Testamos 515 empresas de Miami na pesquisa por IA. 99,6% não apareceram.

Introdução

Um estudo com 515 empresas dos condados de Miami-Dade e Broward constatou que 99,6% delas não receberam nenhuma menção genuína nas respostas de recomendação geradas por IA testadas.

Um estudo com 515 empresas nos condados de Miami-Dade e Broward constatou que a visibilidade tradicional no Google não garante a inclusão nas recomendações geradas por IA. Pesquisas adicionais identificaram variações substanciais na visibilidade da IA entre modelos, formulação de consultas, sistemas de recuperação e produtos de IA voltados para o consumidor.

Principais conclusões

O estudo principal abrangeu 298 empresas da área da saúde, 120 empresas do setor jurídico e 97 imobiliárias, utilizando consultas de recomendação comercial nos serviços ChatGPT, Claude e Gemini.

99,6% das empresas testadas não receberam nenhuma menção genuína nas respostas de recomendação geradas por IA.

A visibilidade tradicional no Google não garante visibilidade nas recomendações de IA. Uma empresa pode ser estabelecida, ter avaliações excelentes e ser visível na pesquisa tradicional, mas permanecer ausente de uma recomendação gerada por IA para sua categoria e localização.

Um estudo separado com 360 respostas de API de modelos básicos identificou três padrões recorrentes em categorias emergentes de serviços B2B: recusa de categoria, substituição de categoria e nomes de fornecedores não verificáveis. Produtos de IA voltados para o consumidor com recursos de recuperação ou acesso à web eram mais propensos a citar fornecedores reais, mas os fornecedores recomendados apresentavam fragmentação substancial entre os produtos.

A pesquisa combinada sugere que a visibilidade na IA não se resume a um único ranking universal. O fato de uma empresa aparecer ou não pode variar de acordo com o modelo de IA, a versão do modelo, a formulação da consulta, o produto, a arquitetura de recuperação e a quantidade de informações disponíveis de forma independente sobre a empresa ou a categoria.

Esta pesquisa foi conduzida pela AEOGeoAI, uma agência de otimização de busca por IA sediada em Miami que estuda como as empresas são descobertas, recomendadas e citadas por sistemas de busca baseados em IA.

Visão geral do estudo

Estudo	Amostra	Principais conclusões
Estudo de visibilidade da IA em Miami	515 empresas dos condados de Miami-Dade e Broward	99,6% não receberam nenhuma menção genuína nas respostas às recomendações testadas
Subconjunto do setor imobiliário	97 empresas	O Related Group apareceu em 97,9% das recomendações testadas
Subconjunto jurídico	120 empresas	Nenhuma empresa testada recebeu uma citação genuína
Estudo do modelo de API	360 respostas entre Claude, gpt-4o-mini e Gemini	Recusas, substituição de categorias e nomes de fornecedores não verificáveis ocorreram com frequência em categorias B2B emergentes
Comparação de IA para consumidores	ChatGPT, Perplexity, Claude.ai e Gemini web	Fragmentação significativa; nenhum provedor apareceu em todos os quatro produtos

O problema: a visibilidade tradicional não garante a visibilidade na IA

Uma empresa pode ser consolidada, ter ótimas avaliações e ser visível na Pesquisa do Google tradicional, mas ainda assim estar ausente de uma recomendação gerada por IA para sua categoria e localização.

Nesta pesquisa, “ausente” tem um significado específico. Não significa que um modelo de IA não tenha conhecimento da empresa. Significa que a empresa não recebeu uma menção ou recomendação genuína nas consultas comerciais específicas testadas.

Essa distinção é importante. Quando um cliente pede ao ChatGPT ou ao Gemini uma recomendação de empresa local, sua classificação no Google não garante que você aparecerá na resposta. Se você não aparecer na recomendação da IA, esse cliente não o verá por meio dessa experiência de busca específica — independentemente da sua visibilidade na busca tradicional.

O Estudo 515-Business Miami

Amostra

• Saúde: 298 empresas
• Área jurídica: 120 empresas
• Imobiliário: 97 empresas
• Total: 515 empresas

Formato da consulta

Cada consulta seguiu o padrão: “melhor [especialidade] em [cidade]”

Por exemplo: “melhor advogado especializado em danos pessoais em Miami”, “melhor ortodontista em Miami”, “melhor corretor imobiliário em Miami”.

