A Inteligência Artificial Generativa já reposiciona a forma como brasileiros descobrem e compram produtos online. É o que indica o estudo “O Futuro da Busca: como a IA Generativa está redefinindo o caminho até o consumidor”, elaborado pela Cadastra em parceria com a Similarweb. A pesquisa analisou o uso de plataformas de IA no país entre janeiro de 2023 e agosto de 2025, com foco em seus efeitos sobre o e-commerce e o marketing digital.
Segundo o levantamento, o ChatGPT concentra 99% do mercado nacional de IA Generativa, somando 310,67 milhões de acessos em agosto de 2025 — aumento de 124,58% em um ano. O Perplexity, segundo colocado, também avançou, registrando 2,01 milhões de visitas e crescimento de 131,03%. Com esse desempenho, o Brasil se consolida como o terceiro maior mercado global de ferramentas de IA, atrás apenas dos Estados Unidos e da Índia.
Para Adilson Batista, CIO da Cadastra, o avanço da IA representa uma mudança estrutural na conexão entre marcas e consumidores. Segundo ele, a tecnologia inaugura jornadas adaptativas, capazes de decidir, aprender e gerar conteúdo em tempo real.
GEO marca a nova fase da busca digital
O estudo destaca o surgimento do GEO (Generative Engine Optimization), disciplina que complementa o SEO tradicional ao priorizar a visibilidade de conteúdos citados pelos modelos de linguagem, e não apenas a posição nos buscadores. A mudança exige que marcas adaptem suas estratégias para serem reconhecidas como fonte pelas IAs.
Entre 2023 e 2025, o ChatGPT direcionou mais de 6,1 milhões de visitas aos dez maiores e-commerces brasileiros, consolidando-se como um novo canal de descoberta e conversão. Enquanto isso, o Google permanece relevante, mas registra leve retração de tráfego, em meio a usuários que agora alternam entre mecanismos tradicionais e ferramentas generativas.
“Aumentar a conversão com IA é essencial para transformar atenção em rentabilidade”, afirma Tiago Dada, SEO e CRO Manager da Cadastra.
Jornada mais curta e buscas mais detalhadas
A pesquisa mostra que as consultas feitas em plataformas de IA são, em média, cinco vezes mais longas do que no SEO tradicional, chegando a 23 palavras por pergunta. As sessões ultrapassam 7 minutos e, com recursos como o “Instant Checkout”, o ChatGPT passa a permitir que o usuário finalize compras sem sair da plataforma.
Nos Estados Unidos, 41% dos consumidores já preferem buscas generativas para compras online, tendência que deve se repetir no Brasil. Nesse contexto, métricas como CTR perdem relevância, dando espaço a indicadores como densidade de menções e volume de referrals gerados pelas respostas das IAs.
O público é majoritariamente jovem: 60% dos usuários do ChatGPT têm entre 18 e 34 anos, com predominância masculina (54,9%). O Perplexity apresenta perfil semelhante. A sobreposição entre plataformas é mínima: apenas 1,04% dos usuários utilizam ambas.
Impactos por setor
A análise segmentada mostra diferentes efeitos da IA no varejo digital:
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Beleza: consumidores conectados, atentos a ESG e ao equilíbrio entre lojas físicas e online.
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Farma: 70% das visitas via IA concentram-se nos três maiores e-commerces, com foco em comparação de preços.
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Moda: destaque para marketplaces de revenda e consumo sustentável, com plataformas como Enjoei ganhando força.
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Viagens: uso cotidiano de IA em aplicativos de transporte, hospedagem e planejamento de rotas.
“Quando pensado para responder perguntas reais do consumidor, o conteúdo impulsiona vendas naturalmente”, afirma Dada. O estudo recomenda que empresas adotem uma abordagem de “supply chain de conteúdo”, com processos contínuos e integrados de criação, revisão e mensuração. Para Batista, essa estrutura é decisiva para competir em um ambiente orientado por IA.
Metodologia
A pesquisa utilizou dados da Similarweb, que combinam fontes diversas, medição direta, redes de contribuição, dados públicos e parcerias, para estimar tráfego digital. Foram analisados 600 sites de seis setores e mais de 12 mil palavras-chave entre janeiro de 2023 e agosto de 2025. Os dados, coletados em desktop, mobile web e aplicativos, passaram por processos de limpeza e unificação, seguidos por modelagem baseada em Machine Learning para ajustar estimativas e garantir consistência histórica.
O estudo completo está disponível para consulta aqui.
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