Em plena era da IA, a marca volta a ganhar peso nas decisões de compra

A inteligência artificial está mudando a forma como consumidores descobrem produtos, comparam alternativas e tomam decisões. Hoje, uma pessoa pode recorrer a um assistente de IA para escolher um celular, comparar modelos de automóvel, encontrar um hotel ou decidir qual produto faz mais sentido para uma necessidade específica.

À primeira vista, isso poderia sugerir um futuro em que as marcas perdessem importância. Se um algoritmo consegue analisar características, preços, avaliações e diferentes alternativas em poucos segundos, talvez o nome estampado no produto passasse a pesar menos.

Os dados mais recentes mostram que essa conclusão pode ser precipitada.

Um estudo da Interbrand, realizado em parceria com a Paradigm Sample, identificou que a influência da marca na decisão de compra voltou a crescer. O indicador Role of Brand, utilizado pela consultoria para estimar quanto da escolha do consumidor é explicado pela marca — e não apenas por fatores como preço, funcionalidade ou conveniência — chegou a 35% em 2026. Segundo a Interbrand, trata-se de uma mudança relevante depois de um longo período de declínio.

O resultado não significa que 35% dos consumidores escolham produtos exclusivamente pela marca. O indicador é uma medida construída a partir da metodologia da pesquisa para estimar o peso relativo da marca na escolha. Ainda assim, a mudança de direção chama atenção.

Principalmente porque ocorre justamente quando algoritmos e sistemas de inteligência artificial ganham mais espaço na jornada de compra.

Mais informação não significa necessariamente escolhas mais simples

Durante boa parte da transformação digital, uma ideia parecia razoável: quanto mais informações o consumidor tivesse à disposição, menos dependeria da marca para decidir.

Reviews, comparadores de preços, marketplaces, influenciadores e mecanismos de busca aumentaram enormemente a possibilidade de avaliar produtos antes da compra.

A IA leva essa capacidade a outro nível.

Em vez de abrir dez páginas e comparar informações manualmente, o consumidor pode simplesmente perguntar: “qual destes produtos vale mais a pena para o meu perfil?” ou “qual marca tem melhor relação entre preço, qualidade e durabilidade?”.

Mas existe um efeito menos evidente dessa abundância.

Quanto maior o número de alternativas, informações e recomendações disponíveis, maior também pode ser a dificuldade de determinar em quem confiar.

É justamente nesse ponto que a marca pode recuperar parte de seu valor.

A própria Interbrand interpreta o movimento como uma reação a um ambiente de crescente comoditização. Quando produtos, comunicações e experiências começam a parecer muito semelhantes, diferenciação, consistência e familiaridade podem voltar a ter peso. A consultoria descreve a marca como uma espécie de proteção competitiva em um cenário no qual a IA tende a facilitar a reprodução de padrões já existentes.

Essa questão vai além da identidade visual ou da notoriedade.

Uma marca conhecida funciona, em certa medida, como um atalho de decisão. Ela reúne experiências anteriores, reputação, expectativas e percepções construídas ao longo do tempo.

E esses elementos continuam existindo mesmo quando um algoritmo participa da escolha.

O consumidor parece confortável com IA — desde que ela ajude, e não engane

Uma pesquisa recente da Buzzmonitor ajuda a entender essa diferença.

O levantamento analisou mais de 68 mil publicações relacionadas à inteligência artificial e ao consumo no Brasil, entre 1º e 7 de outubro. Os resultados mostram uma reação bastante diferente dependendo da maneira como a tecnologia é utilizada.

Quando a IA aparece como ferramenta para comparar alternativas e ajudar na decisão de compra, a recepção é predominantemente favorável. Segundo o levantamento, apenas 15% das publicações analisadas nesse contexto apresentaram críticas. Consumidores relatam utilizar a tecnologia para comparar produtos, montar combinações de roupas, avaliar veículos ou entender qual opção oferece melhor custo-benefício.

A situação muda quando a mesma tecnologia é utilizada para criar imagens publicitárias que podem dificultar a compreensão do produto real.

Nesse caso, 87% das conversas analisadas foram críticas. Entre os relatos estavam reclamações sobre roupas, alimentos e outros produtos apresentados por meio de imagens artificiais, percebidas como pouco confiáveis ou até enganosas.

A diferença é importante.

