Gintare Rimolaityte, CEO e cofundadora da Trendos – Série de entrevistas

Gintare Rimolaityte é CEO e cofundadora da Trendos, a plataforma de visibilidade em buscas com IA que ajuda marcas a entender e otimizar sua presença nos grandes modelos de linguagem (LLMs). Ela adquiriu experiência inicial na Oxylabs em 2020, primeiro como gerente de desenvolvimento de negócios e depois como diretora comercial, liderando as equipes de vendas, desenvolvimento de negócios, gestão de contas e sucesso do cliente de uma de suas unidades de negócios. De 2022 a 2025, foi CEO da plataforma de engajamento JumpTask. Antes de cofundar a Trendos em 2026, trabalhou brevemente como gerente de produto na Adment, com foco na prevenção de fraudes de afiliação em buscas pagas e programas de afiliados. Como CEO da Trendos, Gintare gerencia várias equipes e supervisiona o crescimento estratégico. Ela mora e trabalha em Vilnius.

Trendos é uma plataforma de visibilidade em buscas com IA que ajuda marcas a monitorar, medir e otimizar sua presença em LLMs e mecanismos de busca com IA. Com a Trendos, as marcas eliminam o grande ponto cego criado pela mudança da busca no Google para a IA conversacional, que tornou o processo de recomendação praticamente invisível para elas. Além de acompanhar a visibilidade geral, a Trendos torna as ferramentas de inteligência de mercado sobre IA acessíveis, intuitivas e econômicas, para que as marcas possam influenciar e otimizar quando e como aparecem. Sua tecnologia captura as respostas e os anúncios reais exibidos nos ambientes de IA por meio da extração em grande escala de sessões de LLMs; em seguida, analisa esses dados estruturados e os apresenta como informações claras sobre a visibilidade das marcas e a atividade dos concorrentes. A Trendos foi fundada em março de 2026 em Vilnius, na Lituânia, com o apoio da Tesonet, uma criadora global de empresas por trás de companhias como Nord Security, Surfshark e Hostinger.

Sua carreira passou pela liderança comercial na Oxylabs, pela direção da JumpTask e pelo trabalho de produto na adment.ai antes da cofundação da Trendos. Que mudanças na maneira como os consumidores descobrem marcas por meio da IA a convenceram de que havia necessidade da Trendos, e o que você acreditava estar faltando nas plataformas existentes de SEO e visibilidade em IA?

Quando eu entrevistava regularmente gerentes de marketing, ouvia a mesma coisa repetidamente: a busca com IA está chegando e, embora algumas ferramentas já existam, ninguém sabe ao certo o quanto elas são confiáveis.

Eu não precisava apenas acreditar no que eles diziam, porque também acompanhava essa mudança em tempo real. Os consumidores deixavam de percorrer links no Google e passavam a perguntar diretamente aos LLMs. Para os profissionais de marketing, essa segunda opção era uma espécie de caixa-preta. Eles não conseguiam ver nem se eram mencionados, muito menos como sua marca era descrita ou posicionada em relação aos concorrentes.

Eu via dois problemas nos softwares existentes. Primeiro, muitas ferramentas pareciam plataformas de SEO às quais se havia acrescentado uma função de IA. Segundo, as poucas ferramentas criadas especificamente para esse fim tinham preços voltados apenas a grandes empresas. Se você não fosse uma grande marca com orçamento para entender sua visibilidade em IA, ficaria de fora e às cegas. Isso me incomodava. Toda marca merece saber como aparece, não apenas as que podem desembolsar valores de cinco dígitos por mês. Com a Trendos, queremos oferecer a marcas de qualquer tamanho uma maneira precisa e com preço justo de entender e otimizar sua visibilidade em IA.

As respostas geradas por IA podem parecer uma caixa-preta para os profissionais de marketing. Com base nos dados coletados pela Trendos, quais são os sinais mais importantes que parecem determinar se uma marca é mencionada, citada ou recomendada por sistemas como ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity?

