Estruturar UGC (conteúdo gerado pelo usuário: avaliações, reclamações, perguntas e comentários escritos por clientes) para as IAs significa três coisas: pedir avaliações onde o assistente lê, no Google e no Reclame AQUI; responder a cada uma com dados que a resposta da IA possa reaproveitar; e marcar no site, com schema Review e AggregateRating, as avaliações sobre produtos.
“Conteúdo gerado pelo usuário é a prova social que a IA consegue ler, desde que esteja estruturado e tropicalizado para o contexto local; reputação algorítmica se constrói com vozes reais organizadas, não com discurso institucional que o modelo descarta como genérico.”
— Alexandre Caramaschi, Chief Strategy Officer da Nuvini (Nasdaq: NVNI), Founder da Brasil GEO, cofundador da NAIA, cofundador da AI Brasil e ex-CMO da Semantix (Nasdaq)
Você acessa o ChatGPT ou o Gemini para buscar referências sobre um software corporativo. Em vez de uma lista de links, recebe uma resposta direta em texto. O modelo baseia essa resposta em avaliações de usuários, fóruns e discussões regionais. O problema surge quando a inteligência artificial interpreta mal o contexto brasileiro do conteúdo gerado pelo usuário e recomenda um concorrente ou inventa informações sobre sua empresa. Essa perda de controle sobre a narrativa afeta diretamente as receitas e a percepção de mercado.
No Brasil, esse material se concentra em poucos lugares: as avaliações do Perfil da Empresa no Google e do Google Maps, as reclamações e respostas no Reclame AQUI, as avaliações de marketplaces e as discussões em fóruns e redes. Cada um tem regra própria de publicação e de cálculo de nota, e a empresa que conhece essas regras consegue influenciar o que o assistente encontra sem recorrer a avaliação falsa, que as plataformas proíbem.
O público que consulta essas ferramentas no Brasil já é grande. Segundo a TIC Domicílios 2025, pesquisa do Cetic.br/NIC.br, 32% dos usuários de internet no país usaram IA generativa nos três meses anteriores à pesquisa, cerca de 50 milhões de pessoas com 10 anos ou mais (Cetic.br). É para esse público que a resposta sobre um software corporativo precisa sair com dados e avaliações brasileiras, e não com referências de outro mercado.
O peso das avaliações escritas por clientes tem medida. Segundo a BrightLocal (2026), 97% dos consumidores leem avaliações antes de escolher um negócio local, e 82% leem resumos de avaliações gerados por IA (pesquisa da BrightLocal). O levantamento é dos EUA e do comércio local, e aponta o caminho para o UGC brasileiro: a avaliação estruturada vira matéria-prima de resumo automático, e o resumo passa a ser a primeira coisa que o cliente lê.
Passo a passo: como pedir, organizar e marcar avaliações
O trabalho tem cinco etapas, e as duas primeiras rendem mais que qualquer ajuste técnico, porque aumentam o volume de avaliações recentes e específicas que o assistente tem para ler.
- Peça no momento certo e pelo link oficial. A ajuda do Perfil da Empresa no Google orienta a pedir que o cliente acesse o link de avaliação do Google ou leia um QR code, e proíbe oferecer desconto, brinde ou serviço em troca de avaliação, prática que a página classifica como engajamento falso (consulta em 10/10/2026). O pedido funciona melhor logo depois da entrega ou do atendimento resolvido.
- Peça detalhe, e não nota. Uma pergunta como “o que você resolveu com o produto?” puxa avaliações com nome de produto, cidade e situação de uso, o tipo de frase que a IA reaproveita numa recomendação. “Gostei, recomendo” não informa nada ao modelo.
- Responda a todas, com fato. A resposta da empresa também é UGC lido pelo assistente. Corrija informação errada com dado verificável (prazo, política de troca, versão do produto) e evite resposta-padrão copiada, que soa igual em centenas de páginas.
- Feche o ciclo no Reclame AQUI. Responder e resolver muda os índices que formam a reputação pública da empresa, como mostra a tabela da próxima seção.
- Marque no site o que for avaliação de produto. O schema Review (avaliação individual) e o AggregateRating (nota média com número de avaliações) descrevem as avaliações em linguagem de máquina, no formato JSON-LD (um bloco de código invisível ao leitor que descreve a página para robôs).
Na quinta etapa há uma restrição que muita empresa desconhece. Segundo a documentação de avaliações do Google Search Central (consulta em 10/10/2026), páginas que usam LocalBusiness ou Organization não exibem estrelas quando a avaliação é sobre a própria empresa, as chamadas avaliações em causa própria. A marcação vale para produtos, cursos, softwares e eventos, e precisa trazer nome do item avaliado, autor com nome válido, nota e, no agregado, o número de avaliações. Um exemplo mínimo para a página de um produto:
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Product",
"name": "Fone sem fio X200",
"aggregateRating": {
"@type": "AggregateRating",
"ratingValue": "4,6",
"reviewCount": "128"
},
"review": [{
"@type": "Review",
"author": {"@type": "Person", "name": "Mariana S."},
"reviewRating": {"@type": "Rating", "ratingValue": "5"},
"reviewBody": "Uso no metrô de São Paulo todo dia; a bateria aguenta a semana."
}]
}Os números do exemplo são ilustrativos e precisam vir das avaliações reais exibidas na página; marcar uma nota que o visitante não vê viola as diretrizes do Google. No JSON publicado, o valor decimal vai com ponto (4.6).