Modelos testados

• ChatGPT - gpt-4o-mini
• Claude - Haiku 4.5
• Gemini - 2.5 Flash Lite

Metodologia

Cada consulta foi executada três vezes por modelo para testar a consistência.

99,6% não receberam nenhuma menção genuína nas respostas de recomendação testadas

Resultados

99,6% das 515 empresas não receberam nenhuma menção genuína da IA nas respostas de recomendação testadas.

A divisão por setor é a seguinte:

Saúde (298 empresas):

• 297 empresas não receberam nenhuma citação válida (99,7%)
• 1 empresa recebeu uma menção

Jurisdição (120 empresas):

• 120 empresas não receberam nenhuma citação válida (100%)
• 0 empresas receberam citações

Imobiliário (97 empresas):

• 96 empresas não receberam nenhuma notificação válida (98,9%)
• 1 empresa recebeu uma citação
• O Related Group (uma grande incorporadora imobiliária institucional) apareceu em 97,9% das respostas testadas de recomendações imobiliárias

Padrão comum aos modelos:

• Nenhuma empresa recebeu menções em todos os três modelos testados
• Entre as 515 empresas, 99,4% foram mencionadas em pelo menos uma resposta do modelo em um contexto adjacente à categoria, mas nunca foram citadas como a empresa testada
• Quando os modelos responderam, recomendaram de forma esmagadora grandes instituições (redes hospitalares, escritórios de advocacia da AmLaw, grandes incorporadoras) em vez de empresas independentes comparáveis

O que este estudo mostra — e o que não mostra

O estudo mostra:

• A visibilidade tradicional no Google não garante a visibilidade nas recomendações de IA
• Empresas independentes raramente foram citadas nas consultas comerciais testadas
• Certas grandes instituições foram repetidamente destacadas
• Os resultados das recomendações da IA variaram entre categorias e sistemas

O estudo não mostra:

• Que os sistemas de IA não têm conhecimento sobre as empresas
• Que os sinais tradicionais de SEO não têm influência
• Que todas as consultas de busca por IA produzem o mesmo resultado
• Que todas as empresas locais estão ausentes de todos os sistemas de IA
• Que um único estudo possa estabelecer fatores universais de classificação da IA

O segundo estudo: por que os sistemas de IA discordam

Questão de pesquisa

As APIs básicas de LLM identificam de forma confiável fornecedores reais em categorias comerciais emergentes?

Conjunto de dados

40 consultas × 3 modelos × 3 repetições = 360 respostas da API do modelo básico

Categorias testadas

• Serviços B2B emergentes (agências de pesquisa com IA, surgidas há menos de 2 anos)
• Categorias comerciais maduras (escritórios de advocacia, agências de marketing)
• Consultas informativas (como funciona a IA, o que é AEO)
• Calibração de categorias adjacentes (marketing Web3, agentes de voz com IA, consultoria em ESG)
• Pesquisas por frases-chave (consultas curtas de compradores)

Três padrões recorrentes de resposta

Recusa de categoria

O modelo se recusa a citar provedores específicos e, em vez disso, fornece informações gerais sobre a categoria.

Substituição de categoria

O modelo cita ferramentas, consultorias ou serviços relacionados, em vez de fornecedores da categoria solicitada. Por exemplo, quando questionado sobre agências de pesquisa em IA, o modelo recomenda, em vez disso, empresas de relações públicas ou consultorias de marketing.

Nomes de fornecedores não verificáveis

O modelo gera nomes de fornecedores que parecem plausíveis, mas que não podem ser verificados como empresas reais.

Comparação de produtos de IA para consumidores

Testamos as mesmas consultas de intenção de compra em quatro produtos de IA voltados para o consumidor: ChatGPT, Perplexity, Claude.ai e Gemini web.

Principal conclusão: produtos de IA voltados para o consumidor com recursos de recuperação de informações ou acesso à web eram mais propensos a citar fornecedores reais para as mesmas consultas, mas apresentaram fragmentação substancial.

Nenhum provedor foi mencionado por todos os quatro produtos. Os conjuntos de provedores citados apresentaram sobreposição mínima entre os produtos.

