A ascensão dos Large Language Models (LLMs) e dos assistentes de Inteligência Artificial (IA) tem revolucionado a forma como consumimos e interagimos com a informação online. De respostas rápidas a resumos complexos, essas ferramentas estão moldando, inegavelmente, o futuro da busca.
No entanto, uma questão crucial se impõe aos profissionais de SEO: a interseção entre as fontes citadas por diferentes LLMs é realmente tão baixa quanto parece? E, se a fragmentação é a regra, como podemos, de fato, otimizar nosso conteúdo de forma genérica para aparecer nas respostas desses assistentes?
Um estudo recente do Ahrefs Brand Radar, abrangendo mais de 76 milhões de AI Overviews do Google, 957 mil prompts do ChatGPT e 953 mil prompts do Perplexity em junho de 2025, revela um cenário surpreendente, e por vezes desanimador: apenas 14% das 50 principais fontes mencionadas são compartilhadas entre ChatGPT, Perplexity e Google AI.
Dos sites que se sobrepõem, meros 7 estão no top 50 de todos eles. Essa baixa interseção não é apenas uma estatística; ela aponta para uma realidade complexa e desafiadora, exigindo uma compreensão aprofundada das particularidades de cada sistema e, consequentemente, estratégias de otimização muito mais adaptativas.
Por que as diferenças? Metodologia e vieses inerentes aos LLMs
As distintas metodologias e os vieses de treinamento são os grandes arquitetos por trás da acentuada baixa sobreposição de fontes. Cada plataforma escolhe suas citações de maneiras intrinsecamente diferentes:
- Perplexity: Opera com buscas em tempo real na web, ranqueia, cita e extrai as melhores fontes correspondentes de forma pragmática.
- ChatGPT (com navegação): Realiza pesquisa, mas filtra por domínios confiáveis e/ou licenciados antes de citar, o que já introduz um filtro significativo.
- ChatGPT (padrão): Por padrão, não oferece citações, a menos que pré-construídas em seu treinamento, elevando o risco de alucinações, um problema constante.
- Google AI Overviews: Extrai informações do seu vasto índice de busca e oferece uma lista de citações curadas, refletindo sua própria lógica de relevância.
- Bing Copilot: Utiliza a busca do Bing, destaca trechos e inclui citações, alavancando sua própria infraestrutura de busca.
Além das metodologias, os vieses intrínsecos introduzidos pela base de dados de treinamento e por parcerias estratégicas desempenham um papel decisivo:
- Google AI Overviews: Tende a favorecer os mesmos sites de alta autoridade que já dominam os resultados de busca tradicionais. Há uma forte ênfase em saúde, finanças, conhecimento enciclopédico e mídias sociais, somada a uma inclinação natural para propriedades do próprio Google. Curiosamente, e para muitos, de forma preocupante, sites de mídia e e-commerce não-Google são notavelmente ausentes.
- ChatGPT: Inclina-se mais para publishers e mídias não-Google, especialmente em notícias, entretenimento e esportes, um reflexo direto de acordos de licenciamento e parcerias. Há pouca menção a sites de saúde ou medicina.
- Perplexity: Puxa de um corpus internacional mais amplo, surpreendendo com a inclusão de muitas marcas locais e regionais que simplesmente não aparecem no top 50 dos outros assistentes. Contudo, carece de sites sociais e da mídia ocidental tradicional.
Outro fator crucial é o comportamento dos sites frente aos bots de IA. Alguns optam por bloquear esses robôs, enquanto outros, como o Google, são capazes de renderizar JavaScript, o que inevitavelmente influencia a forma como o conteúdo é percebido e citado. A ausência de um “algoritmo universal de LLM” para otimização torna o cenário ainda mais complexo, exigindo estratégias diversificadas e, por vezes, paradoxais.
