Gramado Summit: como a disputa digital saiu da busca e entrou na IA

O avanço das plataformas de Inteligência Artificial generativa tem mudado a forma como as marcas são encontradas no ambiente digital, pressionando as empresas a revisarem estratégias tradicionalmente baseadas em SEO e mídia de busca. O tema será debatido durante a Gramado Summit 2026, entre quarta (6) e sexta-feira (8), no Serra Park, em Gramado (RS), por Alexandre Caramaschi e Ariel Alexandre, cofundadores da Naia, primeira plataforma brasileira de Generative Engine Optimization (GEO).

Em Gramado, os especialistas ocupam três blocos da programação. No Palco AI Brasil, debatem o estado da arte de Generative Engine Optimization aplicada ao mercado nacional; já na Arena E-Commerce Brasil, os especialistas levam a discussão para Agentic Commerce, a frente em que o agente de IA executa a compra pelo usuário e a vitrine relevante deixa de ser o site para virar a representação estruturada da marca consumida pelo modelo; por fim, no Palco Insurgente, participam do ciclo de Startups em IA Generativa.

Segundo os executivos, uma parcela crescente das jornadas de busca e consumo começa fora dos buscadores tradicionais e termina diretamente em respostas produzidas por modelos de linguagem, como o ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity. É nesse cenário que ganha espaço o conceito de Generative Engine Optimization (GEO), uma estratégia voltada à presença de marcas dentro das respostas geradas por IA.

“Hoje, o CFO ainda olha o orçamento de mídia e enxerga 70% de SEO e SEM. Em 18 meses, a parcela alocada para presença em LLMs vai estar entre 5% e 15% para qualqer marca que dependa de aquisição digital. A lógica da descoberta digital está mudando. O ativo que passa a ser otimizado não é apenas o site da empresa, mas todo o ecossistema de informações que a IA considera confiável para construir suas respostas”, afirma Caramaschi.

A discussão ocorre em um momento em que as empresas começam a reajustar suas estratégias digitais diante do crescimento das buscas baseadas em IA. Estudos da ALM Corp e da Gracker.ai indicam que plataformas generativas já representam entre 12% e 15% das buscas globais, com expectativa de crescimento acelerado nos próximos anos.

Para Ariel Alexandre, a mudança ainda acontece de forma pouco perceptível para grande parte do mercado, pois existe uma reorganização silenciosa da visibilidade digital. Em muitos casos, a marca líder no Google não é necessariamente a mais citada pelos modelos de IA.

"A maioria dos CMOs brasileiros ainda contrata GEO como se contratasse SEO em 2012, sem instrumentação, benchmark e/ou critério para demitir o fornecedor. Em três meses de operação, a NAIA cobriu mais de 100 categorias e o padrão é consistente: a marca número um da categoria no Google é citada pelo LLM em menos da metade das vezes. Existe uma reorganização silenciosa de share-of-voice acontecendo, e ela não aparece no Search Console", explica Ariel.

Fundada em 2026, a Naia desenvolveu uma plataforma voltada ao monitoramento da presença de marcas em ferramentas generativas. Segundo os executivos, a tecnologia permite identificar como empresas aparecem — ou deixam de aparecer — nas respostas automatizadas produzidas pelos modelos. A companhia fechou o primeiro trimestre de 2026 atendendo clientes em educação, varejo e indústria.

Além do debate sobre GEO, os palestrantes também abordarão durante a Gramado Summit o avanço do chamado “Agentic Commerce”, o conceito que prevê o uso de agentes de IA capazes de executar compras e decisões em nome dos usuários.

“A tendência é que a experiência digital se torne cada vez mais mediada por inteligência artificial. Isso altera não apenas o marketing, mas também a forma como as marcas organizam suas informações e constroem autoridade digital”, afirma Ariel.

Os executivos também avaliam que o mercado ainda atravessa uma fase inicial, sem métricas consolidadas ou modelos padronizados de mensuração. “Quem promete garantia de citação está simplificando demais um cenário que ainda está em formação. O que existe hoje são estratégias de diagnóstico, organização de dados e aumento de relevância para os modelos”, conclui Caramaschi.