©2026 MIT Sloan Management Review Brasil. Todos os direitos reservados. A reprodução, total ou parcial, é proibida sem a autorização prévia e expressa do CNEX.

Brand Equity

Marcas: amadas pelos usuários, mas ignoradas pelas máquinas.

A construção de Brand Equity para as LLMs é a nova fronteira do Branding

Ulisses Zamboni

11 de novembro de 2026

9 min de leitura

Ocupar espaço na memória continua a ser o objetivo número um das equipes de marketing pelo mundo. A diferença é que agora, essa disputa acontece em duas dimensões de memória: na mente das pessoas e nos sistemas de inteligência artificial que influenciam suas escolhas.

Com a velocidade de evolução da IA, uma marca pode se encontrar na posição de ter um Brand Equity extraordinário entre os usuários mas, ao mesmo tempo, ser praticamente irrelevante nas recomendações das máquinas. 

O paradoxo é absoluto: milhões em investimento em publicidade ao longo de anos ou décadas, com atributos construídos cirurgicamente e reputação sólida na memória coletiva já não garantem a última milha de recomendação na jornada de compra quando a IA entra em cena.

Claro que ela não perdeu valor na era das LLMs. Ela simplesmente não tem mais o monopólio da atenção na relação com o usuário. As IAs surgiram como intermediárias entre o desejo e a decisão. Ou seja, bem na hora do “sprint final” entra um intermediário.

Aprendemos a transformar produtos em símbolos, atributos em diferenciação e experiências em vínculos emocionais. Não é que construir patrimônio de marca deixou de ser importante. Mas, a realidade que se coloca é assustadora: muitos consumidores deixam de procurar diretamente pelas marcas e passam a perguntar a uma máquina qual delas deve escolher. 

A ruptura é importante. A inteligência artificial generativa não se limita apenas a apresentar resultados de busca. Ela organiza e lista informações, compara, sintetiza e resume para escolha rápida, e, dependendo do contexto, recomenda alternativas. 

O usuário continua decidindo sua escolha, mas a estrutura por trás da informação dada à ele é tão brilhante que pode desviar sua escolha para uma marca que nunca esteve em seu imaginário. É uma interpretação algorítmica tão eficaz que a decisão chega ser mágica.

A disputa deixa de ser apenas por um lugar na memória do consumidor. Passa a incluir um lugar no repertório de recomendações das máquinas. 

E aqui está a verdadeira ruptura: décadas de investimento na construção de significado e valor de marca podem não se traduzir em relevância diante dos algoritmos que agora participam das decisões de consumo.     

O desafio não é pequeno. Envolve tecnologia de ponta e não reconhece “conteúdo” ou técnicas de SEO como as fronteiras de recomendação das máquinas. Os algoritmos pressupõe também, contexto e uma superposição (e correlação) de dados.

O Brasil está vivendo essa transformação muito rapidamente 

Existe uma particularidade brasileira que torna essa discussão especialmente urgente. 

Incorporar plataformas digitais ao cotidiano não é e nunca foi problema para o brasileiro de qualquer faixa demográfica. Do alto à base da pirâmide. Foi assim com redes sociais, aplicativos de mensagens e diversas modalidades de avanços digitais. Com a IA generativa, os primeiros indicativos apontam novamente para essa adoção. 

Pesquisa do Google em parceria com a Ipsos, divulgada em 2025, indicou que 54% dos brasileiros entrevistados haviam utilizado ferramentas de IA generativa em 2024, acima da média global de 48%. Imaginem como estão os dados atuais. 

No estrito senso, nossa conclusão aqui não é apenas uma repetição de adoção tecnológica. Ela é mais ampla do que isso. Estamos falando de “Economia Comportamental”, uma vez que o brasileiro está aprendendo uma nova maneira de perguntar, pesquisar, comparar e resolver problemas. 

E, à medida que essa relação se torna habitual, a IA pode deixar de ser apenas percebida como um milagre tecnológico e se tornar uma interface cotidiana de decisão.

As consequências são absolutas. Enquanto o usuário pesquisava umas 5 marcas no link do Google, selecionava 3 e consultava avaliações de usuários, agora ele pode compartilhar, sem dó para a máquina, seu desejo e começar sua jornada com uma única pergunta: “Considerando meu perfil, quais são as melhores opções disponíveis?”