Diferença na citação de URLs: a citação de URLs estava praticamente ausente das respostas da API básica (357 de 360 não continham URLs externos), enquanto os produtos voltados para o consumidor citaram fontes e mencionaram empresas reais. Isso destaca uma diferença fundamental: um modelo pode gerar uma resposta a partir de parâmetros aprendidos sem recuperar ou exibir uma URL de fonte, enquanto um produto com recurso de busca pode recuperar fontes atuais da web e expô-las ao usuário.

O que a pesquisa combinada sugere

A visibilidade da IA não é uma classificação única que possa ser inferida a partir do desempenho de pesquisa tradicional.

1. A visibilidade da IA depende da consulta. Uma empresa pode aparecer para uma determinada formulação de consulta e não aparecer para outra.
2. A visibilidade da IA depende do modelo. Modelos diferentes (Claude x GPT x Gemini) produzem respostas diferentes para consultas idênticas.
3. A visibilidade da IA depende do produto. O ChatGPT, o Perplexity, o Claude.ai e o Gemini recomendam diferentes provedores para a mesma categoria e localização.
4. A visibilidade da IA é afetada pela arquitetura de recuperação. As APIs de modelos básicos respondem com base em parâmetros aprendidos; produtos de consumo com acesso à web recuperam e citam fontes.
5. A maturidade da categoria pode influenciar a confiabilidade com que os modelos identificam fornecedores. Categorias emergentes (estabelecidas há menos de 2 anos) geraram mais recusas de categoria, substituições e nomes de fornecedores não verificáveis nos modelos básicos. Categorias estabelecidas geraram nomes de especialistas mais confiáveis.
6. A documentação independente pode afetar se uma empresa pode ser encontrada e recomendada. Uma empresa com forte SEO tradicional, mas com evidências mínimas de entidades de terceiros, pode permanecer ausente das recomendações de IA.

Definições para maior clareza

A visibilidade da IA refere-se, neste artigo, ao fato de uma empresa ser mencionada, recomendada ou citada em resposta a uma consulta definida gerada por IA.

Citação genuína refere-se a uma resposta que identifica a empresa testada como um provedor relevante, em vez de simplesmente mencioná-la de forma incidental.

API do modelo base refere-se a um modelo acessado por meio de uma API, sem a mesma camada de recuperação na web voltada para o consumidor e de exibição de fontes usada por produtos como o Perplexity ou versões do ChatGPT habilitadas para a web.

Resposta adjacente à categoria refere-se a uma resposta que discute a categoria ou o setor da empresa e cita concorrentes, mas não menciona a empresa testada.

O que uma empresa deve procurar em um consultor de otimização de busca com IA?

Um consultor confiável deve ser capaz de:

1. Estabelecer uma linha de base

Testar os prompts comerciais reais antes de fazer recomendações.

2. Identificar os sistemas que estão sendo avaliados

Especificar exatamente quais modelos e produtos de IA para consumidores foram testados.

3. Documentar o conjunto de consultas

Uma empresa deve saber se os testes abrangeram:

• Consultas do tipo “melhor [serviço] em [cidade]”
• Consultas do tipo “melhor [provedor] perto de mim”
• consultas específicas por categoria
• consultas baseadas em perguntas

4. Identifique o conjunto de concorrentes

Quem está sendo recomendado em vez disso? Quais instituições ou categorias aparecem quando a empresa testada não aparece?

5. Distinguir os diferentes tipos de visibilidade

Uma empresa pode estar:

• mencionado (incluído incidentalmente no texto)
• recomendado (citado como um provedor sugerido)
• com link (referenciado com uma URL)
• citado como fonte (referenciado como autoridade)

Esses resultados não são idênticos.

6. Repita o teste ao longo do tempo

Os sistemas de IA mudam. Um resultado pontual é apenas um instantâneo.

O objetivo da medição não é produzir um ranking universal permanente. É determinar o que um determinado sistema de IA retorna para uma consulta definida em um momento específico.

O estudo com 515 empresas utilizou esse tipo de abordagem de medição direta: prompts comerciais específicos, vários modelos, execuções repetidas e um método definido para distinguir citações comerciais genuínas de menções incidentais ou ambíguas.

O que as empresas podem fazer

Avalie primeiro

Teste prompts reais em vários sistemas antes de investir em otimização.

Construa evidências independentes

Desenvolva informações precisas e confiáveis sobre a empresa além do próprio site. Garanta que a empresa esteja representada em plataformas de terceiros confiáveis, em diretórios verificados e em conteúdo editorial independente.

