Uma marca, sete IAs: 91% das fontes citadas aparecem em um modelo só

Quase nenhuma página é citada por todas as IAs. Num mini-estudo com 5.029 respostas de sete modelos a 30 perguntas de compra de Black Friday no Brasil, 91,4% das páginas citadas pelo ChatGPT, pelo Perplexity e pelo AI Overviews na mesma pergunta apareceram em só um dos três. É praticamente o mesmo número que Kevin Indig encontrou em maio de 2026 com 20 mil prompts na Europa: 91,07%.

Na prática, ser fonte num modelo diz pouco sobre ser fonte no outro. A exceção, parcial, são os modelos do Google, que dividem algumas fontes entre si. Os dados são do monitoramento da First Answer, da qual sou cofundador e CTO.

Como o mini-estudo foi feito

• Perguntas: 30 perguntas de compra em português, criadas para o estudo e sem relação com clientes. Exemplos: “Onde comprar TV na Black Friday com bom preço?”, “Quais lojas online são confiáveis para comprar na Black Friday?”.
• Modelos: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Copilot, Google AI Overviews e Google AI Mode.
• Período e volume: cada pergunta rodou uma vez por dia em cada modelo, de 20 de outubro a 12 de novembro de 2026. Foram 5.029 respostas, cerca de 720 por modelo.
• O que foi contado: as páginas citadas em cada resposta, padronizadas (sem parâmetros de rastreio, sem “www”, vídeos do YouTube pelo identificador). Links internos do Google, como páginas de busca e de produto do Shopping, ficaram de fora: 694 de 59.824 citações (1,2%).
• A medida: para cada pergunta, juntei as páginas que cada modelo citou nos 24 dias e contei em quantos modelos cada página apareceu. É a mesma lógica do estudo de Indig, que compara motores dentro do mesmo prompt.

91% das páginas aparecem em um modelo só

Com os mesmos três modelos do estudo de Indig, o resultado brasileiro ficou colado no europeu:

	Este mini-estudo (Brasil)	Kevin Indig (Europa)
Páginas citadas por um modelo só	91,4%	91,07%
Páginas citadas pelos três	1,3%	2,37%

A amostra de Indig é outra (20 mil prompts, com peso maior da Espanha, e ele mesmo pede que os números sejam lidos como direção), mas a ordem de grandeza se repetiu.

Com os sete modelos, 91,2% das páginas foram citadas por um modelo só e 0,09% por todos. Esse número tem um viés: o Grok citou em média 43 páginas diferentes por resposta, contra 3 a 11 dos outros, e infla a contagem de páginas exclusivas. Sem o Grok, nos outros seis, 77,4% das páginas aparecem em um modelo só e 0,35% em todos.

O resultado também não vem da cauda de citações esporádicas. Contando só as páginas que um modelo cita em pelo menos um quarto das respostas a uma pergunta, as fontes recorrentes, de 79% a 92% continuam exclusivas de um modelo, conforme o recorte. No nível de domínio, a sobreposição cresce um pouco, mas a maioria continua exclusiva: nos três modelos do recorte de Indig, 80,7% dos domínios citados aparecem em um só.

Só o Google forma um bloco

Comparando os modelos dois a dois, a parcela de páginas em comum na mesma pergunta mostra um padrão claro.

• Os modelos do Google se parecem entre si. Gemini e AI Mode têm 20,1% das páginas em comum; AI Overviews e AI Mode, 19,3%; Gemini e AI Overviews, 13,0%. É a maior sobreposição do estudo, e ainda assim quatro em cada cinco páginas são diferentes.
• Fora do Google, os pares ficam abaixo de 9%. O mais próximo é ChatGPT e Copilot, com 8,3%. ChatGPT e AI Overviews dividem só 4,3% das páginas.
• O Grok cita outra web. Com qualquer outro modelo, a sobreposição fica entre 1,3% e 2,2%.

Os dados não dizem por que os pares se parecem: o mini-estudo mede o resultado, não o mecanismo.

Nem toda resposta cita fontes

A parcela de respostas sem nenhuma citação também muda por modelo: 25,7% no AI Mode, 13,9% no Copilot, 10,6% no Gemini, 6,9% no ChatGPT, 2,6% no Grok e 0% no Perplexity e no AI Overviews. Quem mede presença por citação precisa saber disso: num modelo que cita pouco, há menos lugares para a marca aparecer.

O que isso muda para uma marca

1. Meça cada modelo separadamente. Um bom resultado no ChatGPT não diz quase nada sobre o AI Overviews. Uma média de “visibilidade em IA” esconde exatamente essa diferença. O guia de medição mostra como montar a amostra.
2. Trate o Google como um bloco, mas não como um só. Há alguma fonte em comum entre Gemini, AI Overviews e AI Mode, e é onde uma página bem posicionada tem mais chance de aparecer em mais de um lugar. Mesmo ali, a maioria das fontes muda.
3. Diversifique onde a marca é citada. Se cada modelo busca em lugares diferentes, a presença em poucas páginas cobre poucos modelos. O guia sobre como as IAs escolhem fontes explica por que o que terceiros publicam sobre a marca pesa tanto.

O que o mini-estudo não mostra

• Um tema só. Perguntas de compra de Black Friday, numa época de muita notícia sobre ofertas. Em outro setor, a sobreposição pode ser maior ou menor.
• Fontes, não marcas. O estudo mede as páginas citadas, não as lojas ou marcas recomendadas. Dois modelos podem recomendar a mesma loja citando páginas diferentes.
• União de 24 dias. As páginas de cada modelo foram somadas no período. Comparando resposta a resposta, os números seriam outros, porque cada resposta cita só parte das fontes que o modelo usa ao longo do tempo.
• Ambiente da coleta. As respostas vêm de coleta automatizada, que pode diferir do que cada pessoa vê, com conta, histórico e localização próprios.

Aparecer numa IA não é aparecer “na IA”. São sete listas de fontes diferentes, e a marca precisa estar em mais de uma delas.