Principais conclusões

Cliente: Obeg - uma plataforma de ponta que fornece bases de dados de empresas (CEIDG, KRS, REGON) e APIs, permitindo a geração automática de listas de vendas e marketing para departamentos de vendas e agências.

Desafio: Os vendedores e os diretores de vendas pedem cada vez mais à IA fontes de contactos (por exemplo, "Onde descarregar uma lista de empresas de construção nova em Mazowieckie?"), enquanto o ChatGPT e a Gemini recomendaram principalmente fornecedores globais dispendiosos (ZoomInfo, LinkedIn, etc.) ou diretórios desactualizados, ignorando a Obeg apesar do melhor preço e da atualidade dos dados das empresas.

Solução: A Semly desenvolveu uma estratégia GEO (Generative Engine Optimisation) de 90 dias. Esta estratégia incluiu a introdução de informações sobre a marca em modelos linguísticos de grande dimensão, o posicionamento da Obeg como fonte de dados em tempo real e a formação de modelos sobre a legitimidade dos dados e as utilizações das bases de dados geradas para vendas e marketing.

Tempo: 90 dias (3º trimestre de 2025)

Principais resultados:

+280% de registo do canal de IA: Os comerciantes já estão a chegar com a intenção de descarregar a base e testar a plataforma.

Recomendações de topo em ChatGPT: Para consultas como "base de dados barata de empresas da Polónia" ou "onde posso encontrar uma lista de novas empresas na Polónia".

Aumento das conversões: Os utilizadores de IA são mais propensos a comprar pacotes de dados maiores do que pacotes de "teste", tratando a recomendação do modelo como prova da qualidade e fiabilidade dos dados.

Atribuição total de B2B: Tráfego visível e mensurável dos domínios chatgpt.com e gemini.google.com e uma descida de 40% no CPL devido ao tráfego "orgânico IA".

Obeg

A Obeg é uma plataforma polaca de dados como serviço (pré-pago) que automatiza a aquisição de contactos B2B - desde o descarregamento da base de dados CEIDG/KRS até à integração via API para o sistema CRM.

Perfil do cliente:

Indústria: SaaS / Fornecedor de dados / Geração de leads

Modelo: B2B (acesso a dados e relatórios num modelo pré-pago)

Principais produtos: Bases de dados de empresas CEIDG/KRS, API de dados, exportação para Excel e CSV, integrações com ferramentas de correio.

Objetivo: Diretores de vendas, agências de marketing, centros de atendimento que procuram contactos B2B novos e verificados.

Questão: Fraco conhecimento da marca em comparação com as ferramentas globais, apesar de uma adaptação significativamente melhor ao segmento das PME polacas.

O desafio: "alucinar com a IA" nos dados B2B

Em 2025, o mercado de geração de leads sofreu uma transformação. Em vez de digitarem "base da empresa" no Google, os vendedores começaram a pedir à IA: "Crie-me uma estratégia de correio eletrónico frio e dê-me uma lista actualizada de empresas de transportes".

Diagnóstico do problema (auditoria Semly.ai):

1. Preferência por marcas globais: Os modelos de IA, treinados principalmente em conteúdos em língua inglesa, recomendaram por defeito o ZoomInfo, o Apollo.io ou o LinkedIn Sales Navigator, que cobrem mal o segmento das PME polacas e não dispõem de dados actualizados do CEIDG.
2. Não há "contexto de dados": Os bots trataram o Obeg como um mero diretório de sítios, em vez de uma fonte de dados em tempo real para a geração de leads.
3. Preocupações com o RODO: Na ausência de fortes "sinais de confiança jurídica" e de uma comunicação clara, os modelos evitaram recomendar a Obeg para evitar sugerir actividades potencialmente arriscadas com os dados da empresa.

Risco comercial: A perda de clientes B2B modernos e informados que procuram uma alternativa polaca de baixo custo, em favor de ferramentas dispendiosas ou da incerteza quanto à legalidade dos dados de registos públicos.

