Como aumentar a citação da sua empresa nas IAs?

Em 62% dos casos, uma IA usa o conteúdo de uma marca como fonte e nunca menciona o nome dela na resposta, segundo estudo da Semrush em parceria com Kevin Indig, publicado em junho de 2026. Se a sua empresa mede presença em IA só pela citação, você pode estar comemorando um resultado que o cliente nunca percebeu. A seguir, você entende como aumentar a citação da sua empresa nas IAs de verdade, as camadas reais entre aparecer como fonte e ser de fato recomendado, com pesquisa recente e um case real da Upsend Brasil.

O estudo que popularizou o termo GEO, de Aggarwal et al., é de 2024 e continua sendo o fundamento histórico da área: foi o primeiro a testar, de forma controlada, o que aumenta a chance de citação numa resposta de IA. Mas 2025 e 2026 trouxeram pesquisa nova, maior e mais específica, e tratar só o estudo de 2024 como se ele explicasse como ChatGPT, Gemini e Google respondem hoje seria ignorar dois anos de evolução do campo.

As seis camadas que aumentam a citação da sua empresa nas IAs

Aumentar citação é só parte do problema. O modelo abaixo é uma síntese interpretativa da Upsend Brasil, construída a partir de pesquisas recentes sobre como motores de IA generativa buscam, selecionam e usam fonte, não um framework oficial de nenhuma delas. Ele descreve seis camadas, e cada uma depende da anterior estar resolvida.

Boa parte do mercado ainda trata “aparecer na IA” como um resultado só. Não é. Uma página pode ser descoberta e nunca selecionada. Pode ser selecionada e nunca absorvida de verdade. Pode ser absorvida e a marca ainda assim não ser mencionada. E pode ser mencionada uma vez, num teste, sem repetir isso de forma consistente o suficiente pra virar autoridade. Cada seção a seguir trata de uma dessas camadas.

Aparecer como fonte não é o mesmo que ser mencionado

A Semrush, em parceria com Kevin Indig, analisou 3.981 aparições de domínio para 115 prompts, rodados em 14 países, em quatro motores: ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini e Google AI Mode. O achado central: 61,7% das aparições foram “ghost citations”, a IA usou a página como fonte, mas nunca disse o nome da marca na resposta. Só 13,2% foram citadas e mencionadas ao mesmo tempo.

Isso importa comercialmente porque um cliente que lê a resposta de uma IA não clica na lista de fontes, ele lê o texto. Se o texto nunca disse o nome da sua empresa, o fato de você ter sido a fonte não gerou reconhecimento de marca nenhum pra quem estava do outro lado da tela.

O comprimento e a formulação do prompt também mudam o resultado. Consultas curtas e conversacionais, do tipo “devo comprar ou alugar”, geraram taxa de menção perto de 100% no estudo. Consultas longas e estruturadas, sobre o mesmo tema, geraram só 2% a 3%. E o tipo de intenção importa: prompts comparativos (“melhor X”, “X vs Y”) geram 2,4 vezes mais menção do que prompts informacionais puros.

Cada motor de IA se comporta diferente

Tratar “as IAs” como um sistema único esconde diferença de comportamento real. Pesquisadores da Universidade de Toronto, em estudo de setembro de 2025, encontraram viés sistemático e forte de mecanismos de IA generativa por earned media, conteúdo de terceiros e veículo independente, em comparação com conteúdo de marca própria ou social, um padrão bem mais equilibrado no Google tradicional.

O estudo da Semrush aprofunda isso por motor específico. Gemini menciona a marca em 83,7% das aparições, mas só gera link de citação em 21,4% delas, um comportamento de “conversador” que já parece saber a resposta. ChatGPT faz o oposto: cita em 87% das vezes, mas menciona a marca em só 20,7%, mais perto de um artigo acadêmico cheio de nota de rodapé. Google AI Overviews fica no meio, pendendo pra citação. Google AI Mode menciona quase o dobro da taxa do ChatGPT.

Otimizar pra um motor só e assumir que o resultado se repete nos outros é o erro mais comum que vemos. No mesmo estudo, quase não houve sobreposição entre as marcas que o ChatGPT citou e as que o Gemini nomeou, para os mesmos prompts.

