Da visibilidade da marca à Brand Gravity: porque é que a compreensão da IA gera consideração

Durante grande parte da era digital, o sucesso de marketing foi medido por uma ambição relativamente simples: ser notado. As empresas investiram em otimização para motores de busca, publicidade digital, redes sociais, marketing de conteúdos e análises cada vez mais sofisticadas. O objetivo era aparecer diante de potenciais clientes, atrair a atenção e converter essa atenção em oportunidades comerciais. O pressuposto subjacente era simples. Se os clientes o pudessem encontrar, poderiam considerá-lo.

A inteligência artificial está a complicar esse pressuposto.

Hoje, um cliente pode pedir a um assistente de IA que identifique as empresas mais adequadas num determinado setor, que compare soluções concorrentes ou que recomende um fornecedor para um desafio de negócio específico. O cliente pode receber uma pré-seleção sem visitar uma página de resultados de pesquisa, sem clicar num anúncio e sem encontrar o site cuidadosamente concebido da empresa. Para os profissionais de marketing, isto levanta uma questão fundamental.

O que determina se a inteligência artificial sabe apenas que uma marca existe ou se a considera suficientemente relevante para a recomendar?

A resposta leva-nos para além da visibilidade, para um conceito a que a KVD chama Brand Gravity.

A obsessão pela visibilidade

O marketing desenvolveu uma coleção impressionante de ferramentas para medir a visibilidade. As posições nos motores de busca, as impressões, o tráfego do site, a quota de voz, as menções à marca e o alcance digital tornaram-se indicadores familiares de presença no mercado. Estas métricas continuam a ser úteis. Uma empresa com quem ninguém se cruza terá dificuldade em construir notoriedade, por mais convincente que seja a sua proposta. Mas a descoberta mediada pela IA introduz uma dinâmica diferente.

Quando um cliente pede a um sistema de IA que recomende uma solução, o sistema não se limita a apresentar um diretório de empresas disponíveis. Gera uma resposta com base na sua interpretação da pergunta, na informação disponível e nas relações que consegue estabelecer entre as necessidades de um cliente e as soluções potenciais. Essa distinção é importante. Uma marca pode ser amplamente mencionada online e, ainda assim, continuar mal compreendida. Outra pode ter uma pegada digital mais pequena, mas possuir uma associação mais clara a um problema, a uma capacidade ou a um segmento de clientes específico. A segunda marca pode ser mais relevante para uma recomendação concreta, mesmo que a primeira goze de maior visibilidade geral. A visibilidade não deve, portanto, ser confundida com relevância. E a relevância não pode ser separada da compreensão.

Apresentação da Brand Gravity

Na gestão de marca tradicional, as marcas estabelecidas beneficiam de associações acumuladas. Anos de publicidade, experiência do cliente, desempenho do produto, cobertura mediática e presença no mercado moldam aquilo que as pessoas acreditam que uma empresa representa. Estas associações criam familiaridade. Influenciam expectativas. Podem fazer com que certas marcas pareçam escolhas óbvias dentro de categorias específicas. A inteligência artificial introduz outro ambiente em que as associações estabelecidas podem contar.

Na KVD, utilizamos o termo Brand Gravity para descrever a influência das associações de marca acumuladas na forma como uma empresa é interpretada, categorizada e considerada na descoberta mediada pela IA. A Brand Gravity não é uma força literal, nem um mecanismo proprietário dentro de um modelo de IA. É um conceito estratégico para compreender como a identidade de mercado estabelecida de uma marca pode continuar a moldar as descrições e recomendações geradas pela IA.

Considere uma empresa que passou vinte anos a fornecer equipamento industrial tradicional, mas que recentemente se transformou num fornecedor de tecnologia avançada de automação. O seu posicionamento atual pode enfatizar sistemas inteligentes, capacidades preditivas e soluções integradas. No entanto, grande parte da informação disponível no mercado pode ainda descrever a empresa principalmente como um fabricante de equipamento. A empresa mudou a sua estratégia. As suas associações acumuladas não mudaram necessariamente com ela. Um sistema de IA que recorre a informação mais antiga, incoerente ou mais amplamente representada pode continuar a descrever a empresa através da sua identidade histórica. O resultado é uma forma de inércia estratégica.

A marca avançou. A sua posição percebida não avançou à mesma velocidade.

Isto é a Brand Gravity em ação.

