Como a pesquisa com IA está mudando a forma como as empresas locais são descobertas

Introdução

Como a busca com IA está mudando a forma de encontrar empresas locais

Há alguns anos, quem procurava um encanador digitava “encanador perto de mim” no Google, percorria um pacote de mapas, lia algumas avaliações e ligava para um dos primeiros resultados. Isso ainda acontece, mas um número crescente de pessoas ignora completamente os resultados da busca e, em vez disso, recorre a uma ferramenta de IA. Elas digitam ou falam uma pergunta para o ChatGPT, o Google AI Overview ou outro assistente de IA e recebem uma recomendação, em vez de uma lista de links para navegar.

Para as empresas locais, essa mudança é mais importante do que a maioria imagina. Ter uma boa classificação na busca tradicional não significa automaticamente aparecer nas respostas geradas pela IA, e os sinais que orientam as recomendações da IA não são os mesmos que determinam as classificações do Google.

O que realmente está mudando

Uma pesquisa da BrightLocal mostra que a IA é agora a quarta forma mais comum pela qual os consumidores iniciam uma busca local, atrás da Pesquisa do Google, do Google Maps e das redes sociais, mas à frente do Yelp e de outras plataformas dedicadas a avaliações. Mais de um em cada cinco consumidores afirma usar a IA para encontrar ou obter uma recomendação de uma empresa local. Entre o público mais jovem, a proporção é maior.

O que isso significa na prática: se alguém perguntar ao ChatGPT por “o melhor restaurante tailandês perto do centro de Austin”, a resposta recebida não vem dos dados de localização desse usuário nem de uma listagem patrocinada. Ela vem das fontes que a IA incorporou sobre restaurantes tailandeses locais em Austin, ponderadas pela frequência de menções, pela qualidade das avaliações e pela consistência das informações sobre cada empresa na web.

Uma empresa que tenha excelentes avaliações no Google, mas informações escassas ou inconsistentes em outros diretórios, sites de avaliações e cobertura de notícias locais, pode ter um bom desempenho na busca local tradicional e um desempenho ruim nas recomendações geradas por IA. O inverso também é possível: uma empresa que tenha sido destaque na mídia local, mencionada em blogs de culinária e citada em várias plataformas de avaliações pode ser recomendada pela IA mais do que sua classificação no Google indicaria.

Por que as recomendações de IA funcionam de maneira diferente dos rankings de busca

O SEO local tradicional é construído em torno de um conjunto relativamente previsível de sinais: otimização do Perfil do Google Business, proximidade, número e pontuação de avaliações, citações e autoridade do site. Esses sinais indicam ao Google quais resultados exibir para uma determinada consulta de busca local.

Os assistentes de IA não funcionam da mesma maneira. Eles utilizam um conjunto mais amplo de fontes e ponderam os fatores de maneira diferente. As empresas que tendem a aparecer nas recomendações de IA são aquelas mencionadas com frequência e de forma consistente em diversos tipos de fontes. Um dentista mencionado no site da câmara de comércio local, citado em uma matéria de jornal local, avaliado em várias plataformas e descrito de maneira consistente com o mesmo nome, endereço e número de telefone em todas elas tem mais chances de aparecer em uma resposta de IA do que aquele cujas informações variam ou cuja presença se limita a um Perfil do Google Business.

É por isso que o conceito de visibilidade na busca por IA surgiu como um aspecto distinto a ser medido e gerenciado, separado do acompanhamento tradicional de posições nos resultados de busca. Ferramentas como o Lighthouse Local abordam exatamente essa lacuna, ajudando as empresas locais a entender como e se estão aparecendo nas recomendações geradas por IA em plataformas como o ChatGPT e o Google AI, e o que está impulsionando ou limitando essa visibilidade.

O que as empresas locais devem levar em consideração

As implicações práticas para os proprietários de empresas locais e as agências que as administram não são tão complicadas quanto podem parecer.

