O market share do ChatGPT no Brasil é de 99%, com 301,67 milhões de acessos em agosto de 2025. O número representa aumento de 124,6% na comparação com o mesmo mês do ano passado. A segunda IA generativa mais utilizada no país é a Perplexity, cujo crescimento ano a ano chegou a 131%, alcançando 2 milhões de visitas no mesmo período. Os números são da pesquisa O Futuro da Busca: como a IA generativa está redefinindo o caminho até o consumidor, realizada pela Cadastra em parceria com a Similarweb e apresentada nesta quinta-feira, 13.
O estudo foca no Generative Engine Optimization (GEO), disciplina semelhante ao SEO, que ajuda na priorização de visualização de conteúdos referenciados como fonte por grandes modelos de linguagem (LLMs, na sigla em inglês).
Neste caso, o ChatGPT gerou mais de 6,1 milhões de visitas de referência aos dez maiores e-commerces brasileiros entre janeiro de 2023 e agosto de 2025, período de coleta de dados da pesquisa. O assistente virtual transformou-se em um novo canal de descoberta e conversão (compra). O estudo reconhece a relevância do Google, ainda longe de ser destronado, mas com “leve retração no volume de acessos”.
As buscas realizadas pelos consumidores em ferramentas de IA generativa são cinco vezes mais extensas que no SEO tradicional, com média de 23 palavras por consulta. Não à toa, as sessões são mais longas e duram mais do que sete minutos.
De acordo com o estudo, nos Estados Unidos, 41% dos consumidores optam por fazer a compra em plataformas de buscas generativas.
Metodologia
A pesquisa O Futuro da Busca: como a IA generativa está redefinindo o caminho até o consumidor, utilizou a base de dados da Smiliarweb, plataforma que combina diferentes fontes de informação – incluindo medição direta, redes de contribuição, dados públicos e parcerias — para estimar tráfego e comportamento digital.
O estudo analisou dados coletados entre janeiro de 2023 e agosto de 2025, abrangendo 600 sites divididos em seis setores: AI Chatbots, E-commerce, Travel, Fashion, Beauty e Pharma, com 100 sites por categoria. Ao todo, foram monitoradas mais de 12 mil palavras-chave ao longo do período.
A coleta de dados abrangeu plataformas desktop, mobile web e aplicativos, considerando métricas de audiência, engajamento, busca paga e orgânica, redes sociais, display e referências (referrals). Após a etapa de coleta, as informações passaram por processos de limpeza, correspondência, processamento e mescla, com o objetivo de eliminar duplicidades e padronizar as diferentes fontes de dados.
Na fase de modelagem, foram aplicados métodos de machine learning e calibragem preditiva para ajustar as estimativas de tráfego e participação de mercado. Essa modelagem assegura consistência entre diferentes períodos e indústrias, permitindo comparações históricas e a identificação de tendências no ambiente digital brasileiro e global.
