A inteligência artificial generativa já movimenta parte relevante do comércio digital no Brasil e começa a alterar a lógica de como usuários descobrem produtos, comparam preços e decidem compras. É o que aponta uma pesquisa inédita da Cadastra, em parceria com a Similarweb, mostrando que plataformas como o ChatGPT já direcionam mais de 6 milhões de visitas a grandes e-commerces nacionais entre 2023 e 2025 — um volume suficiente para reposicionar o país como um dos maiores mercados globais de IA.
O estudo indica que o ChatGPT concentra 99% do tráfego brasileiro voltado à IA Generativa, alcançando 310,6 milhões de acessos em agosto de 2025, alta de 124,5% em um ano. O Perplexity, mesmo distante, também cresce rápido e soma 2 milhões de visitas. Com isso, o Brasil aparece atrás apenas dos Estados Unidos e da Índia no ranking mundial de uso dessas plataformas.
Para Adilson Batista, CIO da Cadastra, essa expansão marca uma mudança estrutural nos canais de contato entre marcas e consumidores. “A Inteligência Artificial tem o potencial de transformar jornadas em sistemas adaptativos, capazes de decidir, aprender e criar conteúdo em tempo real.”
A era do GEO: IA muda como marcas passam a competir
A pesquisa identifica o surgimento do GEO (Generative Engine Optimization), uma espécie de nova camada sobre o SEO tradicional. Em vez de disputar apenas posições no Google, marcas passam a buscar citações como fonte em respostas de IA, tornando-se parte do repertório dos modelos de linguagem. Isso influencia diretamente o tráfego de referência, cada vez mais, a conversão.
Apenas o ChatGPT gerou 6,1 milhões de visitas de referência aos dez maiores e-commerces do país no período analisado. Enquanto isso, o Google segue relevante, mas apresenta leve retração, sugerindo que consumidores começam a alternar entre pesquisas tradicionais e consultas generativas.
“Aumentar a conversão com o uso de IA é essencial para transformar atenção em rentabilidade”, afirma Tiago Dada, SEO e CRO Manager da Cadastra.
O comportamento digital também mudou. As perguntas feitas a plataformas generativas são, em média, cinco vezes mais longas, chegando a 23 palavras por consulta. As sessões ultrapassam sete minutos, tempo suficiente para aprofundar pesquisas e comparar opções. E novas funcionalidades, como o Instant Checkout, permitem compras diretamente na IA, eliminando etapas da jornada.
Nos Estados Unidos, 41% dos consumidores já preferem buscas generativas para decisões de compra, tendência que deve se repetir no Brasil nos próximos meses.
O levantamento também mostra que o público é majoritariamente jovem: 60% têm entre 18 e 34 anos, com leve predominância masculina. A sobreposição de uso entre ChatGPT e Perplexity é baixíssima, pouco mais de 1%, reforçando o domínio da OpenAI.
Como cada setor está sendo impactado
A análise segmentada aponta tendências claras:
- Beleza: público mais conectado e atento a práticas ESG, alternando entre lojas físicas e digitais.
- Farma: 70% das visitas estão concentradas nos três maiores e-commerces, com foco em comparação de preços.
- Moda: alta de plataformas de revenda e consumo sustentável, com o Enjoei na liderança.
- Viagens: IA já faz parte da rotina em apps de transporte, hospedagem e planejamento.
Para Dada, o peso do conteúdo cresce na mesma proporção. “O conteúdo deixou de ser apenas um complemento. Quando está bem-posicionado e pensado para responder dúvidas reais, ele impulsiona vendas de forma natural, sem depender exclusivamente de mídia paga.”
A “fábrica de conteúdo” vira estratégia
A recomendação central do estudo é que empresas adotem um supply chain de conteúdo, com processos contínuos de criação, revisão e mensuração para atender exigências dos modelos de IA. Segundo Batista, isso será determinante na nova disputa por visibilidade. “Para ter sucesso em GEO, estruture um ‘supply chain de conteúdo’, tratando criação, aprovação e distribuição como uma fábrica integrada.”
A pesquisa utilizou a base de dados da Similarweb, reunindo informações de desktop, mobile web e apps entre janeiro de 2023 e agosto de 2025. Foram analisados 600 sites de seis setores e mais de 12 mil palavras-chave. Após a coleta, os dados passaram por limpeza, padronização e modelagem por machine learning para garantir consistência e comparações históricas.
