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O ChatGPT e outras pesquisas baseadas em IA estão a tornar-se uma nova superfície de descoberta para as marcas. No entanto, não existe um método garantido para ser recomendado nesse contexto: a OpenAI indica expressamente que os resultados de pesquisa são ordenados com base em vários fatores e que um posicionamento não é garantido.
Ainda assim, as empresas podem criar alguns fundamentos concretos. Entre eles, destacam-se sobretudo sites rastreáveis, conteúdos originais baseados em experiência e dados próprios, e páginas que respondem de forma clara a perguntas concretas dos utilizadores.
1. Garantir tecnicamente que o ChatGPT consegue encontrar o site
O ponto técnico mais importante é surpreendentemente simples: a página tem de estar acessível ao rastreador de pesquisa. A OpenAI refere para isso o OAI-SearchBot. Quem o bloqueia por engano no robots.txt, na CDN ou através de proteção contra bots, dificulta a inclusão dos próprios conteúdos nos resultados de pesquisa do ChatGPT.
Por isso, a OpenAI recomenda aos editores que permitam o OAI-SearchBot. As equipas técnicas devem ainda verificar se as regras de firewall, WAF ou CDN bloqueiam acessos automatizados. Uma autorização torna o site apenas encontrável – não é uma garantia de ranking.
Para as equipas de marketing, compensa por isso fazer uma verificação técnica rápida:
- O OAI-SearchBot está permitido no robots.txt?
- As páginas de destino importantes entregam conteúdo utilizável sem login ou obstáculos desnecessários de JavaScript?
- O Cloudflare ou outros sistemas de proteção bloqueiam rastreadores legítimos?
- O sitemap, os canonicals e as regras de indexação estão corretamente mantidos?
2. Publicar conteúdos que não sejam intercambiáveis
A alavanca de conteúdo mais importante atualmente é menos “escrever para a IA” e mais publicar algo que uma IA não consiga gerar arbitrariamente por si própria. Na entrevista recente do Social Media Examiner, o estratega de IA Liron Segev recomenda sobretudo dados próprios, experiências concretas, casos práticos e resultados específicos.
Isto é também relevante para o marketing de redes sociais e de criadores. Um artigo genérico como “10 dicas para Reels melhores” concorre com milhares de páginas semelhantes. Já uma publicação com dados de campanhas próprias, metodologia documentada ou um caso detalhado de um criador oferece informação adicional a que um sistema de pesquisa pode remeter.
Esta mudança já se nota no marketing de criadores: os briefings passam cada vez mais a considerar a visibilidade em pesquisas por IA, e não apenas o alcance na própria plataforma.
3. Responder de forma clara e autónoma a perguntas individuais
Para a visibilidade em IA, os conteúdos não têm de soar artificialmente a máquina. Ajuda, contudo, uma estrutura que permita que cada resposta isolada se perceba sem um longo contexto.
Na prática, isto significa:
- subtítulos concretos em vez de títulos de capítulo vagos,
- a resposta principal logo no início da secção,
- números sempre com fonte e contexto,
- termos claros em vez de linguagem de marketing desnecessária,
- secções escritas de forma a serem compreensíveis mesmo isoladamente.
Não é nenhum segredo novo de SEO, mas sim um bom design de informação. Ajuda as pessoas a percorrer uma página com o olhar e, ao mesmo tempo, torna as passagens relevantes mais fáceis de encontrar.
Nova observação de recuperação: o ChatGPT parece selecionar páginas secção a secção
Uma descoberta recente da cena GEO oferece, pela primeira vez, uma visão invulgarmente detalhada do processo de recuperação em curso. Metehan Yeşilyurt, da Peec AI, relata que, a 8 de setembro de 2026, observou nos Server-Sent Events do ChatGPT uma extensa representação de depuração pesquisa na web. A OpenAI ainda não documentou publicamente esta representação nem confirmou os detalhes deduzidos dela. Os pontos seguintes são, por isso, observações de um investigador externo e não um documento oficial de classificação.
Num prompt de teste sobre as "melhores ferramentas de AI Visibility", o ChatGPT terá, segundo Yeşilyurt, executado cinco rondas de pesquisa, formulado 18 pesquisas diferentes, desencadeado 50 chamadas a motores, recolhido 228 resultados e obtido 223 URLs para processamento posterior. Na resposta final, apareceram apenas 16 destas fontes.
Ainda mais interessante para os editores é o processamento observado de páginas individuais. Segundo Yeşilyurt, o conteúdo da página não é transmitido ao modelo de resposta como HTML completo, mas primeiro convertido numa representação textual semelhante a Markdown. O formato observado assemelha-se fortemente à ferramenta Python `html2text`, embora aparentemente não como implementação padrão inalterada. Este texto renderizado é depois dividido em blocos de cerca de 170 palavras e avaliado. Por fonte, nas suas amostras, chegaram ao contexto final normalmente apenas um a três blocos selecionados.
Isto explicaria por que razão secções autónomas e compreensíveis podem ser mais importantes do que uma composição perfeita da página como um todo. Um número, uma restrição ou uma afirmação central importante deve, sempre que possível, estar na mesma secção que a pergunta que responde. Informações explicadas apenas várias ecrãs mais abaixo podem ser mais facilmente separadas numa seleção baseada em blocos.
