Uma pesquisa da Ahrefs com 15 mil consultas demonstrou que apenas 12% das citações de assistentes de inteligência artificial aparecem no top 10 do Google para as mesmas buscas.
Os dados reforçam a importância de estratégias complementares entre SEO tradicional e GEO (Generative Engine Optimization).
O estudo analisou quatro principais assistentes de IA — ChatGPT, Gemini, Copilot e Perplexity – comparando suas citações com resultados do Google e Bing. A baixa sobreposição indica que os LLMs operam com critérios distintos dos buscadores tradicionais, processando informações através de metodologias próprias.
Segundo a análise da Ahrefs, 80% das citações de IA não aparecem em nenhuma posição no Google para a consulta original. Este cenário sugere que empresas precisam adaptar suas estratégias de conteúdo para atender tanto buscas orgânicas quanto conversacionais.
Perplexity se destaca com maior alinhamento ao Google
Entre os assistentes analisados, o Perplexity apresentou maior sobreposição com resultados do Google, atingindo 28,6% de suas citações no top 10. ChatGPT, Gemini e Copilot mantiveram médias próximas a 8%, demonstrando comportamentos mais divergentes dos resultados tradicionais.
A diferença se explica pela arquitetura específica de cada plataforma. O Perplexity foi desenvolvido com foco em citações e referências, utilizando seu próprio índice de busca através do crawler perplexitybot. Outros assistentes dependem de critérios internos que determinam quando realizar buscas web.
O ChatGPT, por exemplo, utiliza um sistema classificador que avalia a probabilidade de resposta baseada em dados de treinamento. Quando essa probabilidade é baixa, o sistema aciona buscas complementares, explicando a variação nos padrões de citação entre diferentes consultas.
Técnica de “query fan-out” explica divergências
Os buscadores de IA empregam uma técnica chamada “query fan-out“, processando múltiplas variações da consulta original em vez de buscar apenas o termo exato. Este método combina resultados através de algoritmos como Reciprocal Rank Fusion (RRF), priorizando páginas que aparecem consistentemente em diferentes variações.
Uma página que ocupa a sexta posição para “como descalcificar cafeteira”, “limpeza máquina Nespresso” e “remover calcário cafeteira” pode ser citada acima de outra que ranqueia em primeiro lugar apenas para um desses termos. Esta abordagem explica por que citações de IA frequentemente não correspondem aos primeiros resultados orgânicos.
A personalização também influencia as respostas. O histórico completo de prompts do usuário pode alterar completamente as citações para consultas idênticas, criando uma dimensão de customização inexistente nas buscas tradicionais.
Mudanças na jornada do consumidor
A transformação dos mecanismos de busca está redefinindo como consumidores descobrem produtos e serviços. O topo do funil agora acontece mais dentro de plataformas de IA e redes sociais, onde assistentes fornecem visões gerais e marcas ganham visibilidade inicial.
O meio do funil utiliza canais próprios para aprofundamento real, enquanto a conversão mantém-se em sites e aplicativos das empresas. Esta nova jornada exige conteúdo otimizado para múltiplos pontos de contato, reconhecendo que descoberta e conversão podem acontecer em momentos e plataformas distintos.
Métricas tradicionais como cliques permanecem relevantes, mas precisam ser complementadas por indicadores específicos de GEO. Share of Model, que mede percentual de visibilidade em cada IA, e Brand Attributes Score, que avalia como assistentes percebem marcas, tornam-se fundamentais para mensuração de resultados.
Otimização para múltiplas variações de consulta
O estudo sugere que empresas devem otimizar conteúdo para múltiplas variações de consulta, não apenas palavras-chave principais. A técnica de query fan-out das IAs favorece páginas que respondem consistentemente a diferentes formas de fazer a mesma pergunta.
Estruturação em “chunks” facilmente extraíveis, uso de bullet points informativos e seções FAQ em linguagem natural aumentam chances de citação. Dados e estatísticas com fontes claras também ganham relevância, pois assistentes priorizam informações verificáveis.
A integração de schema markup detalhado e descrições que incluam atributos específicos como localização, características técnicas e casos de uso ajuda IAs a compreender contexto e relevância do conteúdo para consultas específicas.
Coexistência de diferentes tipos de busca
Os dados reforçam que buscas tradicionais e conversacionais atendem necessidades distintas e complementares. Enquanto buscas orgânicas oferecem múltiplas opções e comparações, assistentes de IA fornecem respostas diretas e contextualizadas.
Esta coexistência exige abordagem integrada que reconheça as particularidades de cada canal. Conteúdo deve ser estruturado para funcionar tanto em listas de resultados quanto em respostas geradas, mantendo relevância e valor em ambos os contextos.
A baixa sobreposição entre citações de IA e resultados tradicionais não representa ameaça ao SEO, mas evidência de que o ecossistema de busca está se diversificando. Empresas que compreenderem esta complementaridade e investirem em estratégias integradas estarão melhor posicionadas para capturar oportunidades em ambos os canais.
