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Artigo10 min de leitura

O que faz uma empresa ser citada pelo ChatGPT e pelo Perplexity: evidência e menções, não markup

O que diz a investigação publicada sobre ser citado em respostas de IA, que táticas têm efeitos medidos, quais são apenas higiene e uma checklist para o engenheiro que tem de as implementar.

Menos pessoas clicam para entrar em sites quando há uma resposta de IA por cima dos resultados. Num estudo do Pew Research Center sobre a navegação real de 900 adultos em março de 2025, os utilizadores clicaram num resultado de pesquisa tradicional em 8% das visitas quando a Google mostrava um resumo de IA, contra 15% quando não mostrava, e clicaram numa ligação dentro do resumo em 1% das visitas. A Ahrefs mediu a taxa de cliques da página mais bem posicionada em palavras-chave com AI Overviews: 34,5% mais baixa em março de 2025 do que um ano antes, e 58% mais baixa em dezembro de 2025 do que dois anos antes, quando o estudo foi repetido. Ser a fonte que uma resposta de IA cita importa hoje tanto como estar bem posicionado por baixo dela.

Formou-se um mercado à volta disto, com nomes como GEO e AEO, e muito do que vende não tem evidência por trás. Esta nota separa o que foi medido do que é assumido, para o responsável de marketing que decide onde gastar, e termina com uma checklist para o engenheiro que tem de o construir.

A versão curta para responsáveis de marketing e fundadores

O que funciona, segundo a evidência disponível.

  1. Responda à pergunta no primeiro parágrafo, em palavras simples, com um número quando ele existe.
  2. Sustente as afirmações com estatísticas, citações e fontes identificadas. É a única tática testada numa experiência controlada, e ajudou.
  3. Mantenha as páginas importantes atualizadas, com atualizações reais e não apenas uma nova data.
  4. Seja mencionado noutros sites. As menções fora do seu site acompanham a visibilidade em IA mais de perto do que qualquer coisa que faça nas suas próprias páginas.
  5. Descreva a empresa da mesma forma em todo o lado: um nome, uma categoria, uma frase.

O que é higiene, não uma alavanca. Ficheiros llms.txt e markup de schema. São baratos e inofensivos, e nenhum mostrou um efeito mensurável nas citações.

Custo e risco. A maior parte do trabalho é tempo editorial, mais alguns dias de engenharia para a checklist abaixo. O risco é pagar por táticas sem evidência por trás, ou por menções falsas que custam mais em reputação do que devolvem.

O que concluiu o estudo controlado

O artigo que introduziu o termo é GEO: Generative Engine Optimization, de Aggarwal et al., apresentado na KDD 2024. Os autores construíram um benchmark de 10.000 consultas, puseram um motor generativo (GPT-3.5 turbo) a responder a cada uma a partir dos cinco primeiros resultados da Google, depois editaram uma fonte de cada vez e mediram quanto da resposta se baseava nela.

Os resultados, na principal métrica de visibilidade do artigo (contagem de palavras ajustada à posição, calculada a partir da sua Tabela 1):

Edição à página de origem Variação na visibilidade
Acrescentar citações de fontes credíveis +41%
Acrescentar estatísticas em vez de afirmações qualitativas +31%
Citar fontes +27%
Keyword stuffing −8%

O mesmo padrão manteve-se quando os autores testaram no Perplexity: as citações foram o que mais ajudou (+22% na mesma métrica), e o keyword stuffing ficou 10% pior do que deixar a página como estava.

Há duas conclusões que importam para empresas mais pequenas. Primeiro, os ganhos foram maiores para páginas mal posicionadas na pesquisa. Quando todas as fontes foram editadas ao mesmo tempo, citar fontes aumentou a visibilidade da página em quinto lugar em 115,1% e reduziu a da página em primeiro lugar em 30,3%. Segundo, os autores não reportam melhoria significativa ao tornar o texto mais persuasivo ou autoritário no tom; o motor respondeu à evidência, não à confiança.

Os limites. O motor era um modelo da geração de 2023 a resumir cinco fontes fixas, e visibilidade significa a fração de uma resposta gerada, não tráfego nem leads. Os assistentes comerciais recuperam informação de outra forma e mudam com frequência. As percentagens exatas não se transferem. A direção, de que factos verificáveis vencem palavras-chave e adjetivos, é a parte sobre a qual agir.

As menções externas importam mais do que truques na página

O seu site é uma entrada entre muitas. A Profound analisou 680 milhões de citações entre agosto de 2024 e junho de 2025. Das citações dirigidas às dez fontes mais citadas pelo ChatGPT, a Wikipedia ficou com 47,9%; das dirigidas às dez principais do Perplexity, o Reddit ficou com 46,7%; nas dez principais dos AI Overviews da Google, o Reddit ficou com 21,0%. A concentração diz respeito apenas às dez principais: a Wikipedia representou 7,8% de todas as citações do ChatGPT. Mesmo assim, uma grande parte do que os assistentes dizem sobre uma empresa vem de páginas que a empresa não controla.

A Ahrefs estudou 75.000 marcas e concluiu que o número de páginas web que mencionam uma marca estava correlacionado com a sua visibilidade nos AI Overviews em 0,664, o texto âncora com a marca em 0,527, o volume de pesquisas da marca em 0,392 e os backlinks em 0,218. É uma correlação entre marcas, não uma experiência: as marcas grandes têm mais de tudo. Mas é coerente com a forma como a recuperação funciona. Um modelo a quem se pergunta sobre uma categoria monta a resposta a partir de páginas que discutem a categoria, e uma empresa que aparece em muitas delas tem mais probabilidade de aparecer na resposta.

