Pesquisa original da GEO: Como os modelos de IA escolhem as fontes

Introdução

Uma das perguntas mais comuns em Otimização de Mecanismos Generativos (GEO) é aparentemente simples:

“Como os modelos de IA realmente escolhem quais fontes usar?”

Não como eles classificam as páginas. Não como eles resumem as informações. Não como eles impedem alucinações.

Mas a pergunta mais profunda e estratégica:

O que faz com que uma marca ou página da web seja “digna de inclusão” e outra seja invisível?

Em 2025, realizamos uma série de experimentos GEO controlados em vários mecanismos generativos — Google SGE, Bing Copilot, Perplexity, ChatGPT Browsing, Claude Search, Brave Summaries e You.com — para analisar como os LLMs avaliam, filtram e selecionam fontes antes de gerar uma resposta.

Este artigo revela a primeira pesquisa original sobre a lógica interna da seleção de evidências generativas:

• por que os modelos escolhem determinados URLs

• por que alguns domínios dominam as citações

• como os mecanismos avaliam a confiança

• quais sinais estruturais são mais importantes

• o papel da clareza da entidade e da estabilidade factual

• como é a “adequação da fonte” no raciocínio do LLM

• por que certos setores são mal interpretados

• por que algumas marcas são escolhidas em todos os mecanismos

• o que realmente acontece durante a recuperação, avaliação e síntese

Este é um conhecimento fundamental para qualquer pessoa que leve a GEO a sério.

Parte 1: O pipeline de seleção de modelos em cinco etapas (o que realmente acontece)

Todos os mecanismos generativos testados seguem um pipeline de cinco etapas notavelmente semelhante ao selecionar fontes.

Os LLMs não se limitam a “ler a web”. Eles fazem uma triagem da web.

Aqui está o pipeline que todos os principais motores compartilham.

Etapa 1: Construção da janela de recuperação

O modelo reúne um conjunto inicial de fontes potenciais usando:

• Incorporações vetoriais

• APIs de pesquisa

• agentes de navegação

• gráficos de conhecimento internos

• dados da web pré-treinados

• recuperação combinada com vários motores

• memória de interações anteriores

Esta é a etapa mais ampla — e onde a maioria dos sites é filtrada instantaneamente.

Observação: SEO forte ≠ recuperação forte. Os modelos geralmente selecionam páginas com SEO medíocre, mas com estrutura semântica forte.

Etapa 2: Filtragem de evidências

Depois que as fontes são recuperadas, os modelos eliminam imediatamente aquelas que apresentam deficiências:

• clareza estrutural

• precisão factual

• sinais de autoria confiáveis

• marca consistente

• definições corretas de entidades

• informações atualizadas

É aqui que cerca de 60 a 80% das páginas elegíveis foram descartadas em nosso conjunto de dados.

O maior problema aqui? Fatos inconsistentes ou contraditórios em todo o ecossistema da marca.

Etapa 3: Ponderação da confiança

Os LLMs aplicam várias heurísticas de confiança às fontes restantes.

Identificamos sete sinais principais usados nos mecanismos:

1. Confiança da entidade

Clareza sobre o que a marca é, faz e significa.

2. Consistência entre sites

Os fatos devem corresponder em todas as plataformas (site, LinkedIn, G2, Wikipedia, Crunchbase, etc.).

3. Proveniência e autoria

Autores verificados, transparência e metadados confiáveis.

4. Atualidade

Os modelos rebaixam drasticamente as páginas desatualizadas e sem manutenção.

5. Histórico de citações

Se os mecanismos já citaram você antes, é mais provável que o citem novamente.

6. Vantagem da fonte original

Pesquisas, dados ou fatos primários originais são altamente favorecidos.

7. Qualidade dos dados estruturados

Esquema consistente, URLs canônicos e marcação limpa.

Páginas com vários sinais de confiança superaram consistentemente aquelas com força tradicional de SEO.

Etapa 4: Mapeamento contextual

O modelo verifica se o seu conteúdo:

• adequação à intenção

• alinhamento com a entidade

• apoia a cadeia de raciocínio

• contribui com uma visão única

• evita redundância

• esclarece ambiguidades

É aqui que o modelo começa a formar um “mapa mental”:

• quem você é

• como você se encaixa na categoria

• qual o seu papel na resposta

• se você acrescenta ou repete informações

Se o seu conteúdo não agregar valor inovador, ele será excluído.