O que faz um conteúdo ser absorvido, não só citado

Um estudo de abril de 2026, de pesquisadores independentes (Zhang Kai, He Xinyue e Yao Jingang), analisou 602 prompts controlados, 21.143 citações válidas e 18.151 páginas efetivamente coletadas, em ChatGPT, Google AI Overview/Gemini e Perplexity. A contribuição principal é separar duas coisas que a maioria confunde: ser selecionado como fonte e ser de fato absorvido, ou seja, contribuir com linguagem, estrutura ou dado pra resposta final.

Os motores citam com amplitude diferente: Perplexity e Google citam mais fontes em média por prompt, enquanto o ChatGPT cita menos fontes, mas cada página que ele cita tem influência média muito maior na resposta final. Ou seja, aparecer citado pelo ChatGPT com menos frequência pode valer mais do que aparecer citado várias vezes pelo Perplexity com pouca influência em cada citação.

Um achado que contraria prática comum: só formatar conteúdo como pergunta e resposta teve efeito fraco sozinho, páginas em formato Q&A tiveram influência média levemente menor do que páginas fora desse formato no estudo. O que teve mais peso foi densidade de evidência extraível, como definição clara, número, comparação e procedimento, mais do que o formato do texto em si. Página de enciclopédia, por exemplo, teve influência média bem maior que página de notícia, mesmo notícia sendo citada com mais frequência.

Autoridade da marca pesa tanto quanto o conteúdo

A Ahrefs publicou, em maio de 2026, um relatório com 13 estudos sobre como plataformas de IA descobrem e citam marca, envolvendo cerca de 75 mil marcas analisadas. O achado mais citado do relatório: menção no YouTube correlacionou mais fortemente com visibilidade de marca em IA do que qualquer outro sinal medido. Volume de link e quantidade total de página, os dois pilares clássicos do SEO técnico, mostraram correlação fraca.

Vale a ressalva que o próprio estudo também pede: correlação não é prova de causa. O relatório mostra que marca com mais menção no YouTube tende a aparecer mais em resposta de IA, não que publicar no YouTube necessariamente causa isso. Empresas com marca já mais forte também tendem a ser mais mencionadas em qualquer canal, YouTube incluído.

Isso reforça um ponto que já vínhamos discutindo em outro artigo, sobre o que fazer para que a sua empresa seja recomendada pela IA: otimizar o próprio conteúdo é só metade do trabalho, a outra metade é sinal externo, fora do seu domínio.

Antes e depois: como reescrever um trecho para ser mais citável

Juntando os achados acima, dá pra transformar um trecho genérico num trecho mais absorvível. O exemplo abaixo é ilustrativo, construído a partir dos princípios que os estudos revelaram, não um trecho real de um cliente.

O que mudou: a afirmação genérica virou dado verificável com fonte nomeada e ano. A frase vaga sobre “ter uma boa estratégia” virou explicação de mecanismo, o porquê, não só o quê. E o texto passou a nomear um comportamento concreto que diferencia quem é mencionado de quem não é, exatamente o tipo de trecho que os estudos descritos até aqui indicam como mais absorvível.

Como testar isso na sua empresa

O processo abaixo é a forma como operacionalizamos esses achados nos nossos projetos, não uma receita cientificamente comprovada por nenhuma das pesquisas citadas. É um método prático, baseado na evidência disponível até agora.

Depois de rodar a primeira leva, repita o mesmo conjunto de prompts periodicamente, no mínimo mensal, e compare resultado com resultado, nunca período isolado. Registre, pra cada prompt e motor: se a marca foi citada, se foi mencionada, quais outras marcas apareceram, quais URLs foram usadas como fonte, e a data exata do teste. Isso vira sua base de Share of Voice em resposta generativa.

O case Aquae: de 14 para 20 pontos de visibilidade em IA

Há um ano, perguntar a uma IA onde comprar uma peça da Deca original e com garantia em Belo Horizonte dificilmente trazia a Aquae na resposta. Hoje, a mesma pergunta coloca a marca em primeiro lugar, citando mais de mil avaliações e nota 4,9 no Google como prova de confiança. A Aquae, cliente da Upsend Brasil, é um exemplo real e público dessa mudança, acompanhada mês a mês, não um teste único.

