Como a inteligência artificial influencia a escolha de fornecedores B2B

Pesquisas da Forrester, Gartner e Semrush mostram que compradores empresariais já utilizam IA para pesquisar fornecedores, comparar serviços e avaliar propostas. Para as empresas, a mudança exige atenção à clareza das informações comerciais, à reputação digital e à maneira como seus negócios são apresentados nas respostas generativas.

A inteligência artificial já participa da escolha de fornecedores entre empresas. Uma pesquisa da Forrester, divulgada em janeiro de 2026, identificou que 94% dos compradores B2B entrevistados utilizaram IA durante a jornada de compra. O levantamento, baseado em respostas de quase 18 mil compradores empresariais de diferentes países, também identificou uma preocupação crescente com a confiabilidade das informações utilizadas nas decisões comerciais.

A mudança aparece em situações cotidianas. Um gestor que precisa contratar um software de gestão, por exemplo, pode consultar o ChatGPT ou o Gemini para identificar fornecedores compatíveis com sua operação, comparar funcionalidades e levantar dúvidas antes de solicitar uma demonstração.

Parte desse trabalho, anteriormente concentrado em visitas a sites, pesquisas individuais e conversas com representantes comerciais, agora pode acontecer dentro de uma interface de IA.

Para empresas que vendem produtos e serviços a outras organizações, surge uma questão comercial: quando um potencial cliente pesquisa fornecedores por meio dessas plataformas, quais informações ele encontra sobre o negócio?

A resposta depende, entre outros fatores, da disponibilidade de conteúdos públicos, da clareza das ofertas e das fontes utilizadas pelos sistemas de inteligência artificial.

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Como a IA participa da escolha de fornecedores

Uma compra empresarial costuma envolver critérios que vão além do preço. Compatibilidade técnica, capacidade de atendimento, experiência no segmento, condições contratuais e custos de implantação podem determinar se um fornecedor será considerado.

Imagine uma indústria de médio porte que precisa substituir seu sistema de gestão de estoque. O responsável pela contratação procura uma plataforma capaz de integrar diferentes unidades, registrar movimentações em tempo real e conversar com o ERP utilizado pela empresa.

Em uma pesquisa tradicional, esse profissional poderia visitar diversos sites, consultar avaliações e solicitar materiais comerciais. Com a IA, parte da investigação pode começar com uma pergunta:

Quais sistemas de gestão de estoque atendem indústrias com múltiplas unidades e oferecem integração com ERP?

A resposta pode apresentar fornecedores, características das plataformas e critérios para comparação. O comprador pode continuar a conversa, restringindo a pesquisa a determinados requisitos, como disponibilidade de API, suporte nacional ou rastreabilidade por lote.

Essa sequência permite organizar uma lista preliminar de empresas antes do primeiro contato comercial.

A dimensão desse comportamento aparece em diferentes levantamentos publicados em 2026.

Pesquisas sobre uso de IA em compras B2B

Pesquisa	Principal descoberta
Forrester	94% dos compradores empresariais pesquisados utilizaram IA durante a jornada de compra.
Gartner	45% dos 645 compradores entrevistados utilizaram IA generativa em uma compra recente, principalmente para pesquisar fornecedores e produtos.
Semrush	92% dos 519 profissionais que utilizavam IA no trabalho afirmaram que ela influenciou sua lista de fornecedores considerados.

Os percentuais representam populações diferentes. A Semrush, por exemplo, analisou especificamente profissionais norte-americanos que declararam utilizar IA no trabalho. Seus resultados não representam a totalidade dos compradores B2B.

Mesmo com essas diferenças metodológicas, as três pesquisas documentam uma mudança na maneira como empresas procuram e avaliam possíveis parceiros comerciais.

A lista de fornecedores pode ser formada antes do contato comercial

A formação dessa lista, frequentemente chamada de shortlist, é uma etapa sensível para empresas que dependem de vendas consultivas.

Quando um comprador seleciona três ou quatro fornecedores para investigar, os demais podem ficar fora das próximas etapas, mesmo que ofereçam produtos adequados.

A Semrush identificou que 97% dos profissionais pesquisados já haviam descoberto novos fornecedores com auxílio de IA. Ao mesmo tempo, 66% relataram ter percebido empresas ausentes das respostas, apesar de considerá-las pertinentes às consultas.

