Benchmarks da GEO: Dados iniciais de mais de 100 marcas

Introdução

A Otimização de Mecanismos Generativos (GEO) ainda é nova, mas já não é apenas teórica. Entre 2024 e 2025, coletamos e analisamos dados iniciais de desempenho da GEO de mais de 100 marcas nas áreas de SaaS, comércio eletrônico, finanças, saúde, educação, hotelaria e serviços profissionais.

O objetivo não era classificar os setores, mas identificar padrões em:

• com que frequência as marcas aparecem em respostas generativas

• quais fatores impulsionam a inclusão

• como os mecanismos avaliam a confiança

• como a IA interpreta erroneamente certas marcas

• quais setores ganham ou perdem visibilidade

• como é o desempenho “bom” em termos de GEO atualmente

Este relatório revela o conjunto de dados mais abrangente e inicial sobre a visibilidade da GEO — e oferece os primeiros benchmarks práticos para empresas que se preparam para a era da pesquisa com prioridade para a IA.

Parte 1: A metodologia por trás dos benchmarks

Para estabelecer referências GEO confiáveis, analisamos:

• Mais de 100 marcas

• Mais de 12.000 consultas generativas

• em 7 mecanismos gerativos

• usando 5 categorias de intenção

• mais de 4 meses de amostragem longitudinal

Os mecanismos generativos incluíram:

• Google SGE

• Bing Copilot

• Pesquisa ChatGPT

• Perplexidade

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Testamos:

• consultas informativas

• consultas transacionais

• consultas sobre marcas

• consultas comparativas

• consultas multimodais

• consultas de fluxo de trabalho de agentes

• consultas de resolução de problemas

Para cada teste, medimos:

• frequência de aparição (a marca apareceu?)

• compartilhamento de respostas (com que frequência ela apareceu em comparação com os concorrentes?)

• estabilidade da citação (ela é incluída repetidamente ou de forma inconsistente?)

• precisão da interpretação (a IA descreve corretamente?)

• confiança da entidade (o mecanismo “conhece” a marca?)

• consistência dos fatos (os detalhes são consistentes entre os mecanismos?)

• reconhecimento multimodal (sucesso na detecção baseada em imagens/vídeos)

Essas métricas agora formam a base dos benchmarks GEO.

Parte 2: Os três níveis de desempenho GEO (e o que eles significam)

Em mais de 100 marcas, surgiram níveis claros de visibilidade.

Nível 1 — Alta visibilidade GEO (Top ~15%)

As marcas neste nível são consistentemente:

• citado em vários motores

• descrito com precisão

• selecionado em respostas comparativas

• incluído em resumos de várias etapas

• reconhecido em consultas multimodais

• referenciado em intenções transacionais e informativas

Características das marcas do nível 1:

• estruturas de entidades fortes

• páginas de fatos bem definidas

• nomenclatura consistente em todas as plataformas

• conteúdo de primeira fonte

• altas pontuações de confiança de autoridade

• fluxos de trabalho de correção ativos

• formatação estruturada nas principais páginas

Essas marcas dominam a visibilidade GEO mesmo quando não são as maiores players de SEO.

Nível 2 — Visibilidade GEO média (~60%)

As marcas neste nível aparecem:

• ocasionalmente

• inconsistente

• frequentemente em respostas longas

• raramente em resumos de nível superior

• às vezes atribuído erroneamente

• não em todos os motores

Características:

• alguma clareza de entidade

• SEO razoavelmente forte

• dados estruturados inconsistentes

• conteúdo mínimo da fonte original

• páginas desatualizadas ou definições pouco claras

• baixa cadência de correção

Elas correm o risco de perder visibilidade à medida que os mecanismos se tornam mais seletivos.

Nível 3 — Baixa/nenhuma visibilidade geográfica (~25%)

As marcas neste grupo são:

• invisível

• não reconhecido

• identificado incorretamente

• agrupado incorretamente

• excluído das comparações

• não referenciado em resumos

Características:

• nomeação inconsistente da marca

• dados conflitantes entre plataformas

• presença fraca da entidade

• conteúdo não estruturado

• fatos desatualizados ou imprecisos

• baixos sinais de autoridade

• ausência de definições canônicas

Essas marcas são essencialmente invisíveis na camada generativa. O SEO por si só não as salvará.