Bom, a resposta não “fecha” a decisão, mas dá um empurrão enorme para isso. No mínimo, afunila as marcas que deverão ser consideradas. E essa é uma mudança estrutural na arquitetura de decisão e influência.

Para um país do nosso tamanho, de grande escala e forte familiaridade com plataformas digitais, a mudança de comportamento pode se manifestar rapidamente. 

Se o marketing sempre esteve alicerçado na construção – e gerenciamento – de preferência, consideração e rejeição, agora, ele corre o risco crescente das decisões serem influenciadas por sistemas sobre os quais a equipe de marketing sabe muito pouco.

Posicionamento verdadeiro e claro se faz ainda mais importante  

Há um século, as empresas puderam administrar “a distância” entre o que diziam sobre si mesmas e aquilo que efetivamente entregavam. Uma boa narrativa, sustentada por investimentos expressivos em comunicação, muitas vezes conseguia ocupar um espaço simbólico “para além” das evidências disponíveis.  

A Inteligência Artificial não destrói essa metodologia; e nem é “senhor absoluto” da verdade. Os modelos que existem até podem reproduzir erros, vieses e informações desatualizadas, no entanto, colocam mais uma camada no processo: um escrutínio sobre a marca com uma capacidade exponencial de confrontar fatos e efeitos desses fatos, com informações provenientes de várias fontes é amplamente possível. 

É como se uma marca não não conseguisse mais “escapar” do veredicto da realidade. 

A mais importante conclusão que chegamos nesses tempos é que a promessa de uma marca e as evidências que a sustentam precisam estar cada vez mais próximas, uma corroborando a outra. 

Se a narrativa é inovação, é necessário que existam manifestações concretas de inovação. Sustentabilidade? Esqueça “storytellings” apenas com narrativas éticas; mostre o impacto. Ser referência em algum segmento exige que essa autoridade encontre correspondências em fontes, experiências e informações confiáveis.   

Reputação é uma construção social coletiva, mas passa a ser um elemento de confronto da máquina entre discurso e realidade. 

Ou seja, a máquina, diferente dos seus usuários, não precisa (e nem consegue) amar sua marca. Ela precisa encontrar razões para recomendá-la. 

O que passa a ser relevante no Branding Generativo (GEO)?

Como é que as principais IAs generativas descrevem sua marca? Que atributos reconhecem nela – confrontando narrativa e realidade? Em que contexto ela aparece entre as possíveis alternativas de mercado? E, principalmente, quais razões levam um sistema a recomendar um concorrente em seu lugar? 

Percebe que a distância entre o posicionamento inferido e o percebido passa a ser fundamental para que a máquina reconheça sua marca como fidedigna de recomendação? E que os projetos de Branding passam a ter muito mais peso na jornada de compra do usuário? 

É claro que não existe uma fórmula universal para administrar essa nova dimensão. Os modelos são diferentes, suas respostas variam conforme o contexto e nenhuma empresa consegue determinar diretamente o que plataformas externas irão recomendar. 

Mas, essa incerteza aponta para uma atitude de marketing fundamental: desenvolver novas competências de diagnósticos, experimentação e acompanhamento de Branding. Ou seja, é mandatório aproximar disciplinas que antes caminhavam em paralelo e, muitas vezes, não se conversavam com frequência. 

Estratégia de marca e posicionamento, feitos a partir de projetos de Branding e pelas agência de publicidade, reputação de marca e conteúdo, construída por Assessorias de Imprensa e Social Media, dados e tecnologia, geridos por estatísticos e profissionais de TI e, finalmente, experiência do consumidor, com as ações de Trade e BTL. É o que chamo de “Brand as One” – todos alinhados na  mesma direção.

É preciso que a máquina compreenda o que diferencia a marca, reconheça sua autoridade e identifique razões consistentes para recomendá-la. Isso, sem contar o trabalho do dia a dia com o usuário, que permanece inalterado. É, sim, mais um “layer” de tarefas no marketing. 

Portanto, fica uma pergunta importante para cada gestor de marketing: o que acontece com o valor da nossa marca quando quem organiza as alternativas de escolhas é uma máquina? 

Porque, em um mundo ditado pela IA, não basta ser uma marca extraordinária. É preciso garantir visibilidade para a máquina dessa extraordinária diferença e que ela não desapareça dentro de uma resposta contextualizada ao usuário.