As empresas precisam estar atentas ao que a inteligência artificial (IA) revela sobre suas marcas, especialmente em um cenário onde as decisões dos consumidores são cada vez mais influenciadas pelas respostas geradas por ferramentas de IA. Um exemplo claro disso ocorreu quando uma pesquisa por um lava-rápido sem contato resultou na exibição de um negócio com classificação de apenas 3,3 estrelas, levantando questões sobre a relevância de avaliações em plataformas como Google e Bing. Esse cenário destaca como a descrição que a IA oferece de cada estabelecimento pode ser extraída de avaliações, listagens e mencões na web, capaz de criar uma impressão que precede até mesmo a reputação direta do negócio.
Durante uma apresentação recente, foram discutidos métodos para auditar rapidamente como as ferramentas de IA, como o Google AI e o ChatGPT, percebem uma marca, especialmente em operações com várias localizações. Um dos pontos centrais foi a importância de entender como os clientes utilizam a IA para encontrar empresas locais. Pesquisas mostraram que uma parte significativa dos consumidores já consultou resumos oferecidos por ferramentas de IA ao buscar informações sobre negócios em sua área. A consulta realizada por um consumidor à procura de um “lava-rápido sem contato para meu SUV em Norfolk, VA” exemplifica essa mudança de comportamento, onde a especificidade da pergunta gerou uma resposta direta que ignorou a classificação geral do estabelecimento.
A AI não apenas fornece respostas contextuais, mas também leva em consideração quem está realizando a pesquisa e em que momento. Isso significa que detalhes como a hora do dia ou se o consumidor possui um SUV podem impactar os resultados. Portanto, para os profissionais de marketing, é fundamental realizar uma auditoria frequente da presença digital da marca, utilizando prompts que revelem o que os consumidores estão vendo em pesquisas de IA.
Um ponto crucial discutido foi a relação entre avaliações e respostas fornecidas pela IA. Apesar de as plataformas de listagem, como Google e Yelp, bloquearem a leitura de conteúdo de avaliações por ferramentas de aprendizagem de máquina, informações específicas podem ser utilizadas quando as avaliações são republicadas em canais públicos. Isso é vital, pois, quando os consumidores buscam por “populares” ou “altamente avaliados”, a IA procura especificamente por textos de avaliações acessíveis.
Além disso, a recência das ofertas e a atividade nas avaliações têm se mostrado mais influentes do que a própria classificação média. Pesquisas apontam que a maioria dos consumidores prefere avaliações recentes a uma classificação alta acumulada ao longo dos anos. Diante disso, os profissionais de marketing são incentivados a manter suas listagens e volumes de avaliações consistentes, respondendo a feedbacks dentro de uma janela curta e monitorando combinações de revisão que podem impactar negativamente a visibilidade da marca.
Ainda é notável que respostas de IA podem variar significativamente. Isso se traduz em uma experiência semelhante a de um caça-níqueis: cada consulta pode resultar em uma resposta diferente. Portanto, é essencial que marcas conduzam auditorias em modo anônimo e periodicamente reavaliem suas posições.
Por fim, a prática recomendada é que as empresas se atentem ao gerenciamento de suas avaliações, republicando conteúdos onde a IA consegue acessá-los, e promovendo uma presença consistente nas redes sociais. Com isso, as marcas não apenas terão suas informações corretas, mas também se posicionarão de maneira mais efetiva frente à crescente influência da IA nas decisões de compra dos consumidores. A gestão da reputação online passa a ser um aspecto crítico para a competitividade no mercado atual, e organizações que não se adaptarem a essas mudanças podem ficar para trás.
Dessa forma, para se manter relevante, uma abordagem proativa e estratégica em relação às avaliações online e à presença digital é imprescindível para o sucesso a longo prazo.
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