# As dicas de Ariel Alexandre no IA Trendcast para marcas ganharem visibilidade em IA | naia _Source: [https://blog.naia.today/insights/as-dicas-de-ariel-alexandre-no-ia-trendcast-para-marcas-ganharem-visibilidade](https://blog.naia.today/insights/as-dicas-de-ariel-alexandre-no-ia-trendcast-para-marcas-ganharem-visibilidade)_ Publicado em 9 de setembro de 2026 8 min de leitura # As dicas de Ariel Alexandre no IA Trendcast para marcas ganharem visibilidade em IA Escrito por [Ariel Alexandre](/autor/ariel-alexandre) Neste artigo [A visibilidade começa antes da resposta do modelo](#a-visibilidade-comeca-antes-da-resposta-do-modelo) [O site precisa ser legível para pessoas e sistemas de IA](#o-site-precisa-ser-legivel-para-pessoas-e-sistemas-de-ia) [O conteúdo próprio reduz a dependência de plataformas alugadas](#o-conteudo-proprio-reduz-a-dependencia-de-plataformas-alugadas) [Usar IA em uma tarefa é diferente de refazer o processo](#usar-ia-em-uma-tarefa-e-diferente-de-refazer-o-processo) [Agentes mudam a preparação para a decisão de compra](#agentes-mudam-a-preparacao-para-a-decisao-de-compra) [Referências](#referencias) Quando um cliente pede a um modelo uma indicação, a marca pode perder espaço antes mesmo de a resposta ser apresentada. Modelos, assistentes e agentes já começam a ler sites, catálogos, endereços, conteúdo, redes sociais, sinais de autoridade e dados estruturados para decidir o que incluir. No [episódio 110 do IA Trendcast](https://www.youtube.com/watch?v=WeQ3vOWkAsQ), Aline Sordili conversa com Ariel Alexandre, convidado do programa, sobre essa mudança de interface e seus efeitos no marketing, no e-commerce e na presença digital. As dicas centrais são diretas: deixe o site acessível aos sistemas de IA, organize os dados, mantenha o conteúdo atualizado, reduza a dependência de plataformas alugadas e reveja processos para incorporar IA desde a origem. **GEO, neste contexto, é o trabalho de tornar uma marca encontrável e compreensível quando modelos, assistentes e agentes preparam uma resposta.** Na fonte fornecida, o título aparece como "IA TRENDCAST EP 110 - Ariel Alexandre: How AI chooses brands in the era of GEO, agents, and the f...". A descrição identifica o programa e Aline Sordili como responsável pela conversa. A extração disponível não exibe o nome do canal responsável pela publicação nem a transcrição integral. Por esse motivo, este artigo se limita aos pontos documentados na descrição do vídeo. Não atribuímos frases literais, detalhes de bastidores ou uma ordem de recomendações que a fonte não registra. ## A visibilidade começa antes da resposta do modelo A pergunta que conduz o episódio é objetiva: quando o cliente consultar um modelo, sua marca será encontrada ou a resposta virá de outra fonte? Esse recorte leva GEO para uma situação observável, distante da ideia vaga de simplesmente "aparecer mais". Como recomendação editorial nossa, um teste operacional possível é fazer perguntas que um cliente faria e observar se a marca aparece, em qual contexto e apoiada por quais informações. A resposta permite enxergar se o modelo reconhece a empresa, entende sua atividade e encontra material suficiente para sustentar uma recomendação. Registre quatro aspectos de cada resposta: - Verifique se a marca aparece pelo nome e se a atividade foi compreendida corretamente. - Observe quais informações o modelo usa para descrever produtos, serviços ou localização. - Como recomendação editorial nossa, identifique se a resposta depende de uma fonte controlada pela empresa ou de uma publicação de terceiros. - Compare o que foi apresentado com o conteúdo atual da operação. Uma menção isolada não resolve todo o problema. Se o modelo encontra a empresa, mas usa informações antigas, incompletas ou provenientes de outra fonte, existe uma diferença entre reconhecimento e representação confiável. E se a resposta vier sempre de outra fonte, quem está definindo como sua marca será apresentada? A consequência é concreta: outra página pode fornecer o contexto que o modelo usará para explicar sua categoria, seus atributos e sua relação com a necessidade do cliente. ## O site precisa ser legível para pessoas e sistemas de IA A descrição do episódio aponta quatro condições que podem tornar uma marca invisível para sistemas de IA: site bloqueado, ausência de dados estruturados, dependência de plataformas alugadas e conteúdo desatualizado. Um site bloqueado, sem dados estruturados ou com conteúdo desatualizado pode deixar a marca invisível para a IA. Isso acontece antes de qualquer discussão sobre estilo editorial ou volume de publicação. Se o sistema não consegue acessar ou interpretar a informação, a resposta será construída sem ela. Muitas empresas ainda organizam seus sites para pessoas e mecanismos de busca tradicionais. O episódio chama atenção para uma camada adicional. Modelos de linguagem, assistentes e agentes também começam a consultar essas páginas antes de entregar uma resposta. **Legibilidade para IA significa tornar as informações importantes acessíveis, explícitas e atuais.