O consumidor não parece estar simplesmente aceitando ou rejeitando inteligência artificial.

Ele está avaliando o papel que a tecnologia desempenha na relação comercial.

Quando a IA amplia sua capacidade de decidir, pode ser útil.

Quando reduz sua capacidade de avaliar aquilo que está efetivamente comprando, pode gerar desconfiança.

Isso coloca transparência, reputação e consistência da marca em uma posição ainda mais relevante.

Há muito conteúdo. Mas nem todo conteúdo tem o mesmo peso.

Outro estudo divulgado em outubro oferece uma perspectiva complementar.

Uma análise da BR Media sobre a Black Friday mostrou que, no Instagram e TikTok, as marcas foram responsáveis por 65% das publicações relacionadas à data, mas receberam apenas 18,6% das interações. Creators produziram 25,4% dos conteúdos e concentraram 74,8% do engajamento.

O resultado precisa ser interpretado com cuidado. Engajamento não é sinônimo de confiança, e tampouco comprova impacto direto sobre vendas.

Mas a diferença entre quantidade de conteúdo publicado e capacidade de gerar interação é difícil de ignorar.

O levantamento encontrou ainda que 86,5% das marcas concentraram sua comunicação em ofertas e promoções. Já conteúdos de creators que demonstravam produtos, explicavam seu uso ou relatavam experiências apresentaram taxas de engajamento superiores às mensagens concentradas em preço e produto.

Esse é um ponto especialmente relevante em um ambiente no qual produzir conteúdo se tornou muito barato.

A inteligência artificial permite que uma empresa multiplique textos, imagens, anúncios, vídeos e variações de campanha em escala.

Mas escala não produz automaticamente significado. Se todas as organizações conseguem produzir mais, a quantidade de comunicação deixa de ser uma vantagem tão clara.

O que passa a importar é por que alguém deveria prestar atenção naquela mensagem — e acreditar nela.

Talvez a IA esteja tornando a diferenciação mais difícil, não menos necessária

A discussão sobre IA e branding costuma partir de uma pergunta:

Como a inteligência artificial pode ajudar uma marca a produzir mais e personalizar melhor sua comunicação?

Talvez seja necessário acrescentar outra:

O que acontece quando todas as marcas passam a utilizar os mesmos modelos para fazer isso?

Ferramentas generativas utilizam grandes volumes de padrões existentes para produzir novas combinações. É justamente essa capacidade que as torna tão eficientes. Mas ela também cria um risco de convergência.

Textos começam a utilizar estruturas semelhantes. Imagens seguem determinadas estéticas. Campanhas se aproximam das mesmas referências. Estratégias são desenvolvidas a partir dos mesmos benchmarks.

A Interbrand chama atenção para essa possibilidade ao discutir aquilo que denomina comoditização algorítmica: a tendência de tecnologias baseadas em padrões ajudarem a tornar ofertas e comunicações progressivamente semelhantes.

Esse movimento cria um paradoxo. A IA facilita a produção de comunicação profissional.

Ao mesmo tempo, pode elevar o valor daquilo que é difícil de reproduzir: identidade, história, conhecimento do consumidor, experiência, reputação e uma visão própria sobre o mercado. É nesse contexto que a previsão da Forrester para 2027 merece atenção.

A consultoria estima que empresas passarão a dar maior importância a conteúdos com experiência humana, confiança e conexão emocional, justamente enquanto as máquinas assumem uma parcela crescente da criação, distribuição, personalização e consumo de conteúdo. A Forrester prevê também mais investimentos em creators, influência conquistada e afirmações sustentadas por evidências.

É importante reforçar que se trata de uma previsão, e não de uma tendência já comprovada.

Mas ela é coerente com alguns dos sinais observados nas outras pesquisas.

Construção de marca e performance talvez estejam menos separadas do que imaginávamos

Durante os últimos anos, marketing de performance e construção de marca foram frequentemente tratados como dois polos de uma mesma decisão de investimento. De um lado, iniciativas capazes de produzir resultados mais rapidamente e com métricas relativamente claras. Do outro, construção de marca, considerada uma atividade de retorno mais longo e mais difícil de atribuir diretamente.

A expansão da inteligência artificial pode tornar essa separação menos útil.

Imagine um consumidor pedindo a um agente de IA:

“Quero comprar um notebook para trabalhar, não quero gastar muito e preciso que dure pelo menos quatro anos. Quais são as melhores opções?”