Em termos de sinais, o essencial é ser mencionado o suficiente, nos lugares certos e de forma estruturada. Isso difere do SEO, no qual um link dofollow é necessário para transferir autoridade. Na busca com IA, os modelos não indexam seu site: eles extraem seu conteúdo. O link se torna dispensável. Basta que o nome da marca apareça com clareza e frequência nas páginas das quais esses modelos já extraem informações.

Nossos dados apontam cinco pilares: o próprio site, relações públicas e cobertura espontânea na mídia, plataformas de avaliações como Trustpilot e G2, afiliados e redes sociais. O peso de cada um varia conforme o setor. Vestuário e comércio eletrônico dependem mais de mídia própria, pois os modelos conseguem extrair facilmente as informações das páginas de produtos. Serviços financeiros para consumidores dependem mais de sites de comparação afiliados. Marcas SaaS e B2B são muito citadas a partir de plataformas de avaliações como G2 e Capterra. Não existe fórmula universal. É preciso examinar as próprias citações para identificar o pilar mais importante.

A estrutura também importa. As marcas que vemos citadas com mais frequência publicam conteúdo claro e direto, que responde às perguntas logo no início, muitas vezes no formato de perguntas frequentes. Isso facilita a extração pelos modelos. Artigos de blog sobrecarregados de palavras-chave não ajudam. O que funciona é responder primeiro e acrescentar detalhes depois. Quanto ao conteúdo gerado por IA, atualmente não vemos os modelos o penalizarem. O conteúdo citado é aquele que responde bem à pergunta, independentemente de quem ou do que o escreveu.

Também há certa aleatoriedade em todo esse processo. Esses modelos preveem a próxima palavra em vez de executar um único algoritmo fixo de classificação. Você pode fazer tudo certo e ainda observar volatilidade. Na Trendos, tentamos ajudar as marcas a se concentrar nos sinais que conseguem controlar e parar de perseguir aqueles que não conseguem.

Ao contrário de uma posição tradicional no Google, uma resposta de IA pode mudar quando a mesma pergunta é feita várias vezes. Como medir a visibilidade em IA de maneira confiável se os modelos subjacentes são probabilísticos, e qual volume de amostragem é necessário para que uma marca tire conclusões relevantes dos dados?

Esse é um tema bastante discutido no setor atualmente. Uma empresa recentemente defendeu no LinkedIn que é necessário coletar uma resposta cerca de 100 vezes por dia e calcular a média dos resultados para obter algo confiável. Algumas das maiores plataformas ainda consideram suficiente fazê-lo uma vez por dia. Não acho que nenhum dos lados tenha sustentado plenamente sua posição com evidências concretas.

Nós analisamos isso de forma empírica. Temos clientes como a NordVPN que usam nosso monitoramento há algum tempo, e podemos observar a volatilidade de sua visibilidade e de suas posições ao longo desse período prolongado. Simplesmente não varia tanto assim. Coletar com mais frequência provavelmente traz um pouco mais de precisão, mas a diferença é uma fração de um ponto percentual e certamente não representa a distância entre ser invisível e ocupar o primeiro lugar. Talvez alguém passe da 35ª para a 32ª posição, o que importa muito menos do que os grandes fatores estruturais sobre os quais uma marca pode efetivamente agir.

Nossa abordagem é monitorar de forma consistente ao longo do tempo, em vez de buscar uma frequência extrema de amostragem, e permitir que as marcas examinem a própria linha de tendência para avaliar a estabilidade ou a volatilidade de sua categoria.

Há um debate considerável sobre SEO, otimização para mecanismos de resposta e otimização para mecanismos generativos. Quais princípios do SEO tradicional continuam importantes na busca com IA, e onde os profissionais de marketing erram ao simplesmente aplicar suas práticas habituais de SEO aos grandes modelos de linguagem?

Vários princípios do SEO continuam relevantes na busca com IA. Veja as ramificações de consultas, por exemplo: as pesquisas complementares que o ChatGPT executa nos bastidores antes de responder. Elas ainda se baseiam em comportamentos reais de busca, o que torna o posicionamento associado um exercício de SEO. Você continua otimizando palavras-chave de cauda longa, mas voltadas ao que o modelo pesquisa, e não ao que uma pessoa digita no Google.

