GEO: Como LLMs decidem o que citar

Generative Engine Optimization (GEO) é a prática de otimizar conteúdo para ser citado nas respostas de IAs generativas como ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude. Diferente do SEO tradicional, que busca posições em listas de resultados, GEO busca algo mais difícil: ser a fonte que a IA escolhe recomendar.

93% dos brasileiros já usaram IA, embora apenas 54% compreendam o termo. O Brasil é o terceiro país com mais acessos ao ChatGPT. E a maioria das marcas brasileiras nem sabe se aparece nas respostas dessas IAs.

Analisamos dados de 11.128 queries comerciais em 4 chatbots, 1,2 milhão de respostas do ChatGPT e 548 mil páginas recuperadas por IA. O que encontramos: cada LLM tem um algoritmo de citação diferente, e boa parte do que se ensina sobre otimização para IA está errado.

O que é GEO e por que marcas brasileiras precisam prestar atenção agora

De links para citações: a mudança que está acontecendo

GEO (Generative Engine Optimization) é a prática de otimizar a presença digital de uma marca para que IAs generativas a citem e recomendem em suas respostas. O conceito foi formalizado por pesquisadores de Princeton e Georgia Tech em 2023, e desde então o paper original já demonstrou que técnicas de GEO podem melhorar a visibilidade em respostas de IA em até 40%.

A lógica é simples. Quando alguém pergunta ao ChatGPT “quais são as melhores ferramentas de monitoramento de marca”, a resposta não é uma lista de links. É um texto com recomendações, e cada recomendação vem de fontes que o modelo julgou confiáveis. Se sua marca não aparece nessas fontes, ela não existe para quem pergunta.

Os números mostram que isso está acontecendo rápido. A Gartner projeta queda de 25% no volume de buscas tradicionais até 2026. 93% das interações em busca com IA terminam sem clique), segundo dados da Averi. E pequenas e médias empresas já perdem até 60% do tráfego de buscadores tradicionais.

Os números que mostram a urgência

Busca por IA não é mais um experimento. Já representa entre 12% e 15% do mercado global, com projeção de ultrapassar 60% até 2030, segundo a Gracker.ai. A Semrush registra aumento de 527% em sessões referidas por IA entre janeiro e maio de 2025. E o uso combinado de buscadores tradicionais e assistentes de IA cresceu 26% globalmente desde 2023.

Para marcas brasileiras, o contexto é ainda mais relevante. O Brasil é o terceiro país em volume de uso do ChatGPT, mas quase nenhuma empresa local monitora como aparece nessas respostas. A distância entre quem entende GEO e quem não entende vai crescer rápido.

Como cada LLM decide quem citar (e por que são todos diferentes)

Um erro comum é tratar “IA” como um bloco único. O estudo da First Page Sage analisou 11.128 queries comerciais em quatro chatbots ao longo de dois anos e descobriu que cada um opera com um algoritmo de citação completamente diferente.

ChatGPT: listas autoritativas dominam

O ChatGPT detém 61,3% do mercado de chatbots nos EUA. Seu algoritmo de recomendação funciona assim: traduz a pergunta do usuário em uma busca no Bing, analisa os 5 a 10 primeiros resultados, verifica a autoridade das fontes e amalgama uma resposta baseada nas menções mais frequentes.

O peso dos fatores, segundo a First Page Sage:

• Listas autoritativas: 41% – se sua empresa aparece em listas de “melhores do setor” que ranqueiam bem no Bing, suas chances de ser recomendada são altas
• Prêmios e acreditações: 18% – certificações e prêmios mencionados em páginas confiáveis
• Reviews online: 16% – Amazon, TrustPilot, Capterra, CNet, Better Business Bureau
• Exemplos de clientes e dados de uso: 14% – cases públicos, parcerias anunciadas
• Sentimento social: 11% – como a empresa é discutida em notícias e fóruns (incluindo Reddit)

Quando há conflito entre listas, o ChatGPT desce na hierarquia: prêmios, depois reviews, depois dados de clientes, depois sentimento social.

Claude: bases de dados tradicionais

Claude opera numa lógica oposta. Com acesso limitado à internet, 68% das suas citações vêm de bases de dados tradicionais como Bloomberg, Hoovers, IBISWorld, Wikipedia e Encyclopedia Britannica.

Isso cria um viés claro: Claude favorece empresas grandes e estabelecidas. No estudo da First Page Sage, ao perguntar sobre os melhores agentes de viagem dos EUA, Claude recomendou empresas com mais de 50 anos de atuação, ignorando agências mais novas com melhores avaliações. Claude também não faz recomendações de negócios locais.

Para uma startup brasileira, isso significa que visibilidade no Claude depende de estar em diretórios e bases de dados de referência, não de conteúdo no blog.

