Em agosto, escrevemos aqui que a lista de fornecedores tinha trocado de dono. Saía da memória do comprador e passava a sair de uma consulta ao chatbot. O título falava em 1 em cada 3 compradores fechando com quem não conhecia.
Em 2 de novembro, a 6sense publicou o relatório de 2026, com 4.611 compradores, e o retrato de como o comprador B2B usa IA saiu bem menos épico. Segundo o relatório, LLMs e agentes ainda não revolucionaram a pesquisa B2B nem a escolha de fornecedor.
Ou alguém errou feio, ou o nosso texto contou metade da história. Foi a segunda coisa. Aqui vai a outra metade, com os números dos dois lados.
Cada estudo achou o que vende
G2 e 6sense mediram coisas diferentes e chegaram a manchetes opostas. O G2 mostra o chatbot como a fonte mais citada na formação da shortlist. A 6sense mostra que só 26% usam LLM para descobrir fornecedor. Nenhum dos dois é neutro, e nenhum ouviu a América Latina.
| G2, The Answer Economy (campo em março de 2026) | 6sense, relatório de 2026 (publicado em 2 de novembro) | |
|---|---|---|
| Quem ouviu | 1.076 decisores B2B de software, em América do Norte, EMEA e APAC | 4.611 compradores B2B, em América do Norte, APAC, Europa continental, Reino Unido e Irlanda |
| A IA abre a busca? | 51% começam a pesquisa de software mais pelo chatbot do que pelo Google | 26% usam LLM para descobrir fornecedor |
| Quanto pesa | 54% citam o chatbot entre o que influencia a shortlist, a fonte mais citada | 21% citam LLM antes de falar com vendedor, atrás de conhecimento próprio (34%) e conversa interna (32%) |
| O que a empresa vende | Presença em avaliações de software | Plataforma de marketing por contas |
A última linha explica parte da distância. O G2 ganha quando a avaliação de terceiro pesa, e a 6sense ganha quando é preciso ser conhecido antes de a compra começar. Cada um encontrou no dado o próprio catálogo. O G2 informa, por exemplo, que 45% consideram a citação de site de avaliação o sinal mais confiável dentro de uma resposta de IA. Site de avaliação é exatamente o que o G2 é.
Isso não invalida nenhum dos dois, só impede que você leia qualquer um deles como sentença.
O gráfico que a gente leu pela metade
O nosso “1 em cada 3” saiu de uma pergunta com seis respostas possíveis. O G2 perguntou se, na avaliação mais recente, um chatbot influenciou o fornecedor escolhido:
| Resposta | Compradores |
|---|---|
| Sim, escolhi um fornecedor que não tinha considerado | 33% |
| Sim, escolhi um fornecedor que já conhecia | 36% |
| Sim, reforçou o fornecedor que eu esperava | 22% |
| Não influenciou a decisão | 7% |
| Ainda não escolhi | 1% |
| Não usei chatbot | 1% |
Em agosto, contamos a primeira linha. O G2 fala em resultado alterado para dois em cada três compradores, o que bate com a soma das duas primeiras. É uma leitura possível. Outra, com os mesmos números: 58% terminaram com um nome que já conheciam ou esperavam.
O que sobra quando você cruza os dois
A porta para o fornecedor desconhecido existe e fica em torno de um quarto a um terço das compras. No restante, o comprador chega à IA com os nomes na mão e usa a máquina para organizar, resumir e conferir. É esse uso que menos aparece nos painéis de GEO.
O G2 pergunta se o chatbot mudou a escolha final. A 6sense olha quem estava na lista inicial, e ali já constavam 92% dos vencedores. As duas contas conversam melhor do que as manchetes sugerem: 33% compraram de um desconhecido, no G2, e 26% buscam nomes novos na IA, na 6sense. Medidas diferentes, mesma ordem de grandeza.
Essa porta existe, e foi dela que falamos em agosto. Faltou falar dos outros dois terços.
Nesses casos, o comprador usa a IA para organizar, resumir e conferir o que já sabe. Na TrustRadius, com 1.862 compradores de tecnologia ouvidos em janeiro de 2026, 63% usaram IA na compra e 94% desses checam a resposta ao menos parte das vezes. No Gartner, com 645 compradores ouvidos entre agosto e setembro de 2025, 69% preferem validar com o vendedor o que a IA disse.