Muitos profissionais de marketing presumem, equivocadamente, que uma menção precisa funcionar como um link de entrada. No SEO, você quer um link dofollow porque é assim que autoridade e avaliação do domínio são transferidas. Na busca com IA, os modelos não indexam seu site. Como extraem seu conteúdo, você não precisa de link algum, apenas de menções suficientemente claras à marca em uma página na qual o modelo já confia. As pessoas gastam muito tempo procurando espaços para links quando deveriam buscar a própria menção.

Outro erro comum é manter os antigos hábitos de SEO. Conteúdo escrito principalmente para incluir palavras-chave, com a resposta real escondida no meio da página, tende a ser ignorado pelos modelos de IA. Responda à pergunta primeiro, de forma clara e direta, e depois acrescente os detalhes.

Eu também diria que é um erro concluir que o SEO morreu e começar do zero. O SEO não morreu! O GEO é uma extensão do SEO, com redes sociais e afiliados trabalhando em conjunto. As marcas que já fazem um bom trabalho de SEO não tiveram todo esse esforço em vão, mas também não devem presumir que as regras antigas se aplicam exatamente da mesma forma.

A Trendos acompanha as fontes que os sistemas de IA citam ao responder perguntas sobre marcas. O que vocês aprenderam sobre os tipos de fontes nos quais os mecanismos de IA parecem confiar mais, e quanta influência uma empresa pode realisticamente exercer sobre essas citações sem tentar manipular o sistema?

A confiança não segue uma única hierarquia. Depende do setor. O que é mais citado em vestuário —mídia própria— não é o mesmo que em serviços financeiros ao consumidor —conteúdo de afiliados e aplicativos—. Nenhum tipo de fonte vence em todos os lugares. É preciso analisar as citações da própria categoria para descobrir em que se confia.

A estrutura importa tanto quanto o tipo de fonte. Sites editoriais respeitados continuam tendo peso, mas não se trata de uma única pontuação de autoridade, como a avaliação do domínio. O que vemos é que a consistência importa mais: com que frequência uma marca é mencionada em um conjunto de fontes confiáveis. Uma página clara e bem estruturada de um site menor pode superar um artigo longo de uma publicação maior, simplesmente porque é mais fácil para o modelo extrair e usar suas informações.

Quanto a influenciar sem manipular, eu separaria isso completamente da mentalidade de SEO. Você não está tentando manipular um grafo de links. Está tentando conquistar menções genuínas nos cinco pilares: seu próprio site, cobertura de relações públicas, plataformas de avaliações como Trustpilot e G2, relações com afiliados e presença nas redes sociais. Depois, é preciso estruturar tudo para facilitar a leitura pelo modelo. Isso não é tão diferente de construir uma boa marca. As marcas mais visíveis se concentram menos em manipular o sistema e mais em estar presentes, de maneira verificável, nos lugares em que os modelos já confiam.

A Trendos lançou um índice que acompanha as 1.000 marcas com maior visibilidade em IA em diferentes mercados. Que padrões ou surpresas surgiram desses dados, e o que separa as marcas que aparecem constantemente nas recomendações geradas por IA dos concorrentes que permanecem praticamente invisíveis?

A primeira surpresa é como os mecanismos se comportam de formas diferentes. No mesmo mercado, ChatGPT e Google AI Overviews têm em comum, em suas recomendações, apenas cerca de dois terços das 100 principais marcas do país. O AI Overviews favorece fortemente o varejo cotidiano. O Trader Joe’s ocupa ali a 35ª posição nos Estados Unidos, mas a 567ª no ChatGPT. O ChatGPT favorece marcas B2B e empresariais como Gartner, ServiceNow e Databricks, que o AI Overviews praticamente ignora.

A segunda surpresa é o caráter local. Setenta por cento das marcas do nosso índice aparecem em apenas um país, e, na Alemanha, quase um terço das 100 primeiras são marcas que não constam das listas do Reino Unido nem dos Estados Unidos.

