Como ChatGPT, Gemini e o Google escolhem quais fontes e marcas citar

Uma IA com busca escolhe as fontes de uma resposta em duas etapas: primeiro faz buscas na web e recupera páginas, depois decide quais usar e quais citar. No Google, a primeira etapa costuma ser mais de uma busca: o AI Overviews e o AI Mode podem usar a técnica de “query fan-out”, que dispara várias buscas relacionadas ao mesmo tempo. Marcas entram na resposta por um caminho parecido, e, segundo os estudos disponíveis, nele pesa mais o que terceiros dizem sobre a marca do que o site dela.

A consequência é que não existe uma lista única de fontes que “a IA” prefere. Cada motor busca, filtra e cita de um jeito, e a escolha muda com o tempo e com o idioma. Este guia junta o que as plataformas documentam e o que os estudos públicos mediram. Uma declaração antes: sou co-fundador e CTO da First Answer, que publica os índices semanais citados aqui.

Como uma IA escolhe as fontes de uma resposta

O Google descreve o processo no seu guia de otimização para a busca com IA, atualizado em 10 de julho de 2026. Os recursos de IA da Busca usam geração aumentada por recuperação (RAG, também chamada de grounding): os sistemas de ranqueamento da Busca recuperam páginas relevantes do índice, o modelo lê o trecho que interessa de cada uma e escreve a resposta com links para as páginas que sustentam o que foi dito.

Ler uma página não é o mesmo que citá-la. Um modelo pode usar uma informação sem dar crédito à fonte, e as citações são só o subconjunto que ganha atribuição. Foi o ponto de por que citação é o novo backlink: o link fazia a página subir no ranking, a citação coloca a fonte dentro da resposta.

A OpenAI documenta menos. Na página sobre seus robôs, ela diz que o OAI-SearchBot é o robô usado para mostrar sites nas respostas de busca do ChatGPT, e que sites que bloqueiam esse robô não aparecem nessas respostas (podem aparecer só como links de navegação). O GPTBot é outro robô, que coleta conteúdo para treinar os modelos, e as duas regras são independentes. Como o ChatGPT decide quais páginas citar, a OpenAI não explica. O app do Gemini também não tem documentação equivalente: os guias do Google tratam só do AI Overviews e do AI Mode.

O que é query fan-out, e por que ele muda a disputa

Query fan-out é a técnica em que o modelo gera várias buscas relacionadas, feitas ao mesmo tempo, para juntar mais resultados antes de responder. O exemplo é do próprio Google: para a pergunta “how to fix a lawn that’s full of weeds” (como consertar um gramado cheio de ervas daninhas), as buscas derivadas podem ser “melhores herbicidas para gramado”, “remover ervas daninhas sem química” e “como prevenir ervas daninhas no gramado”. Segundo o Google, isso permite mostrar um conjunto de links mais amplo e mais variado do que numa busca clássica.

Na prática, a página citada não precisa ranquear para a pergunta original. Precisa ranquear para alguma das perguntas derivadas. Em março de 2026, a Ahrefs cruzou 4 milhões de URLs citados no AI Overviews, em 863 mil buscas, com os resultados orgânicos da mesma busca:

Posição orgânica na busca original	% das páginas citadas no AI Overviews
Top 10	37,1%
11 a 100	26,2%
Fora do top 100	36,7%

No estudo anterior da Ahrefs, de julho de 2025, cerca de 76% das páginas citadas vinham do top 10. A queda para 38% tem uma ressalva que a própria Ahrefs registra: entre um estudo e outro, ela melhorou a forma de capturar as citações, e o AI Overviews passou a rodar no Gemini 3. A leitura da Ahrefs é que o fan-out passou a pesar mais na escolha das fontes. É uma hipótese plausível, não uma confirmação do Google.

O Google também avisa o que não fazer com isso. O guia diz que criar uma página para cada variação de busca, inclusive para as buscas de fan-out, com o objetivo de manipular as respostas de IA, viola a política de spam contra conteúdo em escala. O caminho é cobrir bem o assunto, não multiplicar páginas.

Por que ranqueio no Google e não apareço no AI Overview

Há três motivos documentados, e nenhum deles é falta de uma otimização especial.

• O AI Overview nem sempre aparece. Segundo o Google, ele só é mostrado quando os sistemas julgam que acrescenta algo à busca clássica, e por isso “muitas vezes não aparece”.
• A citação vem de outras buscas. Pelo fan-out, a resposta pode citar páginas que ranqueiam para as perguntas derivadas. No levantamento da Ahrefs, mais de um terço das páginas citadas nem estava no top 100 da busca original, e 18,2% dessas eram vídeos do YouTube.
• AI Overviews e AI Mode são sistemas diferentes. O Google diz que os dois podem usar modelos e técnicas diferentes, e que as respostas e os links vão variar entre eles.