Prompt de validação é a pergunta de quem já tem o seu nome: “a empresa X atende o setor farmacêutico?”, “X ou Y para esse caso?”, “qual é o problema da X?”.
Em julho, chamamos esse momento de interrogatório: o comprador refina, compara e pressiona, como faria numa reunião de qualificação, só que sem marcar reunião. O dado novo diz que ele pesa mais do que a gente supunha.
A conferência acontece sem você na sala
O primeiro contato com o vendedor vem por volta de 59% de um ciclo médio de 10,3 meses. Nesse ponto, a lista já está ordenada em 91,4% das jornadas, os critérios de decisão estão amplamente definidos em 85% delas, e o favorito desse momento vence em 82% das vezes.
Traduzindo: quando o seu comercial entra na conversa, a máquina já respondeu sobre você, e ninguém da sua empresa viu a resposta.
Entre uma compra e outra, o site ganha da IA
Um dado da 6sense quase não vai aparecer em manchete. Entre uma avaliação e outra, 96% dos compradores acompanham a categoria, e o canal mais usado é o site do fornecedor, com 35,9%. Eventos vêm logo atrás, com 33,4%. LLM fica em último entre 11 canais, com 15%.
Quem cortou verba de site e de evento para financiar a corrida pela citação talvez queira rever a conta.
O painel que joga fora a pergunta certa
O mercado de GEO recomenda priorizar prompts sem marca, porque perguntas com o nome da empresa sempre citam a empresa e inflam a nota. A crítica à nota está certa. O erro é abandonar a pergunta: nela, o que interessa é o texto da resposta, um parecer lido por quem já está decidindo.
Shai Belinsky, da Similarweb, escreve que listas cheias de prompts com marca geram notas que “flatter rather than inform”, já que qualquer pergunta com o seu nome vai citar o seu nome. O mesmo conselho aparece em outros guias de monitoramento de prompts publicados neste ano.
Ele está certo sobre a nota. O erro é descartar a pergunta junto com ela.
Naquela resposta a presença é garantida, então o placar não diz nada. O que importa é o texto. O serviço que você encerrou em 2022 aparece como atual? O setor em que você é forte aparece? Uma reclamação antiga virou a primeira frase?
Isso não vira gráfico. Vira leitura, e por isso quase ninguém faz.
| Prompt de descoberta | Prompt de validação | |
|---|---|---|
| Exemplo | “Melhores fornecedores de automação industrial no Sul” | “A empresa X faz retrofit em linha de envase?” |
| Quem pergunta | Quem ainda está montando a lista | Quem já tem o seu nome |
| O que medir | Presença e concorrentes citados | O texto: certo, desatualizado, errado ou vazio |
| Como medir | Placar repetido ao longo do tempo | Leitura humana |
| Quem cuida | SEO e GEO | Marketing e comercial juntos |
O que isso significa para sua empresa: o Teste do Parecer
O Teste do Parecer é a leitura de vinte respostas de IA sobre a sua empresa, a partir das objeções que o comercial já ouve. Custa uma tarde, não depende de ferramenta e mostra o que o comprador está lendo antes da primeira reunião.
Antes de começar, confira se a máquina consegue ler você. Se a sua TI bloqueou os robôs de IA, a resposta sobre a sua empresa tende a sair só do que os outros escreveram.
- Peça as perguntas ao comercial. As objeções que o SDR ouve toda semana são o roteiro. Se você já escreveu o critério de lead bom da sua operação, metade do trabalho está pronta. Vinte perguntas bastam.
- Distribua nos cinco tipos da tabela abaixo. Empresa que só testa aderência descobre o erro de preço na reunião.
- Rode em mais de uma IA, em conta limpa, e leia. Classifique cada resposta: certa, desatualizada, errada ou vazia.
- Corrija na fonte, com dado que dê para checar. Não existe botão para editar a resposta. É aí que o GEO deixa de ser placar e vira trabalho.
