a SOCi.
A visibilidade da IA e do Google é diferente. Em todos os setores, menos da metade das marcas que lideram a visibilidade local do Google também aparecem entre as marcas mais visíveis nos resultados de IA.
- No varejo, apenas 45% das 20 principais marcas pela visibilidade da pesquisa local tradicional se sobrepunham às 20 principais marcas mais frequentemente recomendadas pela IA.
Por que nos importamos. Classificações locais fortes do Google não garantem visibilidade em recomendações baseadas em IA. Os dados, a reputação e o conteúdo da sua marca devem ser consistentes em todo o ecossistema mais amplo do qual os sistemas de IA dependem (Google Maps, Yelp, Facebook, sites de marca e outras fontes confiáveis). Eles filtram agressivamente e favorecem locais com dados precisos, sentimento forte e diferenciação clara. Essa é uma grande mudança – da otimização para a qualificação.
IA favorece empresas com classificações mais altas. As recomendações de IA favorecem consistentemente as empresas com sentimentos acima da média, tratando as avaliações como um filtro e não como um sinal de classificação.
- Os locais recomendados pelo ChatGPT tiveram em média 4,3 estrelas, em comparação com 3,9 estrelas no Gemini e 4,1 estrelas no Perplexity, de acordo com o SOCi.
- Na pesquisa local tradicional, as empresas com classificações médias ou até medianas ainda podem ser classificadas com base na proximidade e na relevância da categoria. Nos resultados baseados em IA, o SOCi descobriu que esses mesmos locais são frequentemente excluídos por completo, já que os sistemas de IA priorizam a confiança e a redução de riscos em detrimento da amplitude.
O impacto varia de acordo com o setor. Os limites de visibilidade da IA diferem acentuadamente por setor:
- Varejo: Menos da metade das marcas de pesquisa local mais bem classificadas (45%) foram transferidas para as recomendações de IA. Sam’s Club e Aldi superaram as expectativas, enquanto as lâmpadas Target e Batteries Plus caíram. A lacuna mostra que a IA favorece sinais consistentes e confiáveis em todas as plataformas.
- Restaurantes: A visibilidade está concentrada em um pequeno grupo de líderes. Culver superou os benchmarks da categoria, alcançando taxas de recomendação de IA de 30,0% no ChatGPT e 45,8% no Gemini. Avaliações fortes e perfis completos impulsionaram esse desempenho. Marcas com dados e sentimentos mais fracos muitas vezes não apareciam nas recomendações de IA.
- Serviços financeiros: Depois de melhorar a cobertura do perfil, as classificações e a precisão dos dados, o Liberty Tax alcançou 68,3% de visibilidade no pacote de 3 locais do Google e foi recomendado 19,2% das vezes no Gemini e 26,9% no Perplexity, bem acima dos benchmarks da categoria.
- Marcas financeiras de baixo desempenho com baixa precisão, classificações médias próximas de 3,4 estrelas e taxas de resposta de avaliação abaixo de 5% eram efetivamente invisíveis nas recomendações de IA. Fundamentos fracos agora se traduzem diretamente em visibilidade zero da IA, descobriu o SOCi.
O relatório. O Índice de Visibilidade Local de 2026 (registro obrigatório)
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Danny Goodwin é diretor editorial da Search Engine Land & Expo de marketing de pesquisa – SMX. Ele ingressou no Search Engine Land em 2022 como editor sênior. Além de reportar as últimas notícias de marketing de busca, ele gerencia o programa SME (Subject Matter Expert) da Search Engine Land. Ele também ajuda a programar eventos SMX nos EUA.
Goodwin tem editado e escrito sobre os últimos desenvolvimentos e tendências em pesquisa e marketing digital desde 2007. Anteriormente, foi editor executivo do Search Engine Journal (de 2017 a 2022), editor-chefe da Momentology (de 2014 a 2016) e editor do Search Engine Watch (de 2007 a 2014). Ele falou em muitas conferências de pesquisa e eventos virtuais importantes e sua experiência foi adquirida por uma ampla variedade de publicações e podcasts.