Quando a Brand Gravity ajuda

A Brand Gravity não é intrinsecamente um problema. Para empresas estabelecidas, associações de marca fortes e corretas podem ser valiosas. Uma marca consistentemente associada a uma categoria, capacidade ou problema de cliente específico pode ser mais fácil de ligar a perguntas relevantes pelos sistemas de IA. Imagine uma empresa conhecida por equipamento de laboratório altamente especializado. Ao longo de muitos anos, desenvolveu documentação técnica, publicou investigação, estabeleceu parcerias, obteve certificações relevantes e acumulou referências de clientes e publicações do setor. Estas fontes reforçam uma compreensão coerente do que a empresa faz e de onde reside a sua experiência.

Quando alguém pergunta a um assistente de IA sobre fornecedores nessa categoria especializada, a empresa dispõe de um corpo substancial de informação relevante que apoia a sua posição. Isso não garante uma recomendação. Os sistemas de IA diferem nas suas fontes de informação, métodos de recuperação e comportamento de resposta. Mas um ambiente de informação coerente e credível fornece uma base mais sólida para uma interpretação correta. Nesta situação, a Brand Gravity apoia a posição pretendida da empresa. A sua identidade estabelecida e a sua estratégia atual apontam na mesma direção.

Quando a Brand Gravity se torna um obstáculo

O problema surge quando as associações acumuladas deixam de refletir a posição pretendida da empresa. Isto acontece com mais frequência do que muitos líderes de marketing poderiam esperar. As empresas expandem-se para novos mercados, adquirem negócios, introduzem novas tecnologias, reposicionam as suas ofertas ou mudam fundamentalmente os seus modelos de negócio. Os seus sites podem comunicar a transformação de imediato. O ambiente de informação mais amplo demora frequentemente muito mais tempo a atualizar-se.

Uma empresa de software empresarial pode continuar associada a um produto que descontinuou há anos.

Um negócio de tecnologia de saúde pode ser descrito através de uma geração anterior da sua plataforma.

Uma consultora pode ter passado dos serviços de marketing tradicionais para a gestão estratégica de marca com IA, enquanto as descrições externas continuam a enfatizar as suas capacidades históricas.

Em cada caso, a empresa enfrenta um desfasamento entre o que pretende representar e o que a informação disponível sugere que representa. Este desfasamento pode influenciar a compreensão gerada pela IA. Mais importante ainda, pode influenciar a consideração. Se um assistente de IA interpretar uma empresa como pertencente à categoria errada, pode ignorá-la quando um cliente relevante pede recomendações. Em alternativa, pode recomendar a empresa por razões que já não refletem as suas verdadeiras forças. Ambos os resultados podem criar desvantagens comerciais. O primeiro torna menos provável que a marca entre na conversa. O segundo coloca-a na conversa errada.

A compreensão vem antes da consideração

É aqui que a Brand Gravity se liga diretamente ao enquadramento AI Brand Gap™ da KVD. Distinguimos duas dimensões do fosso.

O Understanding Gap mede a diferença entre a compreensão de marca pretendida (Intended Brand Understanding) e a forma como os sistemas de IA a descrevem e interpretam realmente.

O Consideration Gap examina se os sistemas de IA incluem ou recomendam a marca em situações em que ela tem uma pretensão legítima de relevância.

Estas dimensões devem ser examinadas separadamente. Uma empresa pode ser corretamente compreendida, mas raramente recomendada. Outra pode aparecer frequentemente nas recomendações enquanto é associada a capacidades desatualizadas ou incorretas. O quadrante do AI Brand Gap™ da KVD descreve quatro condições possíveis:

Aligned: a marca é compreendida e considerada pelas razões certas.

Overlooked: a marca é compreendida, mas insuficientemente considerada.

Mispositioned: a marca recebe consideração, mas o seu posicionamento é mal compreendido.

Excluded: a marca não é nem adequadamente compreendida nem considerada.

A Brand Gravity pode ajudar a explicar porque é que uma empresa ocupa uma determinada posição dentro deste enquadramento. Associações históricas fortes podem reforçar uma compreensão correta e uma consideração apropriada. Mas essas mesmas associações podem também preservar uma identidade desatualizada, contribuindo para um mau posicionamento ou para a exclusão de categorias recentemente relevantes. A implicação é importante.

Mais visibilidade não fechará necessariamente um AI Brand Gap™ se as associações de marca subjacentes permanecerem incorretas.