- Entregue o resultado ao vendedor. Se o comprador vai validar com ele o que a IA disse, ele precisa saber o que a IA disse antes de entrar na reunião.
| Tipo de pergunta | Exemplo | O que procurar na resposta | Onde corrigir |
|---|---|---|---|
| Aderência | “A empresa X atende o setor farmacêutico?” | Setor, porte e região certos | Páginas de serviço e de segmento |
| Comparação | “X ou Y para esse caso?” | Em que critério você perde e se ele é real | Comparativo próprio e avaliações de terceiros |
| Risco | “Qual é o problema da X?” | Fato superado ou reclamação antiga em destaque | Resposta pública ao caso e fontes de terceiros |
| Prova | “Quem já contratou a X?” | Cases, certificações e números verificáveis | Cases com dado e página institucional |
| Contrato | “Como a X cobra? Tem fidelidade?” | Condição inventada ou desatualizada | Perguntas frequentes comerciais |
Repita depois de qualquer mudança de serviço, de posicionamento ou de condição comercial. A resposta muda, e o seu site não avisa ninguém.
As ressalvas que a gente não vai esconder
Um texto que corrige o anterior não pode vender certeza. Quatro limites deste raciocínio:
- Ninguém mediu o Brasil. Nenhum dos estudos cita a América Latina entre as regiões ouvidas.
- O G2 ouviu só compradores de software. Vale como indicador para quem vende serviço técnico, equipamento ou consultoria, não como retrato.
- A queda de 94% para 81% no uso de LLM não é tendência comprovada. A 6sense não explica o número, e a Forrester, ouvindo quase 18 mil compradores, registrou 94%, como já citamos aqui.
- O cruzamento é leitura nossa. Os 33% do G2 e os 26% da 6sense não medem a mesma coisa, e todos esses números são declarados pelo comprador.
A leitura das vinte respostas custa uma tarde e não depende de estudo nenhum.
Perguntas Frequentes (FAQ)
O comprador B2B usa IA para escolher fornecedor?
Usa, mas menos para descobrir nomes do que as manchetes sugerem. No relatório de 2026 da 6sense, 81% usaram LLM em alguma etapa da avaliação e 26% usaram para descobrir fornecedor. No G2, 33% escolheram quem não tinham considerado, e 58% ficaram com um nome que já conheciam ou esperavam.
O que é prompt de validação?
É a pergunta feita à IA por quem já tem o nome da empresa, como “a empresa X atende o meu setor?” ou “X ou Y para esse caso?”. O prompt de descoberta serve para montar a lista. O de validação serve para conferir quem já está nela, e a resposta funciona como um parecer sobre o fornecedor.
Vale a pena monitorar prompts com o nome da minha marca?
Vale, desde que você não dê nota de visibilidade a eles. Uma pergunta com o nome da marca quase sempre cita a marca, então o placar infla e não informa nada. O trabalho é ler o texto da resposta e classificar se ele está certo, desatualizado, errado ou vazio.
Por que o G2 e a 6sense chegam a conclusões diferentes?
Porque medem coisas diferentes, em públicos diferentes, e cada um vende algo ligado à própria conclusão. O G2 ouviu compradores de software e perguntou o que influencia a shortlist. A 6sense ouviu compradores B2B e separou usar IA de descobrir fornecedor com IA. Lidos juntos, apontam uma porta aberta em cerca de um terço das compras.
O que fazer se a IA disser algo errado sobre a minha empresa?
Corrija a fonte, porque não há como editar a resposta diretamente. Atualize a página do seu site que trata do assunto, com dado verificável, e veja quais sites de terceiros a resposta usa. A correção não é imediata, então registre a data e repita a pergunta depois.
Esses dados valem para o Brasil?
Não há como afirmar. G2 e 6sense não citam a América Latina entre as regiões ouvidas, e não encontramos medição pública equivalente com compradores brasileiros. Use os números como indicador e faça o Teste do Parecer na sua própria categoria, que responde o que importa para a sua empresa.
Durante anos, a pergunta foi se a IA cita a sua empresa. Com o nome já na mão do comprador, a pergunta passou a ser o que ela responde quando alguém pergunta de você.
Antes de marcar a reunião, o comprador pediu um parecer sobre a sua empresa. O seu time revisa cada vírgula do site. O parecer, ninguém leu.
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