Como o ChatGPT recomenda marcas em Portugal: análise de 200 prompts

O que perguntámos

Pegámos em 200 prompts que cobrem decisões de compra reais. Coisas que utilizadores portugueses escrevem ao ChatGPT todos os dias:

• "Qual é o melhor banco digital em Portugal?"
• "Recomenda-me uma plataforma de gestão de pessoal para uma PME em Lisboa"
• "Que app de saúde mental tem suporte em português?"
• "Empresas de cibersegurança a operar em Portugal"

Cobrimos 12 categorias: fintech, B2B SaaS, e-commerce, telecomunicações, saúde, ensino, energia, transportes, retalho, indústria, hospitalidade e serviços profissionais.

Como medimos

Cada prompt foi corrido 5 vezes em cada um de 5 motores · ChatGPT (GPT-5), Claude Sonnet, Gemini Pro, Perplexity Sonar e Google AI Overviews. Total: 5 000 respostas analisadas.

Para cada resposta classificámos:

1. Marcas mencionadas (todas, ordenadas)
2. País de origem da marca (PT, ES, BR, EUR, US, outro)
3. Posição na resposta (#1, top-3, mencionada, ausente)
4. Sentimento da menção (positivo, neutro, negativo)
5. Fontes citadas (quando aplicável)

O número que importa

De 5 000 respostas, apenas 40% mencionaram alguma marca portuguesa. Em 60% dos casos, a IA preferiu recomendar marcas estrangeiras · mesmo quando o utilizador especificou "em Portugal".

E pior: dessas 40% com marcas portuguesas, só 12% colocaram uma marca PT em #1. Nas restantes 28% a marca PT aparecia em #3, #4 ou no fundo de uma lista longa, depois de 2-3 concorrentes internacionais.

Onde Portugal ganha (e perde)

Algumas categorias têm marcas PT a dominar. Outras nem aparecem.

Bem representadas:

• Telecomunicações · MEO, NOS, Vodafone PT aparecem em quase todas as queries
• Energia · Galp, EDP, Repsol dominam
• Retalho · Continente, Pingo Doce, Worten são citadas consistentemente

Mal representadas:

• B2B SaaS · esmagador domínio de Salesforce, HubSpot, Notion, Slack
• Fintech · Revolut, N26, Wise mencionados antes de qualquer marca PT
• Saúde mental · apps US (Headspace, Calm) referidas como primeira escolha

Porque isto acontece

Os modelos de IA aprendem com a internet em inglês. A maioria dos artigos, reviews e comparativos sobre soluções de software, fintech ou saúde digital estão em EN. Mesmo quando uma marca PT é boa, se não há cobertura editorial em fontes que os modelos consultam, simplesmente não existe para a IA.

E o motivo é estrutural, não circunstancial:

1. O volume de conteúdo em PT-PT é uma fracção do conteúdo em EN
2. Os comparativos "top X em Portugal" são poucos e mal indexados
3. Marcas portuguesas raramente fazem PR internacional ou contribuem para listings globais
4. Os modelos não diferenciam bem "PT" de "PT-BR" · e o conteúdo brasileiro polui os resultados

O que pode mudar

Há três alavancas que vimos funcionar · em ordem de impacto:

1. Conteúdo próprio em fontes que os modelos consultam

Não é só o teu blog. É também:

• Listings em diretórios (Capterra, G2, Software Advice) com presença PT
• Cobertura em órgãos de imprensa portugueses (ECO, Observador, Jornal Económico)
• Contribuições para Wikipedia em PT e EN
• Reviews credíveis em fóruns que os modelos consideram (Reddit, Hacker News, etc.)

2. Contra-narrativa estruturada

Criar conteúdo que explicitamente compara a tua marca com as alternativas internacionais · em português e inglês. As IAs procuram este tipo de comparativos quando alguém pergunta "vs" ou "alternativa a".

3. Schema markup + dados estruturados

Pode parecer técnico, mas é simples: marcar a tua empresa com Organization schema em todas as páginas, com país, idioma e categoria explícitos. Os crawlers que alimentam os modelos preferem fontes com dados estruturados.

A oportunidade para PMEs portuguesas

Aqui está o ponto interessante: o gap é tão grande que é uma oportunidade enorme.

Em mercados saturados, ganhar posição nas IAs é uma luta de margens. Em Portugal, em 2026, ainda é território aberto. As marcas que começarem a trabalhar GEO sistematicamente este ano vão ter uma vantagem que será muito difícil de recuperar.

Não é hype. É só matemática de quem chega primeiro.

Este estudo foi corrido com o Semantiqa em Abril/Maio 2026. Metodologia completa, dataset bruto e replicação disponíveis a pedido: hello@semantiqa.pt.