Yeşilyurt refere ainda que, no fluxo observado, foram transportadas, entre outras, as seguintes informações:
- consultas reformuladas e os respetivos motores de pesquisa/recuperação utilizados,
- pontuações para resultados de pesquisa individuais e para blocos de texto individuais,
- uma decisão sobre se um resultado deve ser recuperado integralmente,
- dados de rastreamento e de publicação,
- uma ordenação adicional de domínios antes da geração da resposta,
- bem como um orçamento fixo de palavras por fonte.
Também os metadados parecem desempenhar um papel. Nas amostras de Yeşilyurt, `meta_tags` brutos foram transportados juntamente com os resultados, enquanto um objeto `og_data` separado ficou vazio. Daí não se pode ainda concluir quais as meta-tags que realmente influenciam o ranking. Mas isto contraria a ideia de que o ChatGPT processa exclusivamente o texto visível de uma página.
O que esta observação poderá significar para a AI Visibility
Se o comportamento se confirmar em testes adicionais, daí decorrem algumas consequências práticas:
- Uma pergunta do utilizador pode gerar muitas pesquisas ocultas. Os conteúdos não devem, por isso, limitar-se a acertar numa formulação exata, mas também cobrir de forma sensata termos adjacentes e questões de decisão.
- Ser encontrado não é o mesmo que ser citado. No teste descrito, foram processados mais de 200 URLs, mas apenas 16 fontes foram citadas de forma visível.
- As secções competem entre si. Uma página boa pode ser globalmente relevante, enquanto apenas um bloco individual ganha ou perde no processo de seleção.
- As afirmações centrais devem ser compreensíveis localmente. Título, afirmação, número, restrição e fonte devem estar, sempre que possível, próximos uns dos outros.
- Manter os metadados limpos continua a fazer sentido, mesmo que da observação não se possa deduzir um peso fiável para tags individuais.
A ressalva mais importante: trata-se de um instantâneo de um sistema de produção observado. Pipelines de recuperação, modelos e limiares internos podem mudar a qualquer momento. Estes dados servem, por isso, melhor para fundamentar princípios de conteúdo robustos do que para inventar novos "hacks de ranking de 170 palavras".
Também os conteúdos existentes não precisam, por isso, de desaparecer no arquivo. Em formatos de plataforma como as newsletters, uma revisão cuidada pode criar visibilidade adicional. Neste contexto, aplica-se o nosso guia sobre como continuar a otimizar newsletters antigas do LinkedIn.
4. Usar perguntas de apoio, vendas e comunidade como fonte de temas
Em vez de apenas seguir listas de palavras-chave, a Segev recomenda recolher perguntas reais de clientes em tickets de apoio, conversas de vendas e comentários na comunidade. Para as marcas, isto é especialmente útil, porque estas perguntas costumam estar mais próximas de problemas reais de decisão do que termos de pesquisa genéricos.
Um fornecedor de SaaS, por exemplo, não deve limitar-se a explicar o que o seu produto faz. Também são relevantes perguntas como: Para que dimensão de equipa compensa? Que dados são necessários? Que integrações estão em falta? Quanto custa mudar? Que erros surgem na prática?
Assim cria-se um conjunto de temas ao longo da jornada real do cliente, e não apenas em torno do nome do produto.
5. Medir a AI Visibility – mas não com um único indicador
A OpenAI explica no seu FAQ para editores que o ChatGPT acrescenta às ligações de referência o parâmetro utm_source=chatgpt.com. Assim é possível identificar melhor, nas ferramentas de análise, o tráfego que chega a partir do ChatGPT.
No entanto, isto não basta como único indicador. As marcas devem também observar em que perguntas aparecem efetivamente nas respostas de IA, que páginas são citadas e se daí resultam visitas qualificadas ou conversões. A nova observação sobre recuperação de informação sublinha ainda que as consultas e os blocos de texto selecionados devem ser analisados separadamente das citações visíveis, desde que existam dados de medição correspondentes.
Tal como nas redes sociais, a visibilidade sem um objetivo de negócio adequado tem pouca força demonstrativa. Um enquadramento para isso encontra-se no nosso resumo sobre objetivos e KPIs de redes sociais.
O que os profissionais de marketing devem retirar disto
A AI Visibility 2026 não substitui o SEO, as relações públicas ou as redes sociais. Antes, amplia o número de superfícies onde uma marca pode ser descoberta. Quem é rastreável tecnicamente, publica informações originais e responde com precisão às perguntas dos clientes cria melhores condições para esta nova forma de pesquisa.
Os dados de recuperação observados atualmente encaixam neste quadro: o ChatGPT parece dividir um pedido em numerosos percursos de pesquisa, consultar muitas fontes e selecionar apenas pequenos excertos para a resposta. Isto aumenta o valor de secções bem estruturadas e compreensíveis por si só – mas continua a não garantir qualquer recomendação ou citação.
Importa manter a fronteira entre otimização e promessa: ninguém consegue garantir uma recomendação do ChatGPT. A própria OpenAI afirma explicitamente que a colocação depende de vários fatores.