A consistência das informações da empresa é mais importante do que nunca. A consistência do NAP (Nome, Endereço, Telefone) sempre foi importante para o SEO local, mas ganha ainda mais relevância no contexto da IA, pois informações inconsistentes confundem os modelos de IA sobre qual versão dos detalhes de uma empresa devem ser citados. Uma empresa com números de telefone diferentes listados em diretórios distintos é mais difícil de ser representada com precisão por uma IA.

As avaliações são ricas em sinais. Os sistemas de IA estão sendo treinados com textos disponíveis publicamente, e as avaliações estão entre os textos mais abundantes e descritivos disponíveis sobre empresas locais. Uma empresa com muitas avaliações detalhadas que descrevem serviços específicos, bairros e tipos de clientes fornece às ferramentas de IA um material rico para se basear na formulação de recomendações.

Menções na mídia local e em publicações regionais têm peso. Quando um restaurante local é mencionado em um semanário alternativo da cidade ou um empreiteiro é citado em uma matéria de notícias locais, essas menções passam a fazer parte do ecossistema de informações no qual os sistemas de IA são treinados e do qual extraem dados. Essa é uma área em que as relações públicas tradicionais e o marketing de conteúdo local se cruzam diretamente com a visibilidade de busca por IA.

Dados estruturados no site da empresa ajudam. A marcação Schema, que identifica claramente o tipo de negócio, localização, horário de funcionamento, serviços e área de atendimento, fornece aos sistemas de IA informações claras e analisáveis para trabalhar.

O que isso significa para agências de SEO que gerenciam clientes locais

A conversa mudou. Clientes que antes perguntavam apenas sobre sua classificação no Google Maps agora estão perguntando por que um concorrente foi mencionado pelo ChatGPT e eles não. Alguns estão descobrindo que seu Perfil do Google Business otimizado coexiste com uma presença quase inexistente em outras partes da web das quais a IA extrai informações.

Para as agências, isso representa tanto um desafio quanto uma oportunidade. O desafio é que medir a visibilidade na IA requer ferramentas diferentes das utilizadas no acompanhamento tradicional de classificação. O acompanhamento padrão de posição não indicará se seu cliente está sendo recomendado quando alguém solicita a um chatbot de IA um tipo específico de empresa em sua região.

A oportunidade é que a maioria das empresas locais ainda não está pensando nisso de forma sistemática, e as agências que ajudarem os clientes a construir uma presença mais ampla de citações e menções — que sustenta a visibilidade na IA — estarão oferecendo algo genuinamente valioso, antecipando-se ao mercado em vez de apenas acompanhá-lo.

O ponto de partida prático

O primeiro passo mais útil para qualquer empresa local ou agência que esteja pensando em pesquisa por IA é realizar alguns testes. Peça ao ChatGPT ou à IA do Google para recomendar tipos específicos de negócios na sua área-alvo e veja se você ou seus clientes aparecem. Se não aparecerem, essa já é uma informação. Se aparecerem, observe quais fontes a IA cita para sua recomendação. Essas fontes indicam quais partes do seu ecossistema de informações estão funcionando.

O comportamento da busca por IA ainda está em evolução, e os sinais mais importantes mudarão à medida que os modelos subjacentes forem atualizados. Mas as empresas que possuem informações consistentes e ricas em diversas fontes relevantes são, de forma consistente, as que aparecem nas recomendações de IA atualmente. Construir essa base é uma estratégia duradoura, independentemente de como a mecânica específica mude.

Um aspecto que vale a pena observar à medida que essa área se desenvolve: as fontes que os sistemas de IA citam ao fazer recomendações locais não são estáticas. À medida que os modelos de IA são atualizados e o panorama de informações em torno de uma determinada empresa muda, a visibilidade pode se alterar sem que a empresa precise fazer nada. Isso torna o monitoramento periódico mais útil do que uma auditoria pontual e faz com que a compreensão das fontes que orientam as recomendações da IA seja uma tarefa contínua, em vez de algo a ser verificado apenas uma vez.