A Previsible divulgou um estudo que analisou 1.963.544 sessões originadas de LLMs ao longo de 12 meses, entre novembro de 2024 e novembro de 2025. Os dados abrangem sites de SaaS, e-commerce, finanças, serviços jurídicos, saúde e publicação.
O levantamento oferece a visão mais completa até o momento sobre como usuários estão utilizando ferramentas como ChatGPT, Perplexity, Claude, Copilot e Gemini para descobrir marcas e produtos.
Os números revelam um fenômeno concentrado, mas de rápida expansão. Embora o tráfego de inteligência artificial represente apenas 0,13% do total de sessões, ele se concentra em páginas de alta intenção comercial. Além disso, o crescimento é exponencial em setores específicos, com destaque para categorias YMYL (Your Money or Your Life), como serviços jurídicos, finanças e saúde.
O estudo também confirma a liderança absoluta do ChatGPT, que detém 84,2% de todo o tráfego de IA analisado. No entanto, concorrentes como Copilot e Claude apresentam taxas de crescimento muito superiores, sinalizando uma diversificação no mercado.
Para empresas que dependem de busca orgânica, os dados indicam que a descoberta de marcas está expandindo de mecanismos tradicionais para interfaces conversacionais. Isso não substitui o SEO, mas expande o campo de atuação para incluir otimização para mecanismos de busca generativa, conhecida como GEO.
ChatGPT domina, mas Copilot e Claude aceleram
Do total de 1.963.544 sessões analisadas, o ChatGPT foi responsável por 1.653.453, representando 84,2% do tráfego de IA. A ferramenta da OpenAI cresceu 3,26 vezes entre novembro de 2024 e novembro de 2025, consolidando-se como a interface padrão para descoberta assistida por inteligência artificial. O pico de tráfego ocorreu em outubro de 2025, com 204.352 sessões, 4,29 vezes superior ao volume de novembro de 2024.
O Perplexity aparece em segundo lugar, com 169.614 sessões e 8,6% de participação. O crescimento foi moderado, de 1,15 vez, indicando estabilização após expansão inicial. O Gemini, da Google, registrou 88.756 sessões, correspondendo a 4,5% do total, com crescimento de 1,34 vez no período.
Os destaques, no entanto, são Copilot e Claude. O Copilot da Microsoft cresceu 25,2 vezes, passando de 180 sessões em novembro de 2024 para 4.534 em novembro de 2025. O Claude da Anthropic expandiu 12,8 vezes, saltando de 133 para 1.702 sessões. Embora os volumes absolutos ainda sejam pequenos, as taxas de crescimento indicam que a descoberta por IA está se diversificando rapidamente.
Essa diversificação importa porque Copilot e Claude estão integrados em ferramentas de produtividade. O Copilot está embutido no Microsoft Office, onde milhões de profissionais trabalham diariamente. O Claude é utilizado em editores de código e fluxos de trabalho especializados. Isso significa que a descoberta de marcas não acontece mais apenas quando usuários decidem abrir o ChatGPT, mas no momento em que surgem dúvidas durante o trabalho.
O que os números revelam sobre penetração de IA
A métrica central do estudo é a taxa de penetração de IA, calculada como a porcentagem de sessões totais originadas de LLMs. No agregado, essa taxa é de 0,13%, o que representa aproximadamente uma em cada 769 sessões. À primeira vista, o número parece insignificante. Contudo, a análise por tipo de página e setor revela um cenário diferente.
Matthew Prince, CEO da Cloudflare, afirmou em entrevista recente que conseguir um clique de referência da OpenAI é 750 vezes mais difícil do que o da web tradicional. Isso ocorre porque a arquitetura dos LLMs foi projetada para reter usuários dentro da interface, fornecendo respostas diretas sem necessidade de navegação externa. Portanto, o tráfego que efetivamente chega aos sites não é acidental, mas representa intenção deliberada e alta qualificação.
Quando segmentado por tipo de página, o padrão muda drasticamente. Páginas de indústria registram 1,14% de penetração de IA, nove vezes acima da média geral. Páginas de ferramentas alcançam 0,95%, sete vezes a média. Já as páginas de preços atingem 0,46%, representando 3,5 vezes a média do site. Esses dados indicam que usuários recorrem a inteligências artificiais para comparar opções e tomar decisões, não para navegação exploratória.
Páginas de decisão concentram tráfego de IA
A análise por tipo de página revela que o tráfego de inteligência artificial não se distribui uniformemente. Por volume absoluto, páginas de busca interna concentram 324.204 sessões, representando 34,2% de todo o tráfego de IA. Páginas de blog vêm em segundo lugar, com 135.526 sessões e 14,3% do total. Páginas de produto registram 56.926 sessões, correspondendo a 6% do tráfego.