Parte 3: Referência nº 1 — Taxas de aparição nos mecanismos gerativos

Em 12.000 consultas, as taxas médias de aparição das marcas foram:

• Perplexidade: maior taxa de inclusão

• Google SGE: altamente seletivo, baixa inclusão

• Pesquisa ChatGPT: forte preferência por fontes estruturadas e confiáveis

• Brave Summaries: muitas citações, fácil de aparecer se for factual

• Bing Copilot: equilibrado, mas inconsistente

• Claude Search: padrão muito alto para confiança factual

• You.com: cobertura diversificada, mas superficial

Vencedores iniciais: marcas com estruturas de entidades cristalinas. Perdedores iniciais: marcas com descrições ambíguas ou confusão entre vários produtos.

Parte 4: Referência nº 2 — Percentis de participação nas respostas

A participação nas respostas mede a frequência com que uma marca aparece nas respostas gerativas em comparação com os concorrentes.

Em mais de 100 marcas:

• ~15% tiveram participação de respostas acima de 60% em sua categoria

• ~35% tiveram 20–60%

• ~50% tiveram menos de 20%

A conclusão mais importante:

A força do SEO não se correlacionou fortemente com a participação nas respostas.

A clareza da entidade sim.

Parte 5: Referência nº 3 — Estabilidade das citações ao longo do tempo

Acompanhamos as consultas recorrentes semanalmente.

As marcas com melhor desempenho mostraram:

• inclusão estável semana após semana

• descrições corretas

• precisão crescente ao longo do tempo

As marcas de nível médio apresentaram:

• flutuação semanal

• presença intermitente

• interpretação parcialmente errada

As marcas de nível inferior apresentaram:

• sem melhorias

• resumos incorretos

• fatos inconsistentes

• motores substituindo-os por concorrentes

Os mecanismos generativos “aprendem” marcas estáveis e ignoram as instáveis.

Parte 6: Referência nº 4 — Precisão da interpretação (risco de alucinação)

Testamos a frequência com que os motores descreviam uma marca incorretamente.

Em mais de 100 marcas:

• ~20% tiveram precisão quase perfeita

• ~50% apresentaram um leve desvio factual

• ~30% apresentaram grandes distorções

As alucinações incluíram:

• características erradas

• preços desatualizados

• reivindicações de produtos inexistentes

• concorrentes confusos

• posicionamento totalmente incorreto

• atribuição de características de uma marca diferente

Marcas com páginas de fatos canônicos fortes apresentaram um número significativamente menor de alucinações.

Parte 7: Referência nº 5 — Reconhecimento multimodal

Testamos consultas multimodais usando:

• imagens do produto

• capturas de tela

• layouts de interface do usuário

• vídeos

• gráficos

Resultados:

• apenas ~12–18% das marcas foram reconhecidas de forma confiável através de capturas de tela

• apenas ~15–20% foram reconhecidas através de imagens de produtos

• <10% foram reconhecidas por meio de quadros de vídeo

• ~50% tinham uma marca “visualmente ambígua”

• ~70% tinham documentação visual inconsistente ou de baixa qualidade

O GEO multimodal é atualmente a maior lacuna em todos os setores.

Parte 8: Referência nº 6 — Pontuações de confiança da entidade

A confiança da entidade indica o grau de certeza do modelo sobre:

• o que é uma marca

• o que ela faz

• a quem ela atende

• quais produtos pertencem a ela

Em mais de 100 marcas:

• ~25% apresentavam alta confiança na entidade

• ~40% tinham confiança moderada na entidade

• ~35% apresentavam perfis baixos ou conflitantes

A confusão de entidades é uma das principais razões pelas quais as marcas falham nos resumos de IA.

Parte 9: Referência nº 7 — Ponderação do conteúdo de primeira mão

Testamos a frequência com que os mecanismos citavam marcas com dados originais (por exemplo, pesquisas, inquéritos, estudos).

As marcas com conteúdo de primeira fonte tiveram:

• ~4× maior participação nas respostas

• ~3× maior estabilidade de citação

• ~2× melhor precisão de interpretação

Os mecanismos claramente preferem marcas que produzem:

• estudos originais

• referências

• relatórios estatísticos

• insights proprietários

Os mecanismos de IA priorizam os criadores de dados, não os repetidores de dados.

Parte 10: Referência nº 8 — Diferenças no nível do setor

Alguns setores ganharam visibilidade rapidamente; outros tiveram dificuldades.

Setores com maior visibilidade GEO

• SaaS

• comércio eletrônico (categorias altamente estruturadas)

• finanças (conteúdo regulamentado + estruturado)

• sites de informações sobre saúde (com dados claros sobre entidades)

Setores com menor visibilidade GEO

• hotelaria

• viagens

• serviços domésticos

• empresas locais

• serviços criativos

• empresas de serviços profissionais com posicionamento vago

Os setores com terminologia consistente tiveram um desempenho muito melhor do que os setores com descrições ambíguas ou variáveis.