Isso aparece no acompanhamento contínuo: a pontuação de visibilidade em IA da Aquae, numa escala de 0 a 100, saiu de 14 para 20 pontos entre outubro de 2025 e agosto de 2026. O dado mais importante não é o número final, é de onde ele saiu: há um ano, a marca tinha pontuação zero no ChatGPT. Hoje, tem 24. No Gemini, não havia nem dado registrado. Hoje, tem 28.

O número de vezes que a marca foi mencionada pelo nome cresceu 60% no período, e o de vezes que o site foi usado como fonte cresceu 53%, sempre no acumulado dos últimos seis meses. No Google Search Console, o recurso de IA generativa (ainda em beta) registrou 29,7 mil impressões da Aquae nos últimos três meses, com volume constante e picos recentes passando de 500 impressões diárias na segunda quinzena de agosto. Testamos manualmente uma consulta real de compra na região: a resposta apontou a Aquae como líder em toda a região de Belo Horizonte, citando mais de mil avaliações e nota 4,9 no Google, e colocou a marca em primeiro lugar entre as opções recomendadas, à frente do principal concorrente direto da região.

100% das menções registradas da marca têm origem no Brasil, o que confirma que o ganho é de mercado local relevante, não ruído de teste em outro país. Um estudo de caso completo sobre o projeto Aquae está em preparação e será publicado separadamente.

O que não fazer

Tão importante quanto saber o que funciona é saber o que gasta tempo e recurso sem sustentar resultado, ou pior, gera penalidade de confiança.

Como a Upsend Brasil aplica isso na prática

Aqui na Upsend Brasil, as pesquisas citadas neste artigo não substituem diagnóstico, complementam. Usamos o Método I.M.R., nossa metodologia proprietária, pra mapear identidade, menção e reputação antes de qualquer ajuste técnico de conteúdo, porque estatística e citação bem colocadas não compensam uma marca que a IA ainda não reconhece como confiável.

Dividimos cada projeto em duas frentes que rodam ao mesmo tempo desde o primeiro mês: conteúdo citável, dado verificável, definição, comparação, procedimento, resposta direta, e autoridade da entidade, identidade consistente, especialista identificável, menção externa, reputação. Rodamos as duas juntas de propósito: conteúdo citável sem autoridade não converte confiança, autoridade sem conteúdo citável não converte citação. Uma sem a outra entrega metade do resultado.

No diagnóstico que fizemos antes de começar o projeto da Aquae, o Método I.M.R. já mostrava reputação local forte, avaliação alta, nota consolidada, mas nenhum conteúdo estruturado o bastante pra virar fonte citável. Foi esse gap entre reputação e conteúdo, não falta de reputação, que direcionou as primeiras entregas do projeto, e foi o que abriu espaço pra pontuação sair de 14 pra 20 nos meses seguintes.

O que essas pesquisas não provam

As pesquisas citadas neste artigo têm metodologia, amostra, mercado e motor diferentes entre si. A da Toronto é um experimento controlado. A de citação e absorção é observacional, sobre dado público de um período específico. A da Semrush cobre 14 países com 115 prompts. A da Ahrefs cobre 75 mil marcas, mas é majoritariamente correlacional. Somar os números de estudos diferentes como se fossem uma base única distorce o que cada um realmente mediu.

Nenhum resultado aqui deve ser lido como lei universal sobre como ChatGPT, Gemini ou qualquer outro sistema vai se comportar amanhã. Esses motores mudam de versão com frequência, e o próprio campo de GEO tem menos de dois anos de pesquisa empírica publicada. O estudo de Aggarwal et al., de 2024, prova isso bem: foi fundamental pra nomear o campo, mas sozinho já não descreve o comportamento de motor nenhum em 2026.

Aplicar o que está descrito aqui aumenta a probabilidade de presença em resposta de IA, não garante ela. Meça antes e depois, no seu próprio conjunto de prompts, antes de prometer resultado a qualquer cliente ou stakeholder interno.