O requisito técnico é o mesmo da busca normal: para ser link de apoio numa resposta de IA, a página precisa estar indexada e apta a aparecer na Busca com snippet. O Google diz que não há requisitos adicionais, que não existe dado estruturado especial para isso e que cumprir tudo não garante que a página seja mostrada. Quem usa nosnippet ou limita o snippet também limita o que pode aparecer na resposta de IA.

Quais sites a IA mais cita

Depende do motor e da semana. Os índices semanais Reddit na busca com IA e YouTube na busca com IA medem, por modelo, o percentual de respostas que citam cada domínio entre as fontes. Os números da semana 45, de 2 a 8 de novembro de 2026:

Modelo	Respostas que citam o Reddit	Respostas que citam o YouTube
Google AI Overviews	22,5%	61,7%
Google AI Mode	12,9%	46,3%
Grok	2,5%	18,0%
Perplexity	3,8%	2,2%
Gemini	2,4%	1,6%
ChatGPT	0,1%	0,03%
Copilot	0,03%	0,2%

Fonte: dados observados e catalogados pela First Answer. A base não representa todas as buscas feitas nos modelos; a metodologia e os limites estão na página de cada índice.

Dois pontos saltam da tabela. O primeiro: o Google AI Overviews e o app do Gemini são do mesmo grupo e escolhem fontes de forma muito diferente. O segundo: na semana 45 (2 a 8 de novembro), o ChatGPT praticamente não citou nenhum dos dois domínios.

Nem sempre foi assim. Na semana 1 do índice (29 de dezembro a 4 de janeiro), o Reddit aparecia em 21,1% das respostas do ChatGPT. Em agosto, caiu para 7,7% e depois 2,1%, e está abaixo de 1% desde a semana 35. A Promptwatch, segundo o Search Engine Journal, registrou a mesma queda nas citações do ChatGPT, em dois degraus, em 8 e 14 de agosto. Segundo o SEJ, a causa ainda não está estabelecida.

Não foi a primeira vez. Num estudo com 230 mil prompts entre julho e outubro de 2025, a Semrush viu o ChatGPT citar o Reddit em perto de 60% das respostas no começo de agosto de 2025 e em cerca de 10% em meados de setembro. No mesmo período, o AI Mode manteve uma mistura mais estável, com LinkedIn, YouTube, Reddit e páginas do próprio Google no topo.

No Brasil, há menos dado público. A Profound publicou em 17 de agosto de 2026 que, nos três meses anteriores, o Reddit respondeu por 9,0% das citações do ChatGPT no Brasil, contra 2 a 3% nos EUA, e a Wikipédia por 1,8%, contra 7,8% nos EUA. A página não descreve a amostra. Os três meses do relatório vão até meados de agosto; no índice, a presença do Reddit no ChatGPT está abaixo de 1% desde a semana 35 (24 a 30 de agosto). As duas medidas também não são a mesma coisa: uma é a fatia das citações, a outra é a fatia das respostas.

Como o ChatGPT escolhe quais marcas recomendar

A OpenAI não publica critérios de recomendação de marcas. O que existe são estudos de correlação, e eles apontam na mesma direção: conta mais o que a web fala da marca do que o que a marca publica.

Em dezembro de 2025, a Ahrefs cruzou 75 mil marcas com milhões de respostas do ChatGPT, do AI Mode e do AI Overviews:

• Menções no YouTube tiveram a correlação mais alta com a presença da marca nas três IAs (cerca de 0,737).
• Menções à marca na web vieram logo atrás, entre 0,66 e 0,71.
• Número de páginas do site quase não teve relação (cerca de 0,194), e backlinks também tiveram correlação fraca.
• No ChatGPT, as métricas clássicas de autoridade pesaram menos: 0,266 para o Domain Rating e 0,352 para o volume de buscas pela marca. O AI Mode foi o que mais acompanhou sinais de marca já estabelecida.

A própria Ahrefs avisa que é correlação, não causa. Melhorar uma dessas métricas não garante aparecer.

Um estudo da Universidade de Toronto, de Chen et al. (setembro de 2025), chegou à mesma leitura por outro caminho. Os buscadores com IA mostraram um viés “sistemático e esmagador” para mídia conquistada (imprensa, reviews, sites independentes) em vez de conteúdo da própria marca e de redes sociais. Em buscas sobre carros nos EUA, por exemplo, 81,9% das fontes do GPT com busca na web eram mídia conquistada, contra 45,1% no Google. Os autores também descrevem um viés para marcas grandes, que dificulta a vida de marcas de nicho. O estudo de Toronto também aparece no guia sobre o que é GEO.