Contudo, quando medido por penetração, ou seja, a porcentagem de tráfego de IA em relação ao tráfego total de cada tipo de página, o cenário muda. Páginas de indústria lideram com 1,14% de penetração, nove vezes acima da média do site. Páginas de ferramentas alcançam 0,95%, sete vezes a média. Páginas de blog registram 0,91%, também sete vezes acima. Páginas de podcast atingem 0,58%, 4,5 vezes a média. Páginas de preços chegam a 0,46%, 3,5 vezes a média.
O caso das páginas de preços é particularmente revelador. Embora geralmente representem apenas uma URL por site, elas concentraram 40.756 sessões de IA ao longo de 13 meses, correspondendo a 4,3% de todo o tráfego de inteligência artificial. Em uma base por página, preços é uma das superfícies mais densas em IA do conjunto de dados. Isso ocorre porque usuários perguntam diretamente às IAs “quanto custa [produto]” ou “compare preços de [categoria]”, chegando às páginas com intenção de compra já formada.
E-commerce registra salto de 67% durante período de compras
O setor de e-commerce apresentou um dos padrões sazonais mais dramáticos do estudo. A penetração de IA saltou de 0,11% em outubro de 2025 para 0,19% em novembro de 2025, representando crescimento de 67% mês a mês. Esse aumento coincide com Black Friday, Cyber Monday e compras de fim de ano, períodos em que consumidores intensificam pesquisas de produtos.
Na comparação ano a ano, a penetração de IA no e-commerce cresceu 10,5 vezes, passando de 0,02% em novembro de 2024 para 0,21% em novembro de 2025. Os dados sugerem que consumidores recorrem a inteligências artificiais para pesquisa de produtos quando as apostas de compra são mais altas, como durante presentes de fim de ano ou promoções limitadas.
Além disso, 41% das sessões de IA no e-commerce aterrissam diretamente em páginas de produto. Quando usuários perguntam “melhores tênis de corrida para pés chatos”, as IAs os direcionam para produtos específicos, com intenção de compra já formada. Isso contrasta com o comportamento em SaaS, onde 41,9% das sessões aterrissam em páginas de busca interna, indicando jornada de pesquisa mais longa.
Setores YMYL lideram adoção de IA
Categorias YMYL, onde decisões têm consequências financeiras ou de saúde significativas, apresentam as maiores taxas de crescimento de penetração de IA. O setor jurídico lidera com crescimento de 11,9 vezes, passando de 0,08% em novembro de 2024 para 0,95% em novembro de 2025. O setor financeiro cresceu 2,9 vezes, de 0,49% para 1,43%. O setor de saúde expandiu 2,4 vezes, de 0,20% para 0,48%.
Esses setores aceleram porque usuários buscam síntese, comparação e explicação em nível especializado quando as apostas são altas. Inteligências artificiais se destacam exatamente nesse tipo de tarefa. Quando alguém precisa entender as implicações de um contrato, comparar opções de investimento ou avaliar tratamentos médicos, recorre a ferramentas que oferecem respostas contextualizadas rapidamente.
Portanto, para organizações em categorias YMYL, a visibilidade em sistemas de IA funciona como sinal de autoridade, similar a menções em mídia tradicional. Ser citado por uma inteligência artificial influencia na formação de confiança, especialmente quando usuários estão em fase inicial de pesquisa.
Padrões de descoberta variam por indústria
O estudo revela que diferentes setores apresentam jornadas de descoberta distintas. No SaaS, 41,9% do tráfego de IA aterrissa em páginas de busca interna, 19,9% em blogs e 16,4% em páginas de preços. Isso indica a jornada tradicional de pesquisa, onde usuários exploram conteúdo antes de avaliar custos.
No e-commerce, 41,1% das sessões vão direto para páginas de produto, 19,4% para busca interna e 16,6% para blogs. Usuários chegam com intenção de compra mais definida, buscando produtos específicos em vez de informação geral.
No setor financeiro, 34,1% do tráfego aterrissa em páginas de cursos, 14,5% em listas de cursos e 14,2% em guias. Isso reflete a descoberta orientada por educação, onde usuários querem aprender antes de comprar.
No setor de saúde, 38,8% das sessões chegam em páginas “sobre”, 27,8% em busca interna e 13% em blogs. Usuários verificam credibilidade antes de engajar, priorizando sinais de confiança.
