Modelos de IA Priorizam Marcas Conhecidas em Buscas: Estudo Revela Vieses

Uma nova pesquisa da geoSurge, divulgada pelo Search Engine Land, revela que modelos de inteligência artificial demonstram uma acentuada preferência por marcas já inseridas em sua "memória". Os modelos buscaram marcas familiares 3,2 vezes mais frequentemente do que marcas desconhecidas. Especificamente, 55,7% das buscas foram por marcas familiares, em contraste com apenas 17,4% para aquelas fora de seu top 10 de reconhecimento.

Essa tendência de favorecimento, observada em quase 4.000 respostas a 66 perguntas de compradores nos EUA, indica que o conhecimento prévio da IA pode conferir uma vantagem competitiva injusta a marcas estabelecidas. Embora a pesquisa não estabeleça causalidade direta, a forte correlação entre memória e comportamento de busca sugere que, para novas marcas, o desafio de visibilidade nos resultados de IA pode ser significativamente maior, mesmo com conteúdo de alta qualidade.

Contudo, o estudo também aponta que a live search pode, ocasionalmente, superar esse viés. Um exemplo notável foi o Gemini buscando "Lemon Squeezy" para uma questão sobre provedores de pagamento online, mesmo sem a marca estar em sua memória mensurada. Isso sugere que, em certas categorias, a dependência da memória pode ser menor, abrindo espaço para descobertas de marcas não familiares. A implicação é clara: marcas que já possuem reconhecimento nos modelos de IA podem ter um ponto de partida mais vantajoso nas buscas.

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Fonte original: [Search Engine Land](https://searchengineland.com/ai-models-favor-familiar-brands-search-study-484054)