A busca multiplataforma não é a Os dados não mentem: segundo a Opinion Box, 82% dos usuários do Instagram seguem alguma marca na rede social. E 72% já compraram algum produto ou contrataram serviços de marcas que eles encontraram lá. realidade. Ela já é a realidade desde que marcas começaram a anunciar seus serviços além do Google. 

E “o Google” é até jeito de falar. Na verdade, as marcas começaram a ir além dos sites, que estavam e ainda estão completamente associados ao Google. Até dependentes dele. 

A situação começou a mudar com as redes sociais, e com a imensa popularidade que as marcas conseguiram nelas.

Aliás, até marcas que não têm essa popularidade toda ainda reconhecem a importância de pelo menos deixar informações no Instagram. O motivo? A busca multiplataforma. 

No texto de hoje vamos entender qual é o futuro dessa busca, com um elemento extra que chegou na nossa realidade só agora: a Inteligência Artificial. 

Começando: 

Contextualizando: a busca multiplataforma já acontece (e é melhor para os usuários)

Os usuários preferem a busca multiplataforma, ainda mais no Brasil, porque ela facilita tudo. 

Existem marcas que não têm site, não têm SEO local feito, e se não fosse o Instagram, não seriam nem encontradas na Internet. 

O usuário que já está usando o Instagram faz esse cálculo e mais alguns, muitas vezes preferindo procurar marcas por lá. Por exemplo: 

• Restaurantes: o usuário prefere procurar pelo Instagram por causa do conteúdo — como fazer reservas, como é o ambiente, qual é o cardápio do dia, etc; 

• Serviços: o usuário pode ver pelo Instagram como a empresa realiza o serviço, com os Reels que ela grava;
  
  
• Varejo geral: o usuário pode procurar pela loja no Instagram para saber o tamanho do estoque, se ela tem algum produto específico anunciado, etc. 

E estamos falando de Instagram porque é a rede social que todo mundo conhece no Brasil, mas isso não é exclusividade dele de jeito nenhum. 

O próprio WhatsApp, por exemplo. Mesmo ele não sendo parte do processo de Discovery, o Topo do Funil propriamente dito, ele é fundamental nas conversas iniciais com a marca. 

Muitas vezes, o combo Instagram + WhatsApp é o padrão nesse processo. E mesmo que a marca receba 50 visualizações em cada post, um único cliente gerado pode ser mais do que o investido em marketing no mês inteiro, dependendo do segmento. 

O usuário prefere a busca multiplataforma. E vai continuar usando sempre que conseguir. E isso nos leva ao próximo ponto, a IA. 

Vamos conversar sobre isso agora: 

A busca multiplataforma com a IA — bom ou ruim? 

A verdade é que hoje a situação com a IA colocou uma nova variável na equação da busca multiplataforma. Ou pelo menos é assim que a maioria das marcas está enxergando a situação. 

Mas não é bem por aí. A IA faz algo diferente: ela pesquisa para os usuários. 

O que o ChatGPT vem fazendo hoje é pesquisar por si próprio. E nem estamos falando sobre agentes de IA, mas sim da própria interface padrão do ChatGPT, que não está só respondendo com base no que ele sabe.

A Search Engine Land publicou um estudo recentemente levantando esse ponto. Segundo o site, o ChatGPT já faz pesquisas em 31% dos prompts fornecidos pelos usuários. 

Ou seja: a multimodalidade nesse caso está sendo assumida pelo próprio ChatGPT, retirando o usuário da equação. 

Isso traz oportunidades para marcas, mas também alguns desafios. Vamos analisar mais profundamente as duas situações aqui, trazendo os prós e os contras. Acompanhe: 

Oportunidades da busca multiplataforma com IA

A IA deixou de ser apenas uma ferramenta de pesquisa para se tornar um intermediário ativo entre usuário e marca. Isso abre novas oportunidades estratégicas.

Primeiro, as marcas ganham acesso a contextos de intenção mais precisos. A IA entende o que o usuário quer — e quando quer — com base em padrões de linguagem, histórico e contexto multimodal. 