O conteúdo próprio ainda conta, mas pelo que acrescenta. O guia do Google pede conteúdo “non-commodity”, com ponto de vista próprio e experiência de primeira mão, em vez de resumo do que já está em toda parte. E a data pesa: num levantamento de 17 milhões de citações, de julho de 2025, a Ahrefs mediu que as páginas citadas por assistentes de IA eram, em média, 25,7% mais novas que as dos resultados orgânicos. A exceção foi o AI Overviews, que citou páginas um pouco mais antigas que o orgânico.

Uma marca, vários motores

Aparecer bem num motor não diz quase nada sobre os outros. Em maio de 2026, Kevin Indig analisou 20 mil prompts no ChatGPT, no Perplexity e no Google AI Overviews: 91,07% dos URLs citados apareceram em só um dos três motores, e só 2,37% apareceram nos três para o mesmo prompt. Num recorte por intenção, feito sobre cerca de 2,6 milhões de URLs da amostra combinada do estudo, nem os prompts comerciais, que deveriam convergir mais, passaram de 2,4% de sobreposição nos três motores. A amostra é europeia, com peso maior da Espanha, e o próprio Indig pede que os números sejam lidos como direção.

O idioma separa ainda mais. No estudo de Toronto, as mesmas perguntas traduzidas para cinco línguas fizeram o ChatGPT citar conjuntos de sites praticamente sem sobreposição entre idiomas. Segundo os autores, ele troca de ecossistema de sites conforme a língua, mais do que o Google. O português não estava entre as línguas testadas, mas a implicação para quem trabalha no Brasil é direta: o que uma marca conquistou em inglês não se transfere sozinho para a resposta em português.

Por que os estudos discordam

Quem lê dois relatórios sobre fontes de IA costuma achar números incompatíveis. Antes de concluir que um está errado, vale checar quatro coisas:

• A medida. Fatia das citações (Profound) não é o mesmo que fatia das respostas que citam o domínio (Semrush, índices semanais).
• O período. O ChatGPT cortou o peso do Reddit duas vezes em pouco mais de um ano. Um número de agosto pode não valer em novembro.
• A amostra. País, idioma e tipo de pergunta mudam o resultado, como mostram o estudo de Indig e o de Toronto.
• O método. A própria Ahrefs mudou a forma de capturar citações entre os estudos de 2025 e 2026.

É o mesmo problema da medição de marcas, que detalhei no guia de como medir a visibilidade em IA: sem amostra, ambiente e período declarados, um número de “fontes da IA” é difícil de comparar com outro. E as respostas mudam a cada chamada, pelos motivos de por que a IA dá uma resposta diferente a cada pergunta.

O que fazer

1. Garanta a elegibilidade. Página indexada e com snippet liberado no Google; OAI-SearchBot liberado no robots.txt para o ChatGPT. Bloquear o GPTBot é uma decisão separada, sobre treinamento.
2. Cubra a pergunta, não só a palavra-chave. O fan-out busca os subtemas de uma pergunta. Uma página que responde bem os desdobramentos tem mais chance de ser recuperada, desde que isso não vire uma página por variação.
3. Trabalhe fora do site. Imprensa, reviews independentes, vídeos e comunidades são o que os estudos associam à presença de marcas. Segundo a Ahrefs, em março de 2026 o YouTube era o domínio mais citado no AI Overviews.
4. Publique o que só você tem. Dado próprio, experiência de primeira mão, análise com posição. E mantenha a data visível e as atualizações reais.
5. Meça por motor e por idioma. Uma média de “visibilidade em IA” esconde que a marca pode estar forte num motor e ausente em outro.

O que estes dados não mostram

• A causa. Os estudos de marcas medem correlação. Ninguém de fora sabe o peso de cada sinal.
• O ChatGPT e o app do Gemini por dentro. OpenAI e Google não documentam como esses dois escolhem fontes; o Google só documenta o AI Overviews e o AI Mode.
• O Brasil em detalhe. Os estudos de Ahrefs, Semrush, Indig e Toronto não cobrem o português. O dado brasileiro mais citado, da Profound, não publica a metodologia.
• O longo prazo. Fontes que dominavam uma IA em janeiro sumiram em agosto. Qualquer lista de “sites mais citados” tem prazo de validade.

A escolha em uma frase

Uma IA não cita quem ranqueia melhor para uma palavra: ela cita, entre as páginas que suas várias buscas encontram, as que sustentam a resposta, e cada motor faz essa escolha com regras e fontes próprias, que mudam de um mês para o outro.