Etapa 5: Decisão de inclusão da síntese

Por fim, o modelo decide:

• quais fontes citar

• quais referenciar implicitamente

• quais usar para um raciocínio mais profundo

• quais excluir totalmente

Esta etapa é extremamente seletiva.

Normalmente, apenas 3 a 10 fontes sobrevivem tempo suficiente para influenciar a resposta final — mesmo que o modelo tenha recuperado mais de 200 no início.

A resposta gerada é construída a partir dos vencedores dessa seletiva.

Parte 2: Os sete comportamentos principais que observamos nos modelos

A partir de 12.000 consultas de teste em mais de 100 marcas, os seguintes padrões surgiram repetidamente.

Comportamento 1: os modelos preferem “páginas canônicas” a publicações em blogs

Em todos os mecanismos, a IA favoreceu consistentemente:

• Páginas sobre

• Páginas de definição do produto

• Páginas de referência de recursos

• Documentação oficial

• Perguntas frequentes

• Preços

• Documentação da API

Essas páginas eram vistas como artefatos confiáveis, “fontes da verdade”.

As postagens de blog tiveram melhor desempenho apenas quando:

• elas continham pesquisas de primeira mão

• incluíam listas estruturadas

• eles esclareciam definições

• eles forneceram estruturas acionáveis

Caso contrário, as páginas canônicas superavam-nas em 3:1.

Comportamento 2: os mecanismos confiam em marcas com menos páginas, mas de melhor qualidade

Os grandes sites frequentemente tiveram um desempenho inferior porque:

• o conteúdo contradizia o conteúdo mais antigo

• páginas de suporte desatualizadas ainda estavam classificadas

• os fatos mudaram com o tempo

• os nomes dos produtos foram alterados

• artigos antigos diluíram a clareza

Sites pequenos e bem estruturados tiveram um desempenho significativamente melhor.

Comportamento 3: a atualização é um indicador surpreendentemente forte

Os mecanismos de busca reduzem instantaneamente a classificação:

• estatísticas desatualizadas

• definições obsoletas

• descrições de produtos antigas

• páginas inalteradas

• incompatibilidades entre versões

A atualização de uma única página de fatos canônicos aumentou a inclusão em respostas generativas em 72 horas em nossos testes.

Comportamento 4: os modelos preferem marcas com forte presença

Marcas com:

• uma página da Wikipédia

• uma entidade Wikidata

• esquema consistente

• descrições correspondentes em toda a web

• uma definição unificada da marca

foram escolhidas com muito mais frequência.

Os modelos interpretam consistência = confiança.

Comportamento 5: os modelos têm preferência por fontes primárias

Os mecanismos priorizam fortemente:

• estudos originais

• dados proprietários

• pesquisas

• referências

• white papers

• documentação de primeira mão

Se você publicar dados originais:

Você se torna a referência. Os concorrentes se tornam derivados.

Comportamento 6: a clareza multimodal influencia a seleção

Os modelos selecionam cada vez mais fontes cujos recursos visuais podem ser:

• compreendidos

• extraído

• descrito

• verificado

Capturas de tela e vídeos do produto são importantes. Visuais limpos foram importantes em 40% dos casos de seleção.

Comportamento 7: Os mecanismos penalizam a ambiguidade impiedosamente

A maneira mais rápida de ser excluído:

• nomes de produtos inconsistentes

• propostas de valor vagas

• definições de categorias sobrepostas

• posicionamento pouco claro

• múltiplas interpretações possíveis

A IA evita fontes que causam confusão.

Parte 3: Os 12 sinais mais importantes na seleção de fontes (classificados por impacto observado)

Do maior impacto ao menor.

1. Clareza da entidade

2. Consistência factual entre sites

3. Atualidade

4. Valor da fonte original

5. Formatação estruturada do conteúdo

6. Estabilidade da definição canônica

7. Recuperação limpa (rastreabilidade + velocidade de carregamento)

8. Autoria confiável

9. Backlinks de alta qualidade (gráfico de autoridade)

10. Alinhamento multimodal

11. Colocação correta em categorias

12. Ambiguidade mínima

Esses são os novos “fatores de classificação”.