O segundo número merece atenção. Ele mostra que os próprios compradores reconhecem limitações nas recomendações geradas por IA.

A ausência de uma empresa pode decorrer de diferentes circunstâncias: falta de informações recuperáveis, cobertura insuficiente das fontes consultadas, características da pergunta ou critérios utilizados pelo sistema para compor a resposta.

Por isso, não é possível concluir que uma empresa ausente tenha necessariamente um problema técnico no site.

Ainda assim, a qualidade das informações disponíveis publicamente merece atenção. Se uma organização possui experiência em determinado segmento, mas essa especialidade não aparece em suas páginas comerciais, o comprador terá mais dificuldade para confirmar se ela atende às suas necessidades.

O mesmo pode ocorrer durante uma pesquisa feita com inteligência artificial.

O que faz uma empresa ser considerada nas pesquisas com IA

As plataformas generativas não utilizam todas o mesmo mecanismo para encontrar informações.

Algumas consultam mecanismos de busca e recuperam páginas disponíveis na internet. Outras combinam conhecimentos adquiridos durante o treinamento com informações obtidas por sistemas de pesquisa, bases externas ou ferramentas conectadas.

Por essa razão, a presença de uma empresa nas respostas não depende de uma única configuração de SEO.

É útil separar três condições que influenciam a qualidade de sua representação digital: disponibilidade das informações, clareza sobre a atuação comercial e existência de evidências que sustentem as afirmações publicadas.

Uma fabricante pode possuir equipamentos adequados a determinada aplicação industrial, mas apresentar somente descrições comerciais amplas. Outra pode documentar capacidade produtiva, materiais compatíveis, condições de operação, certificações e setores atendidos.

Quando essas informações estão disponíveis e são recuperadas, a segunda empresa oferece elementos mais específicos para uma comparação.

O ponto central é a correspondência entre o que o comprador procura e o que consegue descobrir sobre cada fornecedor.

Descrições genéricas dificultam a avaliação comercial

Considere uma empresa de consultoria que utiliza a seguinte apresentação:

Oferecemos soluções inovadoras e personalizadas para impulsionar o crescimento da sua empresa.

A frase informa pouco sobre a atividade desenvolvida. Não identifica o público atendido, as especialidades da consultoria ou os problemas que ela procura resolver.

Uma descrição mais específica poderia informar:

Consultoria de gestão financeira para pequenas indústrias, com atuação em controle de custos, planejamento orçamentário e organização do fluxo de caixa.

A segunda apresentação permite relacionar a empresa a necessidades comerciais identificáveis.

Essa diferença também aparece nas páginas de produtos. Informações sobre compatibilidade, dimensões, materiais, requisitos de instalação e limitações de uso podem ser determinantes para uma compra técnica.

No levantamento da Semrush, apenas 7% dos participantes afirmaram que reconhecer o nome de uma marca era o fator que chamava sua atenção em uma resposta de IA. A correspondência com a necessidade pesquisada apareceu entre os critérios mais mencionados.

Isso não elimina a influência da reputação ou do reconhecimento de marca. Indica, dentro daquela amostra, que a adequação da oferta ao problema apresentado teve peso na atenção dedicada aos fornecedores.

Como preparar as informações da empresa para as buscas com IA

A otimização para mecanismos generativos, conhecida pela sigla GEO, procura melhorar a presença e a representação de marcas, produtos e conteúdos em ambientes de busca com inteligência artificial.

Parte desse trabalho envolve fundamentos já conhecidos de SEO, como rastreabilidade, arquitetura de informação e qualidade editorial. Outra parte exige observar como as características comerciais de uma empresa são descritas, relacionadas e sustentadas por fontes públicas.

Para negócios B2B, há algumas frentes que merecem atenção.

Deixe claro quais problemas sua empresa resolve

A descrição de um serviço deve permitir que o comprador compreenda sua finalidade, as condições de contratação e o perfil de cliente atendido.

Uma consultoria tributária, por exemplo, pode trabalhar com recuperação de créditos, planejamento fiscal, revisão de obrigações acessórias ou atendimento a operações internacionais.

