A IA lê o site de um fotógrafo de casamento, quase nunca o de um restaurante

Resposta curta: depende quase inteiramente do seu ramo. Quando o assistente que busca na web recomenda um fotógrafo de casamento, ele tinha aberto o site desse fotógrafo em 53 % a 82 % dos casos. Quando recomenda um restaurante, tinha lido o site da casa para no máximo 1 dos 118 restaurantes que citou. Mesmo assistente, mesma pergunta, mesmo dia.

Digamos que você tenha um restaurante. Um assistente de IA recomenda você, pelo nome, a quem pergunta onde jantar na sua cidade. É razoável supor que ele viu o seu site: as fotos, o cardápio, o horário. Nós olhamos as páginas que o assistente realmente consultou antes de responder. O seu site quase nunca está entre elas. Ele leu um guia da cidade, uma plataforma de reservas, uma matéria da imprensa local - e é dali que ele tira o seu nome.

O ramo decide. Onde existe uma camada de guias e plataformas, o assistente lê essa camada. Onde não existe, ele lê você.

O que foi medido

Os estudos da Waseit fazem, em cada cidade e cada ramo, a pergunta que um cliente realmente digitaria: « quais são os melhores {ramo} em {cidade}? ». Apenas um dos três assistentes guarda, dentro da resposta, a lista das páginas que consultou para escrevê-la: o Perplexity, o que busca na web. Pegamos então suas 680 respostas de recomendação na França, no Reino Unido e no Brasil, os 10.298 links que elas carregam e as 5.221 empresas que elas citam. Para cada empresa citada, uma só pergunta: alguma dessas páginas estava no domínio da própria empresa?

Associar um nome a um domínio nunca é exato, e o erro corre nos dois sentidos. Por isso publicamos dois limites: um piso, em que o nome compactado precisa aparecer dentro do domínio, e um teto, em que basta uma palavra distintiva. Também descartamos, por um filtro que não julga sentido algum, todo domínio citado em várias cidades diferentes: um site citado em Recife e em Curitiba não é o site de um comércio recifense, é um diretório ou uma plataforma. Por fim, 10,3 % dos « nomes » extraídos não são nomes - cabeçalhos de lista, endereços, critérios - e foram removidos; a ordem dos ramos é a mesma antes e depois dessa limpeza.

Por que o ramo decide?

Porque alguns ramos têm uma camada de intermediários acima deles, e outros não. Peça os melhores restaurantes de São Paulo: o assistente lê a Veja SP, o TripAdvisor, um guia de turismo, uma matéria de revista. Oito restaurantes citados, nenhum site de restaurante entre as fontes. Em Paris, em Lyon, em Marselha, o perfil é o mesmo - guias, plataformas de reserva, um site de avaliações, às vezes o blog de um hotel recomendando mesas. A camada editorial é espessa o bastante para que o assistente não tenha motivo de ir além.

Agora peça um fotógrafo de casamento, uma empresa de ar condicionado, uma administradora de aluguéis: essa camada quase não existe. Não há Veja SP de instalador de ar condicionado. O assistente recorre então ao que encontra, ou seja, aos sites das próprias empresas - e os lê para pelo menos metade dos nomes que dá. O mesmo mecanismo explica a ordem inteira da tabela: quanto mais o seu setor é coberto por guias e plataformas, menos o seu site é lido.

Não é a primeira vez que observamos isso. Em agosto, numa medição bem menor - 157 páginas lidas para 12 respostas, e 3 sites de empresa em 24 -, já escrevíamos que o motor raramente lê a página da empresa que recomenda. O que estas 680 respostas acrescentam é que « raramente » não é uma média útil: é nunca para uns e quase sempre para outros.

O que isso muda se você é a empresa

Comece por saber de que lado da tabela você está, porque o trabalho não é o mesmo. Se o seu ramo é intermediado - restaurante, hotel, padaria -, caprichar no próprio site não muda o que a IA conta sobre você: ela não o lê. O que ela lê são as páginas de guias e plataformas que mencionam você, e é ali que se decide a descrição que ela dará. Se o seu ramo é pouco intermediado - fotógrafo, climatização, ofício especializado -, vale o contrário: o seu site é a fonte, e o que ele não disser, o assistente não inventará a seu favor.

Nos dois casos, a pergunta útil não é « meu site está bonito ». É « quais páginas o assistente abre quando perguntam sobre o meu ramo na minha cidade ». Não existe um diretório único onde se cadastrar: foram citadas 5.774 fontes diferentes, e a mais citada responde por menos de 4 %. A lista que importa é a do seu ramo, na sua cidade.

E a sua empresa, o que os assistentes leem antes de falar dela?

É exatamente o que mostra a auditoria gratuita da Waseit. Ela faz ao ChatGPT e ao Gemini as perguntas que seus clientes digitam, no seu idioma e no seu mercado, e devolve em cerca de 60 segundos uma nota de 0 a 100, os concorrentes citados no seu lugar, as perguntas em que você não aparece - e, quando o Gemini buscou no Google, as páginas que ele realmente consultou. É essa lista que diz onde é preciso se fazer referenciar, guia por guia, plataforma por plataforma. Gratuita, sem conta e sem cartão; um e-mail libera apenas os nomes dos concorrentes e o plano de ação. É uma foto datada, não um ranking, e não prometemos posição alguma.

O que isso não prova

• A medição cobre apenas o Perplexity, único assistente cujas respostas nossa captura guarda com as páginas consultadas. Para ChatGPT e Gemini o campo está ausente em todas as linhas - é uma falha da nossa coleta, não uma informação sobre eles: nada aqui diz o que leem, nem se leem.
• Apenas três mercados - França, Reino Unido e Brasil -, uma única formulação da pergunta e uma única captura entre 31 de julho e 16 de outubro de 2026, pelas interfaces de programação dos assistentes, que se aproximam dos aplicativos de consumo sem reproduzi-los.
• « Site próprio lido » significa que uma página desse domínio estava entre as fontes que a resposta carrega. Não prova que o assistente a usou para escrever a frase, nem, ao contrário, que ele desconheça um site ausente dessa lista.
• Associar um nome de empresa a um nome de domínio continua aproximado nos dois sentidos: um comércio pode ter domínio sem relação com o nome, e uma palavra comum pode criar correspondência falsa. Daí o piso e o teto, sempre dados juntos; o número verdadeiro está entre os dois.
• As famílias de ramos reúnem três idiomas, e algumas se apoiam em base estreita: 118 nomes para restaurantes, 116 para padarias. A ordem da tabela é sólida; a casa decimal de uma linha não é.
• Medimos o que o assistente leu, não o que faz uma empresa ser recomendada. Nada aqui diz que um site lido melhora a posição, nem que um site não lido a piora.