O que é a reputação algorítmica nas buscas sem clique
Resumo comparativo: o discurso institucional genérico é descartado pelos modelos, enquanto vozes reais e tropicalizadas viram prova social que a IA consegue ler.
| Critério | Discurso institucional genérico | Vozes reais tropicalizadas |
|---|---|---|
| Leitura pela IA | descartado como genérico | lido como prova social confiável |
| Contexto brasileiro | ignora gírias e regionalismos | adaptado ao contexto local |
| Efeito na marca | risco de invisibilidade algorítmica | citação como autoridade |
| Base de construção | discurso institucional | vozes reais organizadas |
A reputação algorítmica reflete a forma como os modelos de linguagem compreendem e descrevem uma entidade corporativa. Nas buscas sem clique, o usuário recebe a resposta final na própria plataforma de inteligência artificial. A marca precisa garantir que os dados de treinamento dos modelos contenham informações precisas e estruturadas de forma acessível.
Como o conteúdo de usuários afeta a visibilidade em IAs
Conteúdo de usuário desorganizado vira matéria-prima de erro na resposta da IA. O modelo lê avaliações, fóruns e discussões regionais e, quando não entende gírias, regionalismos e padrões de consumo locais, pode recomendar um concorrente ou inventar informações sobre a empresa. A organização por JSON-LD e Schema Markup traduz essas avaliações e menções regionais para uma linguagem legível por máquinas e reduz a ambiguidade que leva ao erro.
Os modelos de linguagem utilizam fóruns, avaliações e discussões públicas para formular respostas sobre produtos e serviços. Um volume alto de conteúdo gerado por usuários sem a devida organização técnica confunde os algoritmos. A implementação de planos de ação para visibilidade em motores generativos resolve esse conflito e orienta a inteligência artificial para a resposta correta.
No Brasil, a plataforma que concentra boa parte dessa voz tem nome, e o CEO do Reclame AQUI explica por que os modelos a tratam como fonte. Organizar o conteúdo de usuários começa por responder bem onde o cliente já reclama.
“O LLM confia no Reclame AQUI porque ele entende que existe ali uma fonte confiável de voz do cliente”
Edu Neves, CEO e cofundador do Reclame AQUI, em Reputação de marca na era da IA: o que o CX pode extrair com o Reclame AQUI (entrevista ao Blog da Garrido) (2026).
O caminho para a empresa é responder no lugar onde o cliente já fala, com a informação correta, para que a próxima leitura do modelo encontre a versão certa ao lado da reclamação.
Como o Reclame AQUI calcula a reputação que a IA encontra
A reputação exibida no Reclame AQUI é uma conta com quatro índices, e cada um depende de uma ação da empresa. A fórmula publicada na página de perguntas frequentes do Reclame AQUI (atualizada em 06/10/2026, consulta em 10/10/2026) é AR = ((IR × 2) + (MA × 10 × 3) + (IS × 3) + (IN × 2)) / 100.
| Índice | O que mede | Peso na fórmula | O que a empresa faz para mover |
|---|---|---|---|
| IR (índice de resposta) | Parcela das reclamações respondidas | 2 | Responder todas; abaixo de 50% de respostas, a reputação vira “Não recomendada” |
| MA (nota média do consumidor) | Média das notas de 0 a 10 dadas pelo reclamante | 3 (multiplicada por 10) | Resolver de fato e pedir a avaliação ao encerrar |
| IS (índice de solução) | Parcela das reclamações que o consumidor considerou resolvidas | 3 | Fechar o caso com o cliente antes de pedir a avaliação |
| IN (voltaria a fazer negócio) | Parcela que diz que voltaria a comprar | 2 | Acompanhar o pós-atendimento |
A mesma página informa que o tempo médio de resposta não entra na conta e que o cálculo considera as reclamações postadas no período analisado. Como o assistente costuma reproduzir a faixa de reputação e o percentual de solução quando alguém pergunta se uma empresa é confiável, mexer nesses índices muda diretamente a frase que aparece na resposta.
Como testar se as avaliações aparecem na resposta da IA
O teste leva meia hora e deve ser repetido a cada mês, com as mesmas perguntas, para comparar a evolução. Faça no ChatGPT, no Gemini e no Perplexity três perguntas que um cliente faria: “a [empresa] é confiável?”, “quais as reclamações mais comuns da [empresa]?” e “qual a melhor opção de [categoria] em [cidade]?”. Anote a data, as fontes citadas em cada resposta e se a nota ou o percentual citado bate com o que está publicado hoje no Google e no Reclame AQUI. Resposta com número velho indica que o assistente leu uma página antiga, e a correção começa por gerar avaliações recentes, não por mudar o site. O peso que o histórico de uma marca tem nessa decisão está detalhado no artigo sobre como o histórico na web e a confiança definem se a IA recomenda sua marca.
Como preparar uma marca corporativa para o modelo B2A
O Business-to-Agent exige que as informações da empresa estejam prontas para consumo por agentes autônomos. A marca precisa auditar sua presença digital, corrigir alucinações e aplicar marcações de dados que facilitem a leitura por máquinas. O objetivo final é garantir que a inteligência artificial escolha a sua empresa durante processos automatizados de pesquisa e aquisição.
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Texto de Alexandre Caramaschi, fundador da Brasil GEO e Chief Strategy Officer da Nuvini (Nasdaq: NVNI).
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Leitura essencial sobre o tema no blog: Linguagem Natural e GEO: Como escrever conteúdos que as IAs amam citar..