Agrupar todas essas atividades em uma única página, sob uma descrição ampla de consultoria empresarial, dificulta a identificação das especialidades.

Páginas específicas podem apresentar o escopo de cada serviço, situações em que ele costuma ser contratado, requisitos e limitações.

O mesmo raciocínio vale para fabricantes, distribuidores e empresas de tecnologia.

Uma fornecedora de equipamentos de etiquetagem pode documentar quais impressoras trabalham com transferência térmica, quais materiais são compatíveis e em quais operações o equipamento costuma ser utilizado.

Esses detalhes ajudam o comprador a eliminar alternativas incompatíveis antes de solicitar um orçamento.

Também oferecem contexto para sistemas de busca que recuperam informações sobre aplicações específicas.

A clareza precisa alcançar os objetivos comerciais. Se a empresa atende exclusivamente outras empresas, opera apenas em determinadas regiões ou exige volume mínimo de contratação, essas condições devem estar explícitas.

Omitir restrições para ampliar artificialmente o público potencial pode atrair contatos incompatíveis com a operação.

Mantenha as informações comerciais consistentes

Uma empresa pode apresentar informações diferentes sobre seus serviços dependendo do canal consultado.

O site informa que o atendimento é nacional, enquanto um diretório antigo limita a operação a determinado estado. Uma página institucional menciona uma especialidade que foi descontinuada. Um perfil comercial utiliza o nome anterior da empresa.

Essas divergências prejudicam a experiência de quem tenta verificar as informações e podem afetar a qualidade das respostas que utilizam essas páginas como referência.

A consistência deve abranger aspectos como:

• Nome empresarial, marca e identificação institucional.
• Produtos, serviços e especialidades oferecidos.
• Regiões atendidas e condições de operação.
• Informações de contato e canais oficiais.
• Certificações, parcerias e qualificações vigentes.
• Características comerciais divulgadas em diferentes plataformas.

Essa revisão deve considerar tanto os canais próprios quanto os cadastros mantidos por terceiros.

Também é importante diferenciar informações que precisam ser idênticas daquelas que podem variar conforme o contexto. Uma descrição resumida em um diretório não precisa reproduzir integralmente o conteúdo do site, desde que ambas representem corretamente a atividade da empresa.

Para operações com vários produtos ou unidades, a manutenção dessas informações pode exigir integração com sistemas internos, catálogos comerciais e rotinas de atualização.

Documente experiência, resultados e características técnicas

A comparação entre fornecedores costuma envolver afirmações difíceis de verificar.

Expressões como alta qualidade, atendimento especializado e ampla experiência aparecem com frequência em materiais comerciais, mas oferecem poucos critérios objetivos para avaliação.

Uma empresa de logística que afirma reduzir custos de transporte pode apresentar um caso documentado com o perfil da operação, o período analisado e os indicadores utilizados.

Uma desenvolvedora de software pode publicar informações sobre integrações disponíveis, padrões de segurança, documentação técnica e condições de suporte.

Já uma indústria pode disponibilizar especificações, certificações e relatórios de ensaio quando esses materiais forem pertinentes aos produtos comercializados.

A utilidade dessas publicações está na possibilidade de examinar as afirmações.

Também é preciso preservar o contexto. Uma redução de custos observada em determinado cliente não deve ser apresentada como resultado garantido para todas as operações.

No caso de pesquisas próprias, a divulgação da metodologia, do período de coleta e das limitações permite compreender a abrangência dos números.

Para empresas que trabalham com contratos complexos, esses materiais podem ser utilizados tanto na investigação inicial quanto nas etapas de validação comercial.

Organize o site para que as informações possam ser encontradas

A qualidade do conteúdo depende também de sua disponibilidade técnica.

Uma página comercial pode apresentar informações completas e ainda assim enfrentar problemas de descoberta quando não possui links internos rastreáveis, está bloqueada indevidamente ou depende de uma implementação que impede o acesso ao conteúdo.

A organização do site deve considerar a relação entre páginas institucionais, categorias, produtos, serviços e materiais de apoio.

Links HTML convencionais permitem que mecanismos de busca encontrem documentos relacionados. Títulos descritivos e uma hierarquia coerente de subtítulos ajudam a identificar os assuntos de cada página.

