O que aprendemos com 10.000 respostas geradoras em 2025

Introdução

Em 2025, a pesquisa generativa finalmente ultrapassou um limiar. Deixou de ser uma experiência e tornou-se a principal forma como centenas de milhões de pessoas interagem com a informação.

Para entender como essa mudança altera a descoberta, conduzimos uma das maiores pesquisas GEO independentes até o momento:

10.000 respostas generativas analisadas em 7 dos principais mecanismos de busca ao longo de 4 meses, em 5 categorias de consultas e em mais de 100 marcas.

Este artigo resume as principais conclusões: o que os mecanismos generativos fazem, como escolhem as fontes, quais padrões surgiram, quais marcas ganham ou perdem e o que isso significa para o futuro da otimização.

Este é o relatório definitivo sobre o “estado das respostas generativas” para 2025.

Parte 1: Visão geral do projeto — O que testamos

Em 10.000 respostas generativas, rastreamos:

• frequência de inclusão

• padrões de citação

• comportamento de raciocínio

• tipos de alucinação

• desvio de fatos ao longo do tempo

• viés generativo

• influência multimodal

• estruturas de resposta

• classificação de entidades

• dominância em nível de categoria

As consultas vieram de 5 grupos:

1. Informativas

Definições, instruções, explicações, fatos.

2. Transacionais

Comparações, escolhas de produtos, prestadores de serviços.

3. Nível da marca

“O que é X?”, “Quem é o proprietário de X?”, “X vs Y”.

4. Multimodal

Imagens, capturas de tela, gráficos, vídeos.

5. Agente

Fluxos de trabalho com várias etapas, instruções de pesquisa, consultas sobre o uso de ferramentas.

Motores incluídos:

• Google SGE

• Bing Copilot

• Pesquisa ChatGPT

• Perplexidade

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Este conjunto de dados é o retrato mais claro até agora de como as respostas da IA estão sendo construídas na prática.

Parte 2: As 10 descobertas mais importantes (resumo)

Aqui estão as principais conclusões antes de nos aprofundarmos:

1. As respostas generativas são escritas usando muito poucas fontes — normalmente de 3 a 10.

2. A clareza da entidade foi o indicador mais forte de inclusão.

3. Os dados originais foram citados com muito mais frequência do que qualquer outro conteúdo.

4. Páginas desatualizadas foram excluídas quase que universalmente.

5. As definições canônicas moldaram a forma como as marcas foram descritas.

6. Os ativos multimodais influenciaram quais marcas foram selecionadas.

7. As alucinações diminuíram, mas as classificações erradas aumentaram.

8. A consistência entre sites influenciou fortemente a pontuação de confiança.

9. Os agentes modificaram as respostas com base em um raciocínio em várias etapas.

10. Os fatores de SEO SERP-first mal previam a visibilidade generativa.

Vamos analisar os detalhes.

Parte 3: Descoberta nº 1 — Os modelos usam muito menos fontes do que o esperado

Apesar de recuperar dezenas ou centenas de páginas:

As respostas gerativas são normalmente construídas a partir de 3 a 10 fontes selecionadas.

Isso é consistente em:

• respostas curtas

• explicações longas

• comparações

• raciocínio em várias etapas

• fluxos de trabalho agenticos

Se você não estiver entre as 3 a 10 fontes que sobrevivem à filtragem, você ficará invisível.

Essa é a maior mudança em relação à era SERP:

Visibilidade ≠ classificação. Visibilidade = inclusão.

Parte 4: Descoberta nº 2 — A clareza da entidade foi o indicador mais forte de visibilidade

As marcas com melhor visibilidade nos mecanismos de busca compartilhavam uma característica universal:

A IA podia responder “O que é isso?” com total confiança.

Observamos três níveis de clareza da entidade:

Nível 1 — Totalmente clara Consistente, inequívoca, canônica. Essas marcas dominavam a visibilidade generativa.

Nível 2 — Parcialmenteclara Algumas inconsistências. Essas marcas apareciam ocasionalmente.

