Imagine pesquisar no Google sobre o próprio negócio e descobrir que a ferramenta de IA do buscador está espalhando uma informação completamente errada. Foi exatamente isso que aconteceu com Steve McLeod, fundador da plataforma de feedback de usuários Feature Upvote. Em julho de 2026, ele pesquisou “feature upvote api” esperando encontrar a documentação de ajuda sobre a API REST pública que havia lançado uma semana antes. Em vez disso, se deparou com um AI Overview do Google afirmando que a Feature Upvote não tinha API REST nenhuma.
O caso virou um exemplo prático de como corrigir IA Overview quando o Google erra sobre fatos da sua marca — e mostra que, com as ações certas, é possível reverter a situação rapidamente.
Quando o Google respondeu “não” pra uma pergunta cuja resposta era “sim”
“A resposta do AI Overview do Google era completamente falsa”, disse Steve. “Se ele está me dando informação errada sobre minha própria plataforma, certamente está dando a mesma informação errada para os usuários. E esse problema precisa ser resolvido.”
Steve é amigo do autor do relato original, e foi assim que a história chegou até ele, em uma newsletter. Ao ver o caso, sugeriu algumas correções — e, para surpresa geral, em menos de uma hora depois que Steve as implementou, o AI Overview do Google passou a afirmar que a Feature Upvote tinha sim uma API REST pública.
A raiz do problema: Google se baseou em conteúdo desatualizado
A explicação por trás do erro era, na verdade, bem simples. O Google deu uma resposta errada porque baseou o AI Overview em conteúdo que estava indexado, mas desatualizado.
“Descobrimos que tínhamos alguns posts de blog bem antigos com comentários jogados ali dizendo que não tínhamos API REST”, contou Steve.
“Os AI Overviews do Google citaram essa informação bem mais antiga em vez da nossa nova documentação de ajuda, que tinha ‘API REST Pública’ como título principal.”
Como a Feature Upvote decidiu atacar o problema
Depois de flagrar o erro, Steve anunciou publicamente a API REST pública da Feature Upvote em 24 de julho de 2026, por meio de um post no blog, uma publicação no X e um e-mail de newsletter.
Ele publicou esse conteúdo como uma espécie de brincadeira promovendo a própria API, mas havia um segundo motivo por trás da ação: dar ao Google dados novos para que o AI Overview pudesse se corrigir.
Nos três formatos de conteúdo, Steve expôs o erro do Google e ainda pediu sugestões aos seguidores do X e aos leitores da newsletter para resolver o problema.
“Achei que poderia chamar atenção das pessoas quando digo ‘o Google fala isso, e está errado'”, disse Steve. “Como dono de negócio, estou sempre tentando conseguir publicidade.”
Assim, após ler a newsletter em 27 de julho de 2026, o autor do relato original respondeu com algumas sugestões:
- Corrigir as páginas desatualizadas do site da Feature Upvote que o Google havia citado no AI Overview, deixando claro que a plataforma tem sim uma API REST pública
- Enviar as páginas novas e atualizadas sobre a API REST pública para indexação no Google, já que o buscador usa páginas do seu índice para gerar os AI Overviews
- Buscar cobertura sobre a API REST pública em publicações relevantes do setor
Comparado a conseguir cobertura de terceiros, atualizar e enviar manualmente as páginas para indexação levaria menos de um dia. Por isso, foi esse o caminho escolhido. No processo, Steve descobriu, inclusive, que o Google nunca havia indexado o post de anúncio do blog — ao contrário do que ele imaginava. No fim das contas, nem precisou da cobertura da imprensa: as duas primeiras correções já resolveram o problema.
O resultado: a resposta começou a mudar quase na hora
Cerca de uma hora depois de enviar manualmente as páginas do site para indexação, em 28 de julho de 2026, Steve pesquisou “does feature upvote have an api?” e o AI Overview respondeu “Yes” (“sim”).
A mudança foi confirmada de forma independente um dia depois, quando o autor do relato pesquisou “does feature upvote have a public rest api” em três abas de navegador separadas, só para garantir que a resposta correta não fosse coincidência — e ainda repetiu os testes em modo anônimo, para obter resultados sem personalização.
Ainda assim, a correção não funcionou imediatamente para todas as variações da pergunta. “Percebi que a resposta do AI Overview mudava dependendo de como eu perguntava”, disse Steve. “Se eu perguntasse ‘a API REST da Feature Upvote inclui isso‘, o AI Overview dizia que a Feature Upvote não tinha API REST. Mas se eu perguntasse ‘a Feature Upvote tem uma API REST’, o AI Overview dizia que sim.” Segundo ele, foram necessários mais alguns dias até que o AI Overview desse consistentemente a resposta correta em todas as variações.
Como monitorar e corrigir IA Overview sobre fatos da sua marca
Steve descreveu a experiência de mudar a resposta do AI Overview do Google como algo que abriu sua mente. “Fiquei impressionado que é possível mudar as respostas do AI Overview do Google com uma estratégia que leva em conta como essas respostas funcionam”, afirmou.
Para quem quer evitar passar pelo mesmo aperto, o caminho sugerido envolve alguns passos práticos. Primeiro, é preciso identificar quais fatos da marca realmente merecem monitoramento — geralmente aqueles que, se errados, custam vendas, como nome, endereço e telefone do negócio, características de produtos e serviços, preços, áreas geográficas de atuação, horário de funcionamento, conformidade com exigências legais e políticas de reembolso.
Como a Feature Upvote é uma plataforma B2B de SaaS, Steve prioriza o monitoramento de informações sobre as funcionalidades do produto, como a existência da API REST. “Normalmente, a principal forma de pequenas empresas B2B de SaaS conseguirem clientes é via SEO”, disse ele. “Se o Google dá informação falsa, podemos não conseguir atrair pessoas para o funil de vendas, e isso é um problema grande.”
Outro ponto importante é descobrir quais plataformas de busca por IA o público-alvo realmente usa, já que isso ajuda a priorizar onde concentrar esforços de monitoramento e correção. Depois, antes de mudar qualquer coisa, vale registrar o que cada plataforma de IA diz hoje sobre a marca e quais fontes ela cita — esse é o ponto de partida para comparar depois.
Por fim, o trabalho de investigação não para por aí: é preciso rastrear a origem de cada resposta errada, voltando pelas fontes até encontrar de onde o dado incorreto realmente vem. Só assim é possível corrigir na raiz e evitar que o mesmo erro volte a aparecer em novas variações de busca.
Com informações de semrush.com.
