Ter o nome da sua marca espalhado em várias páginas que o ChatGPT usa como referência não é garantia de aparecer nas respostas finais. É isso que mostra uma análise publicada em 16 de outubro pela Graphite, agência de growth especializada em serviços de AEO, que comparou respostas do ChatGPT deslogado com e sem uso de busca para prompts de comparação entre marcas.
O levantamento revelou um padrão curioso sobre menções no ChatGPT: as marcas que o modelo raramente citava quando respondia sem pesquisar na web eram, em geral, as mesmas que continuavam pouco citadas quando ele fazia a busca — isso mesmo quando essas marcas apareciam em boa parte das páginas referenciadas. Ou seja, estar presente no conteúdo indexado não necessariamente se traduz em visibilidade na resposta.
Entre as marcas que apareciam de forma relevante em pelo menos 15% das páginas citadas, a visibilidade mediana com busca ativada foi de apenas 11% quando o ChatGPT já as mencionava em menos de um quarto das respostas sem busca. Para a Graphite, isso reforça a tese de que as empresas precisam trabalhar não só nas citações, mas também no que os modelos aprendem durante o treinamento — estratégia que a agência batizou de “parametric knowledge optimization” (PKO), ou otimização do conhecimento paramétrico.
Visibilidade com busca acompanha a visibilidade sem busca
A comparação da Graphite usa prompts de comparação entre entidades — basicamente, pedidos para o ChatGPT comparar marcas ou produtos —, metodologia que já havia sido usada em um artigo anterior sobre rastreamento de prompts, publicado em 20 de agosto. Ao todo, foram 3.115 pares de perguntas e entidades distribuídos em 57 questões, coletados em agosto a partir do ChatGPT deslogado.
Nas respostas que usaram busca, a Graphite também mediu a fatia de páginas citadas que mencionavam cada marca de forma relevante, dividindo as marcas em três grupos conforme essa fatia. Em todos os três grupos, o padrão se repetiu: marcas mais citadas sem busca também eram mais citadas com busca.
Segundo a empresa, houve aumento simultâneo da visibilidade via busca e da proporção de páginas citadas que mencionavam a marca — o que sugere que os dois fatores importam. A Graphite afirma que a mesma relação, com força parecida, se repetiu em duas replicações: uma usando 100 prompts via API com busca explicitamente ativada e desativada, e outra com 200 prompts rastreados pela ferramenta de monitoramento da própria Graphite, em um período diferente de três semanas.
Vale destacar, porém, que o texto publicado em outubro não deixa claro como a separação entre respostas com e sem busca foi feita no conjunto original de 57 perguntas. Apenas a replicação de 100 prompts via API foi descrita como tendo a busca explicitamente desligada. Além disso, o material não detalha controles para o grau de reconhecimento prévio de cada marca, e os dados mostram que a visibilidade com e sem busca cresceu junto — o que dificulta isolar causa e efeito.
Nomes de marcas aparecem nas buscas internas do ChatGPT
Outro ponto do levantamento envolve as chamadas “fan-out queries” — as buscas que o ChatGPT faz nos bastidores antes de montar a resposta. A Graphite contou cerca de 957 mil dessas buscas, geradas a partir de 22.953 prompts de comparação entre entidades sem menção direta a marcas, coletados entre agosto e o início de outubro.
- 59,6% dessas buscas internas continham o nome de alguma marca, segundo classificação feita pelo modelo Claude Haiku 4.5, da Anthropic;
- 22,7% utilizavam o operador “site:”;
- Nenhum dos prompts originais mencionava explicitamente uma marca.
Para a Graphite, quando uma marca aparece numa dessas buscas internas, aumentam as chances de que páginas relacionadas a ela sejam recuperadas e, consequentemente, citadas. Suganthan Mohanadasan já havia identificado algo parecido em um teste menor, relatado em agosto: em 21 de 27 conversas analisadas numa única conta logada, a primeira busca feita pelo ChatGPT já incluía nomes de marcas que ele nunca havia digitado.