O que distingue as marcas constantemente visíveis é a abrangência. Uma marca típica entre as 10 primeiras aparece em mais de 90 categorias de produtos; uma marca na metade inferior do ranking aparece em cerca de cinco. Elas não são apenas mencionadas mais vezes: são relevantes para muito mais perguntas. E as listas mudam rapidamente: as primeiras posições quase não mudam de um mês para outro, mas cerca de 13% das marcas saem de cada lista em um único mês. Visibilidade não é algo que se conquista de uma vez por todas; é preciso continuar merecendo-a.

O Ad Radar da Trendos acompanha os espaços patrocinados exibidos junto às conversas do ChatGPT. O que os dados iniciais mostram sobre os setores e anunciantes que avançam mais rapidamente, e como os profissionais de marketing devem distinguir a visibilidade paga das marcas mencionadas ou recomendadas organicamente pelo modelo de IA subjacente?

Os anúncios do ChatGPT se concentram fortemente no varejo e no B2C, que representam aproximadamente de 50 a 70% do que acompanhamos. O restante é B2B, principalmente empresas e agências anunciando seus próprios serviços. Isso faz sentido, pois a base de usuários do ChatGPT é predominantemente formada por consumidores, embora também haja uma presença B2B real.

A plataforma de anúncios da OpenAI ainda está no começo. Ela continua adicionando formatos e recursos, e a expansão é desigual: na última vez em que verifiquei, os anúncios não estavam ativos nem podiam ser cobrados em vários mercados europeus, mesmo depois de a OpenAI anunciar sua expansão para esses locais. Assim, qualquer análise dos setores mais rápidos é mais um retrato de quem está disposto a testar algo novo do que uma indicação de quem ainda estará anunciando daqui a seis meses.

É aí que também estão as lacunas para os anunciantes. A OpenAI não mostra em quais consultas seus anúncios aparecem nem o que seus concorrentes estão fazendo. Com o Ad Radar da Trendos, as marcas podem ver exatamente quais consultas acionam seus anúncios e observar outros anunciantes de sua categoria: quantos anúncios estão veiculando, para onde levam e quais títulos e descrições usam.

Por enquanto, é fácil distinguir menções pagas de orgânicas. O ChatGPT identifica claramente os espaços patrocinados e os exibe no final da resposta, de modo que nada fica misturado ao texto da resposta em si. Uma recomendação orgânica significa que o modelo escolheu você como resposta; um espaço pago significa que você alugou uma posição abaixo dela.

Minha expectativa sincera é que essa distinção se torne mais difícil com o tempo. Quanto mais um anúncio se parece com uma parte genuína da resposta, melhor tende a funcionar. Isso já ocorreu no Google e na Meta, e o ChatGPT provavelmente seguirá a mesma direção. É exatamente por isso que as marcas precisam acompanhar lado a lado sua visibilidade paga e orgânica.

Um dos desafios da otimização para mecanismos generativos é separar correlação de causalidade. Quando uma marca melhora sua visibilidade em IA, como uma equipe de marketing pode determinar qual ação realmente causou a melhora, seja relações públicas digitais, cobertura de terceiros, conteúdo próprio mais forte, avaliações, mudanças técnicas ou outra coisa?

A atribuição é uma das questões mais difíceis do GEO, e ninguém consegue ainda traçar uma relação perfeita entre cada ação e cada resultado. Mas as marcas estão longe de agir por adivinhação. Com a Trendos, é possível ver exatamente quais fontes os mecanismos de IA citam ao mencionar sua marca e seus concorrentes, o que revela muito sobre o que está funcionando.

A abordagem mais confiável é ligar uma ação específica a uma fonte específica. Se você consegue cobertura em um site que já é citado em sua categoria, pode observar se essa fonte passa a aparecer nas respostas às consultas relevantes e se sua marca aparece junto. O mesmo vale para avaliações, espaços de afiliados ou conteúdo novo no seu próprio site. Você não fica esperando sua pontuação geral mudar sem saber por quê: vê quais fontes os modelos realmente usam.