Informações comerciais essenciais devem estar disponíveis em conteúdo textual acessível. Quando dependem de JavaScript, é necessário verificar como são renderizadas e se os mecanismos relevantes conseguem processá-las.

Dados estruturados também podem complementar a identificação de empresas e ofertas.

Vocabulários como Organization, Product e Service, utilizados conforme suas especificações, permitem descrever entidades e determinadas características em formato estruturado.

Entretanto, adicionar marcações não assegura que uma plataforma de IA utilizará o conteúdo ou recomendará a empresa.

O mesmo cuidado vale para arquivos frequentemente associados ao GEO, como llms.txt. Sua adoção não substitui a necessidade de páginas acessíveis, informações verificáveis e uma arquitetura bem organizada.

A avaliação técnica deve considerar as exigências documentadas de cada plataforma, evitando tratar recomendações experimentais como fatores universais de visibilidade.

Fortaleça a presença da empresa em fontes externas

O site institucional costuma apresentar a perspectiva da própria empresa sobre seus produtos e serviços. Compradores também procuram referências independentes antes de assumir compromissos financeiros.

Associações setoriais, publicações especializadas, universidades, eventos profissionais e pesquisas de mercado podem oferecer informações complementares sobre uma organização.

Uma empresa de tecnologia mencionada em um relatório setorial, por exemplo, passa a contar com uma referência externa sobre sua atuação naquele contexto.

Da mesma forma, certificações verificáveis e parcerias documentadas permitem confirmar determinadas características institucionais.

A participação em publicações externas deve respeitar a qualidade editorial e a transparência das relações comerciais. Menções compradas sem identificação adequada ou avaliações artificiais podem prejudicar a confiança na marca.

Também não existe uma quantidade específica de citações externas que garanta presença em respostas generativas.

A prioridade está na pertinência das referências, na precisão das informações e na possibilidade de verificar as afirmações publicadas.

Responda às dúvidas que surgem antes da contratação

Uma parte das perguntas feitas às ferramentas de IA envolve comparação de características, custos e condições de uso.

No mercado de software empresarial, por exemplo, compradores podem investigar diferenças entre plataformas, requisitos de integração, prazos de implantação e políticas de suporte.

Uma empresa que documenta esses aspectos permite que potenciais clientes esclareçam dúvidas antes de falar com um representante.

Conteúdos comparativos também podem ajudar, desde que apresentem critérios consistentes e reconheçam limitações.

Se duas plataformas possuem modelos de cobrança diferentes, a comparação precisa explicar o que está incluído em cada modalidade. Caso contrário, uma diferença de preço pode ser interpretada de maneira equivocada.

O mesmo princípio vale para conteúdos sobre implantação, manutenção, garantias e compatibilidade.

Esses materiais podem atender pesquisas tradicionais, consultas em plataformas de IA e necessidades das equipes comerciais.

Como identificar oportunidades comerciais nas respostas de IA

A análise da presença de uma empresa nas plataformas generativas deve começar pelas perguntas que seus compradores fariam.

Pesquisar apenas o nome da marca mostra como ela é apresentada quando já é conhecida. Para investigar oportunidades de descoberta, é necessário observar consultas que descrevem necessidades comerciais sem mencionar fornecedores.

Uma empresa de software industrial poderia trabalhar com perguntas como:

• Quais sistemas de gestão de estoque atendem indústrias com múltiplas unidades?
• Quais plataformas oferecem integração com determinado ERP?
• Quais fornecedores possuem sistemas de rastreabilidade por lote?
• Quais softwares de estoque atendem empresas com operações em diferentes estados?

As consultas podem ser organizadas por segmento, necessidade, característica técnica e etapa da contratação.

Depois, a análise deve observar quais fornecedores aparecem, quais características são atribuídas a eles e quais fontes são apresentadas.

Se uma empresa não aparece em determinada resposta, vale investigar se suas páginas descrevem adequadamente a necessidade pesquisada.

Quando a empresa é mencionada com características incorretas, a investigação pode procurar divergências entre o site, cadastros antigos e publicações externas.

Esses testes exigem cautela. Plataformas generativas podem apresentar respostas diferentes para perguntas semelhantes, inclusive em momentos próximos.