Taxas de citação do ChatGPT em prompts de comparação
Ao acompanhar um conjunto fixo de prompts de comparação ao longo de duas semanas na ferramenta de rastreamento da Graphite, a proporção de respostas do ChatGPT deslogado com citações subiu de 56,6% (semana de 3 de agosto) para 88,5% (semana de 28 de setembro). No Gemini deslogado, nas mesmas semanas, o percentual foi de 79,0% para 81,2%.
Esse salto, segundo a Graphite, indica uso mais frequente de busca pelo modelo — embora a empresa reconheça que esses percentuais mudam ao longo do tempo e podem até cair novamente. Vale lembrar que uma citação isolada não comprova, necessariamente, que houve busca: em um estudo anterior, a Graphite já havia notado que, desde maio, o ChatGPT consegue inserir links inline sem mostrar qualquer evidência de pesquisa realizada.
Em comparação, a Ahrefs — em relatório de outubro sobre fan-out, divulgado em 12 de outubro — apontou que 14,4% de 66,6 milhões de respostas gratuitas e deslogadas do ChatGPT em agosto e setembro incluíam esse tipo de busca interna. No entanto, os números não são diretamente comparáveis: a Ahrefs analisou respostas com fan-out queries em prompts gerais, baseados em volume de busca de diversos temas e países, enquanto a Graphite focou especificamente em prompts de comparação com citação.
Prazos de treinamento e limites dos modelos
A Graphite também calculou o intervalo entre a data de corte do conhecimento de cada modelo (informada pelo próprio fornecedor) e a data de lançamento. Para a Anthropic, usou o corte dos dados de treinamento em vez do corte de conhecimento confiável, de modo a manter a comparação justa entre os três fornecedores de IA. Para modelos lançados desde julho, esse intervalo ficou entre aproximadamente dois e cinco meses — período que a empresa chama de “tempo mínimo de impacto” para conteúdo recém-publicado. Esse cálculo, porém, não mede quando um artigo é efetivamente rastreado para o conjunto de treinamento, nem se isso muda as respostas do modelo.
Entre os métodos exploratórios sugeridos pela Graphite estão: checar a visibilidade de marca via API com a busca desligada assim que um novo modelo for lançado (coletando pelo menos 50 respostas por prompt) e verificar se os rastreadores de treinamento conseguem acessar o site, incluindo possíveis bloqueios por CDN ou firewall. A própria página de rastreadores do Google explica que o Google-Extended, token de robots.txt usado pelo Gemini, controla se o conteúdo rastreado pode ser usado para treinar futuros modelos e para o chamado “grounding” nos apps do Gemini — mas não afeta a indexação do site no Google Search nem funciona como fator de ranqueamento ali.
Por que isso importa para quem trabalha com marcas
É importante entender que a fatia de citações e as menções em páginas referenciadas só existem quando o ChatGPT realmente faz uma busca — ou seja, esses números não capturam a frequência com que o modelo cita uma marca quando responde sem pesquisar. Nos prompts de comparação analisados, marcas raramente citadas pelo nome sem busca continuaram com visibilidade baixa mesmo com busca ativada, inclusive quando apareciam em pelo menos 15% das páginas referenciadas.
Por isso, acompanhar os prompts via API com a busca desativada sempre que um novo modelo for lançado pode servir como uma espécie de linha de base sem interferência da pesquisa. Os dados mostram que a visibilidade com busca cresce junto com a visibilidade sem busca e com as menções nas páginas citadas — mas isso não prova que aumentar um desses fatores necessariamente fará o ChatGPT citar mais uma marca quando decidir pesquisar.
O que esperar daqui para frente
Segundo a Graphite, é razoável esperar pelo menos o intervalo de dois a cinco meses entre o corte de conhecimento e o lançamento do modelo para que conteúdo novo passe a aparecer nas respostas. A empresa também lembra que, como os laboratórios de IA não divulgam publicamente quais dados usam no treinamento, não há como saber com certeza quais páginas foram incluídas. Como a taxa de citação do ChatGPT nos prompts de comparação da Graphite subiu entre o início de agosto e o fim de setembro, o monitoramento com busca ativada também precisará ser repetido periodicamente para acompanhar essas mudanças.
Com informações de searchenginejournal.com.
