Como corrigir o que uma IA diz sobre sua empresa? Perguntamos às próprias IAs

Um cliente liga para você: uma IA disse a ele que sua empresa fechou. Ou você pergunta ao ChatGPT quem exerce sua profissão em sua cidade, e seu nome não aparece. O primeiro reflexo é perguntar à própria IA: como corrigir isso?

Fizemos a pergunta por você em 3 de agosto de 2026, em dezoito formulações, em inglês e em francês, três vezes cada uma a seis motores de IA: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral e Grok. 324 respostas. Elas concordam sobre o mecanismo e se dividem sobre os endereços.

Sobre o mecanismo, a mensagem é a mesma de um motor para outro: não existe um balcão onde entregar suas informações, e o que uma IA diz sobre você vem do que ela lê na web. Corrige-se uma IA, portanto, corrigindo o que ela lê. Sobre os endereços, isto é, os lugares aonde ir para corrigir, cada IA dá a própria lista, e essas listas só se parecem no topo.

Não há balcão único, elas respondem

À pergunta "Is there a place to submit my company's information to AI assistants?", ou seja, "existe um lugar onde enviar as informações de minha empresa aos assistentes de IA?", 16 respostas de 18 dizem que não existe um balcão único. O que elas propõem no lugar cabe em um verbo: publicar. Em seu próprio site, e nas páginas que outros mantêm sobre você.

Quando uma IA erra sobre você: avisar, depois corrigir o que ela lê

Cinco das dezoito perguntas descrevem uma IA que diz algo falso sobre uma empresa. De suas 90 respostas:

• 86 recomendam relatar o erro ao editor da IA: o botão de feedback sob a resposta, um formulário, o suporte;
• 80 mandam você corrigir as páginas que a IA lê: seu site, os diretórios, o Google Business Profile, a Wikipedia, o LinkedIn;
• 77 fazem as duas coisas.

O Perplexity resume o gesto em dois tempos: relatar o erro pelo canal de feedback do produto e, depois, corrigir a fonte que a IA provavelmente está lendo. O primeiro gesto mira a resposta errada. O segundo mira o que a IA vai ler da próxima vez.

Primeiro seu site, depois uma lista que muda de uma IA para outra

Estes são os destinos que as 324 respostas citam, e a parcela de respostas que cita cada um.

Seu próprio site é o primeiro endereço nos seis motores, de 61% das respostas no Claude a 83% no Grok. O Google Business Profile é a plataforma mais citada em cinco motores, e empata com a Wikipedia no Grok. Passado esse topo comum, as listas divergem, às vezes por mais de um fator dez.

Lido motor por motor, com o número médio de plataformas citadas por resposta entre parênteses:

• ChatGPT (3,2): Google Business Profile (57%), LinkedIn (43%), Bing Places (39%), Wikipedia (37%), Apple (33%), Yelp (31%), Wikidata (28%).
• Grok (3,2): Wikipedia e Google Business Profile empatados (56%), depois Reddit e LinkedIn (33% cada), G2 (26%) e Crunchbase (24%). O Grok é o único motor a citar com regularidade Reddit, G2 e Trustpilot.
• Mistral (2,0): Google Business Profile (46%), Wikipedia e LinkedIn (37% cada), e o comunicado à imprensa mais do que qualquer outro motor (39%).
• Gemini (1,4): Google Business Profile (39%), Bing Places (20%), Yelp (19%), e dados estruturados em 78% das respostas.
• Claude (1,0): Google Business Profile (39%) e LinkedIn (26%); nenhuma outra plataforma passa ali de uma resposta em cada seis.
• Perplexity (0,6): 35 respostas de 54 não citam nenhuma plataforma. Elas falam de diretórios (65%) e de dados estruturados (70%) em termos gerais, e o Google Business Profile (26%) é a única plataforma citada em mais de uma resposta em cada dez.

Esse resultado prolonga nosso estudo sobre as fontes que os motores compartilham: diante da mesma pergunta, dois motores citam poucas fontes em comum. Eles também compartilham poucos endereços para onde mandar você.

Os dados estruturados, no código de seu site

214 respostas de 324 recomendam dados estruturados, na maioria das vezes como marcação schema.org, por exemplo os tipos Organization ou LocalBusiness escritos em JSON-LD. ChatGPT e Gemini fazem isso em 78% de suas respostas, o Claude em 39%. E quando dizem onde colocar essa marcação, apontam quase sempre para seu próprio site, no código de suas páginas.

As IAs querem, portanto, seus fatos em uma forma que a máquina lê sem ambiguidade, e o lugar que indicam para isso é o código de seu site. Para publicar esses fatos sem mexer nesse código, o Markleex publica páginas escritas para serem lidas pelos assistentes de IA, em um endereço estável, servidas em texto simples e datadas pela plataforma.

llms.txt, presente quando o assunto é formato

O arquivo llms.txt, proposto como um sumário de um site para uso das IAs, aparece em 28 respostas de 324 (8,6%). Sua presença depende da pergunta:

• 3 das 144 respostas que partem de um problema vivido (uma IA diz algo falso, uma IA não conhece você), todas do Grok;
• 23 das 108 que tratam de onde publicar ou de qual formato usar;
• 0 das 54 respostas do ChatGPT, somadas todas as perguntas.