O que isto significa na prática: escreva coisas que outras pessoas queiram citar (números originais, métodos, comparações honestas), contribua nos sítios onde os seus compradores fazem perguntas e garanta que os diretórios e perfis descrevem a empresa com exatidão. A mesma frase sobre o que faz, no seu site e em todo o lado, facilita a um modelo ligar as menções a uma única entidade.

Atualidade, medida

A Ahrefs analisou cerca de 17 milhões de citações no ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot e AI Overviews. As páginas citadas pelos assistentes de IA tinham em média 1.064 dias, contra 1.432 dias para as páginas nos resultados de pesquisa orgânica: 25,7% mais recentes. O ChatGPT citava as páginas mais novas; os AI Overviews comportavam-se mais como a pesquisa orgânica.

Repare nos números absolutos. A página citada média tinha quase três anos. A atualidade é um critério de desempate, não uma obrigação de publicar todas as semanas. Atualizar as páginas que respondem às principais perguntas dos seus compradores, quando os factos mudam, é suficiente. Mudar a data sem mudar o conteúdo não é uma atualização.

llms.txt e schema: higiene, não alavancas

A documentação da Google sobre funcionalidades de IA, atualizada pela última vez em dezembro de 2025, diz que não há requisitos adicionais nem otimizações especiais para aparecer nos AI Overviews ou no AI Mode, que não são necessários novos ficheiros legíveis por máquina, ficheiros de texto para IA ou markup, e que não há dados estruturados especiais de schema.org a acrescentar. O seu guia sobre otimização para funcionalidades de IA generativa, atualizado em julho de 2026, refere diretamente o llms.txt e diz que a Pesquisa Google não usa esses ficheiros, diz que os dados estruturados não são obrigatórios e chama à otimização para pesquisa com IA generativa simplesmente SEO. Avisa também que procurar menções não autênticas pela web é menos útil do que parece.

Uma medição direta concorda. Em maio de 2026, a Ahrefs acompanhou 1.885 páginas que acrescentaram schema JSON-LD entre agosto de 2025 e março de 2026, contra 4.000 páginas de controlo. As citações variaram +2,2% no ChatGPT e +2,4% no Google AI Mode, ambas indistinguíveis de zero, e −4,6% nos AI Overviews, uma descida pequena mas estatisticamente significativa. Cerca de 53% das páginas citadas por IA têm schema, mas isso reflete sites que fazem bem o básico, não uma causa.

Mantenha dados estruturados válidos para os rich results para os quais foram criados, e publique um llms.txt se isso lhe custar uma hora. Não pague por nenhum dos dois como estratégia de citação.

O que não fazer

  • Keyword stuffing. Reduziu a visibilidade no estudo controlado, nos dois motores testados.
  • Enchimento gerado. Páginas escritas para cobrir todas as formulações de uma pergunta não acrescentam nenhum facto novo que um modelo possa citar, e diluem as páginas que o fazem.
  • Menções falsas. Publicações plantadas em fóruns, listas pagas e avaliações escritas pela própria empresa são aquilo contra que o guia da Google avisa, e são visíveis para os compradores que quer alcançar.
  • Números sem fonte. Uma estatística sem fonte é o contrário da edição que funcionou. Se um número não pode ser rastreado, retire-o.

A checklist do engenheiro

  • Resposta primeiro. Cada página que visa uma pergunta abre com uma resposta de 40–80 palavras que se aguenta sozinha quando citada, sob um título que enuncia a pergunta ou a conclusão.
  • Fontes na página. Os números ligam para a sua fonte, com a data de publicação, numa secção de fontes visível.
  • Datas reais. As datas de publicação e de última atualização estão visíveis e coincidem com as datas no markup da página e no sitemap. Atualize-as só quando o conteúdo muda.
  • Texto rastreável. O conteúdo principal está no HTML que o servidor devolve, e não apenas depois de correr JavaScript no cliente.
  • Regras deliberadas para crawlers. O robots.txt permite os crawlers de pesquisa dos assistentes em que quer aparecer. Alguns fornecedores usam user agents separados para pesquisa e para treino de modelos; decida sobre cada um em vez de bloquear ou permitir todos por omissão.
  • Uma única descrição da empresa. O mesmo nome, categoria e descrição de uma frase no markup de organização do site, na página «sobre nós», nos perfis e nas listagens de diretórios.
  • Markup válido e coerente. Os dados estruturados passam a validação e coincidem com o que está visível na página. Trate-os como manutenção, não como projeto.
  • Medição. Uma lista fixa de perguntas de compradores, executada mensalmente em cada assistente, com as fontes citadas registadas; mais o tráfego de referência a partir de domínios de assistentes na analítica. Sem isto, ninguém consegue dizer se alguma das medidas acima funcionou.

As mesmas propriedades, uma resposta direta, uma fonte citada e uma data, são também o que um sistema de recuperação precisa dos seus documentos internos. Se está a construir um assistente sobre a sua própria base de conhecimento, a página de copilotos RAG descreve como testamos que ele responde a partir da passagem certa.

Fontes

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