Melhore as informações estruturadas

Garanta que as informações importantes da empresa sejam claras e legíveis por máquinas. Marcação de esquema correta, informações comerciais verificadas e dados de entidades consistentes entre as fontes melhoram a capacidade de recuperação.

Monitore as mudanças

Repita os testes à medida que modelos, produtos e sistemas de recuperação mudam. O comportamento das recomendações de IA não é estático.

Evite suposições baseadas em uma única plataforma

A visibilidade no ChatGPT não implica necessariamente visibilidade no Perplexity, no Gemini ou nos Google AI Overviews. Cada sistema realiza a recuperação de maneira diferente e recomenda provedores distintos.

Conclusão

O sucesso empresarial tradicional — boas classificações no Google, avaliações positivas e reputação consolidada — não garante visibilidade nas recomendações geradas por IA.

A pesquisa sugere que a maturidade da categoria, o comportamento do modelo, a formulação da consulta, a arquitetura de recuperação e a quantidade de informações independentes disponíveis sobre uma empresa podem influenciar se essa empresa aparecerá em uma recomendação gerada por IA.

A implicação prática é direta: avalie a visibilidade gerada por IA de forma independente, em vez de presumir que ela esteja correlacionada ao desempenho em buscas tradicionais.

As empresas que são documentadas de forma consistente e independente como negócios legítimos, com expertise real, endereços reais, credenciais reais e evidências reais do que realizam podem estar em melhor posição para construir uma visibilidade duradoura na IA. A otimização pode ajudar a tornar essas informações mais fáceis de serem encontradas e interpretadas. Mas ela não pode substituir indefinidamente as evidências subjacentes.

Metodologia completa

Estudo com 515 empresas:

• Empresas dos condados de Miami-Dade e Broward
• Três setores: saúde (298), jurídico (120), imobiliário (97)
• Formato da consulta: “melhor [especialidade] em [cidade]”
• Três repetições por consulta por modelo
• Modelos: ChatGPT (gpt-4o-mini), Claude (Haiku 4.5), Gemini (2.5 Flash Lite)
• Pontuação: citação genuína vs. citação em categoria adjacente vs. zero
• Data: julho de 2026

Estudo da API 360-Response:

• 40 consultas distribuídas por cinco grupos (B2B emergente, comercial maduro, informativo, categoria adjacente, frase-chave)
• 3 modelos × 3 repetições = 360 respostas básicas da API
• Testes adicionais: ~20 respostas sobre produtos de consumo por produto (ChatGPT, Perplexity, Claude.ai, Gemini web)
• Pontuação: presença/ausência de citação genuína do fornecedor, citação de URL, identificação do concorrente
• Revisão por pares: 21 de julho de 2026
• Data: julho de 2026

Ambos os estudos estão disponíveis no Zenodo com metodologia completa, dados e materiais complementares:

• Estudo 515-Business: DOI 10.5281/zenodo.21271085
• Estudo 360-Response API: DOI 10.5281/zenodo.21483146

Sobre a AEOGeoAI

A AEOGeoAI é uma agência de otimização de busca por IA sediada em Miami, especializada em visibilidade em buscas por IA, Otimização de Mecanismos de Resposta (AEO) e Otimização de Mecanismos Generativos (GEO). A agência ajuda as empresas a compreender e melhorar a forma como aparecem no ChatGPT, nas Visões Gerais de IA do Google, no Gemini, no Claude, no Perplexity e em outros mecanismos de busca por IA quando clientes em potencial solicitam recomendações.

A AEOGeoAI realiza auditorias de visibilidade em IA, estudos de classificação em busca por IA, análise de citações, otimização de entidades e pesquisas originais sobre como os sistemas de IA descobrem, avaliam, recomendam e citam empresas. Seu trabalho se concentra em ajudar as empresas a melhorar sua visibilidade em buscas como “melhor [serviço] em Miami”, “melhores [tipo de negócio] perto de mim” e outras consultas comerciais de busca por IA.

Empresas que desejam melhorar sua visibilidade no ChatGPT, nas Visões Gerais de IA do Google, no Gemini, no Claude, no Perplexity e em outros sistemas de busca com IA podem saber mais sobre os serviços de otimização de busca com IA para empresas de Miami