Três estudos de 2026 mostram como consumidores usam IA e conferem respostas antes de comprar

Pesquisas de Product.ai, NIQ e Snipp permitem analisar como influência, comparação e verificação convivem na decisão do consumidor e quais hipóteses a State of Search Brasil 7 poderá confrontar com a realidade brasileira.

Por Felipe Bazon

Uma recomendação de IA pode colocar uma marca na disputa. Para conquistar a compra, essa marca precisa sustentar o que foi dito sobre ela quando o consumidor compara alternativas e procura evidências. É esse intervalo entre a resposta e a decisão que proponho analisar a partir de três pesquisas divulgadas em 2026: Trust in AI Commerce, da Product.ai; Consumer Outlook: Guide to 2027, da NIQ; e AI and the Modern Shopper Journey, da Snipp.

TL;DR

• Os estudos investigam públicos e comportamentos diferentes. Sua contribuição está na leitura conjunta, preservando o significado de cada indicador.
• Minha leitura é que as marcas precisam preparar sua pegada digital tanto para participar da recomendação quanto para responder às dúvidas que ela deixa.
• SEO, GEO e reputação têm funções complementares nessa continuidade. Visibilidade precisa ser relacionada a acessos, decisões e resultados comerciais.
• A State of Search Brasil 7 poderá corroborar, contestar ou qualificar essas hipóteses, conforme as perguntas e os recortes disponíveis na pesquisa.

Neste artigo, você vai entender:

• O que cada pesquisa permite afirmar sobre a decisão de compra.
• Como transformar a checagem em uma questão de conteúdo e negócio.
• Por que a experiência em SEO ajuda a interpretar essa jornada.
• O que precisamos investigar antes de aplicar conclusões internacionais ao Brasil.

NIQ: influência percebida e uso ativo são medidas diferentes

Na divulgação do Consumer Outlook: Guide to 2027, publicada em 7 de outubro de 2026, a NIQ informa que 55% dos consumidores dizem que recomendações de IA influenciam, pelo menos às vezes, suas compras de produtos para o lar e de supermercado. Já 27% relatam ter usado ativamente ferramentas ou assistentes de IA para pesquisar ou decidir o que comprar nos três meses anteriores.

O levantamento reúne mais de 21 mil consumidores em 31 países. Os dois percentuais representam perguntas distintas: influência percebida e uso ativo recente. Não descrevem etapas consecutivas nem permitem concluir que 55% utilizam assistentes de compra.

Minha leitura para o marketing é investigar como a pessoa reconhece essa influência. Uma marca sugerida pelo sistema pode entrar na comparação sem ser escolhida. Entender essa diferença exige olhar para o contexto da decisão, além de perguntar se houve uso da tecnologia.

Figura 1. Influência percebida e uso ativo recente de IA são medidas distintas. Fonte: NIQ, Consumer Outlook: Guide to 2027, divulgação de 7 de outubro de 2026. Mais de 21 mil consumidores em 31 países. Elaboração: Hedgehog Digital.

Snipp: a comparação oferece um motivo concreto para consultar a IA

A pesquisa da Snipp ouviu mil adultos dos Estados Unidos em setembro de 2026, todos usuários regulares de IA para busca e compras. Nesse grupo, 58,1% usam a tecnologia para comparar produtos e 61,8% afirmam já ter comprado um produto depois de receber uma recomendação de IA.

Também há coexistência entre interfaces: 71,6% citam buscadores tradicionais entre os lugares onde normalmente começam a pesquisa de produto, enquanto 41,6% mencionam assistentes de IA. A pergunta admite mais de uma resposta.

Os dados descrevem usuários regulares, não a população americana. E comprar depois de uma recomendação, por relato do entrevistado, não demonstra que ela causou a compra.

Para uma empresa, eu começaria pelos critérios dessa comparação. Imagine alguém escolhendo um ar-condicionado para trabalhar em casa. Capacidade, ruído, consumo, instalação e garantia podem pesar de maneiras diferentes. Um conteúdo útil explicita essas condições e ajuda a pessoa a reconhecer qual solução atende à sua necessidade.

Figura 2. Comportamentos declarados por mil usuários regulares de IA para busca e compras nos Estados Unidos, em setembro de 2026. A pergunta sobre início da pesquisa admite múltiplas respostas. Fonte: Snipp, AI and the Modern Shopper Journey, p. 3, 4, 6 e 7. Elaboração: Hedgehog Digital.

Product.ai: a recomendação continua sujeita à checagem

A segunda edição do Trust in AI Commerce, publicada em 14 de outubro de 2026, ouviu 1.493 compradores americanos entre 27 de agosto e 1º de setembro. Entre os 517 usuários de IA que integram a base de compradores on-line, 89,9% dizem verificar recomendações em outra fonte antes de comprar, sempre ou às vezes.

Em outro recorte, com 493 pessoas que fazem essa verificação, 36,7% consultaram primeiro avaliações de consumidores na última checagem; 21,9%, um buscador; e 14%, o site da marca ou do varejista.

São comportamentos declarados em um painel com cotas e resultados sem ponderação. Eles não medem a taxa de erro dos modelos nem permitem presumir que toda recomendação será verificada.

Para mim, esse achado torna concreta uma responsabilidade: a marca precisa oferecer evidências que possam ser encontradas quando alguém decide conferir a resposta. Uma descrição genérica pode até apresentar o produto, mas dificilmente resolve uma dúvida específica sobre desempenho, compatibilidade ou restrições de uso.

Figura 3. Na base de 517 usuários de IA entre compradores on-line, 89,9% verificam recomendações sempre ou às vezes. Em outra base, com 493 verificadores, avaliações, buscadores e sites de marcas ou varejistas foram as três primeiras fontes mais citadas. Fonte: Product.ai, Trust in AI Commerce, edição 2, 14 de outubro de 2026. Elaboração: Hedgehog Digital.