No caso da mídia paga, isso é ainda mais claro. Com os anúncios do ChatGPT, você pode acompanhar o impacto direto como em qualquer outro canal pago, usando parâmetros UTM para medir tráfego e conversões.

Ainda vale a pena observar tendências por várias semanas em vez de reagir a um único dia, porque as respostas da IA variam naturalmente. Também estamos desenvolvendo o Key Insights, que revela essas conexões automaticamente para que as equipes não precisem examinar cada gráfico por conta própria. Ainda existe alguma incerteza no GEO, mas as marcas já têm ferramentas para enxergar com clareza o que lhes oferece mais valor.

A Trendos apresentou recentemente uma integração MCP que permite aos agentes de IA consultar diretamente dados de visibilidade, concorrência, citações e publicidade. Você acredita que a gestão da visibilidade em IA acabará deixando de depender de profissionais de marketing estudando painéis e passará a agentes que identificam lacunas continuamente e recomendam ou executam mudanças em nome deles?

Acredito que é para lá que estamos indo, e já estamos construindo nessa direção. Mesmo sem considerar os agentes, a Trendos está evoluindo para fazer coisas pelas marcas, em vez de apenas lhes mostrar um painel. Recentemente encontramos um pequeno produtor cujo site estava completamente bloqueado para robôs de IA por causa de um problema técnico básico que ninguém da equipe sabia que deveria verificar. Avisamos a marca, mas nossa ambição é poder resolver o problema sem que alguém do outro lado precise primeiro interpretar um gráfico.

Os agentes são uma extensão natural disso. Se um sistema já consegue ler os dados por trás da Trendos, não deve ser um salto tão grande identificar uma citação ausente e agir a partir daí. Não acho que os painéis desaparecerão completamente. Nossos usuários mais técnicos ainda querem os dados brutos, especialmente as ramificações exatas das consultas e o texto real das respostas. Mas, para a maioria das marcas —os 90% que não querem ser analistas de dados—, acredito que o destino final seja um agente gerenciando tudo discretamente em segundo plano e chamando a atenção apenas quando uma decisão humana for necessária.

À medida que os assistentes de IA vão além de responder perguntas e passam a recomendar produtos, comparar fornecedores e, futuramente, concluir transações por meio de agentes, como você espera que evolua o conceito de “visibilidade nas buscas”, e quais métricas acabarão importando mais para as marcas?

Acredito que a “visibilidade nas buscas” se tornará parte de algo maior: se um agente escolhe sua marca quando age em nome de alguém. Ser mencionado em uma resposta é uma coisa. Ser a marca que um agente realmente seleciona, compara favoravelmente e com a qual conclui uma transação é algo diferente e muito mais exigente. Já estamos vendo o início disso com o comércio agêntico.

Quando o comércio agêntico ganhar força, a visibilidade sozinha não será suficiente. O sentimento associado à marca terá uma importância muito maior. Um agente comparando três fornecedores em seu nome avaliará não apenas quem é mencionado, mas quem é descrito como confiável, bem avaliado e com boa relação custo-benefício. A taxa de recomendação —isto é, a frequência com que sua marca é escolhida entre as consideradas— será muito mais relevante que a contagem bruta de menções.

Também espero que a estrutura e a legibilidade por máquinas se tornem mais importantes. Hoje, trata-se de escrever conteúdo em formato de perguntas frequentes para que um modelo possa extraí-lo facilmente. Quando os agentes estiverem realizando transações em seu nome, a questão será se seus preços, estoques e condições estão estruturados de forma que um agente possa ler e agir diretamente com base neles, e não apenas descrevê-los.

Uma ressalva importante: ainda é cedo. Prefiro dizer isso claramente a fingir que já temos tudo mapeado. Tenho certeza, porém, de que as marcas que prestarem atenção nessa mudança antes que os agentes realizem transações em grande escala terão uma vantagem real, assim como as primeiras marcas que investiram em SEO no Google.

Agradecemos pela excelente entrevista. Os leitores que desejarem saber mais podem visitar a Trendos.