Destaques brasileiros
No Brasil, Globo, ESPN e Uol são citadas por Google, ChatGPT e Perplexity. Enquanto isso, TechTudo é apresentado por Perplexity. Tua Saúde tem destaque em AI Overviews e Perplexity.
Uol também é destaque em ChatGPT:
Quem é mais citado? Uma análise crua dos dados
O estudo do Ahrefs Brand Radar destrincha as 10 principais fontes citadas em cada assistente de IA, utilizando métricas como “Mention Share” (a frequência com que o modelo escolhe um domínio) e “Impression Share” / “Potential Reach” (menções ponderadas pelo volume de busca do Google para estimar a visibilidade e o alcance potencial).
Destaques do Mention Share:
- Wikipedia domina de forma esmagadora os três assistentes, mas é mais citada pelo ChatGPT (16,3%), seguido por Perplexity (12,5%) e Google AI Overviews (8,4%). Um lembrete da importância de conteúdo enciclopédico.
- YouTube é um claro favorito em Perplexity (16,1%) e AI Overviews (9,5%), mas está inexplicavelmente ausente do top do ChatGPT, revelando um dos vieses notáveis.
- Reddit e Quora aparecem de forma proeminente apenas no Google AI Overviews (7,4% e 3,6%, respectivamente), indicando uma preferência do Google por sites de conteúdo gerado pelo usuário, uma via que pode ser explorada.
- Canais de notícias como Reuters, Apple News (AP) e AS.com são proeminentes no ChatGPT (4% – 2,6%), mas secundários ou ausentes nos outros. O ChatGPT demonstra uma clara afinidade com sites de notícias, talvez devido a parcerias de conteúdo.
- Sites de saúde/médicos (Mayo Clinic, Cleveland Clinic) são citados nos AI Overviews, mas não aparecem no top 10 de ChatGPT ou Perplexity, levantando questões sobre a profundidade da cobertura de saúde em outras plataformas.
Os desafios para pequenas e médias empresas (PMEs): uma batalha desigual
A complexidade e a necessidade de recursos para uma otimização abrangente para todas as LLMs colocam as PMEs em uma situação particularmente desafiadora – uma batalha desigual. Com orçamentos e equipes limitadas, é extremamente difícil para essas empresas implementar todas as estratégias necessárias para ganhar a atenção de múltiplos assistentes de IA.
Enquanto grandes corporações podem investir em equipes dedicadas e ferramentas avançadas para monitorar e otimizar para cada plataforma, as PMEs são forçadas a ser mais seletivas e estratégicas, priorizando os LLMs mais relevantes para seu público e nicho, ou, por vezes, aceitando a invisibilidade em alguns canais.
Visibilidade através de plataformas de conteúdo gerado pelo usuário: o lado B
Um ponto notável, e para alguns, preocupante, no cenário atual é a possibilidade de obter visibilidade em algumas LLMs focando em plataformas de conteúdo gerado pelo usuário, como Reddit e Quora, e até mesmo LinkedIn.
Dessa forma, a linha entre a participação genuína e o “spam” é tênue, e a priorização da qualidade e do valor real ainda é o caminho mais seguro e ético, mesmo que os atalhos tentem nos desviar.
Estratégias chave para otimização genérica eficaz: um guia para navegar no caos
Apesar dos desafios, algumas estratégias se mostram mais resilientes e eficazes em um ambiente tão volátil.
- Foco em entidades e semântica: Os LLMs não se limitam a palavras-chave; eles compreendem “entidades” (pessoas, lugares, objetos, conceitos) e suas relações contextuais. Otimize seu conteúdo para entidades, garantindo que seu nome de marca e termos relacionados sejam usados de forma consistente em diversos canais. A consistência das citações NAP (Nome, Endereço, Telefone) também é crucial.