Uma avaliação mais consistente registra a plataforma utilizada, a data, a formulação das perguntas, as condições de acesso e as respostas coletadas. Repetições permitem observar variações e evitar conclusões baseadas em uma única consulta.

O objetivo é identificar padrões e oportunidades de melhoria, sem presumir que a frequência de menções em um conjunto limitado de testes represente a visibilidade total da empresa.

O que medir além das menções nas respostas

A presença de uma empresa em respostas de IA pode ter valor comercial, mas sua mensuração exige distinguir descoberta, visita e conversão. O guia de SEO para IA detalha como acompanhar essa presença.

Uma recomendação pode levar o comprador diretamente ao site. Em outros casos, ele pode anotar o nome da empresa, pesquisar a marca no Google e entrar em contato dias depois.

Essa segunda trajetória dificulta a atribuição da oportunidade à consulta original.

O Google Analytics 4 pode ajudar a identificar parte das visitas provenientes de plataformas de IA, desde que a origem seja transmitida e reconhecida adequadamente.

A análise também pode acompanhar solicitações de orçamento, formulários enviados, agendamentos e contatos registrados no CRM.

Para empresas com vendas consultivas, a qualidade dos contatos merece atenção especial. Um aumento de visitas não representa necessariamente crescimento comercial se os usuários não correspondem ao perfil de cliente atendido.

Uma avaliação mais completa pode relacionar a evolução da presença nas respostas generativas com mudanças na procura pela marca, no volume de oportunidades qualificadas e nas perguntas recebidas pela equipe de vendas.

Também é possível incluir nos formulários uma pergunta sobre como o comprador conheceu a empresa. As respostas podem revelar contatos influenciados por IA que não seriam identificados apenas pelos registros de navegação.

Ainda assim, a atribuição permanece parcial. Nem toda interação com inteligência artificial deixa um registro observável nos sistemas de análise.

A escolha final ainda depende de confiança

O avanço da IA nas pesquisas empresariais não eliminou a necessidade de verificar fornecedores.

No levantamento da Gartner, 69% dos compradores B2B afirmaram preferir confirmar informações geradas por IA com representantes comerciais.

A Forrester também identificou maior participação de profissionais internos e influenciadores externos nas decisões de compra. Em média, os processos analisados envolviam 13 participantes internos e nove externos, com variações conforme a complexidade da contratação.

Esse comportamento ajuda a explicar por que uma recomendação inicial dificilmente encerra uma negociação empresarial.

Depois de identificar fornecedores, o comprador ainda precisa avaliar riscos, negociar condições, verificar compatibilidade e justificar a contratação às demais pessoas envolvidas.

Para as empresas, a presença nas respostas de IA passa a integrar uma jornada comercial que continua dependendo de documentação, atendimento e capacidade de demonstrar adequação às necessidades do cliente.

Um fornecedor pode ser descoberto durante uma consulta ao ChatGPT e perder a oportunidade ao apresentar informações contraditórias em seu site. Outro pode aparecer entre as primeiras recomendações, mas não conseguir comprovar as características anunciadas.

A preparação para esse ambiente envolve acompanhar como a empresa é apresentada, corrigir inconsistências e documentar com precisão aquilo que oferece.

Com mais compradores utilizando IA para investigar o mercado, a clareza das informações comerciais passa a influenciar uma etapa que muitas vezes acontece antes de qualquer conversa com a equipe de vendas.

Checklist: sua empresa está preparada para as buscas com IA?

Abra cada seção e use as duas perguntas para revisar o que um comprador consegue descobrir antes de falar com vendas.

Como interpretar o checklist

Comece pelas lacunas que afetam a escolha do comprador. Priorize ofertas mal explicadas, páginas importantes bloqueadas e afirmações sem comprovação. Defina quem corrige cada lacuna e repita a revisão quando a oferta mudar.

Use as respostas como diagnóstico. Os itens têm pesos diferentes, e a ausência da marca em uma consulta de IA, por si só, é insuficiente para identificar um problema de SEO ou GEO.

Referências

• Forrester. The State of Business Buying, 2026. Janeiro de 2026.
• Gartner. Gartner Survey Finds 69% of B2B Buyers Turn to Sales Reps to Validate AI-Generated Insights. Maio de 2026.
• Semrush. How AI tools shape the B2B buying process. Julho de 2026.