O sistema poderá analisar especificações técnicas, preços, avaliações, assistência técnica, disponibilidade e inúmeros outros dados. Mas provavelmente também terá de lidar com sinais relacionados à reputação.

• Essa empresa é confiável?

• Outros consumidores tiveram boas experiências?

• Há reclamações frequentes?

• Especialistas recomendam seus produtos?

• Existem informações consistentes sobre a marca em diferentes fontes?

Nesse cenário, aquilo que tradicionalmente chamamos de branding começa a interagir diretamente com aquilo que chamamos de performance.

A reputação acumulada da empresa pode influenciar se ela entra ou não no conjunto de alternativas consideradas.

O conteúdo produzido por terceiros pode influenciar a maneira como a marca é interpretada.

A experiência de clientes existentes pode alimentar avaliações utilizadas posteriormente por outros consumidores — e por sistemas de inteligência artificial. A marca deixa de ser apenas o que a empresa comunica sobre si mesma. Passa a ser também o conjunto de sinais que circulam sobre ela e que podem ser recuperados, combinados e reinterpretados por máquinas.

O papel do marketing muda quando a produção deixa de ser escassa

Talvez uma das consequências mais importantes da inteligência artificial seja justamente esta: a produção está deixando de ser uma limitação relevante.

É possível produzir mais campanhas, mais versões, mais conteúdo e mais personalização.

A vantagem competitiva começa, portanto, a migrar para outras questões.

• O que vale a pena dizer?

• Que promessa a empresa consegue realmente cumprir?

• Que informação o consumidor deveria encontrar quando pesquisa sobre a marca?

• Que experiências estão sendo acumuladas fora dos canais oficiais?

• O que diferencia aquela organização quando os produtos são cada vez mais comparáveis?

• E quais evidências sustentam aquilo que a marca afirma sobre si mesma?

Essas perguntas têm pouco a ver com geração automática de conteúdo. São questões de estratégia.

Por isso, talvez seja cedo para concluir que a inteligência artificial diminuirá a importância das marcas.

Os sinais atuais permitem considerar justamente a hipótese contrária.

Quanto mais eficiente se torna a tecnologia para produzir, comparar e recomendar, mais valiosos podem se tornar os elementos que reduzem a incerteza da decisão.

• Confiança.

• Consistência.

• Experiência.

• Reputação.

• Diferenciação.

A IA certamente mudará a forma como construímos e encontramos marcas.

Mas isso não significa que o papel da marca esteja desaparecendo.

Pode significar que estamos entrando em um período no qual ser reconhecido é relativamente fácil — e ser escolhido volta a ser a parte difícil.

Fontes e referências

INTERBRAND; PARADIGM SAMPLE. A Brand Renaissance: The Role of Brand in the Age of AI. 2026. Pesquisa internacional sobre a evolução do indicador Role of Brand e o impacto da marca nas decisões de compra.Acessar o estudo da Interbrand

MEIO & MENSAGEM. Papel de marcas sobre a decisão de compra retoma crescimento. 13 out. 2026. Apresenta os principais resultados do estudo da Interbrand, incluindo o indicador Role of Brand de 35% em 2026.Acessar a reportagem

MEIO & MENSAGEM. Como marcas fortes impulsionam as categorias? 14 out. 2026. Análise complementar do estudo da Interbrand sobre diferenciação, experiência e comoditização das categorias.Acessar a análise

BUZZMONITOR / MEIO & MENSAGEM. Consumidor rejeita IA em moda, delivery e marketplaces. 16 out. 2026. Levantamento sobre percepção de consumidores brasileiros em diferentes aplicações de IA, baseado em mais de 68 mil publicações monitoradas entre 1º e 7 de outubro.Acessar os resultados da pesquisa

BR MEDIA / MEIO & MENSAGEM. Black Friday: público confia mais em creators que marcas. 15 out. 2026. Estudo sobre conteúdo e engajamento em Instagram e TikTok no período da Black Friday.Acessar a pesquisa

FORRESTER. Predictions 2027: Content and Creative — Humans Reclaim Content Creation; Machines Dominate Content Consumption. 14 out. 2026. Relatório de previsões sobre conteúdo, criatividade, IA e valorização de expertise e autenticidade.Acessar o relatório da Forrester