Quem colocou a Ambev e o Guaraná Antarctica no boteco? A IA
Por que a sua marca pode desaparecer — ou dominar — o novo ecossistema
visual da internet
Durante as últimas duas décadas, o marketing digital foi guiado por uma lógica
bastante clara: disputar a atenção do consumidor por meio do ranqueamento de
links. O SEO (Search Engine Optimization) era a bússola, e a primeira página do
Google, o destino desejado. Esse modelo, porém, começa a perder centralidade
diante de uma transformação silenciosa, mas profunda. Não estamos mais
apenas organizando a informação do mundo. Estamos entrando em uma era em
que máquinas passam a sintetizar essa informação e, em muitos casos, a própria
realidade visual com a qual o usuário interage.
Com o amadurecimento dos modelos fundacionais de inteligência artificial e a
combinação entre RAG e search grounding, os mecanismos de busca evoluem
para algo maior do que buscadores: tornam-se motores de resposta,
recomendação e geração. Para CEOs, CMOs e líderes de varejo, isso inaugura um
novo imperativo estratégico: compreender o GEO, ou Generative Engine
Optimization.
Um exemplo simples ajuda a mostrar o tamanho dessa mudança. Ao pedir a um
modelo de geração de imagem, com search grounding ativo, que criasse uma
cena tipicamente brasileira — um Fiat Uno branco com escada no teto passando
por um boteco de esquina —, o resultado foi além do que estava explicitamente
descrito no prompt. A imagem veio com marcas reais inseridas no ambiente, entre
elas elementos visuais ligados à Ambev e ao Guaraná Antarctica. Essas marcas
não haviam sido solicitadas pelo usuário. Ainda assim, apareceram.
Isso acontece porque, antes de gerar, a IA recorre ao contexto disponível na web.
Em vez de “imaginar do zero”, ela procura referências para construir uma cena
plausível. Ao buscar visualmente o que caracteriza um boteco brasileiro, encontra
uma recorrência massiva de materiais de ponto de venda, fachadas, placas e
ambientações vinculadas a determinadas marcas. Para tornar a imagem mais fiel
àquilo que entende como realidade cultural, o sistema passa a tratá-las como
parte natural daquele ecossistema. Na prática, o que se vê é uma nova forma de
product placement: orgânica, contextual e algorítmica.
É nesse ponto que a conversa deixa de ser apenas tecnológica e passa a ser
decisiva para o negócio. Durante muito tempo, bastava às empresas pensar em
SEO (Search Engine Optimization), isto é, em otimização para aparecer em listas
de links. Depois, passou a ganhar força o AEO (Answer Engine Optimization),
voltado para tornar a marca uma referência citável em motores de resposta. Agora
surge uma camada ainda mais ampla. O GEO não trata apenas de ser encontrado
ou mencionado. Trata de fazer com que a marca seja compreendida pelos
modelos de IA como uma entidade preferencial quando eles precisarem ilustrar,
recomendar, exemplificar ou compor um cenário.
Essa mudança tem implicações diretas para varejo e e-commerce. Sistemas
baseados em grounding dependem de dados estruturados. IAs não leem
intenções; elas leem sinais, metadados, contextos e relações semânticas. Por
isso, ganha urgência a integração entre ambientes de DAM (Digital Asset
Management) e PIM (Product Information Management). O que antes podia ser
visto como um problema mais técnico ou operacional passa a ocupar o centro da
estratégia de marketing e presença digital.
Historicamente, muitas empresas trataram seus bancos de imagens e ativos
digitais como acervos internos, úteis para campanhas, catálogos ou
apresentações. Na era da IA generativa, isso muda completamente. Esses ativos
passam a ser, na prática, a infraestrutura da verdade da marca no ambiente
algorítmico. Quando fotos de produto, logotipos, embalagens e variações visuais
estão mal organizados, presos em PDFs, sem boa descrição textual, sem
marcação semântica e sem distribuição adequada, tornam-se praticamente
invisíveis para modelos generativos.
O problema é que a invisibilidade não gera vazio. Ela gera substituição. Se a IA não
encontra uma representação oficial, consistente e de qualidade do produto, vai
preencher a lacuna com o que estiver mais disponível, mais recorrente ou mais
bem estruturado na internet. Em alguns casos, isso significa recorrer a imagens
amadoras, conteúdo despadronizado ou até representações imprecisas. Em
outros, significa simplesmente favorecer o concorrente que organizou melhor sua
presença digital.
Por isso, a nova disputa não é apenas por atenção ou clique. É por presença
cognitiva e visual dentro dos sistemas de IA. Marcas que quiserem liderar esse
território precisarão tratar dados, imagens e contexto como ativos estratégicos.
Isso começa pela construção de uma fonte única de verdade, em que PIM e DAM
funcionem não como repositórios isolados, mas como base viva da identidade
digital da marca. Todos os ativos precisam estar centralizados, descritos de forma
consistente, acessíveis para crawlers e organizados segundo padrões que
permitam leitura algorítmica.
Também será necessário rever a lógica do SEO visual. O tradicional texto
alternativo, muitas vezes limitado a poucas palavras-chave, deixa de ser
suficiente. A descrição das imagens passa a ter valor quase de prompt reverso:
não apenas nomeia o objeto, mas contextualiza uso, ambiente, situação e relação
com a marca. A combinação entre descrições mais ricas e o uso adequado de
schema markup ajuda os modelos a conectar corretamente imagem, produto e
entidade de marca.
Outro ponto decisivo é abandonar a dependência exclusiva de imagens isoladas
em fundo branco. Elas seguem sendo úteis para ambientes transacionais, mas
têm pouco poder de construção contextual para sistemas generativos. Se a marca
quiser ser associada a situações reais de uso, precisa oferecer ao ecossistema
imagens em contexto, cenas críveis, aplicações concretas e repertório visual
conectado à vida cotidiana. A IA aprende por associação, e a associação depende
da densidade de exemplos disponíveis.
Nesse cenário, o conteúdo gerado por usuários também ganha um papel novo.
Não apenas como prova social, mas como reforço distributivo do contexto em que
a marca existe no mundo. Quanto mais a internet estiver povoada por imagens
reais de pessoas interagindo com determinado produto em situações
reconhecíveis, maior a chance de os modelos passarem a entender aquela marca
como parte natural daquele universo.
Tudo isso aponta para uma nova métrica simbólica do marketing contemporâneo.
Durante anos, falou-se em share of search, em CTR, em tráfego e visibilidade.
Agora, começa a fazer sentido pensar também em share of model: a frequência e
a precisão com que uma marca aparece, é citada, é recomendada ou é
visualmente incorporada pelos sistemas de inteligência artificial.
A imagem do Uno com escada passando diante de um boteco com marcas
conhecidas não é uma anomalia. É um sinal claro de que o sistema está operando
de acordo com a lógica de quem dominou a narrativa visual da internet até aqui. A
pergunta estratégica para empresas, conselhos e diretorias de marketing deixa de
ser apenas “como aparecemos na busca?” e passa a ser outra, mais ampla e mais
urgente: quando a inteligência artificial desenhar o futuro do nosso setor, a nossa
marca fará parte do cenário?