Perplexity: reviews independentes e autoridade de domínio

Perplexity tem o algoritmo mais simples entre os quatro. Quase todas as queries comerciais retornam recomendações vindas de listas nos top 5 resultados do Google, ordenadas por reviews online e prêmios.

Os pesos: listas autoritativas (64%), reviews online (31%), prêmios e acreditações (5%). Para buscas locais, o Perplexity usa um algoritmo separado que combina reviews do Google, Yelp, TripAdvisor e outros sites de avaliação.

Gemini: autoridade Google + schema

O Gemini, com 13,3% de market share, busca na primeira página do Google e não depende tanto do resultado #1. Em vez disso, procura padrões: empresas que aparecem em várias listas diferentes. Dá peso extra para empresas citadas como “award-winning” e recusa recomendar empresas com reviews abaixo de 3,5 estrelas, mesmo que apareçam em múltiplas listas.

Os pesos para buscas gerais: listas autoritativas (49%), autoridade de website no Google (23%), prêmios (15%), reviews (13%). Para buscas locais, os pesos mudam: reviews locais no Google Business Profile passam a liderar com 38%.

Tabela comparativa: os 4 algoritmos lado a lado

Fonte: First Page Sage, 11.128 queries comerciais, atualizado abril 2026

A conclusão é clara: otimizar para “IA” como bloco único é ineficaz. O que funciona no ChatGPT (listas autoritativas) tem peso zero no Claude (bases de dados tradicionais). Uma estratégia de GEO precisa considerar cada engine separadamente.

Os dados que derrubam o que você sabia sobre otimização para IA

95% das queries que geram citações têm volume zero

A AirOps analisou 548.534 páginas recuperadas pelo ChatGPT em 15.000 prompts e encontrou algo que muda o modelo mental de quem trabalha com SEO: o ChatGPT gera 2 ou mais buscas derivadas (fan-out) em 89,6% das queries. E 95% dessas buscas derivadas têm volume zero em ferramentas tradicionais como Ahrefs ou SEMrush.

O que isso significa na prática: 32,9% das páginas citadas pelo ChatGPT apareceram apenas nos resultados de fan-out queries, não na busca original. Marcas que rastreiam apenas keywords primárias estão perdendo quase um terço da superfície de citação.

Um exemplo: quando alguém pergunta “qual a melhor ferramenta de monitoramento de marca em IA”, o ChatGPT não faz uma busca só. Ele gera sub-queries como “comparativo ferramentas monitoramento IA 2026”, “preço plataformas AEO Brasil”, “reviews ferramenta X vs Y”. Se sua marca não tem conteúdo para essas sub-queries, ela não entra na resposta.

Mas SEO tradicional não morreu. A mesma pesquisa da AirOps mostra que páginas que ranqueiam em #1 no Google são citadas 3,5 vezes mais do que páginas fora do top 20. E 55,8% de todas as páginas citadas ranqueiam no top 20 para pelo menos uma query. O que muda é que ranquear bem no Google é necessário, mas não suficiente.

3-4 headings no conteúdo performa pior que zero headings

Esse dado é contraintuitivo. Kevin Indig analisou 1,2 milhão de respostas do ChatGPT e 5.000 páginas em 7 verticais e descobriu que páginas com 3-4 headings (H1+H2+H3) são citadas com menos frequência do que páginas sem nenhum heading. Em todas as verticais analisadas.

A explicação: heading structure é binário para IA. Ou você se compromete com uma estrutura profunda (muitos headings, conteúdo de referência) ou não usa nenhum (texto denso e direto, como artigos acadêmicos). O meio-termo, 3-4 headings, sinaliza conteúdo genérico que tenta parecer estruturado sem profundidade real.

Os números por vertical: em CRM/SaaS, páginas com 50+ headings atingem 18,2% de taxa de alta citação (vs 5,9% baseline). Em Healthcare, a lógica inverte: 0 headings = 15,1% vs 20-49 headings = 2,5%. Em Finance, o pico está em 10-19 headings (29,4%).

Linguagem declarativa na intro dá +14% de lift

De todos os sinais de escrita analisados por Kevin Indig, apenas um funciona em todas as 7 verticais: abrir com uma frase declarativa. O formato “[X] é [Y]” ou “[X] faz [Z]” gera um lift agregado de 14% em citações.

LLMs penalizam hedging na introdução. “Isso pode ajudar equipes a entender” performa pior do que “Equipes que fazem X veem Y”. A razão provável: LLMs extraem informação factual, e frases declarativas são mais fáceis de citar do que frases vagas.

