Um novo estudo que analisou 18.377 pares de consultas revela que motores de busca de inteligência artificial e grandes modelos de linguagem referenciam fontes da web fundamentalmente diferentes dos resultados tradicionais do Google Search, criando implicações urgentes para a visibilidade das marcas no cenário emergente da Otimização para Motores Gerativos. A pesquisa da Search Atlas mostra que sistemas de IA baseados em recuperação, como o Perplexity, alcançam 43% de sobreposição de domínio com o Google, enquanto modelos de raciocínio como o ChatGPT citam apenas 21% das mesmas fontes.
O estudo analisou três plataformas de IA líderes—Perplexity, ChatGPT da OpenAI e Gemini do Google—revelando diferenças dramáticas em como cada sistema se alinha com os resultados do Google Search. O Perplexity demonstrou o maior alinhamento de busca com 43% de sobreposição de domínio e 24% de sobreposição de URL, representando correspondências exatas de página. O ChatGPT mostrou divergência significativa com apenas 21% de sobreposição de domínio e meros 7% de sobreposição de URL, confirmando correspondência mínima direta de fontes. O Google Gemini exibiu precisão seletiva com 28% de sobreposição de domínio, apesar de ser desenvolvido pelo Google, mas apenas 6% de sobreposição de URL, favorecendo fontes curadas de alta confiança.
"Estamos testemunhando o surgimento de um ecossistema de informação paralelo," disse Manick Bhan, Fundador e CEO da Search Atlas. "Enquanto o SEO tradicional focava exclusivamente nas classificações do Google, nossa pesquisa prova que motores de busca de IA e grandes modelos de linguagem referenciam fontes diferentes, classificam domínios diferentes e priorizam atributos de conteúdo diferentes. Marcas que ignoram essa mudança correm o risco de se tornar invisíveis em respostas geradas por IA—mesmo que se classifiquem bem nos resultados de busca tradicionais."
Uma descoberta crítica surgiu na lacuna entre a sobreposição em nível de domínio e em nível de URL, revelando como os sistemas de IA entendem e referenciam conteúdo da web. A sobreposição de domínio variou em média de 21-43% dependendo da plataforma, enquanto a sobreposição de URL permaneceu abaixo de 10% para modelos baseados em raciocínio. Essa distinção confirma que os sistemas de IA entendem tópicos de forma semelhante ao Google, mas sintetizam a partir de um conhecimento mais amplo em vez de recuperar diretamente páginas classificadas. "A sobreposição de domínio mostra que os modelos de IA e o Google discutem os mesmos assuntos e reconhecem autoridades semelhantes," disse Bhan. "Mas a baixa sobreposição de URL prova que estar classificado na primeira página do Google não garante citação nas respostas do ChatGPT."
A intenção da consulta impacta significativamente os padrões de alinhamento entre IA e busca, com pesquisadores analisando a sobreposição em cinco categorias de intenção de consulta. Consultas informacionais mostraram sobreposição moderada, com o Perplexity alcançando 30-35% de consistência enquanto o ChatGPT permaneceu abaixo de 15%. Consultas transacionais revelaram a maior variação, pois os sistemas de IA frequentemente sintetizam recomendações em vez de citar páginas específicas de comerciantes. Consultas de compreensão alcançaram o melhor desempenho do Gemini, onde sua abordagem de precisão seletiva se destacou na identificação de fontes educacionais autoritativas.
A divergência entre fontes citadas por IA e resultados classificados pelo Google cria uma necessidade urgente de métricas de SEO expandidas que meçam a presença da marca tanto na busca tradicional quanto em respostas geradas por IA. "As equipes de SEO não podem mais medir o sucesso apenas através das classificações do Google, tráfego orgânico e posições de palavras-chave," disse Bhan. "Visibilidade em LLM—rastreando com que frequência sua marca aparece em respostas geradas por IA, como é representada e qual contexto competitivo a cerca—agora é igualmente crítica."
O estudo identificou atributos de conteúdo específicos que melhoram as taxas de citação tanto em motores de busca quanto em grandes modelos de linguagem, incluindo precisão semântica, implementação de dados estruturados, sinais de domínio autoritativos, atualidade do conteúdo e precisão factual. "O ponto de convergência entre SEO e otimização para IA está centrado na clareza semântica," explicou Bhan. "Conteúdo que ajuda os motores de busca a entender sua expertise também ajuda os modelos de linguagem a identificá-lo como uma fonte credível. Mas a execução difere—o SEO tradicional enfatiza links e classificações, enquanto a visibilidade em IA requer tornar-se a resposta definitiva para perguntas específicas dentro de seu domínio."
A metodologia da pesquisa analisou dados coletados entre setembro e outubro de 2025, examinando respostas da OpenAI (ChatGPT), Perplexity e Google Gemini juntamente com os resultados correspondentes do Google Search. Os pesquisadores empregaram um limite de similaridade de cosseno de 82% para identificar consultas semanticamente equivalentes, garantindo semelhança linguística enquanto permitiam variação natural de consulta. "Com quase 20.000 pares de consultas correspondentes analisados em múltiplas plataformas de IA e categorias de intenção, esta pesquisa fornece à indústria de marketing digital evidência definitiva de que a busca por IA requer abordagens de otimização fundamentalmente diferentes," disse Bhan.