** Um catálogo precisa apresentar os itens de forma clara. O conteúdo deve permitir que um sistema identifique quem oferece o quê e em qual contexto. A ausência de dados estruturados pode prejudicar a visibilidade da marca. A descrição do vídeo, porém, não trata esse recurso de forma isolada. Ele aparece ao lado de conteúdo, catálogos, endereços, redes sociais e sinais de autoridade. A revisão técnica pode começar por pontos concretos: - Confirme se as páginas públicas podem ser acessadas sem barreiras que impeçam sua leitura. - Revise se endereços e informações de catálogo estão claros e atualizados. - Localize páginas antigas que ainda descrevem ofertas, condições ou posicionamentos anteriores. - Mapeie onde a empresa publica conteúdo e quais superfícies concentram seus sinais de autoridade. ## O conteúdo próprio reduz a dependência de plataformas alugadas A dependência de plataformas alugadas aparece no episódio como outro fator capaz de prejudicar a descoberta por IA. O problema não está em publicar em redes ou serviços externos. Essas superfícies participam da presença digital e também podem ser lidas pelos sistemas. O risco surge quando todo o conhecimento sobre a empresa fica concentrado em ambientes que ela não controla. Dependência de uma plataforma alugada significa entregar a terceiros parte do acesso, da distribuição e da permanência do conteúdo. Uma publicação pode alcançar pessoas e ainda ser insuficiente para explicar a empresa a um agente. O sistema precisa encontrar informações sobre atividade, catálogo, localização e autoridade. Se esse material estiver disperso, desatualizado ou disponível apenas em formatos pouco legíveis, a interpretação fica limitada. A descrição também inclui influência e conteúdo em vídeo entre os temas discutidos. Como a transcrição integral não está disponível, não há base para atribuir a Ariel uma hierarquia específica entre texto, vídeo, redes sociais e site. O ponto documentado é que esses elementos fazem parte do conjunto consultado por modelos, assistentes e agentes. Por isso, cada canal precisa contribuir com informação coerente, em vez de funcionar como uma peça solta. A adaptação de modelos a contextos locais também entra na conversa. Para quem publica, isso pede mais precisão ao explicar o próprio contexto. ## Usar IA em uma tarefa é diferente de refazer o processo Outro eixo do episódio é a diferença entre adotar IA como ferramenta e reconstruir processos com IA. A primeira abordagem acelera uma etapa que já existia. A segunda revê como as informações entram, são analisadas, validadas, publicadas e atualizadas. Usar IA como ferramenta melhora uma tarefa, reconstruir o processo com IA muda a sequência do trabalho. Essa distinção afeta marketing, conteúdo, atendimento e operação porque impede que a tecnologia seja adicionada apenas no final de um fluxo antigo. Pense em uma equipe que pede a um modelo para criar um rascunho. Se o briefing continua incompleto, as fontes estão espalhadas e ninguém assume a atualização depois da publicação, houve ganho de velocidade, mas o processo preservou suas falhas. Quando levamos a IA para a estrutura do trabalho, deixamos de usá-la apenas como ferramenta e passamos a reconstruir processos com IA. A revisão pode seguir quatro perguntas: - Quais fontes fornecem os dados usados pelo modelo. - Quem verifica informações antes de qualquer publicação ou ação. - Como alterações de catálogo, endereço ou conteúdo chegam às fontes consultadas. - O que será observado para saber se a marca passou a ser encontrada e descrita corretamente. A descrição do episódio não documenta um modelo universal de fluxo nem uma fórmula de implementação. Ela sustenta uma direção mais precisa: incorporar IA exige rever o processo, e não apenas acrescentar uma ferramenta a uma rotina existente. Esse raciocínio também ajuda a evitar automação sem controle. Se ninguém sabe de onde veio uma informação ou quem deve corrigi-la, o ganho de velocidade pode ampliar um erro. O uso responsável depende de fontes identificáveis, revisão humana e atualização previsível. ## Agentes mudam a preparação para a decisão de compra O comércio mediado por agentes aparece entre os assuntos do episódio. A mudança descrita é relevante porque assistentes podem consultar catálogos, endereços, conteúdo, redes sociais, autoridade e dados estruturados antes de entregar uma resposta ao usuário. Nesse cenário, a jornada não começa necessariamente em uma página de resultados. Parte da seleção pode acontecer dentro da conversa, enquanto o sistema reúne informações e decide quais fontes usar. Ariel também recupera sua trajetória por rádio, VideoLog, AmoMuito, Web3, Gotas, Cultura Builder e sua atuação conosco para explicar um padrão de adoção. Novas tecnologias se tornam comercializáveis quando a dificuldade de uso diminui e as pessoas conseguem incorporá-las à rotina. Para as marcas, diminuir essa dificuldade significa organizar a informação para que sistemas consigam encontrá-la sem depender de adivinhação. Site acessível, dados estruturados, conteúdo atual e fontes sob controle formam uma base mais clara para essa leitura. O episódio deixa uma orientação aplicável a qualquer operação digital: teste as perguntas dos clientes, confira o que os modelos encontram, remova barreiras de acesso, organize os dados e reveja processos que ainda tratam IA como uma etapa isolada. A visibilidade em IA começa muito antes da menção final. Ela é construída nas fontes que o modelo consegue ler, nas informações que consegue interpretar e na consistência encontrada quando precisa decidir quais marcas incluir na resposta. ## Referências Referências usadas na apuração do texto. 1. [episódio 110 do IA Trendcast](https://www.youtube.com/watch?v=WeQ3vOWkAsQ) ([https://www.youtube.com/watch?v=WeQ3vOWkAsQ](https://www.youtube.com/watch?v=WeQ3vOWkAsQ)) ## Faça uma analise gratuita no seu site Entenda se ele está ou não para as AIs recomendarem. [Testar agora](https://naia.today/) Continue lendo ## Conteúdo relacionado [ Insight 9 de set. de 2026 ### A busca está virando agêntica e marcas precisam ser acionáveis quando agentes decidirem por elas Dados recentes da Incubeta apontam que 80% das pesquisas já incluem respostas geradas por IA, e a mesma consultoria indica que 81% dos profissionais de mar... 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