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A visibilidade da pesquisa de IA em beleza é cada vez mais moldada antes mesmo de um prompt ser inserido.
As marcas que aparecem em respostas generativas são muitas vezes aquelas já discutidas, validadas e reforçadas nas plataformas sociais. No momento em que um usuário recorre à pesquisa de IA, grande parte do trabalho de base já foi lançada.
Usando a categoria de beleza como lente, este artigo examina como a descoberta social influencia a visibilidade da marca – e por que a pesquisa de IA reflete esses sinais.
A descoberta da marca foi fragmentada entre plataformas. As ferramentas de IA influenciam a consideração no meio do funil, mas muitas descobertas acontecem antes que o usuário insira um prompt.
Os sinais que determinam a visibilidade da IA são formados a montante. No momento em que um usuário chega à pesquisa generativa, as preferências e percepções já podem estar definidas. Se as marcas esperarem até que a IA procure influenciar a procura, a janela para moldar a consideração diminuirá.
Essa influência a montante é cada vez mais social. Aproximadamente dois terços dos consumidores dos EUA agora usam plataformas sociais como mecanismos de busca, de acordo com pesquisa do eMarketer.
Essa mudança vai além da Geração Z e reflete como as pessoas validam informações e descobrem marcas. Essas mesmas plataformas aparecem consistentemente entre as principais fontes de citações nos resultados de IA. A dinâmica é especialmente visível na categoria de beleza.
Em um estudo que nossa agência conduziu com uma marca parceira de beleza, descobrimos que Reddit, YouTubee o Facebook foi classificado entre os domínios mais citados nas AI Overviews e no ChatGPT.
Embora o Reddit seja frequentemente visto como um ambiente antimarca, o YouTube aparece quase com a mesma frequência nos dados de citações, tornando-o um alvo lógico e subutilizado para otimização de citações.
Vá mais fundo: Social e UGC: os mecanismos de confiança que impulsionam a pesquisa em todos os lugares
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É fácil focar nos números principais sobre o uso de IA, incluindo os bilhões de solicitações processadas diariamente. Mas quando medida em relação aos resultados comerciais, como tráfego e transações, a escala parece diferente.
As plataformas sociais já estão incorporadas no comportamento de pesquisa convencional. Para muitos usuários, atividades semelhantes a pesquisas em plataformas como TikTok e o YouTube é habitual. Quase 40% dos usuários do TikTok pesquisam na plataforma várias vezes ao dia e 73% pesquisam pelo menos uma vez ao dia.
Os dados de referência reforçam o contraste. Tráfego de referência do ChatGPT contabilizado cerca de 0,2% do total de sessões em uma análise de 12 meses de 973 sites de comércio eletrônico, descobriu um documento de trabalho da Universidade de Hamburgo e da Escola de Frankfurt. No mesmo conjunto de dados, o tráfego de pesquisa orgânica do Google foi aproximadamente 200 vezes maior do que as referências orgânicas de LLM.
A pesquisa de IA está crescendo e é estrategicamente importante. Mas em termos de comportamento repetido, sessões mensuráveis e transações a jusante, as plataformas sociais e a pesquisa tradicional continuam a operar numa escala substancialmente maior.
O ponto contrário mais crítico para 2026 é que a otimização para redes sociais também é otimização para IA. Grandes modelos de linguagem não são fontes primárias de verdade. Eles funcionam como espelhos, refletindo o consenso formado por meio de conversas humanas nos dados nos quais são treinados.
Os sistemas de IA também demonstram ceticismo em relação às propriedades de propriedade da marca. Um estudo descobriu que apenas 25% das fontes citadas nas respostas geradas por IA eram sites gerenciados por marcas.
Ao mesmo tempo, os motores de IA priorizam a validação de terceiros. Até 6,4% dos links de citação em respostas de IA originados do Reddit, descobriu uma análise da OtterlyAI. Isso supera muitos editores tradicionais.
Também existe uma relação mensurável entre sentimento e visibilidade. A pesquisa mostra uma correlação positiva moderada entre o sentimento positivo da marca nas redes sociais e a visibilidade nos resultados de pesquisa de IA.
Vá mais fundo: O efeito halo da rede social para pesquisa: por que o conteúdo social impulsiona a pesquisa de marca
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Tratar o vídeo como um “canal de marca” ou um esforço social em primeiro lugar, em vez de uma superfície de pesquisa, é um fracasso estratégico.
Em plataformas como TikTok e YouTube, os sinais de classificação são moldados pela linguagem falada, texto na tela e legendas – sinais que os rastreadores de IA usam cada vez mais para “triangular a confiança”.
Na categoria beleza, por exemplo, o ChatGPT responde por cerca de 4,3% das buscas, enquanto o Google processa cerca de 14 bilhões de pesquisas por dia. No entanto, para consultas “como fazer” e baseadas em técnicas, os consumidores preferem a orientação detalhada e personalizada do conteúdo de vídeo social-first.
Ao mesmo tempo, o setor da beleza se dividiu em dois universos, segundo Análise GEO da Yotpo para marcas de beleza.
Marcas apoiadas pela ciência, como Paula’s Choice e CeraVe, dominam os resultados gerados por IA porque publicam conteúdo educacional profundo e estruturado. Entretanto, as marcas mais tradicionais lideradas pelo marketing são significativamente menos visíveis.
A frase “recomendado por dermatologistas” se correlaciona com alta visibilidade nos resultados de IA porque grandes modelos de linguagem tratam a prova social de especialistas como um sinal de classificação primário, de acordo com o mesmo relatório.
Um dos maiores obstáculos citados pelas marcas é o orçamento. Muitos acreditam que precisam de uma equipe de produção de Hollywood para competir em ambientes de vídeo. Essa é uma mentalidade legada.
No ambiente atual, a produção de alto brilho pode ser um impedimento. O cenário atual recompensa a autenticidade em vez do polimento. Os consumidores procuram pessoas reais com problemas reais de pele, e não comerciais altamente filtrados.
A otimização para descoberta de vídeo não requer experiência em cinema. As marcas podem aproveitar o talento interno sem aumentar o número de funcionários.
Se um novo perfil consegue atingir mais de 100 mil visualizações por vídeo em três meses com um orçamento limitado, a barreira não é o equipamento. É clareza no caso de negócios e execução disciplinada.
Vá mais fundo: Como otimizar vídeo para pesquisa com tecnologia de IA
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Os dados são claros. As marcas não conseguirão vencer o mecanismo generativo se estiverem perdendo a conversa social.
Os modelos de IA funcionam como espelhos, refletindo o consenso da web. Se usuários reais do Reddit, YouTube e TikTok não estiverem discutindo uma marca, os sistemas de IA terão pouco para surgir.
Se os profissionais de marketing esperarem até que um usuário chegue a um prompt do ChatGPT para moldar a percepção, a oportunidade já será reduzida.
A descoberta acontece rio acima. A validação ocorre no ciclo entre a prova social e a citação algorítmica.
Traduzir isso em ação requer repensar a estrutura e as prioridades da equipe:
Estamos testemunhando uma mudança da descoberta orientada por algoritmos para a descoberta orientada pela comunidade.
É ágil e multidisciplinar e, quando bem executado, pode impactar significativamente os resultados financeiros.
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