Em alguns casos, aumentar a visibilidade sem corrigir o ambiente de informação pode simplesmente reforçar a posição errada.

A diferença entre ser conhecido e ser escolhido

Considere duas empresas hipotéticas a operar no mesmo mercado. A empresa A é muito visível. Publica com frequência, investe em marketing digital e aparece em inúmeros sites do setor. No entanto, as suas mensagens são incoerentes. Uma fonte descreve-a como um fornecedor de tecnologia. Outra chama-lhe consultora. O seu site enfatiza soluções empresariais, enquanto os perfis externos ainda fazem referência a produtos que já não são centrais para o seu negócio. A empresa B tem uma pegada digital mais pequena. Mas o seu posicionamento é específico. As suas capacidades estão claramente descritas. Os seus clientes-alvo são consistentemente identificados. Os seus casos de estudo, documentação técnica e referências externas apoiam a mesma narrativa estratégica. Que empresa irá a IA recomendar?

Não há uma resposta universal. O resultado depende da pergunta, do sistema de IA, da informação disponível e de inúmeros outros fatores. Ainda assim, a empresa B oferece uma base mais coerente para uma compreensão correta. Essa coerência é importante porque a consideração exige mais do que reconhecimento. Exige uma ligação significativa entre o problema de um cliente e as capacidades de uma empresa. Na linguagem do marketing tradicional, isto assemelha-se à diferença entre a notoriedade da marca e a inclusão no conjunto de consideração. A IA não eliminou essa distinção. Introduziu um novo intermediário no processo.

Porque o GEO e o AEO não chegam

O surgimento da otimização para motores generativos (GEO) e da otimização para motores de resposta (AEO) reflete uma resposta de marketing compreensível. Se os clientes descobrem cada vez mais empresas através de respostas geradas por IA, as empresas querem melhorar a sua presença nessas respostas. Há valor em tornar a informação acessível, estruturada, atual e fácil de interpretar. Mas a descobribilidade é apenas parte do desafio.

Uma empresa pode otimizar o seu site para a descoberta por IA enquanto deixa a sua identidade de mercado mais ampla por resolver. Pode produzir conteúdo adicional sem abordar as contradições entre o seu posicionamento atual e a sua reputação histórica. Pode aumentar o número de vezes que o seu nome aparece sem melhorar as razões pelas quais é considerada. Estes não são necessariamente falhanços técnicos. São falhanços de gestão estratégica de marca. O GEO e o AEO podem apoiar um esforço mais amplo, mas não podem determinar independentemente o que uma marca deve significar. Isso requer estratégia de marca. E começa com uma definição clara do Intended Brand Understanding.

Gerir a Brand Gravity

Se a Brand Gravity representa a influência das associações acumuladas, geri-la exige mais do que publicar uma declaração de posicionamento revista. As empresas devem primeiro estabelecer aquilo por que querem ser compreendidas. Este é o papel do Brand Book tradicional e da sua extensão no AI Brand Book. O Brand Book tradicional define a identidade estratégica da empresa e a forma como essa identidade deve ser expressa. O AI Brand Book traduz essa estratégia num referencial estruturado para a compreensão e a consideração mediadas pela IA. Clarifica a categoria da empresa, as capacidades, os públicos-alvo, a diferenciação, as provas de suporte e o contexto competitivo relevante. Em conjunto, estes enquadramentos estabelecem a posição pretendida.

O passo seguinte é o diagnóstico.

Uma avaliação do AI Brand Gap™ examina como os sistemas de IA selecionados descrevem atualmente a empresa, que associações reproduzem e em que circunstâncias relevantes incluem ou excluem a marca. A avaliação deve utilizar perguntas representativas, critérios de avaliação claramente definidos e observações repetidas, em vez de tratar um punhado de respostas de IA como prova definitiva. Isto ajuda a identificar se o desafio principal diz respeito à compreensão, à consideração ou a ambas. Só então deve uma empresa decidir como intervir.

Na KVD, isto conduz à AI Brand Campaign.

