O que as IAs realmente citam: os perfis de sites por trás das respostas, motor por motor

Quando uma IA responde a uma pergunta de seu mercado, em quais páginas essa resposta se apoia? Os nomes que vêm à mente são os grandes: veículos consolidados, plataformas que todo mundo conhece. Se isso fosse verdade, a porta já estaria fechada para todos os outros. Então medimos, em nossos próprios painéis: 923 respostas arquivadas com cada fonte citada, em quatro motores e cinco mercados, em julho de 2026. O caso de domínio único mais nítido desses perfis é o Reddit: primeiro no Gemini, segundo no Perplexity, 102º no ChatGPT, ausente no Claude. Remedidas um mês depois, duas dessas quatro posições tinham mudado.

Dois resultados sustentam este estudo. A web citada é muito mais aberta do que sugere a ideia de "sempre os mesmos grandes nomes". E cada motor confia em uma web visivelmente diferente: cada número abaixo é dado por motor, nunca na média.

A medição

Entre 10 e 25 de julho de 2026, nossos trackers apresentaram 18 painéis fixos de perguntas a ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity, pelas APIs oficiais, exatamente como rodam para qualquer conta. Os painéis cobrem cinco mercados: destinos de viagem (648 respostas), SaaS e visibilidade em IA (208), serviços web em francês (27), dados de câmbio (16) e perguntas de identidade de marca (24). Cada resposta fica arquivada com as fontes citadas: 6.991 citações no total, apontando para 2.049 domínios raiz únicos.

Viagem e SaaS carregam o peso estatístico. Os três painéis pequenos se leem como indicações, não como leis, e estão sinalizados assim abaixo.

Achado 1: hoje nenhum oligopólio segura as respostas

Para cada motor, somamos as citações levadas por seus dez domínios mais citados:

Mesmo no extremo mais concentrado (ChatGPT em viagens), os dez primeiros domínios deixam 57% das citações para todos os outros. No extremo aberto, os dez domínios de viagem mais citados do Gemini carregam 12% de suas citações, e foram precisos 746 domínios distintos para carregar o resto. O conjunto de páginas em que as respostas das IAs se apoiam é uma cauda longa, e há sites modestos dentro dela.

Achado 2: cada motor confia em uma web diferente

ChatGPT pende para o institucional. Em viagens, suas três fontes mais citadas são Lonely Planet (129 citações), National Geographic (102) e a UNESCO (51), com os domínios governamentais logo atrás. Sua régua é uma reputação construída em outro lugar, o que faz dele o conjunto mais lento de entrar.

Gemini é o mais espalhado. Operadores especializados, blogs pessoais, YouTube e Reddit dividem seu topo, e nenhuma fonte domina. Um site focado, com uma página forte sobre a pergunta exata, consegue entrar em seu conjunto citado: é aí que os novatos aparecem primeiro.

Perplexity lê primeiro as plataformas. Nas perguntas de viagem, YouTube é sua fonte mais citada (152 citações) e Reddit a segunda (138). O mesmo padrão vale nas perguntas SaaS, onde LinkedIn também entra entre as primeiras fontes. Como medimos em nosso estudo sobre o YouTube, o que o motor realmente lê ali é a transcrição.

Claude é o que menos cita e o que mais lê. 466 citações em 233 respostas, mas só nas perguntas SaaS ele leu 342 páginas sem citá-las, um número que só o Claude expõe. Ele nomeia pelo menos uma fonte em 51,8% de suas respostas, e 4,5 quando o faz, contra 13,1 do Perplexity. Um mês depois, eram 56,2% e 5,3 para o Claude, e 17,1 para o Perplexity. Quando cita, as respostas se apoiam em blogs de consultores independentes e páginas de agências: competência assinada por uma pessoa ou um escritório, mais do que mídia de massa.

Nas perguntas SaaS, mais um fato importa para qualquer fornecedor: as próprias páginas dos fabricantes de ferramentas são citadas por todos os motores, ao lado dos terceiros. Quais fabricantes essas respostas nomeiam é um resultado do mesmo painel, exposto em nosso comparativo de ferramentas de visibilidade em IA. Responder à pergunta de seu mercado em sua própria página não é tinta perdida. E quando um concorrente tem a resposta que você queria, a razão costuma estar nesta tabela: ele está presente nas fontes que aquele motor lê, e você não.

Achado 3: quando o motor não busca, responde a memória dele

Nem toda resposta dispara uma busca na web. Medido neste corpus: Perplexity buscou em 100% das respostas, Gemini em 96%, ChatGPT em 73%, Claude em 42%.

O número do Claude esconde o detalhe mais útil: ele busca conforme o assunto. Em perguntas de SaaS e visibilidade em IA, buscou 79% das vezes; em viagens, 27%, e no resto respondeu de memória. Onde o motor acredita que já sabe, quem responde é o corpus de treinamento, e esse corpus foi congelado há meses.

Há, portanto, dois jogos diferentes numa mesma pergunta de visibilidade. A recuperação ao vivo premia a página que responde à pergunta exata, e pode ser vencida esta semana. O corpus congelado premia o que existia, de forma estável e repetida, quando foi construído, e só se atualiza quando o próximo modelo sai. Publicar cedo e manter URLs e fatos estáveis: é assim que uma marca joga nos dois tabuleiros.

Achado 4: perguntas de confiança se ancoram em terceiros modestos

Nosso painel de identidade de marca é pequeno (24 respostas, indicativo), mas seu padrão é nítido e bate com o que medimos em nosso estudo sobre backlinks: quando os motores respondem a "posso confiar nesta empresa", as citações vão para plataformas de avaliações (Trustpilot em primeiro), para o LinkedIn e para registros e sites de verificação de terceiros, não para a imprensa. É o dossiê em terceiros que carrega o veredicto, e essas páginas estão ao alcance de qualquer empresa.

O que uma marca faz com isso

1. Cubra as perguntas de seu mercado em suas próprias páginas. Páginas de fornecedor são citadas quando respondem à pergunta feita, e são o único conjunto de páginas que você controla por inteiro. O título dessas páginas pesa: retomar as palavras da pergunta multiplica a citação por 1,90. Se os mecanismos as citam depois é uma medição à parte.
2. Exista onde cada motor lê. Um vídeo bem intitulado cuja transcrição responde à pergunta, para Gemini e Perplexity. Um dossiê limpo em terceiros, para as perguntas de confiança. Páginas assinadas por um especialista, para o Claude.
3. Meça por motor, nunca na média, com o Claude como analista. Cada número deste estudo se divide em quatro. Uma estratégia calibrada na média otimiza para um motor que não existe. Ler motor por motor é a base de nosso método, e a razão pela qual um ranking de busca não prediz mais uma presença nas respostas.

Método

923 respostas coletadas entre 2026-07-10 e 2026-07-25 pelos trackers da Epovest, pelas APIs oficiais dos motores, em painéis fixos formulados como os clientes perguntam. Cada resposta fica arquivada com as fontes citadas; os domínios são normalizados para a raiz registrável (2.049 raízes únicas). Os tamanhos de célula variam por mercado e motor e estão no texto. Os números podem ser reutilizados com atribuição.