Isso significa que a empresa pode posicionar sua mensagem no momento exato em que o interesse se forma.

Além disso, há uma nova chance de reposicionamento de autoridade. Como a IA busca em diversas plataformas, a coerência entre os canais começa a valer mais do que o domínio isolado em um deles. 

Marcas que mantêm consistência entre site, redes sociais, avaliações e conteúdo técnico tendem a ser mais bem interpretadas pelos modelos.

Por fim, a IA transforma a distribuição em algo mais meritocrático: a qualidade da informação e a clareza dos dados estruturados passam a contar mais do que o investimento em mídia. 

Ou seja: marcas menores não estão competindo diretamente contra o capital disponível para o investimento em anúncios que marcas maiores têm. 

Mas elas ainda estão competindo na estrutura de conteúdo, um jogo mais simples, com menos cartas contadas. 

Em um cenário onde o ChatGPT ou o Google Gemini montam respostas com base em múltiplas fontes, quem entrega informação sólida, verificável e bem formatada ganha espaço sem precisar “comprar” a exposição.

Dificuldades e riscos da busca com IA

Nem tudo são flores. A mesma camada de automação que cria novas oportunidades também afasta o controle direto das marcas sobre a experiência de busca. 

O principal problema é a perda de visibilidade sobre o trajeto do usuário. Se o ChatGPT realiza a pesquisa e entrega a resposta pronta, o clique desaparece — e junto dele, métricas tradicionais de atribuição e conversão.

Outro desafio é a distorção de contexto. A IA pode misturar informações desatualizadas, imprecisas ou até concorrentes em uma mesma resposta. Isso afeta a percepção de marca e pode gerar confusão sobre posicionamento, valores ou diferenciais.

Outro contraponto bem evidente: o usuário não fica imerso no conteúdo da marca quando faz sua busca multiplataforma com a IA. Pelo contrário.

Buscando no Google, o usuário tem acesso a reviews, fotos, como chegar e mais alguns detalhes sobre a marca, incluindo produtos e descrições de serviços criados pela própria marca. 

No Instagram, o usuário está disponível para os posts da marca, seus stories, suas fotos e o que mais a marca achou interessante compartilhar. 

A IA retira tudo isso, resumindo a busca multiplataforma a uma resposta ao prompt. 

Por fim, há um risco mais sutil: a dependência crescente da interpretação algorítmica. Mesmo marcas com bom SEO, reputação e mídia ativa podem perder espaço se o modelo “entender” que outras fontes respondem melhor a determinadas perguntas. 

A IA define o que é relevante — e isso exige um novo tipo de otimização: menos centrada em palavras-chave, mais voltada para autoridade semântica e coerência narrativa.

Inclusive temos um texto sobre isso aqui no blog. Acesse logo abaixo: 

➡️ De onde vêm os resultados da IA? Veja 7 estatísticas de SEO e GEO

A IA afunila a busca multiplataforma, especialmente para marcas menores

O maior “problema” da IA nesse contexto não vem para grandes marcas, mas para as menores, com atuação local e regional. 

No mesmo estudo que citamos mais cedo tem um dado interessante: a maior parte das buscas que a IA fez foi para empresas locais — 59%. 

Ou seja, os prompts mais utilizados pelos usuários foi no processo de Discovery para empresas próximas dos usuários, que poderiam ter mais contato com seu conteúdo através da busca multiplataforma. 

O que isso nos traz é um afunilamento da busca. Ao invés da busca multiplataforma ficar mais diversa com a introdução da IA, ela fica menos diversa. 

É o padrão Google acontecendo de novo. Tudo estava no Google, e tudo era centralizado com o Google em mente. 

A centralização inicial foi sendo substituída pela busca multiplataforma, que agora está voltando para esse padrão restrito, mudando o Google para a IA — e até a IA do próprio Google. 

E como resolver essa situação? Não há resolução completa. Mas há algumas pequenas ações que você pode colocar em prática. Vamos conversar sobre elas agora, acompanhe: 

Garanta consistência total entre plataformas

A IA não interpreta a sua marca apenas pelo conteúdo, mas pelo padrão de coerência entre os canais. 

