Os seus clientes perguntam a uma IA o que comprar. Eis o que ela diz sobre si.

A Vedigree foi lançada a 5 de setembro de 2026. Este texto explica o raciocínio por trás disso, com as evidências que tínhamos quando começámos.

O que mudou

Durante vinte anos, ser encontrado significava aparecer numa página com dez links azuis. O comprador escrevia uma pesquisa, percorria os resultados e clicava. Todas as táticas de marketing de pesquisa foram construídas para esse clique.

Já não é aí que começa uma parte crescente das decisões de compra. As pessoas perguntam agora a um assistente. Que suplemento de magnésio devo comprar? Que casaco impermeável para andar de bicicleta? Que torrefação para grãos de espresso? O assistente lê o que consegue encontrar, compara e responde com uma lista curta. Muitas vezes indica também uma loja onde comprar.

Daqui decorrem duas coisas, ambas medidas e não previstas.

Primeiro, a resposta substitui o clique. Em março de 2025, o Pew Research Center instalou um rastreador de navegação em 900 adultos norte-americanos durante um mês, abrangendo 68.879 pesquisas no Google. Quando a pesquisa devolvia uma página de resultados normal, 15% das visitas geraram um clique num link. Quando devolvia um resumo de IA, foram 8%. Cliques numa fonte dentro do resumo aconteceram em 1% dos casos. Ser citado já não é ser visitado. (Pew Research Center)

Segundo, os visitantes que chegam através de um assistente valem mais. A Adobe Analytics, que mede mais de um bilião de visitas a sites de retalho nos EUA, reporta um aumento de 393% homólogo no tráfego referido por IA para retalhistas no primeiro trimestre de 2026, com uma conversão 42% melhor do que o tráfego de outras origens. Um ano antes, esses visitantes convertiam pior. Agora chegam com a comparação já feita. (Adobe)

A quota ainda é pequena: bem abaixo de 1% das visitas de retalho. O que interessa é a taxa de crescimento e a taxa de conversão, porque dizem de onde vem o próximo cliente.

O que encontrámos quando perguntámos

Antes de escrever uma linha de código, fizemos ao ChatGPT, com sessão terminada, as perguntas que os compradores neerlandeses fazem. Três categorias de suplementos a 5 de setembro, depois café e casacos de ciclismo no dia 6. Cada resposta está guardada num screenshot com data.

• Nas três categorias de suplementos, a mesma marca ficou em primeiro. A razão dada na resposta nunca foi o preço nem o reconhecimento da marca. Foi o facto de esta marca indicar o rácio de extrato, a percentagem de composto ativo, corpo frutífero versus micélio e testes laboratoriais independentes em texto simples nas páginas de produto. As marcas que perderam também têm essa informação, mas numa foto ou num PDF.
• Para grãos de espresso, a resposta indicou cinco marcas e uma loja online neerlandesa para cada uma. Quatro das cinco lojas eram torrefações independentes. Para grãos de café para máquina automática, as cinco respostas foram marcas de supermercado italianas vendidas através de grandes lojas online: nem uma única torrefação neerlandesa.
• Para um casaco impermeável de ciclismo, cinco marcas globais, vendidas através de duas cadeias. Nem uma loja independente.
• As respostas citam sites de reviews e blogues de comparação muito mais vezes do que as próprias lojas.
• As listas mexem-se. Uma marca que estava em terceiro na quinta-feira tinha desaparecido na sexta.

O que a Vedigree faz

Corremos as perguntas de compra que os seus clientes fazem, no ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude e Gemini, e mostramos-lhe a resposta: quem é nomeado, para que loja vai a venda e com que critérios a resposta diz ter comparado.

Depois fazemos a parte que mais ninguém faz. Escrevemos os factos com que um modelo compara nos seus dados de produto, na forma em que ele os lê de facto, e continuamos a fazê-lo à medida que as respostas mudam. Não é um dashboard que reporta o problema. É a correção, mantida.

A verificação gratuita na página inicial é o primeiro passo disso, com uma pergunta, uma vez. Demora cerca de meio minuto e faz uma pesquisa real, ao vivo.

Porquê dados de produto e não marketing

Um modelo não pode recomendar o que não consegue ler. Todas as respostas que registámos selecionaram com base em factos declarados: números, certificações, origens, limites. Esses factos já existem dentro da maioria das empresas. Estão numa foto, numa imagem da embalagem, num PDF de especificações, numa página de preços que diz "contacte-nos". Passá-los para texto simples e estruturado na página é trabalho pouco glamoroso, e é o trabalho que decide a resposta.

Foi também por isso que começámos com pequenas e médias empresas nos Países Baixos. Têm os factos, têm os produtos, e são elas que ficam de fora de respostas que nomeiam uma cadeia ou uma marca de supermercado.

Se tem uma loja, uma empresa de serviços ou um produto de software e quer saber o que um assistente diz hoje sobre si, faça a verificação. É gratuita, e o screenshot fica seu de qualquer forma.