研究表明，通过人工智能实现的访问中有70%集中在行业三大电商平台——Cadastra与Similarweb联合发布独家研究

生成式人工智能正在彻底改变巴西消费者在线发现和购买产品的方式。这项独家研究揭示了这一趋势 “《搜索的未来：生成式人工智能如何重新定义触达消费者的路径》”, ，该研究由 Cadastra（, e一家解决增长挑战的全球性企业）, 与 Similarweb（, 全球数字竞争情报平台）联合开展。该研究分析了2023年1月至2025年8月期间人工智能平台在巴西的使用情况，重点关注其对电子商务和数字营销的影响。.

研究显示， ChatGPT占据巴西生成式人工智能市场99%的份额, ，2025年8月记录达 3.1067亿次访问 ——年增长率为 124,58% 。排名第二的 Perplexity, 也呈现显著增长，涨幅达 131,03%, ，同期访问量达到201万次。这些数据巩固了巴西作为 全球人工智能工具流量第三大国的地位, ，仅次于美国和印度。.

对于 Cadastra首席信息官Adilson Batista, 指出，人工智能的进步标志着品牌与受众连接方式的结构性变革。. “人工智能有潜力将客户旅程转变为自适应系统，能够实时决策、学习并创建内容。”

生成式人工智能开启GEO——数字搜索新时代

研究指出 生成式引擎优化（GEO）, 的出现，这项新学科与传统SEO相辅相成，其优先考虑的是内容在语言模型（LLMs）中作为参考来源的可见性，而不仅仅是在搜索引擎中的排名。这一转变要求品牌重新制定内容策略，以便被人工智能识别和引用。. 

2023年1月至2025年8月期间， ChatGPT为巴西十大电商平台带来超过610万次推荐访问, ，巩固了其作为新的发现和转化渠道的地位。与此同时，谷歌仍然重要，但访问量略有下降，因为用户开始在这两个平台之间交替和互补使用搜索功能。. 

“利用人工智能提高转化率对于将关注度转化为盈利并巩固品牌在数字环境中的存在至关重要。””， ——Cadastra搜索引擎优化与转化率优化经理Tiago Dada.

搜索更长，旅程更短

消费者行为也发生了变化：在人工智能工具中进行的查询 比传统SEO长五倍 （平均每次查询23个词），且会话持续时间超过7分钟。此外，ChatGPT开始提供 即时结账功能, ，使用户无需离开平台即可完成交易。. 

在美国，, 41%的消费者已倾向于使用生成式搜索进行在线购物, ，这种模式预计在未来几个月内将在巴西重现。在这种新形势下，传统的绩效指标——如点击率（CTR）——影响力减弱，让位于 推荐率 和 提及密度, ，这些指标反映了品牌在人工智能回答中被引用的频率。. 

人工智能平台用户以年轻人为主： ChatGPT用户中60%年龄在18至34岁之间, ，其中54.9%为男性用户. 。 Perplexity Perplexity用户画像相似，但使用场景更技术化，且男性用户集中度更高（56.8%）。平台之间的用户重叠度较低：仅有 1.04%的ChatGPT用户同时使用Perplexity, ，这进一步巩固了OpenAI在市场的主导地位。. 

重点行业洞察

Cadastra和Similarweb的分析显示了不同行业如何受到生成式人工智能的影响：

• 美妆： 用户群体互联且关注ESG实践，寻求实体店与数字渠道之间的平衡。.
• 医药： 通过人工智能产生的访问中有70%集中在行业三大电商平台，重点关注价格比较。.
• 时尚： 以转售市场平台和可持续消费为亮点，由Enjoei等平台主导。.
• 旅游： 人工智能在日常交通、住宿和路线规划应用中的使用。.

对于 Tiago Dada强调, ，在此背景下，内容的作用变得更加重要。. “内容已不再仅仅是补充。当内容定位精准、旨在解答消费者疑问时，它能自然推动销售，而不仅仅依赖付费媒体。” 

研究建议企业采用 “内容供应链”, 视角，建立持续集成的创作、审核与衡量流程——据Adilson Batista称，这对希望在全球人工智能环境中竞争的企业至关重要。. “若要在全球市场取得成功，需构建‘内容供应链’，以明确的概念、清晰的规则和持续衡量为基础，将内容创作、审批和分发视为集成化工厂进行管理。” 

方法论

研究采用Similarweb数据库，该数据库整合多源数据——包括直接测量、贡献者网络、公开数据及合作伙伴数据——以估算流量和数字行为。研究分析时段为 2023年1月至2025年8月, ，覆盖 600个网站 （涉及六大行业：AI聊天机器人、电子商务、旅游、时尚、美妆及制药各100个）与 超12,000个监测关键词.

数据采集平台涵盖 桌面端、移动网页端及应用程序端, ，包含以下指标 受众规模、参与度、付费搜索与自然搜索、社交流量、展示广告及引荐流量. 。数据收集后经过 清洗、匹配、处理与合并流程, ，以消除重复项并统一数据源标准。.

在建模阶段应用了 机器学习方法与预测校准技术 ，用以调整流量与市场份额估算值。该建模方法确保不同时期和行业数据的一致性，支持 历史对比与趋势识别 ，覆盖巴西及全球数字环境。.