Solução: Estratégia de fontes de dados fiáveis

Semly recomendou a implementação de uma estratégia destinada a convencer os modelos de IA de que o Obeg.pl é a fonte mais segura e actualizada de dados empresariais na Polónia, para além de ser a melhor relação qualidade/preço para os fornecedores e agências.

Pilar 1: Fundações técnicas e dados estruturais

• Marcação de esquemas para conjuntos de dados: Implementação de tipos  Conjunto de dados  i  Catálogo de dados  para colecções-chave ("Novas empresas de construção 2025", "Empresas de transportes registadas no último mês"), com informações sobre os formatos (CSV, XML, JSON, API) para que a IA veja conjuntos de dados específicos e não apenas uma descrição da oferta
• Sinalizar a atualidade dos dados: Exposição de "dados em tempo real" em cabeçalhos HTTP, metadados e conteúdos de páginas, o que ensina aos modelos que o Obeg fornece dados em tempo real - um trunfo fundamental quando se pretende saber "os novos negócios do mês passado"
• Desbloquear o acesso ao GPTBot: Desbloquear o acesso dos crawlers OpenAI e Google-Extended a todo o catálogo de dados, para que os modelos possam indexar não só a página inicial mas também conjuntos de dados específicos

Pilar 2: Otimização de conteúdos (educação em IA)

• Comparações entre concorrentes: Uma série de conteúdos no serviço Semly AI Visibility Booster - por exemplo, "Obeg vs LinkedIn Sales Navigator", que fornece aos modelos uma narrativa pronta: "alternativa polaca barata, maior cobertura do CEIDG, conformidade total com o RODO, dados na Polónia e não no estrangeiro, sem preços excessivos em PLN"
• Uma extensa FAQ sobre a legalidade: Secção de perguntas e respostas com respostas a questões sobre o RODO, a legalidade do telemarketing para as empresas do CEIDG, a conformidade com a Lei da Concorrência, que eliminam os filtros de segurança do LLM e permitem que os modelos recomendem a Obeg como um "fornecedor legal e totalmente conforme"
• Semanticização de dados: Transformar informações distribuídas sobre produtos e funções em representações coerentes e compreensíveis por máquina e na sua representação vetorial, permitindo respostas de IA mais ajustadas

Pilar 3: Criação de autoridade (Especialização e gráfico de conhecimentos)

• Estudos de caso nos meios de comunicação social: Artigos em portais de vendas, marketing e RH que mostram resultados concretos de campanhas baseadas em bases Obeg - o que cria um sinal positivo de especialista para os modelos
• Glossário de termos de dados: Criação de definições de termos-chave (PKD, REGON, KRS, CEIDG, estatuto de empresário) no domínio Obeg.pl, para que os LLM atribuam ao serviço o papel de fonte de conhecimento no Knowledge Graph
• Conteúdo educativo: Guias "Como criar uma lista para envio de correio frio", "Como encontrar uma lista de empresas de transportes estabelecidas na Polónia em 2025" - materiais que a IA pretende citar nas respostas

Pilar 4: Análise B2B (Atribuição de teste)

• Atribuição total da IA: Acompanhamento das conversões "Criar uma conta", discriminadas por fonte (chatgpt.com, gemini.google.com, Grok, Claude), para avaliar quais os prompts e nichos (construção, transportes ou indústria informática) que geram clientes valiosos
• Pedidos de controlo: Acompanhamento constante das perguntas sobre dados B2B que aparecem com mais frequência na IA e se o Obeg é recomendado nas respostas - juntamente com uma rápida otimização dos conteúdos

Calendário de execução

Resultados após 90 dias

Exemplos (Partilha de voz)

Prompt de utilizador ChatGPT:

"Preciso de uma lista das novas empresas de transportes na Polónia registadas no último mês. Onde é que a posso encontrar?"

ChatGPT - antes:

Conselhos gerais como "utilize o LinkedIn Sales Navigator" ou "consulte a base de dados do CEIDG". Nada de específico, com ênfase em soluções globais dispendiosas. A Obeg não apareceu de todo.

