Novo relatório da LightSite AI e theCUBE Research alerta que marcas de movimento lento arriscam perder visibilidade nas pesquisas de LLM, enquanto concorrentes menores ganham terreno através de conteúdo autêntico e uso mais eficaz de dados estruturados.
Israel – A LightSite AI e theCUBE Research anunciaram um novo relatório intitulado "Construindo Valor de Marca em Motores de IA: Como Ser Recomendado por LLMs". A publicação explica como os modelos de linguagem grandes influenciam a descoberta de marcas e por que marcas globais de movimento mais lento já estão a perder terreno para concorrentes menores e mais ágeis em experiências de pesquisa impulsionadas por IA.
Os compradores começam cada vez mais com assistentes de IA e novas experiências de compras com IA em vez de resultados de pesquisa tradicionais, e as marcas que aparecem primeiro nessas respostas nem sempre são as maiores ou mais estabelecidas, frequentemente é exatamente o oposto. Muitas empresas conhecidas ainda dependem de uma estratégia de pesquisa construída em torno de tráfego orgânico e engajamento baseado em cliques, enquanto marcas menores investem em conteúdo focado, conversacional e autêntico e estrutura de dados mais limpa que os sistemas de IA podem entender e confiar facilmente.
"Na pesquisa de IA, o campo de jogo é mais nivelado do que muitas pessoas pensam", disse Stas Levitan, fundador da LightSite AI. "Uma marca menor e focada com um ponto de vista claro, conteúdo especializado forte e linguagem honesta pode ser mais fácil para um sistema de IA confiar e citar do que uma marca grande com mensagens vagas, uma variedade confusa de produtos e arquitetura de site desatualizada. Esta é uma oportunidade única numa década para os recém-chegados, e um risco real para qualquer um que assume que não precisa adaptar-se à nova realidade da pesquisa de IA."
As grandes marcas enfrentam duas lacunas ligadas. A primeira é uma lacuna de conteúdo, onde empresas de médio mercado e empresariais publicam material que é polido mas genérico, escrito mais para slides do que para conversas reais. A segunda é uma lacuna tecnológica, onde informações de produtos, histórias de clientes e dados da empresa não são expostos em formatos estruturados e legíveis por máquina, como marcação de esquema e gráficos de conhecimento de produtos. Como os sistemas de IA dependem mais da clareza da entidade, transparência e narrativas consistentes, essas lacunas tornam mais fácil para jogadores menores e mais focados tornarem-se a resposta padrão para consultas de nicho e alta intenção – algo que era quase impossível na pesquisa regular do Google.
A pesquisa aponta para um padrão crescente. Fornecedores mais novos que falam claramente sobre casos de uso específicos, mostram resultados mensuráveis e mantêm vozes especializadas consistentes são captados mais rapidamente pelos sistemas de IA. Eles tendem a usar seus próprios nomes em citações, aparecem em transcrições, podcasts e discussões de analistas, e mantêm suas afirmações próximas aos resultados reais dos clientes. Em contraste, marcas legadas frequentemente espalham sua história através de muitas campanhas desconectadas ou dependem de declarações de posicionamento genéricas, o que pode resultar em um sinal mais fraco na descoberta de IA.
Para ajudar as marcas a responder de forma estruturada, o relatório introduz uma estrutura de Otimização de Motor de IA de quatro camadas e o Índice de Vantagem AEO. Em vez de permanecer em um nível teórico, a metodologia concentra-se em um pequeno número de passos práticos. Ela avalia a prontidão AEO através de uma avaliação de 19 atributos alinhados com como a IA aprende, recupera e classifica marcas. Com base nessa avaliação, define estratégias direcionadas e planos de ação de 90 dias para fortalecer sinais fracos e amplificar a autoridade nas áreas que mais importam.
A abordagem também inclui uma trilha de conteúdo clara. Ela descreve como as organizações podem alimentar motores de IA com material novo e autêntico que reflete uma narrativa de marca consistente, usando bibliotecas de prompts e gráficos de conhecimento de produtos. Em paralelo, descreve como projetar jornadas de compra guiadas por IA para que, uma vez que uma marca ganhe visibilidade dentro das respostas de IA, essa descoberta possa levar ao engajamento, avaliação e demanda, em vez de uma única menção isolada.
A LightSite AI suporta este trabalho com uma plataforma que constrói camadas de dados legíveis por máquina e rastreia o desempenho da marca na pesquisa de IA – uma tecnologia única, com patente pendente. A plataforma ajuda as organizações a tornar seus sites mais fáceis para os sistemas de IA entenderem e citarem, e permite que as equipas monitorem com que frequência entidades de marca, produtos e especialistas aparecem em respostas geradas por IA. Mais informações estão disponíveis em LightSite AI.
As equipas de marketing também podem explorar ferramentas de prontidão de IA da LightSite AI, incluindo utilitários de Otimização de Motor Generativo na página de ferramentas em LightSite AI – Teste Sua Prontidão de Pesquisa de IA, que ajudam as organizações a verificar a capacidade de rastreamento de IA, cobertura de dados estruturados e outras fundações técnicas necessárias para a descoberta moderna. Mais detalhes sobre a pesquisa e metodologia podem ser encontrados através da theCUBE Research.
O relatório de pesquisa "Construindo Valor de Marca em Motores de IA: Como Ser Recomendado por LLMs" e informações adicionais sobre o Índice de Vantagem AEO estão disponíveis na theCUBE Research e LightSite AI.
Sobre a LightSite AI
A LightSite AI ajuda empresas e plataformas digitais a melhorar como são reconhecidas e representadas na pesquisa impulsionada por IA. A plataforma constrói camadas de dados estruturados e fornece análises que medem visibilidade, precisão e autoridade em grandes sistemas de IA, permitindo que as organizações entendam e melhorem como aparecem dentro de respostas geradas por IA.
Sobre a theCUBE Research
A theCUBE Research é uma empresa independente de pesquisa e consultoria focada no impacto empresarial da inteligência artificial, tecnologias de nuvem e dados. A empresa combina insights de analistas, cobertura de eventos e pesquisa original para ajudar líderes de tecnologia a entender mudanças de mercado, avaliar soluções emergentes e projetar estratégias baseadas em dados para crescimento.
Informações de Contacto
Empresa: LightSite AI
Nome de Contacto: Stas Levitan
Email de Contacto: stas@lightsite.ai
Website: https://www.lightsite.ai/
País: Israel