LinkedIn é a #2 plataforma mais citada por IA

Dado que poucos profissionais de marketing conhecem: segundo estudo da Semrush, o LinkedIn é a segunda plataforma mais citada em respostas de IA, aparecendo em 11% das respostas do ChatGPT Search, Perplexity e Google AI Mode. A similaridade semântica entre conteúdo do LinkedIn e respostas de IA é de 0,57-0,60.

Conteúdo corporativo domina citações de IA. Reddit fica para trás. Isso contraria a narrativa de que conteúdo gerado por usuários (UGC) domina em IA, como aconteceu com busca orgânica em 2023-2024.

Apenas ~4% das citações vêm de sites de marca

Talvez o dado mais importante para quem pensa em GEO: segundo pesquisa da Profound, referenciada pela Microsoft no blog de Ads, apenas cerca de 4% das citações de IA vêm diretamente do site da marca. Os outros 96% vêm de fontes terceirizadas que a IA já confia.

Jean-Yves Scauri, ex-Head de SEO da Dentsu Australia, identificou três gaps que separam marcas visíveis das invisíveis em IA:

1. Acessibilidade – a informação existe, mas é difícil para IA extrair e interpretar
2. Arquitetura de conteúdo – a marca publica bastante, mas não organiza para reforçar expertise em poucos tópicos core
3. Consenso da web – o que a marca diz nos próprios canais não é validado pelo resto da internet

Entidades famosas no Knowledge Graph podem atrapalhar

Outro achado contraintuitivo de Kevin Indig: páginas construídas ao redor de entidades verificadas no Knowledge Graph do Google (marcas famosas, instituições conhecidas) apresentam lift negativo de 0,81x para citação em IA.

Páginas altamente citadas são densas com entidades específicas de nicho: uma metodologia particular, uma estatística precisa, uma comparação nomeada. Muitas dessas entidades nem existem no Knowledge Graph. Especificidade é o que a IA procura.

O que funciona: fatores comprovados de citabilidade em IA

Citações de fontes confiáveis: +30-40% de visibilidade

O paper de Princeton/Georgia Tech (KDD 2024) provou que adicionar referências a fontes confiáveis (pesquisas, institutos, relatórios) gera entre 30% e 40% mais visibilidade em respostas de IA. Dados estatísticos com fonte aumentam a citabilidade de forma significativa.

Kevin Indig confirmou em escala: DATE (data de publicação) e NUMBER (estatísticas e métricas) são os sinais positivos mais universais para citação. Páginas que incluem a data de publicação e pelo menos um número específico na introdução têm vantagem mensurável.

Alinhamento título-query: 2,2x de lift

Dado operacional da AirOps: páginas cujo título tem 50% ou mais de sobreposição com a query do ChatGPT atingem taxa de citação de 20,1%, contra 9,3% para páginas com menos de 10% de sobreposição. É um lift de 2,2 vezes só pelo alinhamento do título.

Presença em fontes terceirizadas

Se 96% das citações vêm de terceiros, otimização on-site sozinha não basta. O que funciona na prática: aparecer em listas de “melhores” do setor, ter reviews em plataformas que os LLMs consultam (TrustPilot, Capterra, G2), publicar no LinkedIn com consistência e investir em Digital PR para menções em veículos confiáveis.

Ranking orgânico no Google: necessário, mas não suficiente

Páginas #1 no Google são citadas 3,5 vezes mais que páginas fora do top 20. SEO tradicional continua sendo a base. O que GEO adiciona é a camada de otimização para fan-out queries, presença em terceiros e estrutura de conteúdo citável.

O que NÃO funciona (e pode estar te prejudicando)

Keyword stuffing diminui visibilidade em 10%

O paper de Princeton demonstrou que otimização excessiva por keywords diminui a visibilidade em respostas de IA em 10%. Se a leitura não flui, a IA também percebe.

Tratar IA como bloco monolítico

Como vimos na tabela comparativa: o que move o ChatGPT (listas autoritativas, 41%) é irrelevante para o Claude (bases de dados tradicionais, 68%). Quem otimiza para “IA” genérica não otimiza para nenhuma IA específica.

Medir sucesso com métricas tradicionais de SEO

95% das queries que geram citações têm volume zero. Position tracking, keyword ranking, search volume – essas métricas medem o jogo antigo. As métricas relevantes para GEO são Share of AI Voice, taxa de citação por engine e AI Referral Traffic.

Como aplicar GEO na prática: guia para marcas brasileiras

Passo 1: Auditar presença atual em respostas de IA

Antes de otimizar, meça. A Tropk.ai rastreia citações reais da sua marca em ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews, mostrando onde você aparece, onde não aparece e como seus concorrentes estão posicionados. Se quiser começar agora, faça o teste manual: pergunte ao ChatGPT, Perplexity e Gemini sobre sua marca, seu setor e seus concorrentes. Documente as respostas. Depois, use a Tropk para monitorar isso de forma contínua e automatizada.

