16% de fontes em comum, 55% de marcas em comum: os motores de IA leem páginas diferentes e citam as mesmas empresas
Dois motores de IA quase não consultam as mesmas páginas, mas concordam muito mais sobre as empresas que recomendam. O que mostra a pesquisa publicada e o que isso muda para a sua visibilidade.
16 - 59%
as fontes que dois motores têm em comum na mesma pergunta (BrightEdge)
Neste artigo
Resposta curta: os motores de resposta concordam bem mais sobre as marcas que citam do que sobre as fontes que leem. Na mesma pergunta, dois motores partilham entre 16% e 59% das suas fontes, mas entre 36% e 55% das marcas que nomeiam. Por outras palavras: a página que o faz ser citado muda de um motor para o outro, a reputação que o faz ser recomendado muda bem menos. É esta assimetria que deve decidir a estratégia.
36 - 55%
as marcas que esses mesmos motores têm em comum - uma diferença bem mais estreita
até 40%
o ganho de visibilidade obtido trabalhando o conteúdo, no estudo fundador sobre GEO
Os motores discordam sobre onde leem e concordam bem mais sobre o nome que pronunciam. Não se otimiza uma página, instala-se um consenso.
O tráfego desaba, o valor desloca-se
O primeiro facto é brutal e bem documentado. Nas pesquisas em que a Google mostra um AI Overview - o resumo redigido no topo da página -, a Seer Interactive mede uma taxa de cliques orgânica que cai de 1,76% para 0,61%, uma queda de 61%. A Ahrefs, com outro método, mede 58% de queda na página melhor classificada. Nessas mesmas pesquisas, a proporção que não gera clique nenhum para um site atinge 80% a 83%.
O segundo facto passou mais despercebido e inverte a leitura. O pouco tráfego que resta converte muito melhor. A Adobe Analytics registou em abril de 2026 que os compradores vindos de uma IA converteram 42% melhor do que os restantes em sites de venda norte-americanos. A Microsoft Clarity, em mais de 1 200 sites acompanhados durante oito meses, mede uma taxa de inscrição de 1,66% para visitantes vindos de um assistente, contra 0,15% da pesquisa clássica.
| Medição | Pesquisa clássica | Com resposta de IA |
|---|---|---|
| Cliques orgânicos, pesquisas com AI Overview (Seer, set. 2025) | 1,76% | 0,61% |
| Cliques pagos, mesmas pesquisas (Seer) | 19,7% | 6,34% |
| Inscrição após a visita (Microsoft Clarity, 1 200+ sites) | 0,15% | 1,66% |
Os dois factos não se contradizem: descrevem um funil que estreita no topo e endurece na base. Quem clica a partir de uma resposta de IA já leu uma comparação, reteve um nome e decidiu ir ver. Não chega para se informar, chega para verificar. Contar sessões mede portanto o que está a desaparecer; o que continua a valer a pena medir é a chegada qualificada.
Os motores não leem as mesmas páginas
Aqui está o resultado mais útil e o menos intuitivo. A BrightEdge comparou, setor a setor, as cem primeiras fontes citadas e as cem primeiras marcas nomeadas por cinco motores - ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Mode e AI Overviews - em dez setores, medindo a sobreposição por similaridade de Jaccard.
| Par de motores | Fontes em comum |
|---|---|
| Google AI Mode e AI Overviews | 59% |
| Gemini e ChatGPT | 39% |
| Gemini e AI Overviews | 34% |
| Gemini e AI Mode | 27% |
| Mínimo medido no conjunto dos pares | 16% |
As fontes sobrepõem-se portanto entre 16% e 59% consoante o par: 43 pontos de diferença, ou seja uma instabilidade quase total. As marcas sobrepõem-se entre 36% e 55%: apenas 19 pontos de diferença. O desacordo é sobre a biblioteca, não sobre a recomendação.
A consequência prática é clara. Perseguir uma citação num site preciso porque ele « aparece no ChatGPT » otimiza a metade instável do sistema: esse mesmo site pesa bem menos no Gemini. Ser descrito da mesma forma por fontes suficientemente diferentes para que cada motor, com a sua própria biblioteca, chegue ao mesmo nome - essa é a metade que se aguenta.