Parte 11: Os 10 maiores indicadores GEO identificados em mais de 100 marcas

Em todos os testes, os seguintes fatores apresentaram a correlação mais forte com o alto desempenho GEO:

1. Definições canônicas

Os mecanismos precisam de definições únicas e estáveis para evitar confusão.

2. Clareza da entidade

A atribuição clara de categorias aumentou drasticamente a inclusão.

3. Conteúdo estruturado

Os mecanismos incluíram marcas com explicações baseadas em marcadores com muito mais frequência.

4. Dados de primeira mão

Os mecanismos confiam em marcas que produzem seus próprios fatos.

5. Atualidade

Conteúdos recém-atualizados tinham maiores probabilidades de inclusão.

6. Consistência multimodal

Marcas com capturas de tela e recursos visuais estáveis foram reconhecidas corretamente com mais frequência.

7. Sinais de confiança

A autoria verificada, a proveniência e os links confiáveis influenciaram a inclusão.

8. Consistência entre sites

Os mecanismos descartam marcas com informações conflitantes entre plataformas.

9. Prontidão para comparação

Os agentes de IA preferem marcas que facilitam a comparação.

10. Fluxos de trabalho de correção

As marcas que enviaram solicitações de correção de IA melhoraram mais rapidamente do que as marcas passivas.

Parte 12: Referências GEO — O que é considerado “bom” em 2025

Aqui estão as normas iniciais para os profissionais de alto desempenho:

Taxa de aparição

40–65% em todos os mecanismos

Participação nas respostas

50–70% em sua categoria

Estabilidade das citações

Inclusão semanal consistente

Precisão da interpretação

90% de precisão factual em todos os motores

Confiança da entidade

Alta ou muito alta

Reconhecimento multimodal

Imagens → confiável Capturas de tela → parcial Vídeos → emergente

Pontuação de desvio da marca

Inconsistências mínimas

Pontuação de atualização

Conteúdo atualizado nos últimos 90 dias

Legibilidade estruturada da IA

Alta

Esses são os primeiros indicadores de desempenho do “percentil superior” — e eles se consolidarão como padrões do setor até 2026–2027.

Parte 13: Insights estratégicos a partir da análise comparativa de mais de 100 marcas

Em todos os dados, surgiram sete padrões gerais.

1. A GEO valoriza mais a clareza do que a escala

Marcas menores com definições cristalinas superaram sites enormes com identidades vagas.

2. A GEO é mais sensível a erros do que o SEO

Um fato contraditório pode prejudicar a pontuação de confiança da sua entidade.

3. Os mecanismos preferem clusters de conteúdo restritos

Grupos de tópicos totalmente mapeados melhoraram consistentemente a participação nas respostas.

4. O conteúdo de primeira mão é a nova “construção de links”

Os mecanismos de IA querem a origem dos dados, não a repetição deles.

5. Os ativos multimodais são agora fatores de classificação

Capturas de tela e imagens de produtos influenciam a inclusão.

6. A visibilidade generativa não está correlacionada com a classificação do domínio

Algumas marcas com DR 20 superaram marcas com DR 80 devido a uma estrutura melhor.

7. Os fluxos de trabalho de correção produzem ganhos mensuráveis

As marcas que corrigiram ativamente as imprecisões da IA observaram:

• menos alucinações

• resumos mais precisos

• maior inclusão estabilidade

Os mecanismos generativos aprendem com as correções — rapidamente.

Conclusão: os primeiros benchmarks GEO revelam o futuro da visibilidade

Os dados de mais de 100 marcas tornam uma verdade inevitável:

A visibilidade generativa é conquistada por meio da clareza, estrutura, confiança, atualidade e conhecimento de primeira mão — não pelo domínio tradicional do SEO.

Marcas com bom desempenho em mecanismos generativos:

• definam-se claramente

• mantêm fatos precisos

• usam conteúdo estruturado

• publicam dados originais

• preservar a consistência entre sites

• atualizar com frequência

• corrigir erros de IA logo no início

• ofereça clareza multimodal

As marcas que fazem isso agora dominarão a camada de respostas muito antes que o GEO se torne mainstream.

Aquelas que não o fizerem podem nunca mais ter visibilidade generativa — porque os agentes de IA formarão suposições iniciais e persistentes que se tornarão difíceis de corrigir posteriormente.

Os benchmarks GEO em mais de 100 marcas mostram inequivocamente:

A otimização mudou da classificação de páginas para o treinamento de modelos.

E as empresas que entenderem essa mudança primeiro dominarão o cenário de descobertas impulsionado pela IA na próxima década.