- Conteúdo de alta qualidade e profundidade: LLMs favorecem conteúdo que seja claro, profundo e original. Procure ser a “fonte canônica” em seu nicho. Inclua dados originais, estudos de caso, insights exclusivos, estatísticas verificadas e citações de especialistas. Vá além do nível superficial, utilizando métricas, blocos de código, tabelas, listas e diagramas para adicionar valor substancial.
- Estruturação para extração: Conteúdo bem estruturado é mais facilmente processado e extraído pelos LLMs. Utilize uma hierarquia de títulos clara (H1, H2, H3), parágrafos curtos e diretos, listas e bullet points, e definições concisas para conceitos chave. Embora o Schema Markup não impacte diretamente a visibilidade nos LLMs, ele continua sendo uma boa prática de SEO tradicional e ajuda a reforçar o significado do seu conteúdo.
- Autoridade e confiança (E-E-A-T): Os LLMs tendem a confiar em fontes com alta Experiência, Especialização, Autoridade e Confiabilidade. Construa e demonstre sua autoridade no setor através de credenciais de autores, backlinks de fontes confiáveis e menções recorrentes em diferentes contextos online. Mantenha seu conteúdo atualizado regularmente.
- Conteúdo multi-modal e conversacional: Adapte seu conteúdo para as novas formas de busca. Otimize para busca por voz, utilizando linguagem natural e respondendo a perguntas diretas. Para conteúdo visual, garanta que imagens tenham alt text descritivos e que vídeos possuam transcrições completas, tornando-os compreensíveis para as IAs.
- Crawlability e indexability: Assegure que os crawlers de IA possam acessar e indexar seu conteúdo. Para sites que utilizam JavaScript, considere Server-Side Rendering (SSR), Static Site Generation (SSG) ou Incremental Static Regeneration (ISR) para expor HTML estático, já que a maioria dos crawlers de IA não executa JavaScript de forma completa.
- Monitore e adapte: O cenário da IA está em constante evolução. Monitore, incessantemente, como os LLMs respondem às consultas relacionadas ao seu setor e ajuste sua estratégia conforme necessário. Faça testes regulares, formulando diferentes perguntas para várias IAs e observando os resultados com um olhar crítico.
Uma questão de estratégia
A baixa interseção de fontes entre diferentes LLMs, embora desafiadora e, para muitos, um sinal de uma fragmentação complexa, não inviabiliza completamente a otimização genérica.
Isso indica que os profissionais terão que fazer escolhas ao longo do caminho. Quais são as LLMs mais interessantes para meu público? Quais delas tem um nível de retorno mais aceitável? Sabe-se, por exemplo, que o GPT tende a levar mais pessoas para os sites.
Dessa forma, a melhor escolha para uma empresa, provavelmente, não será para outra. E, na maior parte dos casos, otimizações genéricas não terão o efeito necessário.
É crucial entender que dificilmente haverá um conjunto de práticas que garantam resultados em todas as LLMs simultaneamente. As diferenças em suas arquiteturas, dados de treinamento e vieses intrínsecos implicam que a otimização para um sistema pode não ser ideal para outro.
Além disso, a natureza dinâmica e em constante evolução dessas tecnologias significa que não é simples garantir que elas mantenham o mesmo conjunto de regras ou comportamentos ao longo do tempo. O que funciona hoje pode não funcionar amanhã.
Ao focar na criação de conteúdo de alta qualidade, semanticamente rico, bem estruturado, e que demonstra autoridade e confiança, as marcas podem, sim, aumentar significativamente suas chances de serem citadas e recomendadas pelos assistentes de IA.
O campo é novo e desafiador, especialmente para as PMEs, que enfrentam uma realidade de recursos limitados, e necessitará de amplo acompanhamento para as melhores tomadas de decisão.
Publisher do "Não é Agência!" e Especialista de SEO, Willian Porto tem mais de 21 anos de experiência em projetos de aquisição orgânica. Especializado em Portais de Noticia, também participou de projetos em e-commerces, como Americanas, Shoptime, Bosch e Trocafone.