Parte 4: Por que algumas marcas aparecem em todos os mecanismos (e outras em nenhum)

Entre mais de 100 marcas, algumas dominaram consistentemente:

• Perplexidade

• Claude

• ChatGPT

• SGE

• Bing

• Brave

• You.com

Por quê?

Porque essas marcas tinham:

• gráficos de entidades consistentes

• definições claras

• hubs canônicos fortes

• dados originais

• páginas de produtos com fatos estáveis

• posicionamento unificado

• sem afirmações contraditórias

• perfis precisos de terceiros

• estabilidade factual a longo prazo

A visibilidade independente do mecanismo de busca vem da confiabilidade, não da escala.

Parte 5: Como otimizar a seleção de fontes (o método GEO prático)

Abaixo está o método resumido que emergiu de toda a pesquisa.

Etapa 1: Crie páginas de fatos canônicos

Defina:

• quem você é

• o que você faz

• como você trabalha

• o que você não é

• nomes e definições de produtos

Essas páginas devem ser atualizadas regularmente.

Etapa 2: Reduza as contradições internas

Auditoria:

• nomes de produtos

• descrições

• recursos

• reivindicações

Os mecanismos penalizam severamente a inconsistência.

Etapa 3: Publicar conhecimento de primeira mão

Exemplos:

• estatísticas originais

• referências anuais do setor

• relatórios de desempenho

• análises técnicas

• estudos de comportamento do usuário

• informações sobre categorias

Isso melhora drasticamente a inclusão da IA.

Etapa 4: Fortalecer os perfis das entidades

Atualização:

• Wikidata

• Gráfico de conhecimento

• LinkedIn

• Crunchbase

• GitHub

• G2

• biografias sociais

• marcação de esquema

Os modelos de IA os unem em um gráfico de confiança.

Etapa 5: estruturar tudo

Utilização:

• pontos-chave

• parágrafos curtos

• títulos H2/H3/H4

• definições

• listas

• comparações

• Módulos de perguntas e respostas

Os LLMs analisam sua estrutura diretamente.

Etapa 6: Atualize as páginas principais mensalmente

A atualidade está relacionada com:

• inclusão

• precisão

• peso de confiança

• sintetização probabilidade

Páginas desatualizadas afundam.

Etapa 7: Crie páginas de comparação claras

Os modelos adoram:

• prós e contras

• análise de características

• limitações transparentes

• clareza lado a lado

Conteúdo fácil de comparar recebe mais citações.

Etapa 8: Corrija imprecisões da IA

Envie as correções com antecedência.

Os modelos são atualizados rapidamente quando solicitados.

Parte 6: O futuro da seleção de fontes (previsões para 2026–2030)

Com base no comportamento observado entre 2024 e 2025, estas tendências são certas:

1. Os gráficos de confiança se tornam sistemas de classificação formais

Os modelos manterão pontuações de confiança proprietárias.

2. O conteúdo de primeira fonte se torna obrigatório

Os mecanismos deixarão de citar conteúdo derivado.

3. A descoberta orientada por entidades substitui a descoberta orientada por palavras-chave

Entidades > palavras-chave.

4. Assinaturas de proveniência (C2PA) se tornam obrigatórias

O conteúdo não assinado será rebaixado.

5. A seleção de fontes multimodais amadurece

Imagens, vídeos e gráficos se tornam evidências de primeira classe.

6. Os agentes verificarão as alegações de forma autônoma

Os agentes de navegação irão verificar você duas vezes.

7. A seleção de fontes se torna uma competição de clareza

A ambiguidade se torna fatal.

Conclusão: GEO não se trata de classificação — trata-se de ser selecionado

Os mecanismos generativos não estão “classificando” páginas. Eles estão escolhendo fontes para incluir em uma cadeia de raciocínio.

Nossa pesquisa mostra que a seleção de fontes depende de:

• clareza

• estrutura

• estabilidade factual

• alinhamento de entidades

• visão original

• atualidade

• consistência

• proveniência

As marcas que aparecem nas respostas gerativas não são aquelas com o melhor SEO. São aquelas que se tornam as entradas mais seguras, claras e confiáveis para o raciocínio da IA.

GEO é o processo de se tornar essa fonte confiável.