O que essas respostas mudam para você

As IAs concordam sobre o mecanismo e se dividem sobre os endereços. Daí decorrem duas consequências.

A primeira: o aviso que quase todas propõem vem acompanhado, na maioria de suas respostas, de um trabalho sobre as páginas que elas leem. É esse trabalho que se mede, resposta após resposta.

A segunda: corrigir "as IAs" em bloco equivale a seguir a lista de uma só. Conforme a IA que seu cliente consulta, o conselho vai mandar você para o Bing Places, para o Reddit ou para a Wikipedia. Uma correção se conduz, portanto, motor por motor: registrar a resposta errada, voltar às páginas que a alimentam e reler cada motor até que o erro deixe de voltar. Para as páginas que outros mantêm sobre você, nosso guia de menções em terceiros explica como obtê-las.

Método

Protocolo. Em 3 de agosto de 2026, dezoito perguntas foram feitas aos motores de IA pelas APIs oficiais deles, três vezes cada uma em cada motor: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral e Grok. 324 respostas ao todo, 54 por motor. Treze perguntas estão em inglês, cinco em francês. Palavra por palavra, por família:

• Uma IA diz algo falso: "ChatGPT is saying something wrong about my company, how do I fix it?"; "How do I correct false information an AI gives about my business?"; "An AI assistant gave a customer the wrong information about my services, what can I do?"; "Une IA raconte des choses fausses sur mon entreprise, comment corriger ?"; "Comment corriger ce que ChatGPT dit de mon entreprise ?"
• Uma IA não conhece você: "Why doesn't ChatGPT know my business exists?"; "My company doesn't appear when I ask AI about my industry, what should I do?"; "Mon entreprise n'apparaît pas dans les réponses des IA, que faire ?"
• Onde publicar: "Where can I publish official information about my company for AI assistants to read?"; "Is there a place to submit my company's information to AI assistants?"; "How do I create a page about my business that AI assistants can read?"; "Où publier les informations officielles de mon entreprise pour que les IA les lisent ?"
• Em qual formato: "What format should my company information be in so AI reads it accurately?"; "How do I make my company facts machine readable for AI?"
• Ser recomendado, e quem dá fé: "How do I get my business recommended by AI?"; "What is an AI readable company registry?"; "Comment se faire connaître des IA ?"; "Who keeps the official record of a company that AI assistants trust?"

Unidade de contagem. A resposta. Uma resposta conta para um destino assim que o cita, uma vez ou mais. Os links de citação que alguns motores inserem no texto são retirados antes da contagem: contamos o que a resposta recomenda, não o que ela cita como fonte.

O que conta para cada destino. As treze plataformas contam pelo nome: Google Business Profile ou Google My Business (GBP, fiche Google), Wikipedia, Wikidata, LinkedIn, Crunchbase, Yelp, Bing Places, Apple Business Connect ou Apple Maps, Facebook, Reddit, G2, Trustpilot e YouTube. O arquivo llms.txt também conta pelo nome. Cinco destinos contam por uma palavra, nas duas línguas das perguntas:

• seu próprio site: your website, your site, official website, votre site, site officiel;
• diretórios: directory, directories, annuaire;
• dados estruturados: structured data, schema.org, schema markup, JSON-LD, données structurées;
• comunicado à imprensa: press release, communiqué de presse;
• registro oficial de empresas: business registry, Companies House, LEI, D-U-N-S, Dun & Bradstreet, OpenCorporates, GLEIF, SIRENE, INSEE, Infogreffe, registre du commerce, RCS, Secretary of State.

O número de plataformas citadas por resposta conta, para cada resposta, quantas das treze plataformas ela cita.

Quando uma IA erra. Nas 90 respostas da primeira família, "avisar" conta uma resposta que recomenda relatar o erro ao editor da IA (botão de feedback, formulário de denúncia, suporte); "corrigir o que ela lê" conta uma resposta que cita seu site, um diretório, o Google Business Profile, a Wikipedia, o LinkedIn ou um cadastro.

O balcão. As 18 respostas à pergunta "Is there a place to submit my company's information to AI assistants?" foram lidas uma a uma: 16 dizem que não existe um balcão único.

Alcance. Três limites definem o que esses números dizem:

• as perguntas são feitas em inglês e em francês;
• as contagens dizem o que uma resposta cita, e a ordem em que ela cita não entra na contagem;
• eles descrevem um dia de medição, 3 de agosto de 2026.

O protocolo se repete igual, mesmas perguntas, mesmas repetições, mesmos motores: esta onda é sua referência.