ChatGPT, Gemini e Perplexity indicam lojas falsas em buscas de compra, diz estudo

Um estudo da empresa de proteção de propriedade intelectual Podqi, divulgado em 12 de novembro, encontrou 351 lojas falsas e 367 endereços fora do ar entre os sites indicados por ChatGPT, Gemini e Perplexity em perguntas sobre onde comprar produtos. O levantamento chega a duas semanas da Black Friday e mira justamente o hábito de pedir recomendação de loja ao assistente, prática que cresceu desde que a OpenAI abriu o Business Hub para marcas reivindicarem o próprio perfil no ChatGPT.

A Podqi testou 151 marcas em duas rodadas realizadas em setembro e reuniu 6.795 respostas. Dos 4.437 domínios citados pelos assistentes, 718 foram classificados como de risco, somando os falsos e os desativados.

Qual assistente indicou mais lojas falsas

O Perplexity teve o pior desempenho: 15% das respostas traziam algum site de risco. O ChatGPT ficou em 8% e o Gemini, em 4%, o menor índice da amostra. O ChatGPT foi também o que mais avisou, sinalizando o problema em 24% das respostas em que citou um endereço arriscado.

O dado mais incômodo não é a média. Segundo a Podqi, os sites de risco apareciam recomendados 6,3 vezes mais do que apareciam acompanhados de alerta, e em 57% das respostas que continham um deles o assistente sugeria ativamente aquela página para a compra.

Lojas regionais e marcas menores concentram o risco

As perguntas sobre sites regionais e envio internacional formaram a categoria mais perigosa, com 16% de respostas problemáticas. Em parte porque os assistentes chegaram a listar lojas regionais de marcas que simplesmente não possuem operação naquele país.

Perguntas sobre marcas menores levaram a sites de risco cerca de duas vezes mais do que perguntas sobre marcas grandes. Entre as 151 marcas testadas estão Lululemon, Birkenstock, Le Creuset, Madhappy, que é cliente da Podqi, e a Stüssy, nome central do streetwear.

O caso da Stüssy é o exemplo mais citado do relatório: o Perplexity apontou uma página incorreta como site oficial da marca e a descreveu como um bom ponto de partida para produtos autênticos. Para quem compra tênis e peças importadas, o alerta vale tanto quanto para quem caça eletrônico, como no caso do F50 Formotion que a SP5DER lançou com a adidas com entrega para o Brasil.

O que dizem Google, OpenAI e Perplexity

Procuradas pelo The Verge, que publicou o estudo primeiro, as três empresas responderam. O Google afirmou que o Gemini exibe links das fontes para que o usuário confira a informação por conta própria e reconheceu que sistemas de inteligência artificial podem errar. A OpenAI disse estar reforçando proteções contra sites de compra enganosos.

A Perplexity contestou a avaliação e afirmou não reivindicar precisão perfeita, destacando o trabalho contínuo de melhoria. A empresa também questionou a metodologia, lembrando que o estudo foi conduzido por uma companhia comercial do ramo de proteção de marcas, com perguntas e marcas escolhidas por ela e com categorias distintas reunidas sob o mesmo rótulo de risco.

Como conferir uma loja antes de pagar

A recomendação do presidente da Podqi, Trevor West, é simples: verificar o site antes de digitar qualquer dado pessoal ou de pagamento. Para lojas regionais, o caminho mais seguro é partir do site principal da marca e seguir os links oficiais até a operação do país.

Checar o CNPJ na página, procurar canais de atendimento reais e desconfiar de domínio recém-criado continuam sendo filtros úteis. O cuidado com dados também vale fora das compras, como mostrou o vazamento no Tesouro Nacional que expôs 30 mil cadastros e 4 mil chaves Pix.

Fontes e créditos

Números do estudo, metodologia e respostas das empresas: Tecnoblog e IA.com.br, a partir do levantamento da Podqi publicado pelo The Verge. Foto de capa: Zulfugar Karimov / Unsplash.