Você ainda acredita que o consumidor descobre sua marca apenas por buscadores, anúncios ou redes sociais? Cada vez mais, a primeira resposta vem dos Modelos de Linguagem de Grande Porte, conhecidos como LLMs (Large Language Models).
Hoje, bilhões de usuários recorrem a assistentes de IA alimentados por LLMs. 37% dos brasileiros já afirmaram ter tomado ao menos uma decisão de compra influenciada por esses modelos de inteligência artificial, segundo pesquisa divulgada na Veja.
Mas existem riscos associados à interferência dos LLMs na jornada de consumo. Quer saber quais são eles? Confira no guia abaixo e tire suas dúvidas!
Como LLMs absorvem o conteúdo de uma marca?
Nos Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), muitas vezes os desenvolvedores usam técnicas como web scraping, isto é, programas automatizados que vasculham, coletam e salvam conteúdos disponíveis em sites por toda a internet.
Os programas varrem fóruns, blog posts, páginas de produtos, páginas de empresas e praticamente qualquer conteúdo acessível online para construir enormes conjuntos de dados de treinamento.
E quais são os riscos invisíveis?
Organizações que estudam o impacto legal e ético da IA, como a OCDE (Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico), destacam que a coleta de dados para treinar LLMs levanta preocupações de propriedade intelectual e uso não autorizado.
O relatório aponta que os métodos de coleta de dados que dependem de scraping podem dar origem a conflitos com direitos autorais e outros direitos de propriedade, porque o conteúdo é capturado sem consentimento explícito do proprietário original.
Após a coleta desses enormes conjuntos de dados, as LLMs aprendem padrões estatísticos e probabilísticos sobre a linguagem.
Pesquisadores no campo da IA observam que isso pode levar a alucinações (respostas factualmente incorretas ou enganosas), porque o modelo está generalizando a partir de padrões nos dados, não verificando a veracidade das fontes.
Qual é o impacto direto no consumidor?
As respostas de IA já estão mudando como marcas são percebidas, escolhidas e avaliadas. Abaixo, os principais impactos desse novo intermediário na experiência do consumidor.
Confusão sobre o canal oficial
Ao receber uma resposta que parece neutra e segura, o consumidor tende a assumir que o link, o site ou o vendedor citado é o oficial. Sem sinais de autenticidade, a distinção entre canal legítimo e terceiros se perde.
Rotações equivocadas de compra
Partindo da premissa de que a recomendação está correta, o consumidor segue caminhos de compra que não foram pensados pela marca, incluindo revendedores não autorizados, ofertas desatualizadas ou alternativas inadequadas ao contexto real da necessidade.
Erosão de confiança
Se a experiência orientada pela IA falha, a frustração não é atribuída ao modelo, e sim à marca mencionada. Com o tempo, essas pequenas quebras acumuladas enfraquecem a confiança e a percepção de autoridade.
Como minimizar os riscos?
Algumas empresas estão adotando medidas para reduzir distorções e diminuir a exposição da marca em respostas geradas por IA:
Fortalecer a presença oficial digital
A primeira camada é aumentar a densidade e a clareza dos ativos oficiais, e isso envolve padronizar domínios, subdomínios, perfis verificados, páginas institucionais e dados estruturados (schema, marcação semântica, metadados).
Remover rapidamente sinais falsos que contaminam o ecossistema
Conteúdos falsos, páginas piratas e vendedores que fazem uso indevido da marca podem alimentar a base de dados dos LLMs.
A mitigação desse risco exige monitoramento contínuo, takedowns rápidos, notificações formais de violação e limpeza ativa de menções incorretas. Reduzir a persistência desses sinais diminui a chance de eles serem incorporados e replicados por modelos de IA.
Proteger termos de marca em buscadores, marketplaces e redes
Sempre que termos de marca são usados de forma descontrolada, associações erradas se formam. A aplicação de políticas de brand bidding, enforcement em marketplaces e bloqueio de anúncios irregulares reduz a dispersão semântica e limita distorções que acabam sendo absorvidas por LLMs.
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