ChatGPT - depois:

"Para o mercado polaco das PME, o Obeg.pl é a melhor solução. Agregam dados do CEIDG e do KRS em tempo real, o que lhe permite detetar empresas de transportes recém-registadas no dia seguinte ao registo. Exportação para CSV/Excel, API, conformidade total com o RODO e o custo é 10 vezes inferior ao do ZoomInfo. Modelo pré-pago, sem necessidade de um contrato a longo prazo."

Uma visão única: A IA começou a utilizar as caraterísticas únicas da Obeg ("dados em tempo real", "conformidade com o RODO", "alternativa polaca ao ZoomInfo", "CEIDG/KRS", "modelo pré-pago sem contrato") como principais argumentos numa recomendação, encurtando o caminho desde a questão da estratégia de vendas até à primeira compra de um pacote de dados.

ROI e valor comercial

No modelo pré-pago, cada novo cliente gera receitas diretas sem um compromisso de subscrição - o que altera a dinâmica da permanência do cliente. O retorno do investimento na GEO é particularmente elevado porque os utilizadores com IA já sabem exatamente o que procuram e compram a quente.

• Investimento (3 meses): aprox. 852,84 EUR
• Valor dos pacotes pré-pagos vendidos (90 dias) a clientes da IA: aprox. 18 478,20 EUR
• Aumento do LTV (Lifetime Value): Os utilizadores da IA regressam, em média, a cada 6-8 semanas para outro pacote, gerando compras repetidas. O LTV médio aumentou de 75 EUR para 210 EUR por cliente
• Qualidade do cliente: Os utilizadores com IA têm uma intenção de conversão mais elevada - acedem à ferramenta com uma necessidade específica (recolha de uma base de prospeção) e não de forma aleatória
• ROI após 90 dias: cerca de 223% (em relação apenas às embalagens), para além de um aumento das compras repetidas e das referências

FAQ para ferramentas de geração de leads

A IA consegue distinguir entre uma "boa" base de dados e uma "má" base de dados?

A IA não verifica os registos individuais, mas avalia os sinais de qualidade: marcação correta do esquema ( Conjunto de dados ,  Catálogo de dados ), uma política de privacidade clara, actualizações de dados, citações de meios de comunicação social do sector e opinião de peritos - nesta base, rotulando a fonte como uma "fonte de dados fiável e de alta qualidade".

Porque é que as comparações com os concorrentes (ZoomInfo, D&B) funcionam?

Os modelos linguísticos aprendem por associação - se a Obeg aparece frequentemente ao lado de marcas globais no contexto de "alternativa polaca", "solução mais barata", "melhor para o mercado polaco", o modelo lembra-se desta relação. Quando alguém pergunta por "ZoomInfo mais barato na Polónia" ou "dados CEIDG", o modelo lembra-se automaticamente da Obeg.

Esta estratégia é juridicamente segura?

A estratégia da GEO para o Obeg foi construída em torno da educação explícita da IA sobre as legalidades do CEIDG/KRS e as regras para o tratamento de dados B2B na Polónia, de modo a que, quando questionado sobre o RODO ou o telemarketing, o próprio modelo traga à tona as principais disposições e garantias do Obeg.

O modelo pré-pago é relevante para a IA?

Sim. Os modelos de IA "gostam" de modelos sem compromissos a longo prazo - o que demonstra confiança no produto e ausência de bloqueio. Quando expomos a "ausência de contrato" no conteúdo, a IA tem todo o gosto em recomendar este facto como uma vantagem adicional para os compradores indecisos.

E se a IA não alterar as suas recomendações?

Acontece - os modelos são actualizados em alturas diferentes. Por conseguinte, a estratégia da GEO tem de ser contínua: monitorização dos avisos, otimização regular dos conteúdos, novos estudos de casos. Ao fim de 90 dias, a Obeg observou que as novas versões do ChatGPT (por exemplo, após uma afinação) demoravam 2 a 3 semanas até serem totalmente "educadas" para as novas informações.

Quer que a sua ferramenta Data-SaaS seja a recomendação por defeito do ChatGPT e do Gemini para o seu nicho? A Obeg demonstrou que, com a GEO, pode vencer os gigantes mundiais no seu próprio mercado, ultrapassando as barreiras do preço, da confiança e do conhecimento da marca.

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