Um estudo da BrightEdge revela que Google AI Overviews, AI Mode e ChatGPT apresentam recomendações diferentes de marcas em 61,9% das consultas analisadas.
A pesquisa, baseada em dezenas de milhares de prompts idênticos, expõe a fragmentação atual no ecossistema de busca por inteligência artificial. Apenas 17% das consultas produziram as mesmas marcas nas três plataformas.
Esta discordância massiva sinaliza que as empresas não podem mais confiar em uma única estratégia de otimização para alcançar visibilidade consistente em ferramentas de IA generativa.
Os dados mostram comportamentos algorítmicos distintos entre as plataformas. As AI Overviews dominam com menções de marcas em 36,8% das consultas, enquanto ChatGPT lidera em apenas 3,9%.
Como cada algoritmo seleciona suas respostas
A diferença fundamental entre as plataformas reside na forma como processam e apresentam informações. ChatGPT menciona marcas 3,2 vezes mais do que as cita, com 2,37 menções contra apenas 0,73 citações por consulta. Este comportamento indica dependência de padrões aprendidos durante o treinamento, priorizando conhecimento interno sobre referências externas.
As AI Overviews adotam uma abordagem oposta, gerando 14,30 citações para cada 6,02 menções de marcas. O sistema prioriza transparência através de atribuição visível de fontes, refletindo a filosofia tradicional do Google de conectar usuários a websites relevantes.
O AI Mode apresenta disparidade ainda maior, com 9,49 citações para apenas 1,59 menções de marcas. Esta proporção de 6:1 demonstra foco na rastreabilidade de informações, posicionando-se como intermediário confiável entre usuários e fontes originais.
As diferenças de citação revelam filosofias algorítmicas distintas que demandam estratégias de conteúdo específicas. Para o ChatGPT, a autoridade temática construída através de consistência e profundidade é prioridade. Para os sistemas Google, dados estruturados e referências verificáveis ganham mais importância.
Estratégias de GEO para ChatGPT e AI Overviews
A densidade variável de marcas por consulta exige abordagens diferenciadas de otimização. No ambiente Google AI, onde 6,02 marcas competem por atenção, a diferenciação através de dados únicos e perspectivas exclusivas torna-se fundamental para destaque algorítmico.
O ChatGPT, com média de 2,37 marcas por resposta, oferece menor competição direta, mas exige autoridade temática mais profunda. O sistema favorece fontes que demonstram expertise consistente através de múltiplos pontos de contato temático, priorizando qualidade sobre quantidade de menções.
A taxa de silêncio também varia significativamente entre plataformas. ChatGPT não menciona marcas em 43,4% das consultas, enquanto o AI Mode permanece silencioso em 46,8% dos casos. As AI Overviews apresenta apenas 9,1% de silêncio, indicando maior propensão a incluir referências comerciais.
Estas diferenças sugerem que estratégias de GEO devem considerar não apenas presença, mas também contexto de menção. As plataformas com maior seletividade demandam conteúdo de qualidade superior, enquanto sistemas mais inclusivos permitem abordagens de cobertura temática mais ampla.
Convergência por tipo de consulta
A concordância entre plataformas varia drasticamente conforme a intenção de busca. Consultas comparativas (“compare”) apresentam 80% de alinhamento entre sistemas, representando o maior consenso algorítmico identificado no estudo.
Consultas transacionais (“buy”) alcançam 62% de concordância, indicando que sistemas de IA convergem mais facilmente em contextos comerciais diretos. Esta convergência sugere que otimizações para e-commerce podem ser mais efetivas quando aplicadas simultaneamente em múltiplas plataformas.
Consultas de localização (“where”) mostram apenas 38% de concordância, refletindo diferenças na integração com dados geográficos e serviços de mapas. Consultas superlativas (“best”) apresentam a menor concordância, com apenas 23% de alinhamento.
A variação por tipo de consulta oferece orientação prática para priorização de esforços de GEO. As empresas podem focar inicialmente em consultas comparativas e transacionais, onde investimentos têm maior probabilidade de gerar visibilidade consistente entre plataformas.
Setores mais impactados pela fragmentação
A discordância algorítmica afeta setores de forma desigual, criando desafios específicos para diferentes indústrias. A saúde apresenta a maior fragmentação, com 68,5% de discordância entre plataformas, seguido pela educação com 62,1%.
B2B Tech registra 61,7% de discordância, enquanto finanças alcança 57,9%. O E-commerce apresenta a menor fragmentação, com 57,1% de discordância, reforçando o maior consenso algorítmico em contextos comerciais diretos.