Do diagnóstico a uma AI Brand Campaign

Uma AI Brand Campaign é um programa coordenado destinado a melhorar o ambiente de informação que molda a compreensão e a consideração da marca mediadas pela IA. O seu propósito não é manipular os sistemas de IA para que recomendem uma empresa independentemente da sua relevância. É tornar a posição pretendida da empresa mais clara, mais coerente e melhor apoiada por informação credível. Dependendo do diagnóstico, isto pode envolver atualizar descrições desatualizadas, reforçar a informação sobre produtos e serviços, desenvolver provas de suporte, alinhar os perfis externos relevantes, melhorar a clareza da categoria ou criar conteúdo com autoridade que explique as capacidades reais da empresa. O trabalho pode também exigir coordenação entre departamentos.

O marketing não consegue corrigir uma compreensão de marca desatualizada se a documentação de produto, os materiais de vendas, a comunicação empresarial e as referências de terceiros continuarem a contar histórias contraditórias. A coerência tem de se estender para além do departamento de marketing. A eficácia destes esforços deve depois ser avaliada ao longo do tempo. As respostas geradas por IA são variáveis. Sistemas diferentes podem interpretar a mesma informação de forma diferente, e alterações nos seus modelos subjacentes ou processos de recuperação podem afetar os resultados. Consequentemente, nenhum programa responsável de gestão de marca com IA deve prometer posições permanentes, recomendações garantidas ou controlo total sobre as respostas geradas por IA.

O objetivo é mais realista e estrategicamente mais útil:

Melhorar a probabilidade de uma marca ser compreendida com exatidão e considerada quando é genuinamente relevante.

O novo desafio da gestão de marca

Durante anos, os líderes de marketing trabalharam para construir associações fortes na mente dos clientes. Investiram em posicionamento, publicidade, reputação, experiência do cliente e comunicação coerente. Estas atividades continuam a ser essenciais. O que mudou foi o ambiente em que essas associações são interpretadas. Os clientes dependem cada vez mais dos sistemas de IA para resumir mercados, comparar alternativas e identificar potenciais fornecedores. A marca já não comunica exclusivamente através de canais que gere ou de intermediários que compreende bem. Também está a ser interpretada por sistemas que sintetizam informação de múltiplas fontes e geram as suas próprias descrições. Isto introduz uma nova responsabilidade para a liderança da marca.

As empresas devem compreender não só se o seu posicionamento pretendido está a chegar aos clientes, mas também se a descoberta mediada pela IA reflete esse posicionamento com exatidão. Devem reconhecer que as associações de marca acumuladas podem apoiar as suas ambições ou travá-las. E devem distinguir entre ser visíveis, ser compreendidas e ser consideradas. São três resultados diferentes. Exigem medidas diferentes e, frequentemente, intervenções diferentes.

Da visibilidade à relevância estratégica

O setor do marketing passou décadas a aperfeiçoar a arte de ser encontrado. A inteligência artificial está a tornar a pergunta seguinte mais importante.

Quando somos encontrados, somos compreendidos corretamente?

E além disso:

Quando os clientes pedem ajuda à IA para tomar uma decisão, a nossa marca merece fazer parte da resposta?

A Brand Gravity oferece uma forma de pensar sobre as associações acumuladas que influenciam esses resultados. O AI Brand Gap™ fornece um enquadramento para diagnosticar a diferença entre a compreensão pretendida e o comportamento observado da IA. O AI Brand Book estabelece a referência estratégica. E a AI Brand Campaign fornece uma abordagem coordenada para tratar os fossos. Juntos, deslocam a conversa da visibilidade técnica para a gestão estratégica de marca. Porque num mercado mediado pela IA, o objetivo mais importante não é simplesmente aparecer em mais respostas.

É tornar-se relevante para as perguntas certas, ser compreendido pelas razões certas e ser considerado quando a marca pode genuinamente gerar valor.

Sobre a KVD

A KVD é uma consultora de marketing estratégico com IA sediada em Cambridge, Massachusetts, que ajuda as empresas a construir marcas para humanos e para a IA.

Através de Brand Books, AI Brand Books, avaliações do AI Brand Gap™ e AI Brand Campaigns, a KVD ajuda as organizações a definir o seu Intended Brand Understanding, a avaliar como a inteligência artificial interpreta atualmente as suas marcas e a desenvolver programas coordenados para tratar as diferenças.

Saiba mais em www.kvd.one.

Este é o quinto artigo da série editorial de cinco semanas da KVD que explora o AI Brand Gap™, os Brand Books, os AI Brand Books e as responsabilidades em evolução da gestão de marca na era da inteligência artificial.

Próximo artigo: The AI Brand Gap™ Quadrant: Four Positions Every Brand Leader Should Understand.