Visibilidade Local em IA é até 30x Mais Difícil do que Classificar no Google: Relatório

Análise da Visibilidade Local em IA

De acordo com o novo índice de visibilidade local de 2026 da SOCi, a maioria das marcas que se destacam na busca local tradicional não aparecem nos resultados do ChatGPT, Gemini e Perplexity.

• Além disso, a precisão das informações dos perfis de negócios foi de apenas 68% no ChatGPT e Perplexity, enquanto o Gemini apresentou 100% de precisão, baseado no Google Maps.

Desempenho dos Locais

Foram analisados dados de desempenho de quase 350.000 locais em 2.751 marcas com múltiplas localizações para medir a frequência com que os locais são recomendados por assistentes de IA. A pesquisa revelou que as plataformas de IA são muito mais seletivas do que os resultados locais do Google:

• 1,2% dos locais foram recomendados pelo ChatGPT, 11% pelo Gemini e 7,4% pelo Perplexity.
• Em comparação, as marcas apareceram no pacote local de 3 resultados do Google 35,9% das vezes.
• A visibilidade em IA é de três a 30 vezes mais difícil de alcançar do que uma boa classificação na busca local tradicional, segundo estimativas da SOCi.

Diferenças entre Visibilidade em IA e Google

Em diversos setores, menos da metade das marcas que lideram a visibilidade local no Google também aparecem entre as mais visíveis nos resultados de IA.

Comparação Setorial

• No varejo, apenas 45% das 20 principais marcas em visibilidade local tradicional se sobrepuseram às 20 marcas mais recomendadas pela IA.

Importância dos Dados de Marca

Por que isso é relevante. Ter uma boa classificação local no Google não garante visibilidade em recomendações impulsionadas por IA. Os dados, a reputação e o conteúdo da sua marca devem ser consistentes em todo o ecossistema que os sistemas de IA utilizam (Google Maps, Yelp, Facebook, sites de marcas e outras fontes confiáveis). Eles filtram de forma agressiva e favorecem locais com dados precisos, forte sentimento e clara diferenciação. Essa é uma mudança significativa – de otimização para qualificação.

Preferências de IA por Negócios Bem Avaliados

A IA tende a favorecer recomendações de negócios com sentimentos acima da média, tratando as avaliações como um filtro em vez de um sinal de classificação.

Estatísticas de Avaliações

• Os locais recomendados pelo ChatGPT tiveram uma média de 4,3 estrelas, em comparação com 3,9 estrelas no Gemini e 4,1 estrelas no Perplexity, segundo a SOCi.
• Na busca local tradicional, negócios com avaliações medianas ainda podem se classificar com base na proximidade e relevância de categoria. Nos resultados impulsionados por IA, a SOCi descobriu que esses mesmos locais frequentemente são excluídos, pois os sistemas de IA priorizam a confiança e a redução de riscos em vez da amplitude.

Impacto da Visibilidade em IA por Setor

Os limites de visibilidade em IA variam significativamente entre setores:

Setor Varejista

• Varejo: Menos da metade das marcas de busca local bem classificadas (45%) foram recomendadas em IA. Sam’s Club e Aldi superaram as expectativas, enquanto Target e Batteries Plus Bulbs caíram. Essa diferença mostra que a IA favorece sinais consistentes e confiáveis entre plataformas.

Setor de Restaurantes

• Restaurantes: A visibilidade está concentrada em um pequeno grupo de líderes. O Culver's superou os benchmarks da categoria, alcançando taxas de recomendação de IA de 30,0% no ChatGPT e 45,8% no Gemini. Avaliações fortes e perfis completos impulsionaram esse desempenho. Marcas com dados e sentimentos mais fracos frequentemente não aparecem nas recomendações de IA.

Setor de Serviços Financeiros

• Serviços Financeiros: Após melhorar a cobertura de perfil, classificações e precisão de dados, a Liberty Tax alcançou 68,3% de visibilidade no pacote local de 3 resultados do Google e foi recomendada 19,2% das vezes no Gemini e 26,9% no Perplexity, bem acima dos benchmarks da categoria.
  • Marcas financeiras com baixo desempenho, baixa precisão de perfil, classificações médias próximas a 3,4 estrelas e taxas de resposta a avaliações abaixo de 5% estavam efetivamente invisíveis nas recomendações de IA. Fundamentos fracos agora se traduzem diretamente em zero visibilidade em IA, conforme descobriu a SOCi.

Conclusão

O relatório. Para mais detalhes, confira o Índice de Visibilidade Local de 2026 (registro necessário).