Isso significa que divergências simples — como um endereço desatualizado no Google Maps ou uma bio diferente no Instagram — já são suficientes para o modelo não reconhecer que se trata da mesma empresa.

A consistência entre plataformas é hoje um dos pilares invisíveis da descoberta via IA.

Quanto mais idênticas forem as informações (nome, telefone, horário de funcionamento, categorias, descrições), maior a chance de o algoritmo consolidar tudo sob uma única entidade confiável. 

Essa unificação é o que garante visibilidade quando o ChatGPT ou o Gemini precisam citar um negócio local.

O erro mais comum das marcas regionais é tratar cada rede como um canal isolado. No novo cenário, tudo precisa falar a mesma língua. A padronização é o seu primeiro passo para existir na busca mediada por IA.

Publique conteúdo verificável

A IA prioriza o que pode ser checado. Isso muda completamente o jogo para marcas menores, que precisam agora provar o que dizem — com dados, fontes e evidências públicas.

Não basta mais escrever que um produto é o “melhor da cidade”: é preciso mostrar avaliações, certificados, menções em portais e materiais auditáveis. 

Quanto mais verificável for o conteúdo, maior a confiança atribuída pelo modelo.

A regra é simples: se um humano conseguir confirmar o que você publicou em outro site, a IA também conseguirá. E fará isso automaticamente. Marcas que estruturam suas páginas com dados e provas ganham mais espaço nas respostas diretas da IA.

Aposte em avaliações e citações locais

A reputação sempre foi importante, mas agora ela é processada por um modelo probabilístico. Reviews, menções e citações públicas são lidas como sinais de confiabilidade.

Quando a IA procura por uma “escola de idiomas em Florianópolis” e encontra dezenas de menções positivas, ela interpreta que essa empresa é socialmente validada — e, portanto, segura para recomendar. 

O mesmo vale para portais regionais, blogs de bairro, fóruns e até comentários de clientes com informações contextuais.

As marcas que entendem isso tratam cada avaliação como um ativo de visibilidade. Incentive seus clientes a escrever detalhadamente e a contextualizar a experiência. A IA lê contexto antes de ler elogio.

Otimize a linguagem para IA

Escrever para a IA é escrever para um leitor que resume e relaciona. As descrições precisam responder perguntas diretas e conter termos que o modelo associe ao seu segmento e à sua localização.

Frases como “melhor academia de calistenia em Porto Alegre” ou “loja de móveis sob medida em Goiânia” são exemplos de prompts prontos. A IA processa esses padrões com alta prioridade porque refletem a forma como os usuários perguntam.

O foco deve estar na clareza, não na estética. A IA não valoriza criatividade, mas sim contexto explícito. 

Nomeie produtos, serviços e diferenciais de forma objetiva — e insira variações geográficas e funcionais para maximizar a elegibilidade nas respostas.

Monitore respostas da IA

O SEO tradicional se baseava em cliques; o novo SEO se baseia em respostas. Testar sua marca dentro da IA é a única forma de saber se você está realmente visível.

Pesquise como seus clientes pesquisariam. Experimente perguntas simples como “melhor clínica odontológica em Santos” ou “lojas de roupas sustentáveis em BH” e observe os resultados. 

A ausência da sua marca é um sinal de que o modelo não está reconhecendo sua presença como relevante.

A partir daí, ajuste seus metadados, refine descrições e insira termos que reflitam o padrão de linguagem que a IA usa nas respostas. Em vez de lutar contra o modelo, aprenda a falar a língua dele. 

É assim que as marcas pequenas voltam a aparecer na era da busca mediada pela inteligência artificial.

A busca multiplataforma na era da IA com certeza está sofrendo um impacto forte. 

Não é que ela oferece menos agência para os usuários. Ela só oferece um tipo novo de agência: tudo o que ele precisaria fazer pode ser automatizado. É decisão deles automatizar ou não. 

O verdadeiro ecossistema a ser construído é feito com estratégias orgânicas, mídias pagas, geração e nutrição de leads, etc. É tudo junto. 

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