O corpus não é o seu site
Falta saber onde os motores leem. Uma análise de mais de 150 000 citações de assistentes coloca o Reddit em primeiro, citado em 40,1% dos casos, à frente da Wikipédia com 26,3% e do YouTube com 23,5%. O LinkedIn aparece em 14,3% das respostas do ChatGPT Search. Nenhum destes quatro é um site de empresa.
| Domínio | Percentagem das citações |
|---|---|
| reddit.com | 40,1% |
| wikipedia.org | 26,3% |
| youtube.com | 23,5% |
| linkedin.com (respostas ChatGPT Search) | 14,3% |
Esta é a razão mecânica da assimetria anterior. Um motor que se apoia em fóruns, numa enciclopédia e em vídeos não lê as páginas que lê um motor ligado à imprensa especializada. Mas se o seu nome reaparece nesses lugares diferentes com a mesma descrição, todos acabam por o produzir. A coerência do que se diz sobre si conta mais do que o domínio de um canal.
O que a pesquisa diz que funciona
O estudo fundador sobre GEO - otimização para motores generativos, publicado por investigadores de Princeton e da Georgia Tech - testou alterações de conteúdo num banco de perguntas e fontes. O seu resultado principal, tal como o enuncia: estes métodos aumentam a visibilidade até 40% nas respostas generativas. As alavancas testadas são editoriais e não técnicas: citar fontes, reportar declarações, apresentar números, escrever com clareza.
Este ponto merece destaque, porque contraria a intuição herdada do SEO. Não há aqui etiqueta a colocar nem pontuação de domínio a ganhar. O que desloca a visibilidade é a forma do que está escrito: um texto que afirma sem prova é mal citado, um texto que dá um número e a sua fonte é bem citado. Um motor repete aquilo que consegue atribuir.
Estes números vêm de editores de ferramentas, não de um instituto público.
Seer, Ahrefs, BrightEdge, Adobe e Microsoft medem no seu próprio parque de clientes ou de sites. São os melhores dados públicos disponíveis, não são estatísticas oficiais, e não os reproduzimos por nós próprios.
Os métodos não são comparáveis entre si.
A Ahrefs mede os cliques da página melhor classificada, a Seer uma série ao nível de uma marca: ler « -58% » e « -61% » como duas confirmações do mesmo número seria um erro. São duas medições diferentes que apontam no mesmo sentido.
Ninguém concorda sobre a dimensão do fenómeno.
A Datos e a SparkToro medem o conjunto das ferramentas de IA em 3,2% das pesquisas em computador nos Estados Unidos no quarto trimestre de 2025, enquanto outras publicações avançam percentagens bem superiores. A diferença vem do que se conta: usos, pesquisas ou sessões.
Um número muito partilhado não sobreviveu à verificação.
Lê-se com frequência que os motores partilhariam apenas 0,09% das suas fontes concordando em 98% sobre as marcas. Não o encontrámos na fonte junto de nenhum editor; os números publicados pela BrightEdge dão 16% a 59% e 36% a 55%. Publicamos esses, menos espetaculares e verificáveis.
O que isto muda
Procure a constância, não a página.
Uma citação obtida num canal preciso vale num motor e pouco nos outros. O que atravessa os motores é um nome descrito da mesma forma em vários sítios.
Meça motor a motor.
Uma pontuação única que faz a média de ChatGPT, Gemini e Perplexity soma bibliotecas disjuntas. Pergunte sempre de que motor fala o número que lhe mostram.
Alimente o corpus, não apenas o site.
Os quatro domínios mais citados são um fórum, uma enciclopédia, uma plataforma de vídeo e uma rede profissional. O seu site é apenas uma das fontes que o motor consulta.
Conte as chegadas qualificadas, não as sessões.
O tráfego desce e converte melhor: um painel que só segue o volume registará uma catástrofe onde está a ocorrer um deslocamento.