Intel

Semrush amplia o AI Visibility Index e analisa 126 milhões de prompts de busca com IA

O AI Visibility Index 2026 da Semrush analisou 126 milhões de prompts de busca com IA nos EUA, em 22 setores e quatro plataformas, e mostra como as marcas são citadas nas respostas da IA.

Updated June 30, 2026

What happened

Em 26 de junho de 2026, a Semrush, hoje uma empresa da Adobe, lançou a versão ampliada do AI Visibility Index 2026. O estudo analisa mais de 126 milhões de prompts reais de busca com IA feitos nos EUA entre janeiro e abril de 2026. O salto de escala é grande: a versão anterior do índice examinou cerca de 2.500 prompts. Com isso, a nova base de dados passa a ser uma das visões mais completas até agora sobre como as marcas são mencionadas, citadas e exibidas na descoberta feita por IA.

O estudo cobre 22 setores e quatro plataformas de IA: ChatGPT, Gemini, Google AI Mode e Google AI Overviews. O objetivo é mostrar como a descoberta por IA muda a visibilidade das marcas. A mensagem central: para ser encontrada na busca com IA, a marca agora precisa disputar duas frentes diferentes. A primeira é ter autoridade suficiente para ser mencionada na resposta. A segunda é publicar conteúdo confiável e bem estruturado, que as plataformas de IA citem como fonte. As duas coisas não são iguais, e os dados mostram que muitas vezes elas não andam juntas.

A Semrush também apontou uma falha de mensuração para justificar o índice. Segundo o estudo, quase metade (45%) dos líderes de marketing admite que não consegue medir com precisão a visibilidade da própria marca nas respostas geradas por IA. O índice se propõe a cobrir esse ponto cego. O relatório completo está no site do AI Visibility Index e traz benchmarks por plataforma e por setor, estudos de caso de marcas e orientações para montar uma estratégia de visibilidade em IA.

Why it matters for practitioners

Para times de competitive intelligence e de marca, o índice vale menos como peça de marketing e mais como uma leitura estruturada de como a “economia das respostas” distribui a visibilidade na prática. As conclusões mudam a forma como os times devem pensar o posicionamento de marca quando a descoberta acontece numa resposta gerada, e não numa lista ordenada de links.

1. Menção e citação são jogos separados. O estudo separa as duas coisas com clareza. A menção mostra com que frequência uma empresa aparece numa resposta. A citação mostra quais domínios e páginas a plataforma usou como evidência. No Gemini, a sobreposição entre marcas mencionadas e domínios citados pode ficar em apenas 30%. Ou seja, uma marca pode ser citada pelo nome enquanto um terceiro leva o crédito como fonte. Times que otimizam só para serem mencionados podem estar entregando o sinal de autoridade a concorrentes e veículos de mídia.

2. Cada plataforma se comporta de um jeito. Os padrões de citação variam muito de um mecanismo para outro. O ChatGPT cita em média 15 fontes por resposta e se apoia em comunidades e plataformas de referência, como Reddit e Wikipedia. Já o Gemini cita cerca de 3 fontes e usa um grupo menor, que inclui Wikipedia, Reddit e YouTube. Uma estratégia de visibilidade ajustada para uma plataforma não funciona automaticamente em outra. Por isso, o benchmarking competitivo entre mecanismos passa a ser essencial, e não opcional.

3. A visibilidade é concentrada. Os dados mostram forte concentração por categoria. Em Notícias e Mídia, as três marcas mais visíveis somaram 82,9% da visibilidade total da categoria. Em Eletrônicos de Consumo, as três primeiras ficaram com 76,9%. Para marcas desafiantes, essa concentração é um alerta: a descoberta por IA parece favorecer as líderes estabelecidas e as fontes de alta autoridade, o que torna mais difícil entrar no grupo de respostas.

Mais um dado reforça o argumento prático: empresas que integram por completo o trabalho de SEO e de visibilidade em IA relatam 81% de sucesso no aumento de tráfego ou leads vindos de plataformas de IA. Entre as que tratam as duas frentes em silos separados, o índice cai para 36%.

Key details

  • Data de lançamento: 26 de junho de 2026
  • Base de dados: mais de 126 milhões de prompts reais de busca com IA nos EUA
  • Período: janeiro a abril de 2026
  • Escopo: 22 setores em quatro plataformas: ChatGPT, Gemini, Google AI Mode e Google AI Overviews
  • Ampliação: versão anterior analisou cerca de 2.500 prompts
  • Falha de mensuração: 45% dos líderes de marketing dizem que não conseguem medir com precisão a visibilidade nas respostas de IA
  • Efeito da integração: 81% de sucesso com SEO e visibilidade em IA integrados, contra 36% em silos
  • Volume de citações: ChatGPT, cerca de 15 fontes por resposta; Gemini, cerca de 3 fontes por resposta
  • Sobreposição entre menção e citação: apenas 30% no Gemini
  • Concentração: as três primeiras marcas têm 82,9% da visibilidade em Notícias e Mídia e 76,9% em Eletrônicos de Consumo
  • Controladora: Adobe

Market implications

O índice reforça o reposicionamento da Semrush em torno da visibilidade em buscas com IA, tema que a empresa vem empurrando ao longo de 2026 com rebrands, conectores MCP e aquisições de capacidades complementares. Publicar uma das maiores bases de dados sobre como as marcas aparecem nas respostas de IA é uma jogada de credibilidade. Ela coloca a Semrush como autoridade num problema de mensuração que, pelos próprios dados da empresa, a maioria dos líderes de marketing admite ainda não conseguir resolver. Como empresa da Adobe, a Semrush também constrói a base analítica que vai alimentar a pilha de marketing corporativo da Adobe Experience Cloud.

Para times de CI, a lição estratégica é clara: a visibilidade em IA vira uma frente competitiva própria, com mecânica diferente dos rankings da busca tradicional e com outros vencedores. Acompanhar como uma marca e seus concorrentes aparecem nos mecanismos de IA agora é um insumo legítimo da análise competitiva. E, como os dados mostram grande diferença entre plataformas, monitorar um único mecanismo deixa de fora a maior parte do quadro. Times que avaliam onde contratar esse monitoramento podem consultar a comparação Similarweb vs. Semrush, já que os dois fornecedores disputam a categoria de dados de visibilidade a partir de pontos de partida diferentes.

O sinal mais amplo é que a economia das respostas concentra a atenção em menos fontes, de maior autoridade. E a distância entre ser mencionado e ser citado é onde a vantagem competitiva se ganha ou se perde. Marcas que tratam a visibilidade em IA como extensão do SEO, de forma integrada e não em silos, parecem ter chance bem maior de transformar essa visibilidade em tráfego e leads. Para quem atua na área, o índice é um mapa útil de um terreno que muda rápido. Vale a ressalva de sempre: pesquisa publicada por fornecedor deve ser lida junto com benchmarks independentes antes de apostar a estratégia num único número.

  • Alternativas à Semrush para CI: compare as capacidades de competitive intelligence da Semrush com plataformas dedicadas de CI
  • Posicionamento de marca: como as marcas conquistam e defendem posição na descoberta feita por IA
  • Similarweb vs. Semrush: como as duas plataformas se comparam em dados de visibilidade e dados competitivos
  • Benchmarking competitivo: benchmarking de menções e citações de marca nos canais de descoberta por IA