Canetas emagrecedoras e o novo peso da IA: quem a Inteligência Artificial recomenda primeiro?

Canetas emagrecedoras e o novo peso da IA: quem a Inteligência Artificial recomenda primeiro? 

A jornada de quem busca informações sobre saúde mudou, e mudou rápido. Se antes a disputa era pelos primeiros resultados do Google, hoje ela acontece dentro das respostas geradas por Inteligências Artificiais como ChatGPT, Gemini e Copilot. Segundo dados da OpenAI, mais de 40 milhões de pessoas recorrem diariamente ao ChatGPT para questões de saúde apenas nos Estados Unidos e, em alguns contextos, até 60% das buscas terminam sem nenhum clique em links externos. Saímos da era do “Search” e entramos na era do “Answer”. 

Para entender o impacto dessa transição em um dos mercados mais aquecidos da saúde, a LLYC analisou 555.273 menções algorítmicas no Brasil sobre terapias injetáveis para emagrecimento, as populares “canetas emagrecedoras”. O timing não poderia ser mais simbólico: com a expiração da patente da semaglutida em março de 2026 e a chegada de novas moléculas e marcas ao mercado, compreender como as IAs moldam a percepção de médicos e pacientes tornou-se uma questão de sobrevivência mercadológica. 

A molécula vale mais que a marca 

O primeiro achado do estudo desafia décadas de marketing farmacêutico: as IAs priorizam a base científica em detrimento do marketing de marca. A semaglutida lidera as conversas algorítmicas com 91,7% de visibilidade, seguida pela tirzepatida, com 82,4%. As marcas comerciais, mesmo as mais fortes, como Wegovy (72,7%) e Ozempic (70,6%), orbitam sempre abaixo de suas moléculas-mãe. Em cerca de duas a cada dez respostas sobre semaglutida, nenhuma marca é sequer citada. 

Isso acontece porque os LLMs são treinados majoritariamente sobre literatura médica, guidelines clínicos e artigos científicos, fontes que falam de princípios ativos, não de marcas. Na prática, desvincular o posicionamento da marca da visão científica significa perder relevância na conversa sobre opções de tratamento. 

O gap de visibilidade: a nova métrica que importa 

A partir daí, surge um indicador essencial: o gap de visibilidade entre molécula e marca. Wegovy captura 72,7% da visibilidade da semaglutida. Mounjaro, 66,9% da tirzepatida. Saxenda, 56,6% da liraglutida. Esses números medem, na prática, a eficiência de cada laboratório em associar sua marca ao princípio ativo dentro das respostas das IAs. 

E há distorções reveladoras: o Zepbound, marca sem registro no Brasil, aparece com 26,3% de visibilidade nas respostas geradas para usuários brasileiros, competindo por atenção algorítmica com produtos que estão nas prateleiras das farmácias. As IAs são treinadas com dados globais e refletem conversas de outros mercados, ignorando fronteiras regulatórias. 

De onde as IAs tiram suas respostas? 

Outro dado que derruba mitos: os LLMs não se alimentam apenas de fontes científicas. Redes sociais como Instagram e YouTube figuram entre as fontes de influência massiva nas discussões sobre canetas emagrecedoras, à frente de portais institucionais como NIH.gov e Anvisa. Relatos de pacientes, diários de influenciadores e conteúdo gerado pelo usuário moldam as narrativas das IAs, com todos os riscos de desinformação que isso implica, inclusive a presença de marcas irregulares já proibidas pela Anvisa nas respostas dos modelos. 

O que isso significa para marcas de saúde 

O estudo aponta caminhos claros para quem quer existir na era do Answer Engine Optimization (AEO): 

A marca não pode caminhar separada da molécula. Conteúdos de relações públicas, artigos científicos e materiais de educação médica devem conectar, de forma estruturada, marca e princípio ativo. 

Vídeo importa, mas texto indexa. Videocasts com KOLs, simpósios e formatos imersivos como o Scrollytelling engajam profissionais de saúde, mas só alimentam as IAs quando acompanhados de transcrições completas, ricas em palavras-chave e contexto clínico, publicadas em portais abertos. 

Dual marketing: conteúdo para humanos e para máquinas. Sites bonitos e emocionais são frequentemente invisíveis para os algoritmos. As “Webs IA” precisam de textos longos e detalhados, dados estruturados e Schema Markup. A premissa é contraintuitiva para o marketing tradicional: na IA, mais texto é mais visibilidade. 

A disputa pelo market share nas farmácias agora é precedida por uma batalha invisível: a do mind share algorítmico. A questão não é mais apenas quem vende mais, é quem a IA recomenda primeiro. E moldar essa resposta é o novo imperativo da comunicação e do marketing em saúde. 

Quer entender como sua marca aparece nas respostas das IAs? Baixe o estudo completo e fale com a Digital Solvers.