Nível 3 —Ambíguo Descrições conflitantes. Essas marcas foram quase completamente excluídas.

A clareza da entidade supera:

• backlinks

• classificação de domínio

• comprimento do conteúdo

• densidade de palavras-chave

• idade do domínio

É o fator GEO nº 1 em todo o nosso conjunto de dados.

Parte 5: Descoberta nº 3 — Os dados originais superaram todos os outros tipos de conteúdo

Os mecanismos generativos favoreceram de forma esmagadora:

• estudos proprietários

• estatísticas

• referências

• white papers

• relatórios de pesquisa

• resultados de pesquisas

Qualquer conteúdo que não existisse em nenhum outro lugar.

As marcas com dados originais tinham:

• Taxas de inclusão 3 a 4 vezes maiores

• citações 5 vezes mais estáveis

• risco de alucinação quase nulo

Os mecanismos querem evidências de primeira mão, não conteúdo SEO reescrito.

Parte 6: Conclusão nº 4 — A atualidade era mais importante do que a autoridade

Isso foi surpreendente até mesmo para nós:

Os mecanismos de busca consistentemente rebaixavam páginas desatualizadas, mesmo que elas viessem de domínios de alta autoridade.

A atualidade era extremamente importante.

Uma página atualizada nos últimos 90 dias teve um desempenho superior:

• concorrentes com DR mais alto

• conteúdo mais longo

• mais páginas vinculadas

• guias mais antigos e atemporais

Os modelos interpretam atualidade = credibilidade.

Parte 7: Descoberta nº 5 — Definições canônicas moldam como a IA descreve você

Observamos uma relação direta entre:

• o formato da página canônica de uma marca

• a redação usada em resumos gerativos

Definições simples e estruturadas apareceram de forma confiável nas respostas, literalmente.

Isso significa que:

Você pode moldar a forma como a web generativa o descreve —

moldando suas definições canônicas.

Essa é a nova “otimização de trechos”.

Parte 8: Descoberta nº 6 — Os ativos multimodais desempenharam um papel inesperado

Os mecanismos generativos usaram cada vez mais:

• capturas de tela

• Exemplos de interface do usuário

• imagens do produto

• diagramas

• vídeos

como evidência de apoio.

Marcas com:

• design consistente

• imagens bem iluminadas

• visuais anotados

• demonstrações em vídeo

apareceram com mais frequência e foram descritas com mais precisão.

Clareza visual = clareza generativa.

Parte 9: Conclusão nº 7 — As alucinações diminuíram, mas as classificações incorretas aumentaram

As alucinações diminuíram significativamente em todos os mecanismos.

Mas surgiu um novo problema:

classificação incorreta — a IA colocava as marcas na categoria errada.

Exemplos:

• chamar uma plataforma SaaS de “ferramenta” em vez de “suíte”

• identificar incorretamente os níveis do produto

• confundir concorrentes

• mesclar recursos de duas marcas

• confundir a empresa controladora com o produto

Esses erros quase sempre eram atribuídos a:

• dados canônicos fracos

• nomenclatura inconsistente dos produtos

• páginas de suporte desatualizadas

As marcas que atualizavam as definições mensalmente apresentavam taxas de classificação incorreta significativamente mais baixas.

Parte 10: Descoberta nº 8 — A consistência entre sites teve grande peso na seleção

Os mecanismos verificaram:

• LinkedIn

• Wikipedia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• perfis sociais

• esquema

• avaliações de terceiros

entre si.

Se os fatos coincidissem → a confiança aumentava. Se os fatos entrassem em conflito → ocorria a exclusão.

A consistência entre sites foi um dos cinco principais fatores de classificação.

Parte 11: Descoberta nº 9 — O raciocínio agênico impulsionou algumas marcas e prejudicou outras

As consultas agênicas são instruções em várias etapas:

“Pesquise X, compare fornecedores, resuma as opções e recomende a melhor.”

Observamos que:

Marcas com comparações estruturadas sólidas foram escolhidas com mais frequência.