A recomendação abre uma oportunidade que a pegada digital precisa sustentar

Os três levantamentos não acompanham as mesmas pessoas. Portanto, não podemos montar um funil usando influência da NIQ, compra da Snipp e checagem da Product.ai como se fossem taxas de passagem entre etapas.

O que proponho é uma hipótese de trabalho: parte da disputa comercial acontece na continuidade entre a resposta de IA e as informações que o consumidor encontra depois dela. Isso exige coerência entre o que a empresa promete, o que o produto entrega e o que outras fontes dizem a seu respeito.

A análise sobre comportamento do consumidor influenciado por IA explora as tarefas realizadas com a tecnologia. Aqui, o avanço está em investigar a dúvida que permanece depois da resposta. É ela que pode orientar uma nova busca, uma consulta a avaliações ou uma visita ao site.

A discussão sobre confiança na jornada de compra com IA ganha, assim, uma aplicação específica: identificar quais fontes o consumidor procura para conferir uma resposta. Essa interpretação se conecta ao posicionamento que desenvolvo sobre a jornada de busca que atravessa IA, SEO e mídia paga. A passagem de uma interface para outra precisa fazer parte do diagnóstico. Se a análise termina na menção da marca pela IA, deixamos de observar o que ajudou ou impediu a decisão seguinte.

O case da Banca do Ramon ajuda a conectar dúvidas e receita

No projeto de SEO sazonal da Banca do Ramon, trabalhamos dúvidas relacionadas à escolha, ao preparo e às receitas de produtos relevantes para a Páscoa, com destaque para o bacalhau. Conectamos conteúdo informativo às páginas comerciais e ampliamos a autoridade externa com links e menções.

O case público registra crescimento de 120% na receita de Google Shopping Orgânico em comparação ao ano anterior. É um resultado de SEO no contexto da campanha sazonal. Não o apresento como receita gerada por recomendações de IA.

A relação com esta análise está no método. Quando entendemos o que uma pessoa precisa saber para escolher, conseguimos planejar conteúdo com uma função comercial verificável. Minha hipótese é que esse mesmo cuidado fortalece a capacidade de uma marca atender a quem chega com uma recomendação em mãos e ainda precisa esclarecê-la.

O que essa leitura muda para SEO, GEO e Organic Visibility

Eu trataria a checagem como parte do planejamento de conteúdo. Para cada categoria prioritária, vale levantar quais afirmações precisam de comprovação: material, rendimento, prazo, origem, adequação ao uso, garantia. A resposta deve ter responsável, fonte e atualização compatível com o assunto.

É nesse trabalho que o Generative Engine Optimization, ou GEO, se conecta aos fundamentos de SEO. Conteúdo acessível, compreensível e sustentado por evidências cria condições para recuperação e uso pelos sistemas de busca. Também melhora a informação disponível para a pessoa que consulta a fonte. Nenhuma dessas ações garante uma recomendação específica.

Na mensuração, eu separaria presença nas respostas, citações, acessos identificáveis e conversões. São indicadores com funções diferentes. Para investigar influência que não deixou um clique rastreável, podemos combinar entrevistas, pesquisas pós-compra e análise das dúvidas recebidas pelo atendimento. Esses instrumentos acrescentam contexto, sem transformar uma lembrança declarada em atribuição causal.

Organic Visibility organiza essa visão mais ampla da presença da marca. A prioridade de investimento deve surgir da dificuldade concreta encontrada na jornada: ausência na descoberta, informação insuficiente na comparação ou falta de evidência na checagem.

A State of Search Brasil 7 poderá confrontar essas hipóteses

Os resultados internacionais orientam perguntas que quero confrontar com evidências brasileiras. A State of Search Brasil 7 poderá ajudar a corroborar, contestar ou qualificar essa leitura, respeitando o que seu questionário e sua amostra permitirem analisar.

Há três questões que considero especialmente relevantes: quais tarefas os brasileiros delegam à IA; quais fontes consultam para avaliar suas respostas; e que relação existe entre essa consulta e a decisão posterior. A possibilidade de comparar diretamente percentuais dependerá de equivalência entre perguntas, públicos e períodos.

Também precisamos evitar que uma média esconda situações diferentes. Uma compra recorrente de supermercado e a contratação de um serviço de maior valor podem exigir níveis distintos de pesquisa. Essa diferença deve ser investigada, assim como as variações entre perfis, sem presumir comportamentos a partir de gênero ou idade.

Se os dados brasileiros apontarem outra dinâmica, teremos de ajustar a interpretação. Esse é o valor de produzir pesquisa própria: permitir que a evidência local aperfeiçoe nossa estratégia, inclusive quando desafia uma narrativa que parecia convincente.

A marca precisa responder à dúvida que permanece

Minha recomendação para quem decide investimentos é escolher uma categoria relevante e investigar o que ainda falta para o consumidor decidir depois de receber uma recomendação. Esse diagnóstico pode revelar uma informação ausente no produto, uma comparação mal explicada ou uma promessa que precisa de comprovação.

É nessa continuidade que a Hedgehog Digital atua como agência de SEO especializada em GEO. Nossa consultoria de GEO conecta o diagnóstico da presença nas IAs ao conteúdo, à autoridade e à mensuração da pegada digital, com foco nas decisões que o negócio precisa melhorar.

O próximo investimento deve partir de uma dúvida concreta do consumidor e de uma hipótese verificável sobre como resolvê-la. É assim que a leitura dos estudos pode se transformar em uma decisão de negócio.