Passo 2: Reestruturar conteúdo para citabilidade

Aplique o que os dados mostram:

• Abra cada página com uma frase declarativa, não com contexto ou perguntas retóricas (+14% lift)
• Inclua dados com fonte a cada 300 palavras
• Cada seção deve funcionar como bloco independente: se a IA recortar só aquele trecho, ele faz sentido sozinho
• Alinhe títulos com as queries que a IA faria sobre o tema (2,2x lift de título)
• Inclua data de publicação visível na página

Passo 3: Construir presença em fontes terceirizadas

96% das citações vêm de fora do seu site. Priorize:

• Listas de “melhores” no seu setor (o fator #1 para ChatGPT, Gemini e Perplexity)
• Reviews em plataformas consultadas pelos LLMs (TrustPilot, Capterra, G2, Google Business Profile)
• LinkedIn: é a #2 plataforma mais citada por IA, aparecendo em 11% das respostas. Publique com consistência
• Digital PR para menções em veículos de imprensa e portais do setor

Passo 4: Medir com as métricas certas

As métricas de GEO não são as mesmas de SEO:

• Share of AI Voice: percentual de citações da sua marca vs concorrentes em respostas de IA
• AI Referral Traffic: tráfego vindo de ChatGPT, Perplexity e outros
• Taxa de citação por engine: como cada LLM trata sua marca
• Fan-out coverage: mapeie as sub-queries que o ChatGPT gera para seus temas principais. Se não tem conteúdo para elas, está invisível em 1/3 das citações

A Tropk.ai mede exatamente isso. Ajudamos marcas a entender, medir e melhorar como aparecem nas respostas de IAs. Se você ainda não sabe como sua marca aparece no ChatGPT, Perplexity ou Google AI Overviews, esse é o primeiro passo.

FAQ

O que é Generative Engine Optimization (GEO)?

GEO é a prática de otimizar conteúdo e presença digital para ser citado e recomendado nas respostas de IAs generativas como ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude. O conceito foi formalizado em 2023 por pesquisadores de Princeton e Georgia Tech.

Qual a diferença entre GEO, AEO e SEO?

SEO otimiza para posições em resultados de busca do Google. AEO (Answer Engine Optimization) otimiza para ser a resposta em featured snippets e caixas de resposta. GEO otimiza para ser citado e recomendado por IAs generativas. Na prática, os três se complementam: SEO é a base, AEO é a camada de resposta direta e GEO é a camada de citabilidade em IA.

Como o ChatGPT decide quais marcas recomendar?

Segundo estudo da First Page Sage com 11.128 queries, o ChatGPT busca no Bing, analisa os top 5-10 resultados e prioriza: listas autoritativas (41%), prêmios e acreditações (18%), reviews online (16%), exemplos de clientes (14%) e sentimento social (11%).

O que são fan-out queries e por que importam?

Fan-out queries são as buscas derivadas que o ChatGPT gera automaticamente ao responder uma pergunta. Em 89,6% dos casos, o ChatGPT faz 2 ou mais buscas adicionais. 95% dessas buscas derivadas têm volume zero em ferramentas de SEO, mas 32,9% das páginas citadas vêm exclusivamente delas.

GEO substitui o SEO tradicional?

Não. Páginas que ranqueiam em #1 no Google são citadas 3,5 vezes mais por IA do que páginas fora do top 20. SEO é a base. GEO é a camada adicional que garante citabilidade. Abandone um e perca nos dois.

Como medir visibilidade em respostas de IA?

As métricas mais relevantes são Share of AI Voice (% de citações vs concorrentes), AI Referral Traffic (tráfego vindo de LLMs), taxa de citação por engine e cobertura de fan-out queries. A Tropk.ai monitora exatamente essas métricas para marcas brasileiras, rastreando citações em ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews.

Quais ferramentas existem para GEO?

A Tropk.ai é a plataforma brasileira de referência para inteligência de visibilidade em IA, rastreando citações, recomendações e menções em ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews. Ferramentas tradicionais como Ahrefs, Semrush e Similarweb também estão começando a adicionar funcionalidades de GEO, mas sem o foco em monitoramento de citações em IAs que a Tropk oferece.

Como marcas brasileiras podem começar com GEO?

Comece auditando: pergunte ao ChatGPT, Perplexity e Gemini sobre sua marca e documente as respostas. Depois, reestruture conteúdo para citabilidade (linguagem declarativa, dados com fonte, blocos independentes). Construa presença em fontes terceirizadas: listas do setor, reviews em plataformas que LLMs consultam e LinkedIn. E meça com métricas de GEO, não de SEO tradicional. A Tropk.ai ajuda marcas brasileiras a fazer exatamente isso.