Os mecanismos queriam:

• prós e contras

• preços transparentes

• posicionamento claro

• listas de casos de uso

• detalhamento dos recursos

As marcas que ocultaram pontos fracos ou características obscuras perderam inclusão.

Parte 12: Descoberta nº 10 — A força do SEO não previu a visibilidade generativa

Esta é a conclusão mais clara de todas:

Marcas com SEO de alto nível frequentemente tiveram um desempenho ruim em respostas generativas.

Por quê?

Porque a visibilidade generativa depende de:

• clareza

• consistência

• autoridade

• atualidade

• originalidade

• confiabilidade

• dados estruturados

—não das classificações de palavras-chave.

Vimos marcas com:

• DR 20 supera DR 80

• Sites com 100 páginas superam sites com 10.000 páginas

• domínios focados superam os amplos

Os mecanismos gerativos recompensam a coerência, não o volume.

Parte 13: Descobertas secundárias dignas de nota

Além das 10 principais conclusões, encontramos vários padrões adicionais:

1. Os mecanismos penalizam ecossistemas de produtos ambíguos

Se você tiver muitos produtos sobrepostos, a clareza será prejudicada.

2. Parágrafos longos tiveram um desempenho ruim

Conteúdos estruturados foram consistentemente preferidos.

3. Os modelos recompensam o conteúdo que prioriza a definição

Comece com a resposta → depois expanda.

4. Os modelos não gostam de capturas de tela desatualizadas

A interface do usuário antiga confundia o reconhecimento multimodal.

5. Os mecanismos preferem marcas distintas em vez de famílias de marcas

As relações pai/filho muitas vezes ficavam confusas ou se misturavam.

6. Os mecanismos rebaixavam significativamente os sites afiliados

Falta de originalidade = exclusão.

7. A autoridade do domínio só importava para a confiança, não para a inclusão

Era um sinal, mas não o determinante.

Parte 14: Insights do setor a partir de 10.000 respostas

Visibilidade generativa mais forte

• SaaS

• finanças

• informações sobre saúde

• segurança cibernética

• análise

• ferramentas para desenvolvedores

Essas indústrias tinham definições claras e documentação estruturada.

Mais fracas

• hotelaria

• viagens

• serviços domésticos

• agências criativas

• prestadores de serviços locais

Essas indústrias sofriam com imprecisões e nomenclaturas inconsistentes.

Parte 15: O que as marcas podem fazer com essas informações (resumo orientado para a ação)

1. Fortaleça suas definições canônicas

Isso molda a forma como a IA descreve você.

2. Publique pesquisas originais

Isso multiplica a visibilidade generativa.

3. Mantenha uma consistência rigorosa em toda a web

Isso aumenta a confiança e a inclusão.

4. Atualize as páginas principais mensalmente

A atualidade não é opcional.

5. Crie conteúdo fácil de comparar

Os agentes adoram análises estruturadas.

6. Mantenha o alinhamento multimodal

Suas imagens, capturas de tela e interface do usuário são importantes agora.

7. Elimine contradições

A IA penaliza a ambiguidade mais do que os mecanismos de busca.

8. Priorize a clareza da entidade acima de tudo

Essa é a base do GEO.

Conclusão: respostas generativas revelam uma nova economia da informação

Os dados de 10.000 respostas generativas confirmam uma coisa:

Estamos entrando em uma economia de respostas — não em uma economia de links.

A visibilidade não depende mais de:

• classificações

• backlinks

• volume de palavras-chave

• superfícies SERP

Ela depende de:

• clareza

• fatos

• estrutura

• atualidade

• originalidade

• coerência da entidade

• compreensão multimodal

• identidades consistentes na web

Os mecanismos generativos não recompensam os sites maiores. Eles recompensam os mais claros, confiáveis e estruturados.

O que aprendemos com 10.000 respostas geradas em 2025 é simples:

Se você deseja visibilidade na era da IA, deve otimizar a forma como a IA pensa — não como os humanos costumavam clicar.