No setor jurídico, 26,4% do tráfego vai para páginas de aplicativos, 25,1% para páginas de localização e 20,7% para páginas de contato. A descoberta é orientada por utilidade, com usuários chegando com contexto e urgência, buscando ferramentas e contatos para resolver problemas específicos imediatamente.
GEO como expansão do SEO
Os dados do estudo confirmam a necessidade de uma nova disciplina: Generative Engine Optimization, ou GEO. Diferentemente do SEO tradicional, que busca posicionamento em listas de resultados, o GEO visa integração direta nas respostas geradas por modelos de linguagem. Isso não substitui o SEO, mas o expande para um novo canal de descoberta.
A estruturação de conteúdo para GEO prioriza trechos facilmente extraíveis. Informações organizadas em listas informativas, resumos executivos no início de seções e dados com fontes claras aumentam chances de citação. Seções de perguntas frequentes estruturadas em linguagem natural antecipam perguntas que usuários fariam diretamente às IAs.
O formato ideal combina pergunta direta com resposta concisa que a IA pode citar diretamente, seguida de contexto expandido que mantém relevância para buscas tradicionais. Essa abordagem dupla maximiza a visibilidade tanto em SERPs tradicionais quanto em respostas generativas.
Além disso, transparência em preços, especificações técnicas e casos de uso facilita comparações que LLMs realizam ao responder perguntas como “qual ferramenta é melhor para [situação específica]”. Marcas que fornecem informações estruturadas e comparáveis têm vantagem em ambientes de IA.
Recomendações práticas baseadas nos dados
Com base nos achados do estudo, profissionais de marketing devem priorizar páginas de indústria e busca interna, que concentram mais de 40% do tráfego de IA. Auditar a qualidade da busca interna para consultas comerciais e garantir que páginas de indústria, ferramentas e produtos apareçam com destaque são ações prioritárias.
Otimizar páginas de preços para descoberta por IA é essencial, dado que apresentam penetração 3,5 vezes superior à média. Tornar preços transparentes, escaneáveis e fáceis de comparar, além de adicionar detalhes de implementação, limitações e contexto de integração, reduz ambiguidade e atende usuários que chegam prontos para decidir.
Estruturar conteúdo para perguntas do tipo “o que devo usar?” também é fundamental. Mapear conteúdo para prompts de comparação e seleção, declarar explicitamente para quem o produto é ideal e para quem não é, além de usar títulos claros e fluxo lógico, facilita resumos por modelos de linguagem.
Monitorar penetração de IA por tipo de página, não apenas no agregado do site, evita pontos cegos. Acompanhar a concentração de IA em páginas de indústria, ferramentas, preços e busca interna, além de rastrear mudanças mês a mês, fornece sinais antecipados de mudanças no comportamento do usuário.
Por fim, preparar-se para descoberta multimodal é estratégico. Embora a penetração atual seja modesta (0,12% para vídeo, 0,58% para podcast), capacidades multimodais estão avançando rapidamente. Investir em metadados, descrições e conteúdo estruturado em torno de multimídia, além de otimizar para distribuição assistida por IA, posiciona marcas para capturar atenção quando vídeo e áudio forem processados nativamente por LLMs.
Posicionamento antecipado gera vantagens compostas
A descoberta por inteligência artificial evoluiu mais rápido do que qualquer estratégia de SEO tradicional. O sucesso não depende mais de produzir mais conteúdo, mas de investir em sinais de dados de alto valor que refletem como e onde a descoberta está realmente mudando. Nem todo tráfego contribui igualmente para como LLMs avaliam, resumem e recomendam marcas.
Olhando para 2026, eventos e interações orientadas por eventos em um site devem se tornar sinais críticos, marcadores de intenção, progressão e conclusão dentro de uma jornada de usuário. LLMs estão cada vez mais otimizados para resultados de ponta a ponta, não apenas respostas. Há uma razão pela qual ChatGPT e Stripe introduziram o Agentic Commerce Protocol com checkout instantâneo em seu núcleo: o futuro da descoberta por IA envolve permitir jornadas de decisão completas dentro da própria interface.
À medida que IA se incorpora em ferramentas de produtividade, fluxos de compras e fluxos de pesquisa, a descoberta não começa mais com uma caixa de busca, mas onde surgem perguntas. Quando LLMs lidam com comparação e filtragem iniciais, visibilidade upstream se torna o guardião da consideração. Marcas que aparecem em resumos de IA são avaliadas.
Aquelas que não aparecem são filtradas antes mesmo de a busca tradicional começar. O futuro da descoberta não é rankear mais alto, mas estar presente onde decisões são tomadas.
