Uma mudança silenciosa no funcionamento interno do ChatGPT revelou um novo formato de comunicação entre a ferramenta e seus mecanismos de busca na web. Em 16 de agosto, uma chamada de busca feita pela IA ainda utilizava o formato JSON tradicional, algo como {“system1_search_query”:[{“q”:”site:intercom.com Fin AI Agent pricing 2026″}]}. Quatro dias depois, em 20 de agosto, a mesma conta e a mesma pergunta geraram um resultado completamente diferente, estruturado em linhas de texto separadas por barras verticais, como no exemplo abaixo:
- fast|Intercom Fin AI agent pricing 2026 live chat support|30|intercom.com
- fast|Gorgias AI Agent pricing 2026 customer support|30|gorgias.com
- fast|Zendesk AI agents pricing 2026|30|zendesk.com
- fast|best AI live chat support Intercom Gorgias Zendesk Ada Tidio Crisp reddit|365|reddit.com
- length|long
No intervalo entre essas duas datas, a OpenAI substituiu o antigo formato JSON por uma linguagem de consulta própria, mais compacta. Junto com essa mudança, desapareceu completamente do payload o campo “search_queries”, que antes espelhava o processo de expansão das buscas (o chamado “fan-out”) e que era analisado por ferramentas externas de monitoramento, como a FanoutFox.
A descoberta faz parte de uma série de investigações sobre o funcionamento interno do ChatGPT, que já havia mapeado anteriormente como a ferramenta seleciona fontes e como monta, antes mesmo de buscar, uma lista prévia de marcas e sites que pretende recomendar. Nesta nova etapa, o novo formato foi testado em oito perguntas diferentes, cobrindo temas comerciais, produtos físicos, buscas locais, notícias e finanças, permitindo mapear o que essa nova linguagem é capaz de comunicar — e, segundo a análise, ela revela muito mais informação do que o formato anterior.
Cinco descobertas sobre a nova linguagem de busca
- Cada linha representa uma busca, e os campos são legíveis.
- O terceiro campo indica uma janela de atualização (freshness), que varia conforme o tipo de pergunta.
- A busca é dividida em categorias (verticais), e o tipo de conteúdo determina qual delas é ativada.
- O campo de domínio mostra que o ChatGPT visita sites que já conhece previamente.
- Algumas respostas estão se tornando widgets, sem espaço para citação de fontes externas.
Estrutura das linhas de busca
Cada chamada de ferramenta passou a ser um bloco de linhas, cada uma representando uma busca isolada, com campos separados por barras. Um exemplo típico é: fast|Zendesk AI agents pricing 2026|30|zendesk.com. Nesse padrão, “fast” indica o tipo de chamada, seguido pela consulta (redigida pelo próprio modelo, geralmente com nomes de marcas, ano e palavras de intenção como “pricing”), um número e, em alguns casos, um domínio específico.
Cada bloco de busca termina com uma diretriz de tamanho: “length|long”, “length|medium” ou “length|short”. Esse campo é o único remanescente direto do formato antigo — no JSON original, aparecia como “response_length”. A análise sugere que esse valor indica quanto texto deve ser trazido de cada resultado: “long” apareceu em comparações detalhadas de produtos, “medium” na maioria das buscas simples, e “short” em uma verificação pontual de nomes de locais. Se essa interpretação estiver correta, a maioria das buscas recupera apenas um trecho limitado da página, e não o conteúdo completo — o que reforça a importância de posicionar a resposta direta exatamente onde esse trecho tende a começar.
Os campos após a consulta são opcionais: algumas linhas trazem apenas a pergunta, outras incluem o número, e o domínio só aparece quando um site específico é alvo direto da busca.
Pergunte as mesmas perguntas que seus clientes fariam e observe quais marcas o ChatGPT menciona nessas consultas — elas revelam o conjunto de concorrentes que a IA já considera na categoria, e os domínios indicados mostram quais sites ela pretende visitar.
O número como janela de atualização
Comparando o terceiro campo em diferentes perguntas feitas em 20 de agosto, percebe-se uma variação clara conforme o tema:
- Preço de ações da Nvidia: janela de 2 dias
- Resultados da rodada da Premier League: janela de 7 dias
- Melhor software de chat com IA: janela de 30 dias
- Guidance de resultados da Nvidia: janela de 90 dias
- Discussão no Reddit sobre chat com IA: janela de 365 dias
A interpretação é de que esse número representa uma janela de atualização, em dias, proporcional à velocidade com que a resposta se torna desatualizada — embora não haja documentação oficial confirmando essa lógica. Em todas as perguntas comerciais testadas, a janela identificada foi de 30 dias, o que sugere que páginas de preços ou comparações de produtos sem atualização recente podem ficar fora da janela padrão exatamente nas consultas em que marcas são comparadas entre si. A recomendação prática é manter atualizadas, dentro desse ciclo, as páginas que respondem a perguntas de decisão de compra, com mudanças reais e datas visíveis.
Diferentes categorias de busca
Além do tipo “fast”, que corresponde à busca web tradicional (sucessora do antigo mecanismo de expansão de consultas), foi identificado o tipo “product”, usado para consultas em catálogo de produtos físicos — presente em buscas sobre robôs aspiradores e colchões, mas ausente nas perguntas sobre softwares. Um exemplo dessa linha é:
product|Roborock Saros 10R robot vacuum;Dreame X50 Ultra robot vacuum;Eufy E28 robot vacuum
Nesse formato, os nomes dos produtos aparecem separados por ponto e vírgula, sem outros campos, e essa estrutura se conecta a cartões de produto e ofertas de vendedores já identificados anteriormente na camada de comércio do ChatGPT. Isso indica que, para produtos físicos, a ferramenta consulta um catálogo próprio além de rastrear páginas sobre eles — e estar presente nesse catálogo é um jogo separado da simples otimização de conteúdo em blogs ou sites.
Para quem vende produtos físicos, a orientação é verificar se a marca aparece com cartões, ofertas e nomes de vendedores quando o ChatGPT faz recomendações. A presença de cartões indica que o catálogo reconhece o produto; uma simples menção em texto, sem cartão, mostra que a disputa está restrita ao conteúdo escrito, sem qualquer influência sobre o que a busca de catálogo retorna.
A investigação também identificou um terceiro tipo de chamada, voltado a buscas por estabelecimentos locais, que leva em conta a localização do usuário — identificado, por exemplo, em uma pergunta sobre cafeterias na região.
Com informações de searchenginejournal.com.