Setores altamente regulamentados como saúde e finanças enfrentam desafios adicionais relacionados à verificação de credibilidade. Sistemas de IA aplicam filtros mais rigorosos para informações médicas e financeiras, exigindo demonstração robusta de autoridade e conformidade regulatória.
A variação setorial indica que estratégias de GEO devem ser customizadas conforme o contexto regulatório e as expectativas de precisão específicas de cada indústria. Setores com maior fragmentação demandam investimentos mais substanciais em autoridade temática e diversificação de abordagens.
Dependência do Google como base comum
Pesquisas da Conversion revelam que ChatGPT utiliza Google como mecanismo de busca subjacente em 90% dos casos, comparado a apenas 30% de dependência do Bing. Esta descoberta explica por que estratégias de SEO tradicional mantêm relevância mesmo em era de IA generativa.
A dependência comum do índice Google significa que otimizações focadas no maior buscador mundial beneficiam indiretamente ferramentas de IA que utilizam seus dados. Contudo, a camada de processamento adicional introduzida por sistemas generativos cria novos requisitos de estruturação e apresentação de conteúdo.
Esta base compartilhada sugere que as competências tradicionais de SEO permanecem valiosas, mas precisam ser complementadas com técnicas específicas de GEO. A migração silenciosa do ChatGPT para o Google demonstra como fundamentos sólidos de otimização para buscadores tradicionais mantêm relevância ampliada.
A descoberta elimina receios sobre obsolescência do SEO tradicional, confirmando que investimentos em otimização para Google continuam gerando retornos — mesmo quando usuários interagem através de interfaces de IA generativa.
Implementação de estratégias híbridas SEO + GEO
O futuro da otimização digital reside na integração harmoniosa entre SEO tradicional e GEO. Esta abordagem híbrida reconhece que diferentes usuários adotam diferentes ferramentas conforme contexto e necessidade específica de cada momento.
Dados estruturados ganham importância amplificada neste cenário, servindo tanto para snippets tradicionais quanto para processamento por IA. O Schema.org básico torna-se insuficiente, exigindo implementação de marcações avançadas que facilitem a compreensão automatizada de contexto e relacionamentos.
A autoridade temática evolui de conceito abstrato para requisito técnico mensurável. Os sistemas de IA favorecem fontes que demonstram expertise através de cobertura ampla e profunda de tópicos relacionados, não apenas páginas isoladas otimizadas para palavras-chave específicas.
A construção de autoridade para máquinas demanda consistência de informações entre múltiplos pontos de contato digitais. Discrepâncias em dados básicos como endereços, telefones ou descrições de produtos podem prejudicar a elegibilidade para menções em respostas generativas.
Preparação para empresas que buscam relevância
As empresas que desejam manter relevância no ecossistema fragmentado devem compreender as particularidades de cada plataforma sem abandonar fundamentos consolidados. A preparação adequada combina continuidade de práticas eficazes com adaptação a novos requisitos algorítmicos.
A implementação gradual representa a abordagem mais segura, priorizando otimizações que beneficiem simultaneamente a busca tradicional e sistemas de IA. Dados estruturados avançados, autoridade temática ampla e consistência de informações servem como base sólida para ambos os ambientes.
A diversificação de formatos de conteúdo torna-se estratégica, considerando que sistemas de IA processam texto, imagem, vídeo e dados estruturados de forma integrada. Fontes que oferecem informações em múltiplos formatos com alta qualidade ganham vantagem competitiva.
A especialização em nichos específicos pode oferecer vantagens para empresas menores, permitindo competição efetiva contra players maiores através de autoridade temática profunda em áreas específicas.
Como encarar o futuro das buscas
A fragmentação de 62% nas recomendações entre AI Overviews e ChatGPT não representa ameaça ao marketing digital, mas sim evolução natural do ecossistema de busca. As empresas que compreendem as diferenças algorítmicas e adaptam estratégias adequadamente podem estabelecer vantagens competitivas duradouras.
O futuro pertence a organizações que dominam tanto SEO tradicional quanto GEO, reconhecendo que ambas as disciplinas se complementam na construção de presença digital robusta. A base comum no índice Google garante que investimentos em otimização tradicional continuam gerando retornos, enquanto técnicas específicas de GEO ampliam alcance em ferramentas emergentes.
A chave para o sucesso reside em compreender que diferentes plataformas servem necessidades distintas dos usuários. Por isso, estratégias integradas que respeitam as particularidades de cada sistema oferecem cobertura mais ampla e efetiva que abordagens focadas em uma única plataforma.
